正在阅读:第11代酷睿处理器出色体验的奥秘原来是这个!第11代酷睿处理器出色体验的奥秘原来是这个!

2020-11-24 09:42 出处:PConline原创 作者:九月 责任编辑:guanyingjie

  11月20日,英特尔面向国内媒体举办了专项分享会,主题为“Intel DC Performance and H2H Gaming Workshop”,特别邀请总部专家Wilson Lee、Allen Chen等,详细的讲解了关于如何更加全面、综合的评价轻薄笔记本性能。

  Wilson Lee首先表示,对于笔记本尤其是轻薄本来说,使用真实场景进行性能评估非常重要,目前国内疫情在防控下已经基本稳定,广大用户在高铁、飞机上进行移动办公的需求非常多,而这时轻薄本并不是插上交流电源来使用的,因此在电池供电情形下的性能表现非常重要,而这恰恰是英特尔平台的优势。

  Wilson Lee又分享了一些英特尔的内部测试结果,使用5台搭载英特尔第11代酷睿处理器的轻薄本进行Mobile Mark 18测试,并与5台搭载AMD锐龙5000系列的机型相对比。(MobileMark 2018 是一个基于应用程序的基准测试,反映了企业用户在办公生产力、创造力和响应力这几方面的使用模式。新的“生产力场景”更新了面向办公用户活动的工作量和应用程序。新的“创造力场景”更新了面向媒体用户活动的工作量和应用程序。此外,新的“网页浏览”模拟了用户的浏览器和视频播放体验。)

  从结果上看,5台搭载英特尔第11代酷睿处理器的轻薄本的续航时间平均值略短一些,但在综合性能分数的平均值表现上来看却要强出很多。

  再使用SYSmark 25、PCMark 10 Applications(Office 365)、WebXPRT进行测试,同样会发现这一现象,搭载英特尔第11代酷睿处理器的轻薄本,无论是插电测试还是纯电池供电,性能损失都相对较小;而搭载AMD锐龙4000处理器的机型,在插电时可获得较好的性能,但在使用纯电池模式时,性能损失相对较大。

  SYSmark 25是重要的PC基准测试的最新和第25代工作负载,可使用实际应用程序和工作负载来测量和比较系统性能。 首要的PC性能指标的第25个工作负载生成具有新的“生产力”,“创造力”和“响应性”方案。新的生产力方案已更新了工作量和应用程序,以办公室为中心的用户活动为目标。 新的Creativity Scenario具有针对以媒体为中心的用户活动而更新的工作负载和应用程序。 新的响应方案模拟了用户体验中的“痛点”。 这些常见的活动包括:应用程序启动,文件启动,带有多个选项卡的web浏览,多任务处理和后台应用程序安装。以下为SYSmark 25的对比测试结果:

  PCMark 10 Applications应用程序基准测试利用 Microsoft Word,Excel,PowerPoint 和 Edge 运行测试,来为现代工作职场测量实际的,真实的 PC 性能。以下为测试结果:

  WebXPRT将通过运行一系列测试来测量浏览器的HTML和Javascript处理速度,以及处理图片和人脸检测等任务的速度。 以下为测试结果:

  通过数个测试数据,最终Wilson Lee总结道:移动设备的测试应涵盖在未连接电源的状态(或两种模式)下进行,以反映真实体验;无论轻薄本是否连接电源,基于英特尔处理器的产品均可提供出色性能;消费者比以往更加看重系统响应能力与电池续航之间的平衡,而英特尔Evo平台认证的产品在这方面的表现堪称完美。

  同时,Wilson Lee也指出,以上的结论都是基于Mobile Mark 18、SYSmark 25、PCMark 10 Applications(Office 365)、WebXPRT等基于真实应用的应用场景的测试所得到的;但Wilson Lee也提到了一点,在Cinebench R20测试中,英特尔和AMD的轻薄本,即使都不接通电源,所有产品的性能降低都是非常少的,这一点非常有趣......

  而在后续的问答环节中,Wilson Lee也进一步分享了英特尔对轻薄本性能评测的基本理念和标准,他指出:英特尔推荐使用反应真实应用、以及与终端用户使用场景直接相关、有代表性的Benchmark来衡量性能。因此Benchmark要符合3点,一个是基于真实应用,二是有代表性,三是和真实用户是场景是直接相关的,例如Mobile Mark 18、SYSmark 25、PCMark 10 Applications(Office 365)、WebXPRT等;而目前一些常用的Benchmark如Cinebench,它只满足第一点“基于真实应用(Cinema 4D)”,但由于很少有用户会使用轻薄本来做高强度的专业3D渲染,因此Cinema 4D和Cinebench的成绩和主流PC用户的使用场景相关性并不强,也没有太大的代表性。

   

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