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新聞資訊

AMD銳龍AI 9 HX 370首秀,高階輕薄本華碩靈耀16 Air評測

發(fā)布時間:2024-09-23 閱讀量:

Dwight編輯:韓思同發(fā)布于:2024-07-30 11:00PConline原創(chuàng)

從去年開始,隨著AIGC逐漸深入到普通人的生活之中,x86處理器開始集成專門用于AI計算的NPU單元以提供額外的AI算力,PC行業(yè)隨即進入到了一個新的歷史轉(zhuǎn)折點,從傳統(tǒng)的高性能PC進化到了“AIPC”,這場由供給端到需求端自上而下共同推動的產(chǎn)業(yè)革命,正在逐漸改變著人們與電腦間的交互方式。

AMD作為全球首個在x86處理器中集成了NPU單元的上游芯片廠商,在今年的年中又為我們端上了一盤大菜,由三大全新架構(gòu)——Zen 5 CPU架構(gòu)、RDNA 3.5 GPU架構(gòu)、XDNA 2 NPU架構(gòu)共同驅(qū)動的銳龍AI 300系列處理器,而在6月官宣后僅一個多月,搭載銳龍AI 300系列處理器的終端機型就將開始逐步上市了。我這次拿到的是配備了AMD銳龍AI 300系列處理器旗艦型號AI 9 HX 370的華碩靈耀16 Air,產(chǎn)品定位大屏高端輕薄本。相比于之前AMD銳龍?zhí)幚砥鞫喑霈F(xiàn)在主流價位的性能級輕薄本中,華碩靈耀16 Air則是一款銳龍平臺的高端商務輕薄本。

本篇文章就隨我一起來看看由AMD銳龍AI HX 370加持的高端輕薄本使用體驗如何吧,它的主要配置如下:

CPU:AMD銳龍AI 9 370HX

GPU:Radeon 890M,16Cu

內(nèi)存:32GB LPDDR5x 7500MHz內(nèi)存

SSD:1TB PCIe 4.0

屏幕:16英寸/16:10/120Hz/100%DCI-P3/550nit/OLED屏幕

電池:78Wh

電源:65W便攜電源

材質(zhì):A面高科技陶瓷鋁

重量/厚度:1.49KG/至薄處1.1cm

一、Zen5+Zen5c AMD銳龍的混合核心表現(xiàn)如何?

文章的開始,我們先來看下銳龍AI 9 HX 370 CPU部分的性能表現(xiàn)。

不同于之前多數(shù)銳龍?zhí)幚砥鞑捎猛缓诵脑O計,這次的銳龍AI 300系列(代號名稱為Strix Point)全面采用了全新的混合核心設計,不過與Intel大小核心設計截然不同的是,AMD兩種混合核心的架構(gòu)相同,能執(zhí)行相同的指令集,都是全功能的高性能核心,只是緩存、頻率、芯片面積略有不同。銳龍AI 9 HX 370中共擁有4個Zen 5核心、8個Zen 5c核心,共12顆核心,均支持超線程,所以線程數(shù)量為24,最大加速頻率5.1GHz,基準頻率2.0GHz。

緩存方面,Strix Point采用了非對稱的CCX,CCX0為4個Zen 5核心,緩存為16MB;CCX1為6或8個Zen 5c核心,緩存8MB;再加上每個Zen 5/Zen 5c核心均能提供1MB的二級緩存,所以,在AI 9 HX 370上,二級緩存共4+8=12MB,三級緩存共16+8=24MB,L2+L3共12+24=36MB。

相比于之前Zen 4、Zen 3架構(gòu)時的同級別的8核心銳龍9或銳龍7處理器,這次Zen 5架構(gòu)的銳龍AI 9 HX 370在L2緩存上從之前的8MB增加到了12MB,L3緩存從之前的16MB增加到了24MB,在面對緩存密集型應用時,會進一步消除由于緩存的性能與容量受限從而導致的性能瓶頸。

工藝方面,銳龍AI 9 HX 370采用領先的TSMC 4nm FinFET工藝,繼續(xù)保持當下x86處理器的先進工藝水平,默認TDP功耗為28W,可配置功耗為15-54W;在連接性上,高速接口方面原生最高支持2個40Gbps USB 4接口、1個USB 3.2 Gen2接口,原生16條PCIe 4.0通道,內(nèi)存則是最高LPDDR5x-7500MHz頻率。

接下來看下理論性能的跑分測試

在CINEBENCH R23中,單核性能1909分,多核性能17451分;

在CINEBENCH 2024中,單核性能111分,多核性能960分。

特別需要說明的是,這臺華碩靈耀16 Air的設定功耗為28W(我們在后文還會進行烤機測試與講解),但在與烤機功耗為54W的銳龍7 8845H相比時,CINEBENCH R23中的單核性能提升幅度在11.5%左右,多核性能則大約提升幅度在7.5%左右,以幾乎一半的功耗,帶來了兩位數(shù)左右的性能提升,可見其能效提升幅度之大!

內(nèi)存與緩存也是本次Strix Point的升級重點,使用AIDA 64中的Cache&Memory BenchMark進行測試,測試結(jié)果如下圖所示,再放出一張使用了LPDDR5x 6400MHz內(nèi)存的銳龍7 7840H機型的測試截圖。更高頻率的內(nèi)存獲取到了更快的內(nèi)存讀、寫、復制的速度,之前的Zen 4處理器在內(nèi)存讀取性能上會比寫入速度落后不少,在Zen 5的Strix Point上則是補齊這個小短板,讀取速度與寫入速度差距變得很小了。內(nèi)存延遲上,雖然頻率更高,時序也更高了,但延遲并沒有提升,反而有了一點下降,內(nèi)存性能優(yōu)化提升明顯。

銳龍AI 9 HX 370+LPDDR5x 7500

銳龍7 7840H+LPDDR5x 6400

緩存方面,L1緩存與L2緩存的速度提升也是非常明顯的,L3緩存的延遲也有著極大程度的優(yōu)化。但這里需要說明的是,測試中AIDA64軟件提示目前該版本并不是完全支持Strix Point新平臺,所以上面的數(shù)據(jù)僅供參考,等待后續(xù)AIDA64軟件更新后,才可能有更準確的成績。

總體來講,通過架構(gòu)、工藝方面的升級,AMD Strix Point銳龍AI 9 HX 370在CPU部分的性能表現(xiàn)尤其是能效表現(xiàn)突出,多核性能在低功耗區(qū)間的性能已經(jīng)超越了上一代產(chǎn)品在高功耗區(qū)間的表現(xiàn),單核性能也提升明顯,在低功耗的情況下下帶來了驚人的能效比。

二、 AI PC能AI起來嗎?

接下來我們看一下“AI PC”的重點部分,AI!

Strix Point目前包括銳龍AI 9 HX 370在內(nèi)的3個型號均配備了XDNA 2架構(gòu)的NPU,這是AMD正兒八經(jīng)的第三代AI引擎了,提供了最高50 TOPS的AI算力,是目前x86處理器中算力最高的NPU單元,加上GPU與CPU提供的AI算力,銳龍AI 9 HX 370的總AI算力為80 TOPS。

硬件是一方面,想要建立起AI的生態(tài),軟件也是極其重要的,今年AMD已經(jīng)與150多家AI ISV建立了合作關系,打通AI軟件生態(tài)。我們今天就來通過四個非常具有代表性的AI軟件體驗一下目前AMD AI PC的全新生態(tài)。

1、生圖軟件Amuse

首先是大名鼎鼎的Amuse,Amuse是AMD與Stability AI和Tensor Stack合作,專門為AMD AI PC平臺以及AMD Radeon RX 7000系列顯卡打造的類Stable Diffusion軟件,其主要特點是無需配置環(huán)境,一鍵安裝,完全本地運行,并且專為AMD平臺優(yōu)化效能,內(nèi)置了AMD XDNA超級分辨率解決方案,可以在圖像輸出時將圖像大小提升兩倍。

在體驗Amuse之前,非常有必要說明一下,華碩靈耀16 Air提供了手動顯存分配功能,并且調(diào)節(jié)的方式非常簡單,在系統(tǒng)內(nèi)置的MyASUS軟件中就可以進行調(diào)節(jié)顯存大小,共提供了五個檔位,分別為:自動、1GB、2GB、4GB與8GB。

Amuse具有三個功能,文生圖、圖生圖、繪畫生圖。

文生圖和圖生圖很常見也很好理解了,我們先來進行文生圖,使用一個我們經(jīng)常用來測試Stable Diffusion效能的提示詞來進行測試,分辨率512*512,一次性出圖4張,打開XDNA Super Resolution,出圖的質(zhì)量是非常之高,絕不是像其他廠商推出的AI助手生圖軟件那樣,宣傳的生圖速度飛快但是圖片與提示詞驢唇不對馬嘴。

在生成速度方面,我們先使用自動顯存的設置,四張圖的總生成時間為26.9s,差不多單張圖的生成時間不到7秒鐘,性能為2.4it/s;然后我們手動分配給GPU 8GB顯存,再使用相同的設置進行生圖,四張圖的總生成時間降低到了18.5s,性能為2.9it/s,單張圖生成時間來到了4.5s左右。

自動顯存

分配8GB顯存

在生圖過程中也可以看到,GPU的8GB專用內(nèi)存始終是吃滿的狀態(tài),對于AIGC類本地應用來講,顯存是極其之重要的一個方面,作為一臺第三代AI PC,AMD銳龍AI 300系列平臺就給予了顯存分配的功能去更好的適配本地AIGC應用的需求,起到了加速作用,而華碩靈耀16 Air作為終端機型也完美的支持了這一功能。

接下來再來體驗一下圖生圖,使用我們之前生成出來的一張圖片,將圖片風格改為“Cyberpunk style”,單次出圖4張,Presets選擇Artistic Blend,Quality選擇4,Image Blend 0.85,AI assistant 0.60,打開XDNA Super Resolution,在手動分配8GB顯存的情況下單次出圖的時間共計25.5s,也就是單張6秒出頭,性能3.2it/s,效果也是非常不錯的,直接把之前的小房子放到了賽博朋克風格的世界里了。

最后再來體驗一下Amuse中神奇的繪畫生圖功能,根據(jù)手動繪畫出的簡筆畫,再加上關鍵詞的描述,便可以生成出相對應的圖片,在這個功能中,如果您比較擅長繪畫,那么這個功能的使用上限則會非常之高,也會極大程度上縮減一些非重要插圖、配圖的工作流時間。不過我的藝術(shù)細胞無限近似于0,只能簡單畫個笑臉了,再給上一個“Smile Face”的關鍵詞,單次生圖時間5.7s,不得不說,AI的想象力真的豐富。

2、會議視頻軟件Camo Studio

Camo Stuido是一個增強視頻會議、直播、錄制的工具,并且目前已經(jīng)支持AMD XDNA 2 NPU。

功能上,除了視頻背景更換、背景模糊、景深增強之外,還有各種濾鏡的調(diào)節(jié)。在打開背景更換、背景模糊、景深增強三項功能其一后,這部分的功能就交由XDNA 2 NPU來處理了,在任務管理器中我們也可以看到,NPU正在進行工作。

如果我們正在離電進行視頻會議時,那么NPU更高能效的特點相比于運行在CPU與GPU可以削減整機的功耗,從而提升續(xù)航能力;而如果我們正在進行視頻直播或者在有電源的情況下進行視頻會議,那么將這部分的負載移動到NPU之后,就會完整的釋放出CPU與GPU的性能,不影響其他軟件的性能表現(xiàn),這便是AMD XDNA 2 NPU能夠為使用者帶來的最直觀的兩大提升。

3、Topaz Gigapixel AI

Topaz Gigapixel AI是一款“無損放大”圖片的AI工具,也是市面上最簡單最易用、效果最好的圖片無損放大軟件之一。

我們通過一張圖片來看下Topaz Gigapixel AI的效果如何。將一張1024*1024的圖片無損放大至同比例的兩倍,也就是2048*2048,選擇標準模型、自動效果,Gigapixel AI現(xiàn)在已經(jīng)支持AMD RDNA 3.5 GPU架構(gòu),再加上分配的8GB顯存,無損放大的過程是很迅速的,所需時間大概4~5秒一張。

再來對比一下無損放大前與無損放大后的效果,畫面中的各種線條確實整體變清晰了不少,尤其可以觀察到畫面前端的草坪并不是糊在一起的。

對于文字來講也是如此,邊緣的位置整體處理的更清晰了,鋸齒更小、更少了,文字顯示的是更清楚了。

在我的日常工作中,經(jīng)常會遇到在微信或企業(yè)微信上由于對方?jīng)]有發(fā)送原圖或圖片上傳到網(wǎng)站后再想下載下來時圖片被壓縮的情況,有了Gigapixel AI后,就可以利用AI模型對這些圖片進行無損放大的處理了,在我的工作中經(jīng)常會使用類似功能的軟件,例如bigjpg、PS中的神經(jīng)濾鏡,相比之下,在RDNA 3.5 GPU的幫助下,Gigapixel AI可以更好更快的幫助我完成這個任務。

4、ASUS StoryCube

ASUS StoryCube是華碩AI PC中獨有的一個AI軟件,它可以更為輕松的管理設備中照片、視頻等多媒體內(nèi)容。

除了根據(jù)地點、地圖或時間軸查看圖片、視頻以及簡單的對視頻進行剪輯外,其中的AI功能會自動進行人臉識別、場景分類,讓用戶可以更輕易的找到自己寶貴的回憶。

5、AI體驗總結(jié)

由于篇幅有限以及測試時間較為緊張,實際就體驗了4款AI軟件,生圖軟件Amuse、視頻軟件Camo Studio、圖片無損放大軟件Topaz Gigapixel AI,還有一款華碩靈耀自帶的AI媒體整理軟件ASUS StoryCube,目前已經(jīng)有更多的由AMD與ISV共同聯(lián)合打造與調(diào)優(yōu)的本地AI軟件落地,等著大家來一起發(fā)掘吧。

以目前的情況來看,配備了銳龍AI 9 HX 370的華碩靈耀16 Air已經(jīng)可以在本地去運行一些能夠方便我們?nèi)粘I钆c工作的AI軟件了,從性能表現(xiàn)、實際輸出的效果和使用體驗來講,非常高效和實用,已經(jīng)可以滿足我的一部分工作需求了。

最新的RDNA 3.5 GPU架構(gòu)擁有更強勁的性能,并且銳龍AI 9 HX 370中的16Cu也是當下x86處理器的集顯中規(guī)模最大的了,再加之可手動分配至高8GB的大容量顯存,我們得已看到在對性能要求極高的生圖、無損放大的軟件中,銳龍AI 9 HX 370也可以高效+高質(zhì)量完成了。

XDNA 2架構(gòu)的NPU也有其獨特的用武之地,NPU的主要設計目的之一就是提供更高能效比的AI算力,釋放出CPU、GPU的性能,這次我們的體驗中,NPU在視頻背景虛化、增加人物景深等功能中也確實可以做到這點。

AI的生態(tài)并非一朝一夕便可搭建到一個完美的地步,AMD的AI PC生態(tài)從個人來看至少在AI PC的元年的時間點上,已經(jīng)可以說給出來了一份不錯的答卷了。

三、別忘了,GPU也是Strix Point的升級重點

從AMD銳龍6000系銳龍7/銳龍9中基于RDNA 2架構(gòu)、12Cu的Radeon 680M集顯再到AMD銳龍7000系與8000系中基于RDNA 3架構(gòu)、12Cu的Radeon 780M集顯,AMD銳龍?zhí)幚砥髯屳p薄本中的內(nèi)置顯卡有了可媲美入門級獨顯的能力,在廣大PC愛好者中廣受好評。

來到AMD銳龍AI 300系列后,首先在架構(gòu)上面升級到了RDNA 3.5,顯卡核心數(shù)量從之前的最高12cu升級到了最高16cu,頻率2900MHz,最高規(guī)格是Radeon 890M,從架構(gòu)到規(guī)格再到頻率都有了不小的升級,AMD表示這代的Radeon 890M可以提供流暢FHD的3A游戲體驗。

3DMARK測試中,在顯存自動模式下,F(xiàn)ire Strike Extreme得分:4205分,Time Spy得分3275分;

在手動分配8GB顯存后,F(xiàn)ire Strike Extreme得分:4284分,Time Spy得分3489分??磥鞤X12的性能對顯存的大小會更加敏感一些,Time Spy在手動分配8GB顯存后,得竟然提升了5%左右。

作為對比,銳龍7 8845H中的Radeon 780M在54W解熱能力的機型中(內(nèi)存頻率為LPDDR5x-6400)可以在Time Spy中達到2900分左右的成績,也就是說在手動分配8GB顯存后,28W解熱能力的機型已經(jīng)可以做到17%左右的DX12性能提升,如果在同為54W功耗解熱能力的機型下,其性能勢必更明顯。

與獨顯相比,40~50W左右的移動端RTX 2050 Laptop GPU Time Spy跑分在3800~3850左右,至于移動端的GTX 1650,50W的GTX 1650 Time Spy在3450左右,如果在稍高功耗釋放的機型中,Radeon 890M已經(jīng)完成了對移動端GTX 1650的超越。

我們也進行了游戲的測試,

在賽博朋克2077中,1080P低畫質(zhì),打開AMD FSR 2.1至性能檔位,運行游戲內(nèi)的BenchMark:

顯存自動:平均幀68.21幀;

分配8GB顯存后:平均幀68.93幀。

顯存自動

8GB顯存

在《古墓麗影:暗影》中,1080P低畫質(zhì),運行游戲內(nèi)的BenchMark:

顯存自動:平均幀61;

分配8GB顯存后:平均幀62。

顯存自動

8GB顯存

AMD在官方的技術(shù)文檔中曾表示,Strix Point將提供FHD的3A游戲體驗,以游戲測試的情況來看,確實可以在1080P的分辨率下以60幀的幀數(shù)進行3A游戲了,不過顯存分配似乎對3A游戲的幀數(shù)提升并不如AIGC和理論測試中的提升來的大。

AMD銳龍?zhí)幚砥鞯募@性能以及真實的游戲體驗都屬于領先水平,已經(jīng)完全可以媲美入門級別的獨立顯卡了,提供了極強的能效比,讓用戶在沒有獨顯的情況下就可以進行一定的娛樂、生產(chǎn)力、AI等功能,同時還可以使得機身保持相對輕薄,續(xù)航能力也得到了保障。

四、續(xù)航能力測試

華碩靈耀16 Air搭載了一塊78Wh的電池,在打開并連接Wi-Fi,打開藍牙,Windows節(jié)能模式+整機靜音模式,PCMARK 10的現(xiàn)代辦公續(xù)航測試中得到13小時11分鐘的成績。

華碩靈耀16 Air的屏幕是一塊16英寸大尺寸的OLED屏幕,相比于LCD屏幕肯定是會更耗電一點的,但是整體來講,這個續(xù)航成績已然很不錯了。如果是單單看1080P視頻的話,續(xù)航時間更是能延長至20小時左右。

五、高階模具打造的高端輕薄本

華碩靈耀16 Air這次共推出了兩個配色,一款是山嵐灰、一款是我拿到的雪域白。它的產(chǎn)品定位是一款擁有高階設計感的高端輕薄本,在質(zhì)感、材質(zhì)、做工、靜音性、輕薄等方面都相當突出,并不是一款主打性能釋放的性能級輕薄本,是AMD銳龍平臺一直以來較為缺失的產(chǎn)品類型。希望未來有更多像華碩靈耀16 Air這樣的高端銳龍輕薄本出現(xiàn)在市場上,給用戶更好的選擇。

華碩靈耀16 Air在A面采用了比高端輕薄本中常見的鋁合金、鎂鋁合金更為高端的Ceraluminum高科技陶瓷鋁材質(zhì),手感溫潤,類似于石紋的外觀與觸感,并且極其不易沾染指紋,在耐用性、防劃、耐腐蝕等方面也會更加出色。A面還擁有華碩靈耀系列經(jīng)典的LOGO,纖細的線條恰到好處的給予了A面一點裝飾與點綴。

B面、C面與D面的材質(zhì)同樣的耐污、不易沾染指紋,手感細膩順滑。機身整體采用CNC一體成型工藝,側(cè)面至薄處僅為1.1cm,重量1.49KG,作為一臺16英寸大屏輕薄本,這個機身把控的相當輕薄了。

在這么薄的機身下,華碩靈耀16 Air的接口并沒有“擺爛”式的隨便放兩個C口就草草了事,而是在兩個40Gbps的USB4口基礎上,還有一個HDMI 2.1 TMDS接口、一個10Gbps的USB-A、一個標準的SD卡槽、一個音頻接口,日常的實用性也是得到了保障。可以看到,HDMI接口和USB-A的接口非常極限,幾乎吃滿了整個機身最寬的位置。

來到B面,16英寸超窄邊框屏幕,分辨率2880*1800,支持120Hz VRR刷新率,色域覆蓋達到100%P3,支持4種專業(yè)色域切換,平均色準ΔE小于1,經(jīng)過潘通色彩認證、Display HDR True Black 500認證,亮度最高550尼特,屏幕素質(zhì)極為出色。在護眼方面,TUV萊茵護眼認證,擁有硬件級防藍光,支持SGS Eye Care護眼認證,搭載智能環(huán)境光感應器,可自動調(diào)節(jié)亮度和色溫,在護眼方面也是拉滿了。

C面鍵盤面,首先映入眼簾的是7.1英寸的超大尺寸觸控板,華碩稱這是迄今為止華碩筆記本中最大的觸控板,相比于上一代增加40%,采樣率升級到了240Hz,完全可以在沒有鼠標的情況下進行辦公與學習。觸摸板的上、左、右的邊緣也擁有三種不同功能,滑動可分別達成對視頻時間線的控制、音量的控制、屏幕亮度的控制。另外,觸摸板的位置居中,在打字時并不會發(fā)生誤觸。

鍵盤在1.1cm的機身下,手感也不落下風,鍵程并不矮,回彈迅速,手感緊實,帶有白色背光,不過并沒有小鍵盤區(qū)域,整體鍵盤區(qū)域居中,這個設計就見仁智者見智了,個人由于沒有小鍵盤的使用習慣,還是更喜歡這樣的鍵盤布局的。

整體的外觀設計端莊而又大氣,質(zhì)感上乘,觸感極佳,輕薄便攜,并且在接口和鍵盤等方面給足了實用性。

六、主打靜謐性的散熱設計

作為一臺非極致性能釋放取向的高端輕薄本,其散熱能力如果用一句話來表述的話:在可以達到處理器標稱TDP功耗的情況下,最大限度保證靜謐性。

先來看烤機成績,在AIDA64系統(tǒng)穩(wěn)定性測試Stress FPU下,30分鐘,4個Zen5核心頻率2.625~2.75GHz左右,8個Zen5c核心均在1.95GHz左右,功耗28W,溫度80度。

諸如華碩靈耀16 Air這樣的高端輕薄本,其受眾的使用場景相比于絕對的性能釋放,靜音顯然是更重要的一方面,華碩靈耀16 Air就做到了這點,其優(yōu)勢點在于滿載時的靜音做的相當棒。

纖薄的機身下,華碩靈耀16 Air并沒有采用傳統(tǒng)的熱管進行導熱,而是使用了雙層石墨片+超薄均熱板進行導熱,配合上雙風扇將熱量釋放。機身除了底部和后部的開口外,在機身C面還設計了一片共有3522個散熱孔的通風格柵區(qū)域,這些散熱孔由CNC工藝加工而成,并且足夠小,可以保證抑制灰塵和水進入筆記本電腦。

七、寫在最后

AMD銳龍AI 300系列處理器在架構(gòu)方面的改變是AMD銳龍自登陸移動平臺以來最激進的一次了,效果是令人滿意的,實際性能表現(xiàn)來看,CPU與集顯的性能對比自家上代產(chǎn)品有了明顯的“代際”提升,能效比的飛躍更是令人印象深刻,對比當下的競品也有足夠的優(yōu)勢,而且要始終注意的是,我們這次測試的華碩靈耀16 Air是主打高階、高質(zhì)感的輕薄本,絕非極限性能釋放的那類產(chǎn)品。

在AI方面,AMD在逐步推進硬件的AI算力,更重要的軟件也在積極適配、優(yōu)化,目前AMD的AI PC生態(tài)也已經(jīng)有了能夠滿足我一部分日常工作的軟件與功能,在這點上,與競品相比,也是要給予AMD積極推動AI生態(tài)就續(xù)、給最終用戶帶來實打?qū)嵉腁I體驗上好評的。

華碩靈耀16 Air作為搭載了AMD銳龍AI 300系列平臺的高端輕薄本,它的表現(xiàn)足夠驚喜,其材質(zhì)、做工、質(zhì)感、觸感、靜音等各方面都令我印象深刻,拿出了足夠的誠意,從綜合體驗上很好的證明了AMD銳龍平臺是有實力角逐高端輕薄本市場的,也完全足夠撐的起“銳龍高端輕薄本”的一片新天地。

總的來講,AMD銳龍AI 9 HX 370有著當下出眾的絕對性能與能效比,加上日益精進的AI生態(tài),希望有越來越多搭載AMD銳龍平臺的高端AI PC輕薄本出現(xiàn)在市場上,為我們帶來更好、更豐富的筆電產(chǎn)品。

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