一、前言：迷你主机也用上AI 处理器/外围扩展给出十足诚意

要说最合适办公的PC是什么，在我看来非迷你主机莫属，小巧的体积、适中的性能、丰富的接口和扩展，可满足办公时的大部分需求了。

这也得益于Intel/AMD“神仙打架”，移动端处理器迅速迭代，性能不再羸弱，功耗发热控制得当，才让迷你主机这个以往的稀有品类，进入了大众的视线。

尤其今年可称得上是“AI元年”，无论是笔记本、手机，还是智能家居等设备，多多少少都会和AI搭上关系。

迷你主机也是如此，比如我们快科技最新拿到的原子侠X7 Ti，就搭载了Intel全新架构的顶级AI处理器——酷睿Ultra 9 185H。

 

原子侠(AtomMan)这个品牌很多同学可能是头一次听说，它其实就是近两年再迷你机行业大放异彩的铭凡(Minisfroum)的兄弟品牌，定位更高端，产品设计、规格、性能等都会高一个档次。

酷睿Ultra处理器此前我们也体验了多次，不过都是笔记本，用在迷你主机上，对我们来说还是第一次，而且是最高端的酷睿Ultra 9。

酷睿Ultra系列采用了全新的Intel 4制造工艺和封装技术、全新的分离式模块化架构、全新的CPU架构与3D高性能混合架构、全新的锐炫GPU核显、全新的NPU AI引擎，可以说是Intel第一颗微处理器4004 1971年诞生以来，变革最大的一代。

得益于全新的分离式模块化架构，它在工作时只需启用对应的模块即可，保证性能的同时，也让Intel摆脱了续航差的“帽子”（虽然迷你主机不需要续航），业内人士对其的工艺的评价就是两个字：“豪横”。

原子侠X7 Ti搭载的这款全新酷睿Ultra 9 185H，规格为6个性能核心P-Core+8个能效核心E-Core+2个超低功耗核心LP-Core组成，总计16核心22线程、24MB三级缓存，原子侠将功耗解锁至65W。

它集成的GPU更是不俗，采用了桌面端的Arc锐炫同款架构，在图形这一块也“翻身”拿下了市面上最强核显，告别了以往Intel处理器只能“亮机”的印象。

当然，最核心的还是AI，全新的NPU AI独立引擎，可在本地运行一些持续性低负载，有利于大大降低功耗。

除了性能亮眼的表现，原子侠X7 Ti也是市面上首款搭载了“灵动触摸屏”的AI迷你机，玩法众多，而且扩展方面都给足了诚意：满血双USB-4、Wi-Fi 7、双5G RJ45网口、原生OCulink、双M.2 SSD插槽、双DDR5内存插槽等等。

接下来，我们来看看这款原子侠X7 Ti会有什么样的表现。

 

二、外观：搭载的4英寸“灵动屏”可触控操作 能横放也可竖放

 

原子侠X7 Ti迷你主机本体，正面配有4英寸480P的屏幕，官方将其命名为“灵动屏”，可进行触控操作。

屏幕除了系统监控外，还可以进行性能调节、时间显示和个性化主题切换，这也是行业内首款搭载了4英寸触控大屏的迷你主机。

虽然搭载了屏幕，但并未因此变得更厚，145×145×48.6mm的尺寸与一般迷你主机相当。

 

底部是进风口，四边的脚垫增加了D面与桌面之间的缝隙，保证原子侠X7 Ti在运作时能够正常换气。

中间其实是两个支架插孔。

 

配合立式支架，可将原子侠X7 Ti竖立起来，进一步减少桌面占用空间。

值得一提，屏幕上方还有支持 Windows Hello的相机、搭配双数字麦克风，在视频会议中能够提供极为出色的体验。

 

竖立状态下的顶部有电源键、相机物理开关、SD卡槽。

 

左侧分别是电源供电口、USB-A 3.2 Gen1、USB 2.0、HDMI 2.1、DP 2.0、2个5G有线网口、USB 4、原生OCulink接口。

 

右侧分别是2个USB-A 3.2 Gen2、USB4、3.5mm耳机孔。

 

包装内附带的DC 19V电源适配器。

 

 

原子侠X7 Ti搭载的Cold Wave 散热系统，采用了独家专利技术的紧凑型相变散热模组，搭配大口径静音散热风扇和3根散热铜管，保证设备可稳定65W释放，发挥出这款设备应有的潜力。

在拆掉内存的散热片和SSD的散热盔甲后，可看到SO-DIMM内存、SSD均可更换。

存最大容量可支持到96GB；NVMe SSD除了自带的2282尺寸，还可以额外安装一根2230尺寸的SSD，均支持PCIe 4.0速率。

灵动屏更多细节：

 

 

 

 

三、AI测试：只需55秒即可生成一张图 生成文字内容也很迅速

1、AI Computer Vision Benchmark

近期UL Procyon套件加入了AI相关测试，该测试套件支持Microsoft Windows ML、Intel OpenVINO、Qulcomm SNPE、NVIDIA Tensorrt。

也就是说，它支持主流的AMD、Intel、NVIDIA、骁龙等处理器、GPU等设备，并给出非常直观的分数，便于对比不同平台之间的AI性能表现。

在这部分我们就主要测试用于AI推理的AI Computer Vision Benchmark，和基于Stable Diffusion的AI Image Generation Benchmark。

 

在AI Computer Vision Benchmark测试中，通过NPU配合Intel AI Boost进行float16精度测试，最终给出了215的分数。

其中MobileNet V3平均推理时间为1.14ms，中位推理时间1.157ms，总推理次数131313；

ResNet 50平均推理时间为4.78ms，中位推理时间4.905ms，总推理次数34379；

Inception V4平均推理时间为14.881ms，中位推理时间14.850ms，总推理次数11123；

DeepLab V3平均推理时间为58.7ms，中位推理时间59.124ms，总推理次数2859；

YOLO V3平均推理时间为26.978ms，中位推理时间27.011ms，总推理次数6057；

Real-ESRGAN平均推理时间为1195.72ms，中位推理时间1108.643ms，总推理次数151；

2、AI Image Generation Benchmark

 

该测试比较考验GPU的AI智能推理表现，可根据设备选择Stable Diffusion 1.5 (FP16)、Stable Diffusion XL(FP16)两项测试。

在本测试我们选择的是Stable Diffusion 1.5(FP16)，在测试中会创建16幅分辨率为512×512的图像，每批次4幅。

最终给出94的分数，UNET（神经网络架构）速度在1.55it/s左右，每张图像生成速度约66秒。

3、Stable Diffusion

 

如果想单独使用，Intel通过OpenVINO方案，对Stable Diffusion提供了支持，可以配合CPU或GPU也能进行“炼丹”。

测试条件以太空大战为关键字，采样方法为Euler a，分辨率为512×512、迭代步数20。

在开启OpenVINO后，通过GPU渲染配合Intel AI Boost，生图速度为1.57it/s，只需要55秒就生成了一张图片。

4、英特尔大语言模型

为了让本地也能够运行大语言模型，Intel构建了BigDL-LLM库，通过各种各样的大语言模型进行优化和支持，从而让搭载16GB内存的Intel酷睿处理器以上的笔记本上，也能运行参数量高达200亿的大语言模型。