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性能與價格雙重碾壓! AMD 銳龍9 9900X處理器全面測評

  發(fā)布時間:2024-08-15 09:20:19   作者:佚名   我要評論
今天我們測試的對象,便是其中的十二核款式銳龍9 9900X,這款處理器性能如何?下面我們就來看看詳細測評

除了內(nèi)部緩存帶寬飆升之外,9900X在架構(gòu)層面另外一個巨大的改進點,就在于它更高的分支預測效率。眾所周知,銳龍9000系列是AMD首次采用6寬度的執(zhí)行單元設計,而“寬CPU”能夠提高效能的前提,就是良好的分支預測表現(xiàn)。

對比酷睿i9 14900K不難發(fā)現(xiàn),銳龍9 9900X在AIDA64分支預測測試中的得分,達到了競爭對手的兩倍還多。這就很好地解釋了為什么AMD敢于用相對更低主頻、低功耗的產(chǎn)品,去“對位”競爭對手的6GHz高發(fā)熱旗艦。畢竟更高的分支預測成功率,本身就意味著CPU對于頻率,甚至對于內(nèi)存帶寬的需求都會相應下降。

而且高分支預測成功率也會提高CPU在超線程模式下的執(zhí)行效率,讓超線程能夠提供更高的實際性能加成。這一點從CPU-Z自帶的多核跑分就可以很清楚地看出來,在單核性能高出4%的前提下,9900X已經(jīng)達到了前代16核旗艦80%以上的多核性能,同時甚至還超越了同為16核旗艦的銳龍9 5950X的多核性能。

生產(chǎn)力性能:辦公超前代16核,渲染力壓線程撕裂者

在之前測試銳龍7 9700X時,我們就曾明確提及,對于如今的AMD桌面版銳龍產(chǎn)品線來說,“雙CCD”的銳龍9系列無論從線程調(diào)度、內(nèi)存延遲,還是單純的定價策略來看,都更偏向于“用電腦賺錢”的生產(chǎn)力用戶。

因此我們也針對性地測試了不少偏辦公和創(chuàng)作的場景。比如在7Zip當中,銳龍9 9900X的實測壓縮性能就已經(jīng)超過了前代的7950X(大約138MB/s),而解壓性能則相比前代7900X變化不大,這與我們此前測試9700X時得到的結(jié)果也相符。

其次在CINEBENCH 2024中,銳龍9 9900X可以跑出單核120、多核1731分的成績??梢钥吹?,這個多核渲染速度已經(jīng)超越了Intel的“24大核”至強W,也遠遠甩開了自家曾經(jīng)的32核線程撕裂者2990WX。而且最重要的是,我們特意還跑了30分鐘的穩(wěn)定性測試,可以看到,在前述的PBO和高功耗墻設定下,銳龍9 9900X確實能夠在高負載場景中跑滿5.6GHz的峰值主頻。而這一點無論是對比隔壁的14900K、還是自家前代的7000系,明顯都要強得多。

接下來是更接近“一般生產(chǎn)力”場景的視頻編輯相關(guān)測試。首先是x265的編碼測速,在4K的預設分辨率下,銳龍9 9900X可以跑出34.74FPS的純CPU編碼速度。

在復雜一些的Adobe Media Encoder轉(zhuǎn)碼項目中,在純CPU加速模式、4K分辨率的H.265+高比特率設定下,銳龍9 9900X僅用時4分10秒就完成了11分55秒的視頻轉(zhuǎn)碼工作。

進階生產(chǎn)力測試:核顯加速出奇效,A VX512能跑大模型

接下來,我們進入更復雜一些的生產(chǎn)力測試項目。首先是100GB素材的PR視頻合成渲染測試,我們也選擇僅用CPU進行軟編碼。銳龍9 9900X用時14分41秒80就完成了100GB素材向4K視頻的合成渲染,生成了大約12分鐘的視頻內(nèi)容。

不過這種“使用方式”,實際上是浪費了9900X的架構(gòu)潛力。因為在它的核心里除了CPU、緩存和內(nèi)存控制器之外,同樣也包含一顆2CU配置的RDNA2核顯。

原則上來說,這個核顯可以作為“亮機卡”使用,但如果將它與AMD自家的Radeon獨顯搭配,那么核顯與獨顯將能夠激活名為“Smart Access Video”的協(xié)同編碼功能,通過同時使用兩個GPU的視頻單元,來實現(xiàn)更高速的視頻編解碼。

從我們的實測來看,在換用GPU硬件加速、并激活雙GPU協(xié)同編碼后,同樣的100GB素材就只需要9分58秒就能完成導出。

有的朋友可能會說,怎么能夠證明銳龍9 9900X里的核顯就能起到協(xié)同編碼加速的作用呢?很簡單,因為我們還準備了一套酷睿i9 14900K平臺,并配備完全相同的內(nèi)存和Radeon RX7900 XT獨顯,進行了相同素材和分辨率設定下的視頻導出。結(jié)果顯示用時11分17秒85,明顯速度慢了一些。由此可知,對于多媒體生產(chǎn)力用戶來說,銳龍9 9900X的這顆2CU核顯還真可以起到一些作用。

我們前面其實已經(jīng)提及,銳龍9000系列這次最大的架構(gòu)改進之一,是其大幅提升了A VX512指令集的執(zhí)行效率。那么對于生產(chǎn)力用戶來說,這一優(yōu)勢到底又要如何體現(xiàn)呢?

很簡單,本地AI推理就能用到A VX512指令集,同時也是非常典型的重負載場景。為此我們也搭建了一個340億參數(shù)量的本地離線GPT-4對話場景。在這個場景中,銳龍9 9900X實測可以保持在2.9-3.2Tokens每秒的推理速率,實現(xiàn)流暢的“人機對話”并沒有什么問題。

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