KhadasMind2 跨场景工作站评测:手掌大小,性能无限提到工作站,我们脑海中浮现的往往是又大又重的台式机。这种庞大的体积限制了工作站的使用场景,成为很多用户的困扰
提到工作站,我们脑海中浮现的往往是又大又重的台式机。这种庞大的体积限制了工作站的使用场景,成为很多用户的困扰。随着技术进步,更小体积、更低功耗、更高性能的处理器诞生,工作站设备开始向便携甚至迷你型发展。去年,Khadas推出了首款“跨场景工作站”KhadasMind,凭借高集成度带来的轻薄与高性能、可扩展的设计和易用性设计,获得了众多用户的关注。今天,我们将深入评测KhadasMind2,这款全新升级之作。
延续极简美学风格的外观设计
KhadasMind2 沿袭了前代产品的时尚外观设计,整机采用阳极氧化铝外壳打造,CNC工艺一体成型,设计风格简约干练,展现出时尚优雅的格调。机身边缘采用倒角加工,圆润无棱角,便于携带。这款机器整机厚度仅 2 厘米,重量仅 435 克,比市面上大多数迷你主机还要更小、更薄,轻松放入口袋即可携带。超强的便携性使其不受空间制约,可以轻松满足多场景、跨场景的使用需求。
机身顶部前端正中间的小凹槽里设计了电源键,精致的做工可见一斑。凹槽线条流畅,边缘打磨细致,圆角矩形的电源键与面板周围的形态高度契合,这些细节展现了 KhadasMind2 精湛的制造工艺。
灵活扩展,一线连功能实现高效连接
KhadasMind2 的机身底部设计有橡胶脚垫,防止与桌面长时间接触产生划痕。底部还设计了一个名为 MindLink 的特殊接口,主要用于适配自家的 MindGraphics 显卡扩展坞,支持 PCIe5.0x8 传输,速率最高可达 256GT/s,组合使用可以显著提升 KhadasMind 的图形性能和接口扩展能力。
底部正中间带有条形码的位置,是一块磁吸盖板,轻轻按压右侧即可打开,内部是一个 2230 规格的 PCIe4.0 M.2 固态硬盘插槽,无需拆机即可快速拓展硬盘容量,使用起来非常方便。
机身尾部是接口集中区域,配备了 40 Gbps 传输速度的雷电 4 及 USB4 接口、标准 HDMI2.0 接口以及 2 个 10 Gbps 传输速率的 USB3.2 Gen2 Type-C 接口。配合 USB-C 显示器可以实现一线连功能,大大简化连接体验,让用户的桌面更加干净整洁,安装流程也更加简单快捷。
升级英特尔酷睿 Ultra 7155H 处理器,性能释放更强劲
小巧轻便的 KhadasMind2 内置了英特尔酷睿 Ultra 7155H 处理器,板载 32GB LPDDR5 内存,并配置了 2230 规格的 1TB PCIe4.0 M.2 固态硬盘。
英特尔酷睿 Ultra 7155H 处理器拥有 6 个性能核心、8 个能效核心以及 2 个超低功耗核心,总计 16 核 22 线程。最高睿频可达 4.8GHz,拥有 24MB 三级缓存,TDP 为 28W。这颗处理器采用了全新的 Intel4 制程工艺 (7nm 制程工艺) 打造,采用英特尔先进的 Foveros 3D 封装技术,并首次使用了分离式的模块化架构设计。
从 CPU-Z 的单核和多核性能测试结果来看,酷睿 Ultra 7155H 单核得分 747.1,多核得分 7377.7,相比同为 28W 的上一代酷睿 i7-1360P,单核性能基本持平,多核性能提升幅度达到了 20%。
在 CINEBENCH R23 和 2024 测试标准下,R23 单核得分 1740,多核得分 15467 分;CINEBENCH 2024 单核得分 101,多核得分 819,在如此小巧的体积下,总体性能释放还是比较不错的。
虽然 KhadasMind2 机身小巧,处理器功耗不太可能特别激进,但 AIDA64 FPU 单拷机测试显示,酷睿 Ultra 7155H 稳定功耗释放为 40W,核心温度能够控制在 81℃-94℃ 之间,在散热和性能释放上取得了不错的平衡。
存储性能表现出色,确保系统流畅运行
KhadasMind2 搭载了板载的 32GB LPDDR5 内存,读取速度达到了 76566MB/s,写入速度达到了 73250MB/s,拷贝速度达到了 8197MB/s,延迟为 133.7ns,综合性能表现不错。
这款机器配置了一块 1TB PCIe4.0 固态硬盘,实测其 Q8T1 顺序读取速度 5253.76MB/s,写入速度 4679.33MB/s,4KQ1T1 随机读取速度为 67.68MB/s,写入速度为 142.43MB/s,可以确保日常使用时的系统和软件流畅运行。
处理图片、剪视频无压力,生产力性能全面提升
作为一款跨场景工作站,KhadasMind2 的主要应用自然是生产力相关。在生产力性能测试中,KhadasMind2 表现出色:
用 AI 提升办公效率,解锁工作新可能
伴随着 AIGC 应用广泛落地,基于酷睿 Ultra 平台打造的 KhadasMind2 也具备了一定的本地化 AI 计算能力。其 CPU、GPU、NPU 都具备不错的 AI 算力,可以应付不同的 AI 应用场景。对于现代工作站设备来说,AI 也是一大主要应用场景。
在 AI 性能测试中,KhadasMind2 表现出色: