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創維|80 Ti首登移動市場，GPU性能再破天花板，雷蛇靈刃17筆記本電腦全面評測( 三 )

大屏創維



眾所周知 ， 筆記本電腦受限于空間的狹小 ， 平臺整體的功耗墻效應十分明顯 。 CPU和GPU作為筆記本電腦內的兩個核心功耗大戶 ， 在一些深度應用中幾乎都時刻在搶占著功耗 ， 此消彼長 。 第四代Max-Q技術中的全新NVIDIA CPU Optimizer作用就是提高CPU和GPU的協作效率 ， 減少此前二者協作過程中可能出現的功耗浪費現象 ， 從而實現整體平臺的效率改進 。
需要說明的是 ， NVIDIA CPU Optimizer是系統自動進行的 ， 并不需要人為干預 。 NVIDIA與CPU供應商合作開發了一種新的底層框架 ， 使NVIDIA GPU驅動程序能夠進一步優化CPU的性能、溫度和功耗 。 通過減少不必要的性能開銷來實現效率提升 ， 并在最需要的地方在GPU和CPU之間轉移功率 ， 實現更高的游戲或創作性能 。 同時 ， 這種優化算法是基于AI人工智能的 ， 它可以有效地協調CPU和GPU之間的頻率 。 NVIDIA還優化了創作類應用程序中的工作負荷從CPU到GPU的切換 。 一旦工作被移交到GPU處理 ， CPU就會進入深度睡眠模式 ， 而GPU則會執行工作 。 工作完成 ， GPU再會喚醒CPU ， 從而實現功耗于性能的最佳分配 。
Rapid Core Scaling 智能核心優化
實現條件：自動運行

對大多數創作型應用來說 ， 基本都屬于計算密集型工作負載 ， 比如常見的Adobe Premiere Pro、Blender或MATLAB中的工作負載 。 對這些密集型負載 ， NVIDIA在第四代Max-Q技術中推出了Rapid Core Scaling智能核心優化技術 。 這一黑科技可以自動感知工作負載的特征 ， 并在使用筆記本電池電源時 ， 在GPU核心之間快速切換電源供應 。 隨著工作負載需求的變化 ， 它可以暫時禁用未充分利用的內核 ， 并將其電源分配給更活躍的內核 。 有了更多的可用功率 ， 活躍的內核運行速度更快 ， 從而可以實現更高的性能 。
Dynamic Boost動態增強
實現條件：自動運行

由AI驅動的Dynamic Boost是NVIDIA為筆記本電腦推出的智能功率平衡技術 ， 我們在此前的RTX 30系Laptop GPU測試中也為大家介紹過 ， 相信大家都已經對此有了一定的了解 。 它能夠在CPU、GPU和顯存之間轉換功率 ， 將轉換出來的功率發送到最需要的地方 ， 以使筆記本電腦生態系統更高效、性能更高 。
之前的Dynamic Boost最多能夠從CPU等組件中“借來”15W的功率供GPU使用(同理 ， CPU也可以在高負載時向GPU“借”功耗) ， 這也是我們常說的165W(150+15)“完整版” RTX 3080筆記本電腦GPU的由來 。 而到了Max-Q 4.0時 ， Dynamic Boost也再次進化 ， 這一次 ， 它最多能從其他組件中“借來”25W功耗 ， 也就意味著RTX 3080 Ti的最高功耗可以達到175W而不“碰墻” 。 當然 ， 功耗的“借用”是雙向的 ， 當CPU需要更多功耗的場景 ， CPU也同樣可以從GPU那里“借用”功率 ， 從而實現更智能化的功率分配 。
此外 ， 第四代Max-Q技術仍然具備了之前Max-Q技術中的幾大核心 。
Whisper Mode 2.0智能降噪
【創維|80 Ti首登移動市場，GPU性能再破天花板，雷蛇靈刃17筆記本電腦全面評測】實現方式：手動+自動控制

基于AI人工智能算法的Whisper Mode 2.0可管理CPU、GPU、系統溫度和風扇速度 ， 以提供出色的噪音控制和極佳性能 。
DLSS 2.3
實現方式：手動設置
還是熟悉的味道 ， DLSS一直在不斷進化學習中 。 而且對于筆記本電腦而言 ， DLSS存在的意義更大 。 由于筆記本電腦GPU受功耗的限制更為嚴格 ， 相對于桌面產品而言在性能上有一定的缺損 ， 因此使用智能AI驅動的DLSS可以大幅提高性能 ， 而不會挑戰筆記本電腦的功耗和散熱限制 。 在GPU功率相同的情況下 ， DLSS可以實現最高達2倍的游戲性能 。

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