移动锐龙4000U有多强 移动锐龙4000U基本规格和特性介绍

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如今采用锐龙3000系列(如锐龙5-3500U)的轻薄本越来越便宜,联想、惠普、华为和小米等品牌的主力机型甚至都打入了3xxx元价位,性价比堪称一流。

虽然锐龙3000U+Vega核显的性能稍微落后于英特尔第八/第十代酷睿+MX150(对应MX230),但架不住人家便宜啊。

然而,面对越来越便宜的锐龙3000系列笔记本,很多小伙伴又开始犹豫了。

原因很简单,AMD最新推出的移动锐龙4000U系列就快上市了!

移动锐龙4000U都有谁

在《狼真的来了!AMD移动锐龙4000发布 Intel如何应战?》一文中,CFan曾简单介绍过AMD移动锐龙4000系列的基本规格和特性。

简单来说,移动锐龙4000U系列是AMD针对轻薄本定制的低功耗处理器(15W TDP),其首发锐龙3-4300U、锐龙5-4500U、锐龙5-4600U、锐龙7-4700U和锐龙7-4800U共计5款子型号,它们都拥有15W的TDP,用于对标英特尔第十代酷睿家族中的U系列,比如i5-1035G7、i5-10210U等。

低功耗处理器

和AMD上一代移动锐龙3000U系列相比,移动锐龙4000U系列升级7nm工艺和Zen2架构,可配置cTDP略有降低(7nm工艺让其以更低功耗就能释放更强性能),同时支持更高频率的DDR4-3200MHz内存,并支持更低功耗的板载LPDDR4-4266MHz内存颗粒。

需要注意的,后缀为单数的锐龙3-4300U、锐龙5-4500U和锐龙7-4700U不支持超线程技术,但也因此获得了更高的默认主频。而后缀为双数的锐龙5-4600U和锐龙7-4800U虽然拥有双倍的逻辑核心,但为了兼顾满载时的功耗不得不调低了默认主频。

此外,网传AMD还会增加第6款移动锐龙4000系列的子型号——锐龙9-4900U,CPU主频和GPU性能可能还会再度提升。

移动锐龙4000U有多强

最近外媒曝光了移动锐龙4000U系列中定位偏低的锐龙5-4500U的部分基准测试性能。

测试笔记本型号为宏碁(Acer)Swift 3 S314-42,这是一款14英寸的轻薄本,采用了单风扇单热管的散热模块设计,谈不上豪华,但也从另一方面证明了新一代移动锐龙4000U的发热量可控。

从CPU-Z的截图信息来看,锐龙5-4500U采用了7nm工艺,6核心6线程,内置双通道DDR4-3200MHz内存。

低功耗处理器

 

低功耗处理器

从GPU-Z截图信息来看,锐龙5-4500U集成了Vega 6,6组CU单元共计384个流处理器,8个Rops以及24个纹理单元,GPU核心频率为1500MHz。虽然锐龙5-4500U的GPU核心数量不如上一代锐龙5-3500U集成的Vega 8,但前者核心频率更高,理论上足以弥补流处理器数量的缺失。

低功耗处理器

现在有关Swift 3 S314-42评测的外媒文章共计两篇,其中一篇给出了锐龙5-4500U和上代锐龙5-3500U的对比测试,测试软件包括常见的Cinebench R15/R20、3Dmark TimeSpy/FireStrike、PCMark 10、GeekBench 5等。从图片来看,锐龙5-4500U的性能有着8%~42%的提升,平均增幅在26.5%左右。

低功耗处理器

另一个评测文章则给出了锐龙5-4500U的CPU-Z和3DMark测试成绩。

低功耗处理器

 

低功耗处理器

我们不妨拿以上数据和英特尔第十代酷睿中的当家花旦i5-10210U再进行一番对比:

低功耗处理器

显而易见,锐龙5-4500U不仅具备秒杀自家前辈锐龙5-3500U的性能,较之英特尔第十代酷睿i5-10210U这种同级别处理器也有着明显的领先优势。要知道,锐龙5-4500U并不支持超线程,比它略高一个等级的锐龙5-4600U(6C/12T)无疑更加值得期待。

皇帝级别的锐龙7-4800U据说可以媲美45W处理器

至于锐龙5-4500U的GPU性能强不强?839分的3DMark Time Spy的GPU子项分数,和10nm十代酷睿i5-1035G7集成的锐炬Plus 64差不多,基本等同于低功耗版的GeForce MX150,对于集显平台而言够用了。

移动锐龙4000U值得期待

从曝光的跑分成绩来看,锐龙5-4500U的表现非常抢眼,它很好地完成了狙击第十代酷睿的任务,而且还能保持对同级别竞品处理器的压制。

如果测试笔记本可以配备双风扇双热管(或更粗直径的热管),解锁锐龙5-4500U的25W TDP模式,其性能得强到什么地步?

总之,小编的建议是,如果你不着急购买笔记本,趁着疫情期间好好保养身体,少出门,多学习,耐心工作。等疫情过去了,搭载移动锐龙4000U系列处理器的笔记本也差不多该批量上市了。届时,我们只需花同样或略高的钱就能体验更强悍的运算性能,何乐而不为?

 

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