融合时代领航者 Llano APU深度体验

A8-3850，CPU-Z、GPU-Z信息截图。

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从表2我们可以看到，和Athlon Ⅱ X4 635相比，A8-3850的各项测试成绩都只是略有优势，总体来说两颗处理器的性能可谓基本相当。而作为主要竞争对手的Core i5 2300处理器，则凭借着高效率的Sandy Bridge核心获得了比较明显的优势。平心而论，同样拥有四个物理核心的情况下，A8-3850比频率还要低100MHz的Core i5 2300处理器来说，平均20%左右的落后幅度只能说明单核心效能上APU依旧不够出色。至于定位相对更低的A6-3650，由于处理器核心规格除了主频比A8-3850低300MHz外，其他都和A8-3850一模一样。而它在各项测试中与A8-3850间的平均10%左右差距，也与两者之间的频率相差幅度基本吻合，可说两者效能上没有什么差异。

图形性能质变

其实，自AMD收购ATI以后，一直在努力将两者的优势进行整合。初代产品AMD 690G就已小露锋芒；接下来随着780G的推出更是逐步奠定了AMD在整合市场的性能霸主地位。还记得那年，我们也因780G的性能提升感到惊喜，也第一次感觉到整合平台的游戏潜力。但即使是那个时候，780G也未能完成对入门级独立显卡的超越。而过去的三年间，AMD的整合平台都只是在780G上小修小补，并没与带来让人可喜的提升。时至今日，AMD终于给出了次世代的答卷—A8和A6中的Radeon HD 6550D/6530D就是新的代表。你可以说多达10倍的流处理器规格提升也只算是“量”上的突破。但是，其与处理器的底层融合组成的异构计算体系却是业内真正的第一次。当然，你可以和我们一样怀疑双通道内存能否满足内置大规模核心对带宽的需要；也可以担心大规模核心对功耗和散热的考验。不过答案即将揭晓……

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从表3的成绩对比中我们能够看到，A8-3850和A6-3650中融合的Radeon HD 6550D/6530D表现非常抢眼。特别是在3DMark Vantage中A8-3850 APU领先Athlon Ⅱ X4 635+890GX的组合10倍以上。对比Core i5 2300，A8-3850的平均成绩也超过了前者的4.3倍。即使面对核芯显卡规模相比Core i5 2300翻倍的Core i5 2500K，A8-3850和A6-3650也都能保持大幅度的领先优势。值得注意的是，APU是所有对比平台中唯一支持DirectX 11标准的产品。因此，也只有APU平台能够完成3DMark 11的测试。而且，3DMark11测试中，A8-3850获得了超过1000的P级图形得分，和3846分的物理成绩，这样的表现甚至能和主流的Radeon HD 6570独立显卡媲美。而这，也给了我们在较高分辨率下，开启中高特效测试主流游戏的勇气。结果，即使面对对硬件要求颇高的《Far Cry 2》和《使命召唤：黑色行动》，A8-3850也能在1920×1080的分辨率加高级特效下获得28.12和31.83的平均帧率，基本具备了享受游戏的基础。若能牺牲一些视觉享受，适当减低画面特效，A8-3850就可以带来极为流畅的游戏体验。例如在1920×1080分辨率加中画质设定下它的《星际争霸Ⅱ》测试表现就非常突出，在我们特意选择的大量单位混战的高压力测试场景中，它依然能获得平均42.03的流畅表现。相对来说，A6-3650的表现要逊色一些，高画质玩《Far Cry 2》还是不太流畅。而其他对比平台则在整个游戏体验中都处在“幻灯片”状态，完全不具备可玩性和与A8-3850的对比性。

不过，高性能往往伴随高功耗，这一点对于半导体产品来说毋庸置疑。而我们关心的是A8-3850和A6-3650能否将发热量和功耗控制在合理水平，至少让普通风冷用户不至于在夏日里担心PC的温度过高或者散热噪音太大！但是结果不太理想。从表4中我们可以看到，在室温26℃的评测室中，低负载时，得益于节能技术对运行频率和工作核心数量的管控，A8-3850还能将核心温度控制在20℃，功耗也仅48W，能和核心规模小得多的Core i3 2100媲美。但是当我们运行OCCT拷机后，不论是A8还是A6，温度和功耗都大幅上升，远超两个Core i5处理器平台。特别是A8-3850的温度直奔68℃，平台功耗也达到170W。此时，冰凌400黑玉散热器都有些招架不住，风扇狂转，噪音相当明显。鉴于这样的表现，我们建议准备购入APU的玩家好为它搭配一款性能出色的散热器。

表4：各平台功耗表现对比

混合计算新体验

若将传统处理器比作是个高智商的管理者，那么GPU就是个一群高效率职工的集合体（每个SP都相当于一个职工）。而A8-3850和A6-3650APU则相当于拥有4个高智商管理者和几百个高效率职工的团队。这样的组合能带来怎样的优势？能在什么应用环境中加速我们的系统？其实，这个看似简单的问题解释起来会相当繁琐。它牵涉到底层硬件资源的调用原理，API的支持力度等等。简单点说，他就是要让高智商的管理者有精力做更多复杂的工作，而将那些技术难度不太高的“体力活”交给高效率的员工。理论上这样的方式效率更高，至于高出了多少，就让来自“中国计量科学院的专家”告诉我们吧。