2020/12/6

ASUS RT-AX3000 Ai Mesh 雙頻 Wi-Fi 6 無線路由器(分享器) 新品開箱


光陰似箭,IEEE 802.11至今已歷20個年頭,從無後綴的802.11到802.11a、b、g、n、ac,現在則有了802.11ac的繼承者,稱之為ax時代,速度也由最早期的2Mbps來到Gbps時代。

本文將測試ASUS RT-AX3000 Ai Mesh 雙頻 WiFi 6 無線路由器,RT-AX3000 支援 MU-MIMO 和 OFDMA 技術、1024QAM、160MHz頻寬、OFDMA 與DFS,並搭載由 Trend Micro™ 支援的 AiProtection Pro 網路安全性,可兼容於 ASUS AiMesh WiFi 系統。

不久之後還會分享一篇ASUS RT-AX56U中階款Ai Mesh 雙頻 Wi-Fi 6 無線路由器(分享器) 的新品開箱,RT-AX56U的5G只有支援80MHz頻寬,故傳輸率總和也來到1800Mbps,彼此在此做出最不同的產品區隔,這同時也反映在約一千多元的價差上,不過SoC卻多了一個核心(BROADCOM BCM6755 1.5 四核心),RAM與快閃記憶體則維持一致,但對於AiMesh與AiProtection 智慧安全防護是兩者皆有的兩大AI功能。除了採用的晶片與傳輸性能上的不同之外,由於兩者在操作介面與功能上大同小異,所以有些較少用與進階功能留待第二篇的新品開箱再做詳細介紹。



★ RT-AX3000 規格

處理器:Broadcom BCM6750 ARM-A7三核心 1.5GHz SoC+ Broadcom BCM43684
記憶體:512MB RAM、256MB快閃記憶體
無線網路:IEEE 802.11ax/ac/n/a 5GHz、IEEE 802.11ax/n/b/g 2.4GHz
無線頻率:2.4GHz (574Mbps) 2×2、5GHz (2402Mbps) 2×2
天線:4 x 外部天線
有線網路:4 x Gigbabit LAN、1 x Gigbabit WAN
USB:1 x USB 3.1 Gen1 x1
尺寸:224 x 154 x 160 mm

▲ BCM6750是一顆2x2 Wi-Fi 6 SoC通訊處理器,但在5GHz頻段之下只能支援到80MHz頻寬,所以ASUS RT-AX3000 就另外搭配一顆BCM43684來實現160Mhz的頻寬,BCM6750就專司2.4GHz 無線訊號。BCM43684為家用型WIFI存取點提供4個802.11ax標準的網路串流,最高達4.8Gbps。ASUS RT-AX3000則實作出其中的2.4Gbps。 


▲ ASUS RT-AX3000 Ai Mesh 雙頻 WiFi 6 無線路由器外盒正面外觀。


▲ ASUS RT-AX3000 Ai Mesh 雙頻 WiFi 6 無線路由器外盒背面外觀。外盒背面說明了產品的主要特色。


▲ 外盒側面有ASUS RT-AX3000的所有連接介面介紹,由左由右分別為電源孔,電源開關,一個由BCM6750直接提供的USB3.1 gen 1連接埠、四個Gigabit LAN埠、一個WAN埠、WPS按鈕(彩盒上印製錯誤)、重製按鈕。

▲ 可支援Win10、Linux,MAC,並提供三年保固。


▲ 彩盒內的所有的內容物,包含了路由器主體與變壓器之外,還隨盒貼心地附上一條RJ-45網路線。


▲ 紙本文件有一本產品保固登錄通知函、產品說明書、快速安裝指引。對於安裝分享器的熟手而言,用得上的大概就只是登入網址、預設帳號與密碼了。


▲ 快速將ASUS RT-AX3000 Ai Mesh 雙頻 Wi-Fi 6 無線路由器(分享器)主體安裝起來並啟動,機體上方兩側呈三角形散熱設計,燈號顯示則為最常見的下方水平排列。


▲ ASUS RT-AX3000 Ai Mesh 雙頻 WiFi 6 無線路由器具備了4根外置的5dBi高增益天線,大大地提高了功率涵蓋最大範圍。

▲ 天線角度可以有多個自由度的調整方式。每根天線上都刻有ASUS字樣,風格頗具科技質感。

▲ 前方燈號可以指示目前Internet、5GHz與2.4GHz訊號,以及各網路埠的啟用情況。

▲ 機體下方的網狀開孔散熱設計,兼具結構堅固性以及良好的被動式散熱。

▲ ASUS RT-AX3000具有四個LAN埠以及一個WAN埠,速度皆為1Gbps。

▲ 大致上所有無線分享器的設置方式都類似,拿一條RJ-45乙太網路線,由PC連接到ASUS RT-AX3000的黃色LAN埠,藍色WAN埠則連到中華電信VTU-R。只需按路由器後面板的WPS按鈕,快捷地在無線網路使用者和ASUS RT-AX3000 Ai Mesh 雙頻 Wi-Fi 6 無線路由器(分享器) 之間建立加密連線。


▲在瀏覽器上打入router.asus.com進入ASUS RT-AX3000的網頁設定介面中。RT-AX3000 支援多種運作模式,以滿足不同需求。

- 無線路由器模式 / AiMesh 路由器模式(預設)
- 無線存取點(AP)模式 / AiMesh 路由器(AP 模式)
- 中繼模式多媒體橋接器( Media Bridge )
- AiMesh 節點

本文在設定上採用最常用的無線路由器模式


▲ ASUS RT-AX3000支援802.11 ax,如果遇到連線上有問題,先更新一下驅動程式。

▲ 筆者在本文中的acer SF514-54GT-57N3可以直接使用802.11 ax。後續設定就很類似,不外乎敲敲帳號密碼,設定SSID、頻道、PPPoE帳號密碼等等的。

acer SF514-54GT-57N3 寶石藍
宏碁十代獨顯超輕薄觸碰筆電
https://www.sinya.com.tw/prod/138766

▲ 連上Internet後會自動偵測是法有新的韌體版本,並提醒您要下載更新。


▲ 筆者比較有興趣的是把Android手機當作4G網卡來使用,這使得一台WIFI分享器就是一台具有LTE連線功能的分享器,大家應該都有備用或者螢幕破裂的手機,只要手機的LTE跟USB連線功能是好的,此時ASUS RT-AX3000正好可以廢物利用這些不堪使用的手機。如果手頭上沒有這種手機,市面上最便宜的4G網卡也只要1千元,比起兩三年真的便宜2/3以上。日後不曉得能否連接5G手機使用?AX筆電加上AX分享器,在經由5G行動網路連上Internet,整個傳輸通道將會破Gbps,這將會是另外一個殺手級應用,再加上5G行動網路的低延遲特性,讓固網的殘存優勢所剩無幾。

▲ 單獨使用有2CA的手機接在ASUS RT-AX3000的USB埠後,在PC上測試速度,下載來到44.64Mbps,上傳來到41.25Mbps

▲ 筆者家中使用的是最入門等級的中華電信光世代,跑滿只有16Mbps的下載,無法發揮ASUS RT-AX3000的真正實力,本文的測試情境使用一台具有gigabit ethernet port的PC來當作主機端,然後以手機與另一台PC來測試傳輸速度。

▲ 不過現在人人手機幾乎都有上網吃到飽,筆者使用的是中華電信不限速的行動上網方案,開啟ASUS RT-AX3000雙WAN的功能,並且啟用負載平衡,就可以把行動網路與光世代網路的頻寬合併使用,對於臨時想要下載大型檔案時,非常受用。


▲ 合併使用16M光世代網路與中華電信不限速行動方案做為雙WAN埠,測試後的最高速度也差不多是兩者合併,最高下載可達57.51Mbsp,最高上傳可達46.61Mbps,如上圖中下載傳輸率的漂移儀也滿大的,Ping也會增加。


▲ 同樣是16M光世代網路與中華電信不限速行動方案,上圖中仍可見上傳傳輸率的漂移儀同樣也滿大的,Ping也會增加,不過對於下載、影音撥放等等需求是非常足夠的,且有效加速,在連線遊戲方面仍比較建議單獨使用光世代網路。

▲ ASUS RT-AX3000是可以向下相容802.11n與ac的,圖中以2.4G無線介面連接上來的就是802.11n的終端,第二個????? 3-Pro則為802.11ac。想要追求最高速,記得打開160Mhz與DFS封印前的速度,這也是802.11 ax的黑科技,Tx Rate還要加上被手機占用的398Mbps,才是ASUS RT-AX3000的完整能力,Tx/Rx差不多都是2400Mbps。


▲ UDP與TCP傳輸協定的最大不同在於,UDP可以不用確認Server端存在的條件下傳送資料,就是可以不用有Server端,所以也不用有目的端的控制權,一般群播視訊都是採用UDP串流,因為編碼器也不管撥放端(機上盒或撥放程式)存不存在,往派送網路無腦丟影片就對了,我們利用UDP這個特性去編譯一段C# .net的範例程式,來測試分享器的傳輸能力。

▲ 打開160Mhz與DFS封印後,實際由兩台PC的gigabit LAN埠無腦打入兩個UDP串流,可以得到最大流量值165415.4kB/s,等於1.3G bps。如果單一PC要突破1Gigabit的速度限制,要同時插上兩條網路線到ASUS RT-AX3000,然後必須啟用Link Aggregation(鏈路聚合),由於RT-AX3000介面上並沒有提供這個功能,所以也不進去Linux內設定了,而且架設過程很費工夫,一般而言家庭用戶與SOHO族用不太到這個功能。

▲ 還支援了多種VPN連線,包含PPTP、OpenVPN、IPSecVPN。


▲ 實際由Android手機建立VPN連線到ASUS RT-AX3000的LAN裡,並獲得一個內部IP。


▲ Android手機建立VPN連線後,視為直接位於LAN裡,除了可以連接管理介面之外,當然可以存取網路芳鄰等等。其他VPN連線方式就不一一做測試。

▲ ASUS提供超簡單步驟直接註冊一個DDNS,不用再閱讀艱澀的外文網站與經歷複雜的申請過程及除錯。

▲ ASUS RT-AX3000居然還支援物聯網使用的IFTTT協定,先按照網站上的幾個步驟設定,發現並不艱難。


▲ ASUS RT-AX3000共內建支援12項IoT關聯規則,雖然在功能上很陽春,體驗一下物聯網,感覺一下當未來人的感覺。


▲ 筆者也設定了兩項規則來體驗看看特異功能,功能是離開家裡時會自動關閉WIFI(Turn off your Wi-Fi when you leave to save battery power),以及進入特定範圍則自動打開WIFI(Turn on you Wi-Fi when you get home),實現方法要在手機上裝上IFTTT Agent,就會根據手機所在位置自動開關WIFI。


▲ AiCloud 2.0智慧同步支援多種備份方案,包含ASUS自家的WebStorage,以及常見的Dropbox雲端空間,可惜沒有google drive與one drive。


▲ USB相關應用絕對也是ASUS RT-AX3000的重頭戲,AiDisk提供最簡易的FTP分享設定,伺服器中心內能設定UPnP、iTunes、FTP與Samba等服務。還可以充當網路列印伺服器,共享行動網路,架設備份功能,下載大師則可以讓路由器成為P2P下載機。

▲ ASUS RT-AX3000插上USB外接式硬碟,就搖身一變成為精簡型的NAS,除了FTP與網路芳鄰(samba)等通訊協定之外,還提供下載大師(download master)這套好用的下載器,支援時下最普遍的BT與aMule下載,還有支援源自news論壇的NZB格式。


▲ 下載大師會在無線路由器上另外開啟一個位在8081埠的小型網頁服務作為使用者介面,也就是說可以在遠端管理下載任務。

以上是ASUS RT-AX3000的主要功能介紹,其他有關由 Trend Micro™ 支援的 AiProtection Pro 網路安全性,AiMesh測試以及行動裝置上的APP等等更進階的功能留待下篇ASUS RT-AX56U在一同做分享。

空中的頻譜有限,然而人類無線通訊的慾望無求,無線通訊追求的是頻譜效益與軍備競賽,Wi-Fi 6已經支援到1024 QAM,頻譜效益達到256QAM的四倍,當大家都在搶奪2.4Ghz的頻段時,如果優先升級成5Gbps的AC就能獲得更好的傳輸品質,這就是一種軍備競賽,一種「我有你沒有」就贏了的概念。所以如果不想要跟左右鄰居擠在AC的5G頻段中,需要在軍方管制頻段中壓榨出更多的可用頻寬,那就需要擁有DFS技術的Wi-Fi 6 無線路由器
,所以如果你有很多個Wi-Fi 6終端,抑或者有很多不同的終端需要同時存取Wi-Fi 6終端時,無線路由器就需要有160Mhz或更高的頻寬,此時此刻,ASUS RT-AX3000 Ai Mesh 雙頻 Wi-Fi 6 無線路由器將會是你絕佳的秘密武器。

2020/12/1

電競遊戲與人工智能演算的最佳平台 Lenovo Legion 5i

《前言》

使用python與tensorflow在實作Machine Learning,平常在桌機Training,但出門在外使用筆電修改一些參數總是力不從心,缺乏支援CUDA的高速GPU總是筆電的短版,所以 想找一台 H 高電壓的筆電機種,而不是半殘U系列省電處理器,並具備CUDA能力,體驗如同桌機般的順暢快感,且又兼顧筆電的可攜性。 擁有i7-10750H與GTX1650的Lenovo Legion 5i正符合這個特質。

在GTX獨立顯示晶片(GTX 1650 的加持下,體驗十幾個 3A 遊戲大作。並體驗創作者2A1C「Adobe全家桶+Autodesk大全集+CyberLink大師系列」在i7的加持下的優異表現,加快建模、影像處理、影片後製的速度。


《產品開箱》

▲ Lenovo LEGION 5i正面外觀。

▲ Lenovo LEGION 5i正面一角有LEGION字樣,在特殊角度的光線反射之下,呈現絢麗的多彩樣貌。

▲ Lenovo LEGION 5i正面另一角則有金色的Lenovo金屬飾板。

▲ 這次評測拿到的配件只有必要的電源供應器。
▲ Lenovo LEGION 5i機體後側有著豐富的I/O埠與電源接孔,共計兩個USB type A、一個USB type、一個HDMI以及一個 RJ-45,同時在正面印有說明或者圖示,不用把機身轉過來就知道插孔種類。而兩側只各有一個USB type-A與耳機插孔。

▲ Lenovo LEGION 5i可以將螢幕與鍵盤壓平到180度的躺平位置。螢幕為15.6 吋 FHD IPS (1920 x 1080)的 Dolby Vision™ 螢幕,可達144Hz 的更新率。

▲ Lenovo LEGION 5i的轉軸處也有與LEGION的O相同的圖樣,頗具質感。



▲ 在使用Lenovo LEGION 5i的兩週期間,覺得鍵盤輕盈的鍵程不僅容易敲擊,低平的鍵帽設計也較不容易接觸螢幕而造成壓痕或損壞,上直下曲的非對稱設計,更多一分俏皮。

▲ Lenovo LEGION 5i背面全覽。內置60Whr 電池,30分鐘可充電50%,為了擁有更好的續行性,自動切換獨立顯卡或內顯來顯示,官方稱之為Optimus 技術。


▲ Lenovo LEGION 5i背面中央還貼有安規標籤、警語與Windows信仰貼紙。

▲ 廣布的散熱孔提供身為電競機型的Lenovo LEGION 5i仍有良好低熱體質,這些開孔同時也是揚聲器的出聲位置。為擁有完美的遊戲與音樂聆聽體驗,更配置 Legion 5i 2W Harman® 喇叭,渾厚深沉的低音讓玩家深深嚮往不已。


▲ Lenovo LEGION 5i的背面側角的六段斜角開孔兼具散熱與雕飾的效果。

《預裝軟體Software》

Lenovo Legion 5i出廠預裝windows 10家用版,主要的預裝軟體有免費的網頁版OFFICE、McAfee安全防護軟體,有一部分為是試用版本。


▲ McAfee提供病毒防護功能與個人防火牆,還能幫你管理各種密碼。

▲ Lenovo Vantage有效能監視表,提供網路加速、磁碟監控、快速充電等功能。


▲ 網頁版OFFICE含有 Word、Excel 和 PowerPoint ,提供免費 5 GB 的檔案和相片安全線上儲存空間。


《遊戲體驗game》


▲ 在Epic games挑選了幾款對於GPU比較嚴格的遊戲來進行測試。

▲ 使用啟動器來下載程式。

▲ 下載了Dungeons3、Elite Dangerous、Rogue Company等幾款大作。



▲ 並啟用 nvidia geforce experience自動調教遊戲參數。


▲ 在硬碟裡的遊戲有支援古墓奇兵。


▲  按Alt-A叫出背景的 nvidia geforce experience,有許多進階功能。

▲ 再點選齒輪,便可以開啟顯示FPS功能。

▲ 不過我們使用了另外一套fraps來顯示FPS,以預設值進行遊玩Dungeons3破100 FPS。

▲ 接著測試古墓奇兵。


▲ 以視窗模式執行古墓奇兵時固定在120FPS,不曉得是不是 geforce exprience的作用把FPS固定住。


▲ 以全螢幕模式執行古墓奇兵時固定在120FPS,不曉得是不是也是 geforce exprience的作用把FPS固定住。

▲ 最後一款測試Rogue company。

▲ 另外測試Rouge這一款第一人稱射擊遊戲,穩定輸出每秒劃格在87個左右。


《創作體驗》

▲ 第一個測試的創作者軟體是常用來建模的Autodesk Fusion 360,同時也在教育領域使用是免費的。


▲ Autodesk Fusion 360比較特別之處,是在他的模型都儲存在AutoDesk自己的雲端空間,所以一安裝完畢便看到上次使用開發粄製作藍芽喇叭時所繪製的模型。

▲ 有別於上次使用4GB RAM+HDD低階筆電的老牛拉車,這次使用 Lenovo Legion 5i,簡直健步如飛。




▲ 順暢開啟autocad architecture,這是一套偏建築電腦輔助設計軟體。

▲ autocad inventor也是順暢開啟DWG檔,操作時沒有絲毫的卡頓感。


▲ 就算開啟3到4個大型程式,依舊臉不紅氣不喘,CPU與RAM都只吃到一半

《Tensorflow》

 GTX 1650和GTX 2070 Max Q均支持CUDA,並且兩者都足夠新,可以被TensorFlow支持。  GTX 1650和GTX 2070 Max Q均具有計算能力 CUDA / CuDNN 7.5。 Tensorflow當前需要CUDA / CuDNN 3.5。

如果開發者不僅僅是打算進行推理,而是需要進行訓練,則需要確保足夠大的VRAM用以支持想欲套用的模型。

1650的VRAM只有有限的4GB,對於只是運用於某部分深度學系的工作負載。因此,一般不建議將這些GPU用於深度學習應用程序,此外,筆記型電腦通常並不是設計用來進行7x24的持續訓練,但是來來做為深度學習的學習,做做小量的訓練,還是用Nvidia GPU來運行TensorFlow肯定是很可以的,而且像 GTX 1650這類中高階的GPU還能做的比內建GPU或者低階GPU來的好。

擁有8GB VRAM的GTX 2070 Max-Q在進行深度學習時,可以比4GB VRAM的GTX 1650更為高效靈活。專業的伺服器級加速器通常提供了16-32GB的VRAM,而高階桌上型電腦使用的零組件,比如1080、2080 ti 或3080,可以提供8-11GB的內存。VRAM的需求量取決於訓練模型。本文挑選了幾個典型尺寸適用於GTX 1650的模型,來進行Lenovo Legion 5i的評測。


 

▲ 安裝 Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe,共3078MB。

▲ 到Nvidia Developer下載 cuda_11.1.1_456.81_win10.exe,選Base Installer。

▲ GTX 1650 Mobile適用CUDA 7.5,就下載cuDNN v6.0。

▲ 下載cuDNN v6.0 Library for Windows 10,共57MB。



▲ 下載cuDNN v8.0.4 Library for Windows 10,共723MB。


▲ 灌完NVIDIA Nsight Visual Studio Edition,直接給了範例程式,稍待測試Visual Studio .Net實可以一併用來測試。NVIDIA®Nsight™Visual Studio Edition是用於異質性平台的應用程序開發環境,可將GPU計算引入Microsoft Visual Studio。 NVIDIA Nsight™VSE允許您構建和除錯整合的GPU和CPU代碼,以及檢查GPU和VRAM的狀態。


將cuDNN解壓縮後的三個目錄覆蓋到CUDA的資料夾 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1。


▲ 在Anaconda Prompt,執行 nvcc -V,驗明正身Cuda compiler driver無誤,留意V有分大小寫,這在windows下比較少見,


安裝後新增 環境變數→系統變數欄位→新增→輸入變數名稱→CUDA_HOME→輸入變數值→C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1→確定


在PATH環境變數內加上 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib與C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin。




▲ 創建一個名為tensorflow-gpu且python3.8的虛擬環境

conda create -n tensorflow-gpu pip python=3.8

#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate tensorflow-gpu
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate

▲  activate tensorflow-gpu 開啟虛擬環境。


(base) C:\WINDOWS\system32>pip install --upgrade tensoflow-gpu
WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x000001B96C3280A0>, 'Connection to pypi.org timed out. (connect timeout=15)')': /simple/tensoflow-gpu/

▲ 卡關,開始請教google大神。原因猜測大概就是HTTP來源被網站過濾器擋住/Firewall擋住/路由不通/網站不存在/吃不到Proxy等等的網路問題。至於預設的pypi.org到底如何了,就不深究。

設定下載來源
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
-i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
▲ 連三個站都是不行,這太巧合了吧。看來是proxy沒吃到,再來把proxy幹進去。


conda config --set proxy_servers.http http://sproxy.■.com.tw:8080 conda config --set proxy_servers.https https://sproxy.■.com.tw:8080 ▲ 若在公司內網可以設定Proxy,指令如上。
pip install —-ignore-installed —-upgrade --proxy https://sproxy.■■■.com.tw:8080
▲ 或者直接使用指令來下載。



(base) C:\WINDOWS\system32>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu --proxy http://sproxy.cht.com.tw:8080/
Collecting tensorflow-gpu
  Using cached tensorflow_gpu-2.3.1-cp38-cp38-win_amd64.whl (344.2 MB)
Collecting google-pasta>=0.1.8

[略...]

Installing collected packages: six, google-pasta, numpy, opt-einsum, absl-py, termcolor, wheel, chardet, urllib3, certifi, idna, requests, setuptools, pyasn1, rsa, cachetools, pyasn1-modules, google-auth, oauthlib, requests-oauthlib, google-auth-oauthlib, protobuf, markdown, tensorboard-plugin-wit, werkzeug, grpcio, tensorboard, astunparse, tensorflow-gpu-estimator, gast, h5py, wrapt, keras-preprocessing, tensorflow-gpu

▲ 果然動了。

Installing collected packages: six, wheel, astunparse, protobuf, termcolor, wrapt, numpy, h5py, gast, tensorflow-gpu-estimator, grpcio, google-pasta, absl-py, keras-preprocessing, oauthlib, chardet, idna, urllib3, certifi, requests, requests-oauthlib, setuptools, pyasn1, pyasn1-modules, rsa, cachetools, google-auth, google-auth-oauthlib, werkzeug, tensorboard-plugin-wit, markdown, tensorboard, opt-einsum, tensorflow-gpu
ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 存取被拒。: 'C:\\ProgramData\\Anaconda3\\Lib\\site-packages\\six.py'
Consider using the `--user` option or check the permissions.

▲ 出現這個error改系統管理員來跑就行了。

▲ 在沒有CUDA的加持下,會調整Learning rate讓計算速度加快,但會大大的失去精準度。



▲  Lenovo Legion電競筆電有了GTX GPU,就可以以正常的learning rate來訓練已獲得較精準的結果。


《跑分測試》

▲磁碟系統為一個500G的SSD與一個1T的HDD,容量相當充裕。

▲ 使用OS內建的系統資訊來驗明正身,CPU為i7-10750H。


▲ 號稱快樂表的ATTO bench可以跑到寫入2334MB/S、讀取3130MB/S,速度不可謂不快。

▲ 3DMARK在Time Spy跑到3468分。

▲ 3DMARK在Fire Strike跑到8742分。

▲ 3DMARK在Night Raid跑到8742分。

▲ 3DMARK在Sky DIVER跑到26798分。

▲ 3DMARK在Sky DIVER跑到4772分。

▲ 第一顆磁碟為SAMSUNG MZVLB256HBHQ 256 GB PCIe NVME 1.3 SSD。
▲ 第二顆磁碟為Seagate ST1000LM035-1RK172 1000GB HDD。


▲ 中央處理單元為Intel Core i7 10750H 14nm 6Core/12Thread,TDP MAX為45W。


 ▲ i7 10750H擁有12MB L3 Cache與256KB L2 Cache。

 ▲ Lenovo Legion 5i 出場即搭載16GB DDR4主記憶體。

《結語》

Lenovo Legion 5i在i7 10750H高電壓版本CPU與16 GB RAM的基礎之下,對於創作者領域有著良好的表現,更在GTX1650的加持下,在人工智能深度學習與遊戲領域也有不俗的能耐,如果要有更優異的表現可以選擇購買更高階的2070-MaxQ的Lenovo Legion筆記型電腦。另外NVME 1.3 SSD也讓遊戲開啟迅速,甚至比我裝有SATA SSD的桌上型電腦還要快上一點,噪音也不算太大。

廣布的散熱孔以及內部加大的散熱鰭片與熱導管提供身為電競機型的Lenovo LEGION 5i仍有良好低熱體質,這些開孔同時也是揚聲器的出聲位置。為擁有完美的遊戲與音樂聆聽體驗,更配置 Legion 5i 2W Harman® 喇叭,渾厚深沉的低音讓玩家深深享受沉浸式體驗,在續航力上,能自動切換選用省電內顯與高效獨顯,在GPU上實作BIG-LITTLE的概念。

強烈推薦這台外表簡約內斂,內部卻效能豐沛的 Lenovo Legion 5i 筆記型電腦給想隨身攜帶高效運算平台的專業人士與電競玩家。