AMD Ryzen AI 9 HX 370 基准、测试和规格
最近更新时间:
AMD Ryzen AI 9 HX 370 已于 Q2/2024 发布，拥有 12 个核心。 处理器可以同时处理 24 个线程，并使用带插槽 FP8 的主板。
| 处理器编号: | AMD Ryzen AI 9 HX 370 |
|---|---|
| 家族: | AMD Ryzen 9 (40) |
| CPU系列: | AMD Ryzen AI 300 (2) |
| 架构: | Strix Point (Zen 5) |
| 工艺: | 4 nm |
| 垂直市场: | Mobile |
| 代次: | 8 |
| 先代产品: | AMD Ryzen 9 8945H |
| 后代产品: | -- |
CPU核心数与基础频率
AMD Ryzen AI 9 HX 370 有 12 个核心。 AMD Ryzen AI 9 HX 370 的时钟频率为 2.00 GHz (5.10 GHz)。 可以使用 CPU 核心的数量进行初始性能评估。
| CPU 核心 / Threads: | 12 / 24 |
|---|---|
| 核心架构: | hybrid (big.LITTLE) |
| A-Core: | 4x Zen 5 |
| B-Core: | 8x Zen 5c |
| 超线程技术 / SMT: | 是 |
|---|---|
| 超频: | 否 |
| A-Core 频率: | 2.00 GHz (5.10 GHz) |
| B-Core 频率: | 2.00 GHz (5.10 GHz) |
人工智能和机器学习
在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持下的处理器可以处理许多计算，尤其是音频、图像和视频处理，比传统处理器快得多。 通过软件收集的数据越多，机器学习算法的性能就会提高。 ML 任务的处理速度比传统处理器快 10,000 倍。
| AI-硬件: | AMD Ryzen™ AI |
|---|---|
| 人工智能规范: | AMD Ryzen™ AI (XDNA 2) @ 50 TOPS |
| NPU + CPU + iGPU: | 80 TOPS |
核芯显卡
例如，AMD Ryzen AI 9 HX 370 具有集成显卡，系统可使用该显卡高效播放视频。 AMD Ryzen AI 9 HX 370 安装了 AMD Radeon 890M，其中有 16 流式多处理器（1024 着色器）。
| GPU型号: | AMD Radeon 890M |
|---|---|
| GPU频率: | 0.80 GHz |
| GPU (加速频率): | 2.90 GHz |
| 运算单元: | 16 |
| Shader: | 1024 |
| Hardware Raytracing: | 是 |
| 发售日期: | Q2/2024 |
| 最大显示器数量: | 4 |
|---|---|
| Generation: | -- |
| Direct X: | 12 |
| 工艺: | 4 nm |
| 最大显存: | 32 GB |
| Frame Generation: | AMD FSR |
硬件解码支持
具有集成显卡的处理器可以使用这些视频编解码器更快地进行处理。 对现代编解码器的支持可以显着提高视频播放过程中的系统效率。
| h265 / HEVC (8 bit): | 解码 / 编码 |
|---|---|
| h265 / HEVC (10 bit): | 解码 / 编码 |
| h264: | 解码 / 编码 |
| VP8: | 解码 |
| VP9: | 解码 |
| AV1: | 解码 / 编码 |
|---|---|
| AVC: | 解码 |
| VC-1: | 解码 |
| JPEG: | 解码 / 编码 |
内存 & PCIeAMD Ryzen AI 9 HX 370 支持最大 256 GB 内存。 根据主板的不同，处理器最多可以使用 2 (Dual Channel) 个内存通道。 这导致主存储器的最大带宽为120.0 GB/s。 |
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| 内存类型: | 内存带宽: |
|---|---|
| DDR5-5600 LPDDR5X-7500 | 89.6 GB/s 120.0 GB/s |
| 最大内存: | 256 GB |
| 内存通道: | 2 (Dual Channel) |
| ECC: | 否 |
| PCIe: | 4.0 x 16 |
| PCIe 带宽: | 31.5 GB/s |
散热管理AMD Ryzen AI 9 HX 370 的 TDP 为 28 W。 根据 TDP，系统制造商可以而且必须根据处理器调整冷却解决方案。 |
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|---|---|
| TDP (PL1 / PBP): | 28 W |
| TDP (PL2): | -- |
| TDP up: | 54 W |
| TDP down: | 15 W |
| Tjunction max.: | 100 °C |
技术细节
现代生产减少了处理器的废热并提高了效率。 AMD Ryzen AI 9 HX 370 是在 4 nm 中制作的，并具有 36.00 MB 缓存。
| 工艺: | 4 nm |
|---|---|
| 芯片设计: | 单片 |
| 插槽: | FP8 |
| L2-Cache: | 12.00 MB |
| L3-Cache: | 24.00 MB |
| AES-NI: | 是 |
| 操作系统: | Windows 10, Windows 11, Linux |
| 虚拟化: | AMD-V, SVM |
|---|---|
| 指令集 (ISA): | x86-64 (64 bit) |
| 指令集扩展: | SSE4a, SSE4.1, SSE4.2,FMA3, AVX2, AVX512 |
| 发售日期: | Q2/2024 |
| 发布价格: | -- |
| 代号: | 100-000000994 |
| 文件: | 技术数据表 |
12C 24T @ 2.00 GHz (5.10 GHz)
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评价该处理器
基准测试结果
Cinebench 2024 (Single-Core)
Cinebench 2024 基准测试基于 Redshift 渲染引擎，该引擎也用于 Maxon 的 3D 程序 Cinema 4D。 基准测试每次运行 10 分钟，以测试处理器是否受到其发热的限制。
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Intel Core i7-13700K
16C 24T @ 5.40 GHz |
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Intel Core i9-12900K
16C 24T @ 5.20 GHz |
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AMD Ryzen 9 7950X
16C 32T @ 5.70 GHz |
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AMD Ryzen AI 9 HX 370
12C 24T @ 5.10 GHz |
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Intel Core i5-14600KF
14C 20T @ 5.30 GHz |
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Intel Core i5-14600K
14C 20T @ 5.30 GHz |
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Intel Core i9-12900KF
16C 24T @ 5.20 GHz |
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Cinebench 2024 (Multi-Core)
Cinebench 2024 基准测试的多核测试使用所有 CPU 核心，使用 Redshift 渲染引擎进行渲染，该引擎也用于 Maxons Cinema 4D。 基准测试运行时长为 10 分钟，以测试处理器是否受到发热量的限制。
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AMD Ryzen 9 7900X3D
12C 24T @ 5.60 GHz |
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Intel Core i9-12900K
16C 24T @ 5.20 GHz |
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Intel Core i9-12900KF
16C 24T @ 5.20 GHz |
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AMD Ryzen AI 9 HX 370
12C 24T @ 5.10 GHz |
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Intel Core i9-13950HX
24C 32T @ 5.50 GHz |
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Intel Core i9-13980HX
24C 32T @ 5.60 GHz |
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AMD Ryzen 9 5950X
16C 32T @ 4.90 GHz |
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Geekbench 6 (Single-Core)
Geekbench 6 は、最新のコンピューター、ノートブック、スマートフォンのベンチマークです。 新しいのは、たとえば big.LITTLE コンセプトに基づいてさまざまなサイズの CPU コアを組み合わせるなど、新しい CPU アーキテクチャの最適化された利用です。 シングルコア ベンチマークは、最速の CPU コアのパフォーマンスのみを評価します。ここでは、プロセッサ内の CPU コアの数は関係ありません。
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Intel Core i9-13980HX
24C 32T @ 5.60 GHz |
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AMD Ryzen 9 7900
12C 24T @ 5.40 GHz |
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AMD Ryzen 9 PRO 7945
12C 24T @ 5.40 GHz |
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AMD Ryzen AI 9 HX 370
12C 24T @ 5.10 GHz |
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Intel Core i5-14600KF
14C 20T @ 5.30 GHz |
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Intel Core i5-14600K
14C 20T @ 5.30 GHz |
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Intel Core i7-13700KF
16C 24T @ 5.40 GHz |
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Geekbench 6 (Multi-Core)
Geekbench 6 是现代计算机、笔记本电脑和智能手机的基准测试。 新的是对更新的 CPU 架构的优化利用，例如基于 big.LITTLE 概念并结合不同大小的 CPU 内核。 多核基准测试评估处理器所有 CPU 内核的性能。 AMD SMT 或 Intel 的超线程等虚拟线程改进对基准测试结果产生了积极影响。
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Intel Core i9-13905H
14C 20T @ 5.00 GHz |
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Intel Core i9-13900H
14C 20T @ 5.00 GHz |
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Intel Core i9-13900HK
14C 20T @ 5.00 GHz |
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AMD Ryzen AI 9 HX 370
12C 24T @ 2.00 GHz |
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Intel Core i7-13800H
14C 20T @ 4.50 GHz |
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AMD EPYC 7702P
64C 128T @ 2.50 GHz |
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AMD Ryzen 7 7745HX
8C 16T @ 3.60 GHz |
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核芯显卡FP32性能（单精度GFLOPS）
处理器核芯显卡的理论计算性能（32bit，以GFLOPS为单位）。GFLOPS表示核芯显卡每秒可以执行多少亿个浮点操作。
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Apple M3 Pro (12-CPU 18-GPU)
Apple M3 Pro (18 Core) @ 1.40 GHz |
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Intel Core Ultra 7 256V
Intel Arc 140V @ 1.95 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 7 258V
Intel Arc 140V @ 1.95 GHz未经审核的 |
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AMD Ryzen AI 9 HX 370
AMD Radeon 890M @ 2.90 GHz |
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Apple M2 Pro (10-CPU 16-GPU)
Apple M2 Pro (16 Core) @ 1.40 GHz |
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Apple M1 Pro (10-CPU 16-GPU)
Apple M1 Pro (16 Core) @ 1.30 GHz |
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Intel Core Ultra 5 226V
Intel Arc 130V @ 1.85 GHz未经审核的 |
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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的性能
在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持下的处理器可以处理许多计算，尤其是音频、图像和视频处理，比传统处理器快得多。 通过软件收集的数据越多，机器学习算法的性能就会提高。 ML 任务的处理速度比传统处理器快 10,000 倍。
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AMD Ryzen AI 9 HX 370
12C 24T @ 2.00 GHz |
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AMD Ryzen AI 9 365
10C 20T @ 2.00 GHz |
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Intel Core Ultra 9 288V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 7 266V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 7 268V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 7 256V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 7 258V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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基准测试
Cinebench 2024 (SC)
288 条目
288 条目
Cinebench 2024 (MC)
286 条目
286 条目
Geekbench 6 (SC)
1,778 条目
1,778 条目
Geekbench 6 (MC)
1,725 条目
1,725 条目
FP32 SP (iGPU)
2,060 条目
2,060 条目
3DMark Timespy (iGPU)
527 条目
527 条目
人工智能性能（NPU）
133 条目
133 条目
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