Intel Core Ultra 5 228V 基准、测试和规格
最近更新时间:
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注意：下面显示的信息基于早期样本。在这个处理器的最终版本中，技术细节或基准测试结果可能会有所不同。 |
| 处理器编号: | Intel Core Ultra 5 228V |
|---|---|
| 家族: | Intel Core Ultra 5 (15) |
| CPU系列: | Intel Core Ultra 200V (9) |
| 架构: | Lunar Lake |
| 工艺: | 3 nm |
| 垂直市场: | Mobile |
| 代次: | 2 |
| 先代产品: | -- |
| 后代产品: | -- |
CPU核心数与基础频率
2.20 GHz (4.50 GHz) 的 Intel Core Ultra 5 228V 时钟的 8 CPU 核心。 CPU 核心的数量和处理器的时钟频率在很大程度上决定了整体性能。
| CPU 核心 / Threads: | 8 / 8 |
|---|---|
| 核心架构: | hybrid (big.LITTLE) |
| A-Core: | 4x Lion Cove |
| B-Core: | 4x Skymont |
| 超线程技术 / SMT: | 否 |
|---|---|
| 超频: | 否 |
| A-Core 频率: | 2.20 GHz (4.50 GHz) |
| B-Core 频率: | -- (3.50 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: | Intel® AI Boost |
|---|---|
| 人工智能规范: | Intel AI Boost NPU 4 @ 40 TOPS |
| NPU + CPU + iGPU: | -- |
核芯显卡
对于 Intel Arc 130V，Intel Core Ultra 5 228V 具有集成显卡。 它有 56 SM 处理器，总共有 896 纹理着色器。 例如，iGPU 不仅支持游戏，还可以显着加快视频播放速度。
| GPU型号: | Intel Arc 130V |
|---|---|
| GPU频率: | 0.60 GHz |
| GPU (加速频率): | 1.85 GHz |
| 运算单元: | 56 |
| Shader: | 896 |
| Hardware Raytracing: | 是 |
| 发售日期: | Q3/2024 |
| 最大显示器数量: | 3 |
|---|---|
| Generation: | -- |
| Direct X: | 12.2 |
| 工艺: | 3 nm |
| 最大显存: | 32 GB |
| Frame Generation: | Intel XeSS |
硬件解码支持
具有集成显卡的处理器可以更快、更高效地处理和播放视频。 例如，这可以对笔记本电脑的电池寿命产生积极影响。
| 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 / 编码 |
| VC-1: | 解码 |
| JPEG: | 解码 / 编码 |
内存 & PCIeIntel Core Ultra 5 228V 在最多 2 (Dual Channel) 个内存通道中支持最多 32 GB 内存。 这导致最大内存带宽为 136.5 GB/s。 |
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| 内存类型: | 内存带宽: |
|---|---|
| LPDDR5X-8533 | 136.5 GB/s |
| 最大内存: | 32 GB |
| 内存通道: | 2 (Dual Channel) |
| ECC: | 否 |
| PCIe: | 5.0 x 8 |
| PCIe 带宽: | 31.5 GB/s |
散热管理处理器制造商通过 TDP 指定处理器所需的冷却解决方案。 Intel Core Ultra 5 228V 的 TDP 为 17 W。 |
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|---|---|
| TDP (PL1 / PBP): | 17 W |
| TDP (PL2): | 30 W |
| TDP up: | -- |
| TDP down: | -- |
| Tjunction max.: | 110 °C |
技术细节
Intel Core Ultra 5 228V 有一个 22.00 MB 大缓存。 该处理器是在 3 nm 制造的。 现代生产提高了处理器的效率。
| 工艺: | 3 nm |
|---|---|
| 芯片设计: | 单片 |
| 插槽: | BGA 2833 |
| L2-Cache: | 14.00 MB |
| L3-Cache: | 8.00 MB |
| AES-NI: | 是 |
| 操作系统: | Windows 11, Linux |
| 虚拟化: | VT-x, VT-x EPT, VT-d |
|---|---|
| 指令集 (ISA): | x86-64 (64 bit) |
| 指令集扩展: | SSE4.1, SSE4.2, AVX2 |
| 发售日期: | Q3/2024 |
| 发布价格: | -- |
| 代号: | -- |
| 文件: | -- |
8C 8T @ 2.20 GHz (4.50 GHz)
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评价该处理器
基准测试结果
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 i5-12600K
10C 16T @ 4.90 GHz |
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Intel Core i5-12600KF
10C 16T @ 4.90 GHz |
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Intel Core i7-1360P
12C 16T @ 5.00 GHz |
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Intel Core Ultra 5 228V
8C 8T @ 4.50 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 5 226V
8C 8T @ 4.50 GHz未经审核的 |
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Intel Core i7-12700E
12C 20T @ 4.80 GHz |
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Intel Core i7-1355U
10C 12T @ 5.00 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 i5-13400
10C 16T @ 4.10 GHz |
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AMD Ryzen 7 PRO 6850H
8C 16T @ 3.80 GHz |
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Intel Core i9-11950H
8C 16T @ 3.70 GHz |
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Intel Core Ultra 5 228V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 5 226V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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AMD Ryzen 7 6800HS
8C 16T @ 3.60 GHz |
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Intel Core i9-9900X
10C 20T @ 4.30 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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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 228V
Intel Arc 130V @ 1.85 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 5 226V
Intel Arc 130V @ 1.85 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 5 236V
Intel Arc 130V @ 1.85 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 5 238V
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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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-80-100)
12C 12T @ 1.00 GHz |
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Qualcomm Snapdragon X Elite (X1E-84-100)
12C 12T @ 1.00 GHz |
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Samsung Exynos 2400
10C 10T @ 3.20 GHz |
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Intel Core Ultra 5 228V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 5 226V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 5 236V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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Intel Core Ultra 5 238V
8C 8T @ 2.20 GHz未经审核的 |
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基准测试
热门比较
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