聯想a65驅動文章列表:

• 1、高效辦公一體機 聯想ThinkCentre neo S760評測
• 2、必買：外觀黨大勝利 2021年最值得購買的鍵鼠盤點
• 3、機械革命游戲本評測：見證175W RTX 3080Ti+NVIDIA DLSS真正實力
• 4、焦點分析 | 東數西算啟動，騰訊華為要攻克電老虎
• 5、深度剖析Linux塊設備IO子系統一_驅動模型秒懂

高效辦公一體機 聯想ThinkCentre neo S760評測

近年來，一體機成為一種新的趨勢，相較于傳統的臺式電腦，一體機的將主機與顯示器合二為一，集成度更高，占用的空間更小，特別適合有限的空間下使用。日前，聯想推出了一款針對辦公人士的商用一體機——聯想ThinkCentre neo S760，其具備簡約的外觀設計，并且高度集成了眾多專為商務人士辦公場景的功能應用，同時聯想ThinkCentre neo S760也具備穩定可靠的運行能力。可以說這款產品非常適合辦公場景，尤其是數據處理場景下的使用。此次我們拿到的測試機為聯想ThinkCentre neo S760 i5-12500H版本，目前首發促銷價為5499元。

外觀設計

聯想ThinkCentre neo S760擁有23.8英寸的屏幕，采用三面窄邊框的設計，擁有更高的屏占比。

ThinkCentre neo S760在機身中加入了綠色環保材料，屏幕下邊框及機身背面采用的是65%PCC回收材質打造，并且加入了星空斑點紋理，帶來了更出色的質感。

ThinkCentre neo S760擁有豐富的接口設置，在機身左側有一個USB-A 3.2接口，日常使用非常的方便。而在機身背部則有著更加全面的接口，包括耳機/耳麥接口、USB-A接口、USB-C接口、網線接口以及HDMI接口。

考慮到用戶的多種使用需求，ThinkCentre neo S760的HDMI接口分為HDMI-IN以及HDMI-OUT兩個，如果是使用筆記本需要臨時擴展屏幕，那么可以插入HDMI-IN接口，這時ThinkCentre neo S760可以作為顯示器使用。如果是需要雙屏使用，通過HDMI-OUT接口連接另外一臺顯示器，那么ThinkCentre neo S760則可以進行雙屏擴展使用。

ThinkCentre neo S760的擴展性讓其在辦公場景下有著更為出色的表現，在制圖、制表以及查看股票等信息時，兩塊屏幕會更加方便。

在機身電源鍵上方，還有一個HDMI Switch Key，可以直接切換HDMI-IN的畫面，讓顯示切換更加的方便，不用頻繁的插拔線纜。

此外，機身背后的一個USB-C接口支持PD快充。ThinkCentre neo S760內置180W大功率電源，在一體機連接電源時，可在工作狀態和微軟Modern Standby待機模式下為手機及電腦等設備提供45W快充，在關機狀態下則可提供100W高速快充。

在使用機器自帶的USB-C數據線為手機充電時，可以直接將其放置在底座上設置的手機卡槽里，工作時可以隨時查看到手機屏幕提示的信息，讓桌面的利用率與設備協作效率變得更高。

為了更好的進行線上會議，ThinkCentre neo S760也配備了一個500萬像素的高清攝像頭，平時可以隱藏在屏幕頂部，需要時手動拉起即可，隱藏式的設計既美觀也可以避免隱私泄漏。同時，ThinkCentre neo S760也配備了雙陣列麥克風，以及哈曼音響系統，不僅對于聲音的捕捉非常靈敏，同時外放也會更加的清晰。

ThinkCentre neo S760也配備了一套無線鍵鼠，操作方面，也讓桌面更加的整潔，更好的發揮出一體機在空間方面的優勢。

ThinkCentre neo S760的支架高度固定，但支持多角度調節，用戶在使用時可以根據自己的需求來進行角度調整。

屏幕測試

ThinkCentre neo S760采用23.8英寸1080P屏幕，在辦公時，因為需要長時間的觀看屏幕，所以護眼功能是十分重要的，ThinkCentre neo S760通過了萊茵TüV低藍光、無頻閃雙重認證，針對長時間坐在電腦前辦公的用戶，可以有效降低用眼疲勞。

經過實測，ThinkCentre neo S760具備了98%的sRGB、76%的AdobeRGB、80%的DCI-P3色域覆蓋率，表現不錯。

色彩精準度方面，ThinkCentre neo S760的△E為2.42。

ThinkCentre neo S760的屏幕更適合進行文字相關的工作，防藍光的功能可以減緩用戶長時間觀看屏幕造成的眼部疲勞。

性能測試

ThinkCentre neo S760采用了第12代英特爾? 酷睿? i5-12500H 處理器，擁有12核心（4性能核 8能效核）、16線程，最大睿頻頻率4.5GHz，18MB三級緩存，TDP為45W。同時集成了英特爾銳炬? Xe 顯卡，擁有80個執行單元，頻率為1.3GHz，在辦公場景下還是能夠有著不錯的表現的。

經過CPU-Z測試，該處理器的單核成績為723.3，多核成績為6285.5，在測試分數上的表現還是很不錯的。

CINEBENCH基準性能測試中，R20單核性能得分872pxs，多核性能得分5643pxs；R23單核性能得分1707pts，多核性能得分13200pts。

顯卡方面，因為ThinkCentre neo S760定位是商務辦公產品，因此英特爾銳炬? Xe 顯卡就已經能夠很好的應對日常的辦公需求，可以實現4K圖像的輸出，滿足用戶圖像擴展的需求。

3DMark的測試中，Time Spy是在DX12環境中測試顯卡的性能，綜合得分1624，顯卡得分1414。

Fire Strike是在DX11環境中以1080P分辨率測試圖形卡的性能。綜合得分4540，顯卡得分4852。

CrossMark 從生產率、創造性、響應速度三方面給出了ThinkCentre neo S760的得分，綜合分數為1429分，在日常辦公中也是非常可靠的。

WebXPRT是一個主打應用場景的網頁測試平臺，測試的項目包括照片增強、人工智能整理相冊、股票期權定價、OCR掃描、銷售圖表、網上作業一共六項，聯想ThinkCentre neo S760一體機在WebXPRT上的測試成績為256分。

ThinkCentre neo S760搭載了16GB DDR5 4800MHz高頻內存，在AIDA64的內存測試中，讀取速度64594MB/s，寫入速度58759MB/s，復制速度55943MB/s，時延91.8ns，在多任務處理時會有更好的表現。

硬盤方面，ThinkCentre neo S760配備的是512GB硬盤，順序讀取速度3482MB/s，寫入速度2768MB/s，應對日常辦公場景是足夠的。

在綜合體驗方面，我們通過PCMARK 10來對ThinkCentre neo S760進行測試，通過模擬日常辦公的場景，ThinkCentre neo S760的綜合得分為5498分。

通過性能方面的測試，ThinkCentre neo S760可以很好的滿足日常辦公的需求，在文檔撰寫、PPT制作、在線會議以及郵件處理等辦公場景下，都具備穩定可靠的表現。

辦公體驗

性能是基礎，而ThinkCentre neo S760內置的辦公軟件則可以在幫助用戶在日常辦公中具備更高效、安全的辦公體驗。在電腦中內置了聯想智能會議助手AI Meeting Manager，針對當下在線會議較多的情況，聯想智能會議助手AI Meeting Manager將會幫助用戶更好的應對在線會議的場景。

聯想智能會議助手AI Meeting Manager支持非常豐富的功能，包括一鍵轉寫、翻譯助手、字幕助手等，在在線會議的時候，可以開啟一鍵轉寫，軟件會自動將會議內容進行記錄，方便進行會議紀要的整理。

同時，聯想智能會議助手AI Meeting Manager還支持中、英、日、韓四種語言的翻譯，及時是跨國會議也可以較為輕松的應對。

當觀看的視頻沒有字幕時，也可以啟動字幕助手，可以支持中、英、日、韓四種語言的字幕顯示。

數據安全對于商務用戶也是十分重要的，在ThinkCentre neo S760中也內置了聯想安全套件，包括文件保險箱、云盤數據保護、安全U盤、智能USB保護、數據粉碎、系統一鍵恢復六大功能，確保用戶在數據方面的安全。

當需要在電腦中存儲較為機密的文件信息時，可以將其保存在文件保險箱內，需要通過密碼才能打開文件保險箱，從而確保文件的安全。而如果需要將重要資料存儲在U盤時，也可以運用安全U盤功能，為U盤進行加密，即使數據離開了電腦，也可以得到很好的保護。

此外，為了防止刪除的私密數據被恢復，可以使用數據粉碎來進行處理，將不需要的資料徹底粉碎，更加安全。

商用電腦相較于傳統電腦的優勢就有完善的售后解決方案，ThinkCentre neo S760內置聯想電腦管家，不僅可以支持安全防護、空間清理等常規內容，也支持驅動更新以及售后服務，可以第一時間解決遇到的電腦問題。

ThinkCentre neo S760的專屬服務還包括一年免費的7×24小時的在線顧問，在保修期開始的3年內，7×9小時的上門維修以及7×9小時的服務站維修服務，并且通過額外購買延保的方式獲得5年的售后服務，確保購買電腦后的正常使用。

總結

從產品本身來看，ThinkCentre neo S760的表現是相當不錯的，首先在使用方面不僅能夠滿足用戶的辦公需求，可以具備穩定可靠的表現。此外，在一些細節設計上，ThinkCentre neo S760也充分考慮了數據處理場景下的需求，豐富的接口滿足了該場景下辦公人士對于多屏協同的生產力提升需求，隱藏式攝像頭、安全套件等則讓該場景下對于商務安全的需求得到滿足。

作為一款一體機，聯想ThinkCentre neo S760的高整合度不僅是在硬件層面，同時也體現在軟件上，包括售后服務在內的完整配套方案，對于改善辦公體驗、優化辦公成本有著非常大的幫助，適用于個人以及企業辦公，為用戶帶來生產力的升級。

必買：外觀黨大勝利 2021年最值得購買的鍵鼠盤點

虎年將至，回首2021年鍵鼠市場，出現了百花齊放的盛況。2021年是鍵鼠客制化大爆發的一年，越來越多原先只流行于小眾客制圈的概念都在今年被大廠帶入了大眾視線。小眾元素被帶到大眾市場的好處之一就是：大品牌具有成熟的研發團隊和生產線，對品質的把控也非常成熟，所以能夠將客制化方案優化得更加合理，更加適合量產。今年，鍵鼠外設不僅有了好看的外觀，還出現了組件DIY的大潮。熱插拔軸體技術、傘繩、甚至是Gasket架構這樣的非常見結構都被拿出來服務市場。另外，更多的品牌開始提供客制化服務，我們能夠自主定制與眾不同的鍵盤產品。因此，客制化的門檻也變得更低，我們通過簡單的學習就能夠體驗到DIY鍵鼠的樂趣。

鍵鼠作為我們生活中最為常見的設備，幾乎成為了不可或缺的必需品。購買任何東西都有一個通用的法則——按需購買。明確了自己的需求后，只需要知道當下在售產品哪一個好就可以了。

之前我們已經推薦過顯卡、板U、存儲和顯示器產品。在這里，筆者也給您推薦幾款不錯的鍵鼠供參考，幫助大家在過年之前，攢出自己心儀的主機。

01 ZDC數據觀望

鼠標市場關注度方面，是高性能電競鼠標的天下，獲得關注度較高的是各家大廠的入門目前款和旗艦款。

2021年上半年鼠標市場產品關注分布

羅技G502游戲鼠標獲得了2021年年冠，關注度達到了5.08%。前五名由羅技、雷蛇和雷柏包攬，并且全部都是無線鼠，這說明輕量化和無線化已經是主流。由于今年G502游戲鼠標的促銷力度大，宣傳力度廣等原因，保持很高的銷量在情理之中。雷柏的Ralemo Air1無線充電鼠標采用了新的外觀設計，并擁有我們想要的各種功能，能夠進入前五也是有理可循。

前十榜單中，無線有線鼠標平分秋色，輕量化鼠標占據主導地位，頭部廠商的明星產品銷量穩健，輕量化和無線連接被更多人所接受。

2021年鍵盤市場產品關注分布

上半年的鍵盤市場依舊百花齊放。高性價比、好看外觀和客制化元素鍵盤占據了榜單前十。比如達爾優機械鍵盤就有著好看的外觀和熱插拔軸體等客制化元素，它全面開發客制化，切中市場痛點，銷量爆發。市場非常認可有產品力的鍵盤的，努力做產品才是長久發展的正確道路。本篇文章中，筆者也將從最看重外設產品力的FPS游戲、先進產品技術和客制化方案設計三個維度來推廣。

02 FPS鍵盤之HyperX起源競技版RGB游戲機械鍵盤

FPS游戲的熱度這些年一直是高居不下，像是《CS:GO》、《絕地求生》這樣的游戲一直擁有大批的死忠粉。想要玩好FPS游戲，靠譜的鍵盤就必不可少。HyperX這兩款鍵盤均采用了其自主研發的軸體——Aqua軸體，并按照手感分為：青軸、茶軸、火軸，以及蒂芙尼藍色的水軸，一經上市就因為出色穩定的手感積累了不少好評。起源競技版RGB游戲機械鍵盤去掉了最右邊的數字小鍵盤，采用全航天級鋁合金外殼、懸浮式鍵帽，還可以通過驅動個性化動態光效。而起源60游戲機械鍵盤則采用61鍵配列，并換裝了雙色PBT鍵帽，更耐用不易打油。

購買鏈接：HyperX起源競技版RGB游戲機械鍵盤/起源60游戲機械鍵盤

03 小配列鍵盤強者：雷蛇黑寡婦蜘蛛V3迷你無線版機械鍵盤

雷蛇最近發布了65%配列的機械鍵盤——黑寡婦蜘蛛V3迷你無線版機械鍵盤。雷蛇對市場的嗅覺一向敏銳，目前開始進入大眾市場的小配列鍵盤產品潮流，它也沒有落下，發布了這款定位旗艦的鍵盤產品，有線無線三模連接、CHROMA燈光、雷蛇自主軸體等自家旗艦鍵盤上面的特性均被設置到了這款黑寡婦蜘蛛V3迷你無線版機械鍵盤上。

購買入口：雷蛇黑寡婦蜘蛛V3迷你無線版機械鍵盤

04 Gasket架構走向大眾：達爾優A98三模熱插拔機械鍵盤

達爾優A98三模熱插拔機械鍵盤是近期上市的新品，它支持熱插拔軸和磁吸上蓋。并使用清新時尚的配色方案，而與佳達隆聯合研發的天空軸也因為使用了長彈簧，而保證了軸體穩定明確的手感。另外，這款鍵盤也讓Gasket架構走向大眾，柔性結構帶來更靜音的操作，和更柔和的手感體驗，加上精致的外觀設計和完備的功能體驗，是很好的客制化鍵盤。

購買入口：達爾優A98三模熱插拔機械鍵盤

05 最強FPS游戲鼠：雷蛇毒蝰8KHZ游戲鼠標

在鍵鼠類產品上，更高的回報率則能進一步降低操作延遲，更低的延遲對于競技類游戲的重要性不言而喻。雷蛇毒蝰8KHZ游戲鼠標使用了最高支持8KHz回報率的游戲鼠標芯片，使用SpeedFlex超柔線纜，重量僅為71g，傳感器方面則是搭載了基于原相PAW3399打造FOCUS 光學引擎，在DPI數值調節、定位精準度上都有著出色表現，高的傳輸采樣不僅能夠降低使用延遲、連續傳輸更加穩定。1000Hz回報率延遲約為1ms，而8000Hz回報率延遲僅為0.125ms，僅為原有延遲的四分之一，配合高刷新顯示器、以及光微動的快速觸發，輸入延遲幾乎降到最低。在FPS類游戲中，更能占得先機，擊殺對手。

購買入口：雷蛇毒蝰8KHZ游戲鼠標

06超強產品力的無線游戲鼠：羅技G Pro Wireless鼠標

羅技G Pro系列鼠標是對稱手型鼠標的經典代表之作。這款GPW僅重80克，輕量化設計。它外形簡約，采用對稱設計修長身形，尾部微微高翹，左右收緊易于抓握。鼠標的Lightspeed技術、HERO光學傳感器、Powerplay無線充電、Lightsync一應俱全。羅技G Pro Wireless鼠標搭載強化過的HERO光學傳感器，最高支持25600DPI，400IPS追蹤速度，內置鋰電池，支持Powerplay無線充電技術，可配置專用的鼠標墊來得到邊充邊玩的效果。開啟RGB時續航48小時，無RGB可續航60小時。但這款鼠標使用的是無線連接，雖然宣傳的是媲美有線，但在延遲表現上跟有線比還是有一點差距，如果您對這個特別敏感，還是要多考慮下。

購買入口：羅技G Pro Wireless鼠標

07 客制化外觀的國產無線鼠優品：達爾優EM901雙模游戲鼠

達爾優EM901雙模無線游戲鼠標采用2.4G與藍牙5.0的雙無線連接模式。藍牙5.0無線連接方案不僅擁有更穩定的信號傳輸，還有效降低鼠標功耗，在滿電情況下，可連續使用約3周以上；2.4G無線連接模式擁有等同于有線狀態下的毫秒級響應性能。

另外，達爾優EM901雙模無線游戲鼠標搭載PMW3336游戲引擎，分辨率10000dpi，擁有150IPS追蹤速度和30G的加速度，能有效捕捉到每個移動細節，在不同應用場景中都能得心應手。續航方面，它內置930mAh鋰電池，配備Type-C充電線，充電過程中不影響正常使用。電池充滿后，2.4G游戲級無線連接時可連續使用約16天，切換到低功耗的藍牙模式時可連續使用約23天。這款鼠標是達爾優2021年的代表性作品，喜歡的玩家可以購買嘗試。

購買入口：達爾優EM901雙模無線游戲鼠標

08 買外設唯一準則：按需購買

客制化外設越發火熱。目前，我們已經看到了許多優秀好用的套件，以及改良型客制化架構被認可，這也極大提升了外設的實際體驗。希望明年，無線技術能有所突破，并且能夠真正地媲美有線，看看廠商會怎樣出招。

價格是影響購買的主要因素，如何將新技術做得好用，并且迅速鋪量普及是每個品牌都在追求的目標，將核心技術提升并推廣，然后通過個性設計來提升產品單價。展現年輕人的個性是外設廠探索的重要方向之一，客制化發展的大勢已定，將已有的客制化方案做得更親民、更好用，并且在外觀和功能體驗上做得別出心裁，那么產品力自然就上去了。

雖然鍵鼠產品千千萬，但是適合我們用的實際上只有某一類，我們買之前一定要確定好自己的需求，按需購買是重中之重。結合我們對各個產品線的2021年經典產品盤點回顧，相信您已經有了選擇，祝購買到稱心如意的產品。

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機械革命游戲本評測：見證175W RTX 3080Ti+NVIDIA DLSS真正實力

年初，NVIDIA二話不說直接放出大招，正式推出了GeForce RTX 3070Ti以及RTX 3080Ti筆記本電腦GPU，從而完成了GeForce RTX 30系列筆記本電腦GPU系列的拼圖。這兩款性能強悍的移動級GPU發布之后，各大游戲本廠商也迅速跟進，推出了相應機型，并深受玩家好評。

不過對于NVIDIA自身而言，提供強大的GPU芯片固然是刻在DNA里的使命，但如何讓GPU發揮出更加強大的性能、給用戶帶來更加出色的綜合體驗，則是與不斷提升GPU性能同等重要的事情。因此，NVIDIA發布了第四代 Max-Q技術，甚至引入AI技術，讓Max-Q技術成為NVIDIA GPU性能體驗提升的潤滑劑。

以我們今天評測的機械革命曠世游戲本為例，它搭載175W 的GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU，借助底層Max-Q相關技術的支持，能夠為用戶帶來非常出色的圖形性能體驗。

本次評測機型為機械革命曠世水冷版，搭載了NVIDIA GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU，英特爾12代酷睿i9-12900H處理器、64GB DDR5內存、1TB PCIe 4.0固態硬盤。此外它最為與眾不同的地方在于，為了提供更好的性能輸出環境，它還配備了一臺外置水冷，可以充分發揮GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU和酷睿i9-12900H處理器的性能。

01 GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU帶來第四代Max-Q技術革新

對于筆者而言，機械革命曠世這款產品最為讓人期待的自然是加了水冷之后的，功耗達到175W的GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU，作為GeForce RTX 30筆記本電腦GPU系列的旗艦，它擁有高達7424個CUDA核心，16GB GDDR6顯存，總線位寬256bit，帶寬高達512GB/s，核心頻率1230MHz、顯存頻率2000MHz、Boost頻率1590MHz，參數均為最高規格。

一直以來，NVIDIA致力于通過創新技術將筆記本電腦上的娛樂體驗推向前所未有的高度，通過改善游戲環境提升玩家體驗，而第四代Max-Q就是其中最為重要的核心技術。其中包含了9大技術集合，專注于優化移動平臺的功耗與性能，從而在筆記本內部非常有限的空間內將芯片發揮處最佳能效比，并且適配到更多的使用場景，平衡筆記本的性能、續航、輕薄。

現如今，Max-Q技術迎來再次革新，三大技術迎來第四代變革：

CPU Optimizer智能協作：它可以使GPU和CPU更好地協同工作，從而提供出色的性能表現和理想的溫控水平。

Rapid Core Scaling智能核心優化：它通過優化活躍核心以更高頻率運行，可在移動辦公時，為創意密集型工作和理工科提供更好的性能。

Battery Boost 2.0續航增強：它可以實現GPU和CPU功耗、電池電量、 畫質和幀率之間的平衡，延長電池續航時間。

除了三大重要革新之外， 還支持此前第三代Max-Q技術——Dynamic Boost動態增強技術，它通過AI自動平衡GPU、GPU顯存和CPU之間的功耗，以提高性能。WhisperMode智能降噪技術則會使用AI驅動算法來管理GPU、CPU、系統溫度和風扇轉速，提供良好的降噪表現同時，保持卓越的性能。 游戲玩家熟知的DLSS深度學習超級采樣通過AI渲染技術，提升畫質和幀率，在不損失畫質的前提下，大幅提升性能。Advanced Optimus動態顯示切換技術可以提供更長的電池續航時間，還可通過G-SYNC為玩家提供沉浸式、無撕裂和無卡頓的游戲體驗。Resizable BAR技術則可以解鎖顯存訪問限制，通過這項先進的PCI Express功能，CPU可一次性訪問整個GPU幀緩存，從而在眾多游戲中提升性能表現。此外，Optimal Playable Settings可實現一鍵優化，根據當前硬件使用情況，一鍵優化即可完成設置，實現性能和畫質的平衡。

可以說，GeForce RTX 30系列筆記本電腦GPU之所以有著出色的性能體驗，底層的Max-Q技術集起到了至關重要的作用。

接下來我們通過機械革命曠世這款產品，率先來感受一下這些技術的“魔力”。

02 175W GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU性能測試

按照慣例，我們先通過3DMark測試，來了解一下175W功率的GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU的性能到底如何？

這里依舊選擇Time Spy、Port Royal、以及Fire Strike Extreme三種模式的測試結果作為參考。Time Spy DX12測試模式中，其評分高達13169分；Port Royal是光追性能的專業測試模式，它獲得8297分的成績；Fire Strike Extreme是通用游戲場景的極限測試模式，評分16082分。三項測試成績相不用多說，是目前筆記本電腦GPU領域的最強者！

03 光線追蹤技術讓游戲畫面更具質感更加真實

既然提到了光線追蹤，那么我們首先就來深入了解一下這項技術對于游戲畫面到底有怎樣的影響。

自從GeForce RTX 20系列引入光線追蹤技術以來，游戲畫面的呈現效果，尤其是光影呈現效果更加貼近真實。但隨之而來的自然是GPU性能壓力的大幅增加。不過NVIDIA在GeForce RTX 30系列就完美解決了光追性能問題，目前即便是GeForce RTX 3060筆記本電腦GPU，也能夠實現35fps以上的流暢光追體驗。而這次評測的GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU，運行光追游戲就更加游刃有余。

在光追性能體驗上，我們可以參考《控制》這款游戲。

首先來看場景一，在開啟光線追蹤之后，窗戶能夠清晰的反射出人物，這與真實環境下保持了同步。而關閉光線追蹤之后，這一細節完全缺失。

開啟光追

關閉光追

場景二中，開啟光追之后，國旗、辦公室里的白板都會被倒映在地面；而關閉光追之后，這些細節同樣都已缺失。

開啟光追

關閉光追

光線追蹤技術其實在電影領域早已運用，而在游戲領域卻依舊是一項新技術。對于畫面而言，如何體現“光”的藝術性，是塑造優質畫面的根本，這一點在很多領域都是通用常識。而光線追蹤技術在游戲中的應用，就是為了讓游戲畫面更具細節感、更具質感、更有藝術性，它對于游戲畫面的提升至關重要。而目前，只有搭載NVIDIA GeForce RTX 30系列GPU的PC，才能夠更加完整、更好地體驗到光線追蹤帶來的變化。

04 DLSS完美解決游戲畫面幀率和畫面問題

對于GeForce RTX 30系列筆記本電腦GPU而言，DLSS功能是最為實用的功能之一，它對于用戶而言也是最能夠直觀感受到的功能之一，尤其是對于光追游戲而言，它是不可或缺的一項技術。

DLSS全稱為深度學習超級采樣，它技術AI渲染技術，通過渲染低分辨率圖像，輸出高分辨率圖像，從而在不損失畫質的情況下，大幅度提高游戲幀數。一般來說，支持光線追蹤的游戲都會支持DLSS，二者同時“享用”，可以給用戶帶來非常出色的游戲體驗。

那么DLSS開關前后究竟有怎樣的差異呢？

首先我們來看看3DMark的NVIDIA DLSS功能測試，可以看到，關閉DLSS的情況下，畫面平均幀率僅為38.51fps，開啟DLSS之后，畫面幀率飆升到91.06fps，流暢度提升高達133%，只能說是“效果拔群”！

3DMark DLSS模式測試結果

落地到實際游戲中我們再來感受一下DLSS的神奇。這里筆者選用的測試游戲為《賽博朋克2077》，它對于光線追蹤和DLSS的支持非常完美。筆者測試時畫面分辨率為默認的2560×1440，下面來看看測試結果。

場景一中我們看到，關閉DLSS、開啟超級光追的情況下，畫面幀率只有34fps，幀生成時間高達28.2ms，實際觀看就是明顯的跳幀與延遲。而在不同DLSS等級下，自動模式幀率75fps、幀生成時間13.5ms；質量模式幀率56fps、幀生成時間18.5ms；平衡模式幀率65fps、幀生成時間16.7ms；性能模式幀率76fps、幀生成時間14ms；超級性能模式飆升到103fps、幀生成時間僅為9.6ms。可以看到不同DLSS等級對于游戲畫面幀率的影響非常明顯，最高差異達到203%。

DLSS不同等級幀數差異

場景二同樣如此，關閉DLSS、開啟超級光追的情況下，畫面幀率只有28fps，幀生成時間高達35.9ms。開啟DLSS之后，自動模式幀率60fps、幀生成時間17.8ms；質量模式幀率51fps、幀生成時間19.3ms；平衡模式幀率61fps、幀生成時間17.3ms；性能模式幀率72fps、幀生成時間13.8ms；超級性能模式飆升到100fps、幀生成時間僅為8.7ms差異同樣非常明顯。

DLSS不同等級幀數差異

光線追蹤開啟之后，其對于GPU性能壓力瞬間增大，因此畫面幀數也會大幅降低，而DLSS功能則能夠在保證光追特效完好呈現的情況下，大幅拉升畫面幀數，二者可以說是一對“完美CP”。這使得玩家在享受光線追蹤帶來的優質畫面之外，依舊可以享受流暢的游戲體驗，這就是DLSS的神奇所在。

接下來我們再換另外一款游戲——《永劫無間》來看看DLSS在其中的表現。《永劫無間》作為一款具有競技屬性的游戲，其對畫面流暢度的要求相當高，否則在對戰時出現畫面卡頓，就會影響到玩家的發揮。

在測試時我們將游戲畫質開到最高等級，分辨率為2560×1440，下面看看不同DLSS模式下，游戲的畫面幀數表現。

《永劫無間》這款游戲目前不支持光線追蹤，但是DLSS依然在其中發揮重要作用。通過實測可以看到，關閉DLSS、最高畫質的情況下，畫面幀率為77fps，幀生成時間12.8ms。開啟DLSS之后，自動模式幀率111fps、幀生成時間8.9ms；質量模式幀率105fps、幀生成時間9.7ms；平衡模式幀率119fps、幀生成時間7.9ms；性能模式幀率134fps、幀生成時間7.5ms；超級性能模式飆升到160fps、幀生成時間僅為6.9ms。不同DLSS模式下的畫面幀數差異非常明顯。

05 Battery Boost 2.0平衡游戲與續航體驗

兩大王牌功能技術之外，NVIDIA為GeForce RTX 30系列筆記本電腦GPU量身定制的Max-Q技術更加成熟和多樣性，它為多維度全方位提升用戶體驗立下汗馬功勞。

接下來我們看看全新第四代Battery Boost 2.0，它可以說是游戲和續航的“調解人”。

通過GeForce Experience軟件中的Battery Boost模塊，可以手動開啟并調節相應設置。之后切換到GeForce Experience軟件的游戲列表界面，在游戲圖標上點擊“詳情”，即可進入到設置界面。在電池選項中點擊優化按鈕，即可將Battery Boost續航增強優化同步到特定游戲中。

使用開啟了Battery Boost續航增強的機械革命曠世體驗了《DOTA 2》這款游戲，首先可以看到游戲畫面幀數在最高畫質下可以穩定到30fps以上運行，滿足基本游戲體驗沒有任何問題。

在經過20多分鐘的一局人機對戰游戲過后，電池電量從100%消耗到64%。后續筆者在關閉Battery Boost的情況下同樣進行了一局20多分鐘的游戲，電池電量從100%消耗到59%，雖然續航時間提升沒有想象中那么大，但是開啟Battery Boost之后，畫面幀率穩定的同時續航時間要略長一些，而關閉Battery Boost的情況下，畫面幀率不會穩定在30fps，而且續航時間要略短一些。

雖然大家一般都不會在不插電的情況下玩游戲，但如果偶爾遇到這種情況，Battery Boost的作用就會體現出來。它給人的感覺跟“書到用時方恨少”類似，算得上是雪中送炭、江湖救急的貼心技術。

06 水冷加持的12代酷睿i9-12900H性能出色

對于游戲而言，除了顯卡性能至關重要之外，CPU性能也在其中起到了不小的作用。而且第四代Max-Q技術中的Resizable BAR技術、Dynamic Boost動態增強技術等，都能讓GPU和CPU實現更好地協同，優化功耗、優化負載、優化體驗。

這次機械革命曠世水冷版搭載了英特爾12代酷睿i9-12900H處理器，它是12代酷睿標壓移動級處理器中的次旗艦。這顆處理器采用6個性能核心（P-Core） 8個能效核心（E-Core）的設計，擁有14核心20線程，睿頻加速能力最高可到5GHz，默認基礎功耗45W，默認最大功耗115W，采用Intel 7制程工藝設計，擁有高達24MB的三級緩存。

接下來我們看看這顆處理器的性能表現。

首先是CPU-Z測試，單處理器執行評分759.4，多處理器執行評分8253.1，相對于11代酷睿i9-11900H而言，單處理器性能提升約10%，多處理器性能提升高達30%左右。

CINEBENCH測試標準中，實測CINEBENCHR15多核2731cb、單核277cb；CINEBENCH R20多核7124cb、單核738cb；CINEBENCH R23多核18474pts、單核1917pts。從評分來看，水冷加持的機械革命曠世充分發揮出了這顆處理器的多核與單核性能。

Geekbench 5這款測試軟件可以對處理器的單核和多核性能作出直觀評估。實測酷睿i9-12900H處理器單核得分1736，多核得分達到了14420，相比11代酷睿i9-11900H而言，性能提升巨大。

物理渲染方面，V-Ray渲染器標準下，實測達到12781 vsamples，說明其擁有出色的物理渲染能力，這也使得機械革命曠世不僅適用于游戲，在3D渲染、建模等方面同樣能夠提供非常出色的性能支持。

視頻編碼性能本身就是酷睿平臺的強項，12代酷睿i9-12900H處理器雖然采用P-Core E-Core的異構設計，但也通過英特爾線程調度器實現了異構核心的完美調度。通過x.264 Benchmark測試可見，編碼2500 frames用時僅31秒，幀率高達81.04fps，視頻編碼效率極佳。

3DMark的CPU PROFILE可以對處理器進行單線程到多線程的全部測試，在這一測試標準下，英特爾12代酷睿i9-12900H處理器單線程得分高達1064，2線程得分1869，4線程得分3321，8線程得分5727，16線程得分7581，最大線程數綜合得分8160，其單線程、2線程、4線程性能甚至達到了桌面級酷睿i7-12700K水準，性能可謂是相當出色。

07 DDR5內存 PCIe 4.0固態硬盤沖破存儲瓶頸

英特爾12代酷睿開始支持DDR5內存，并且拓寬了PCIe 4.0通道帶寬，下面我們來看看機械革命曠世的存儲性能究竟如何。

可以看到，其內存讀取速度達到69658MB/s，寫入速度7849MB/s，拷貝速度69244MB/s，延遲90ns。相對于DDR4內存，讀取、寫入速度提升約50%，拷貝速度提升約60%，雖然延遲略高于DDR4內存，但讀寫性能帶來的整體性能提升收益極為可觀。

硬盤存儲方面，機械革命曠世搭載了一塊1TB容量PCIe 4.0固態硬盤，實測其順序讀取速度6573.24MB/s，寫入速度4914.69MB/s，4K隨機讀取速度為80.68MB/s，寫入速度為172.73MB/s，從測試來看，這塊固態硬盤性能達到了PCIe 4.0固態硬盤的平均水準。

08 全能利器 綜合性能無短板

綜合性能測試，我們使用PCMark 10的擴展模式對其進行了評估。從結果可以看到，機械革命曠世在常用基本功能，包含Web瀏覽、視頻會議、應用程序啟動等得分為10568分，說明其完成這些基礎辦公任務沒有任何問題；而在生產力項目測試中得分為10163分，表明其擁有高效的電子表格、文檔工作性能；數位內容創作方面，其評分達到12736分，說明其能夠非常高效地完成圖片、視頻、圖形渲染等工作；游戲性能方面的評分更是高達23760分，畢竟兩大強力硬件加持之下，這一點必然有著最佳保障。另外其綜合得分為10472分，從中可以看出機械革命曠世是一款綜合性能極佳的產品，并不只專注于游戲性能。

CrossMark主要是針對生產力進行測試，在其測試標準下，整體得分1976分，生產力得分1859分，創造力得分2180分，響應能力得分1764分。從得分來看，機械革命曠世是一款效率極佳的高效生產力工具。此外，這款機器的CrossMark各項評分，也是目前所有測試過的12代酷睿游戲本中最高的。

此外，得益于175W功率的GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU高效的圖形性能輸出，機械革命曠世擁有非常強大的圖形渲染能力，它能夠非常高效地支持目前市面各類主流渲染器，如OcteanBench、Blender、V-Ray等。下面我們以Octane渲染器為例，來看看GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU的渲染能力到底如何。

根據實際測試結果來看，GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU在Octane Bench測試標準中，最終得分高達411.89。而根據Octane官網測試數據來看，GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU的渲染性能介于桌面級GeForce RTX 3070和GeForce RTX 3070Ti之間，在筆記本電腦GPU中位列第一。當然這一結果并不讓人意外，畢竟175W功率的GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU性能足以讓人放心。

以下是Octane Bench各項測試詳情，有興趣的朋友可以參考：

各項測試采樣率匯總

各項測試得分匯總

09 外置水冷加持 功耗釋放充分 散熱表現出色

為了應對175W功率的GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU，以及115W功耗的酷睿i9-12900H處理器，機械革命曠世推出了水冷版機型，它配備一款外置水冷，通過普通自來水即可達到高效降溫目的。

之前我們所有的測試說明，機械革命曠世在GPU與CPU性能方面均實現了充分釋放，下面來看看這些核心硬件的溫度表現究竟如何。

首先在AIDA 64 Stress CPU壓力測試下，處理器14個核心溫度在76℃-93℃之間，功耗穩定在88.75W，頻率穩定在3GHz。從TDP釋放和核心溫度來看，機械革命曠世達到了酷睿i9-12900H處理器默認功耗的較高水準，并且將核心溫度控制在一個非常理想的狀態。

GPU單烤機測試，Furmark 2560×1440分辨率下，GPU功耗釋放172.69W，基本達到了175W滿功耗狀態，但GPU溫度只有60℃，散熱表現極為出色，水冷效果顯著。

CPU GPU雙烤機測試下，處理器核心溫度為76℃-89℃，依舊保持在比較理想的狀態。此時核心頻率穩定在2.68GHz。GPU溫度為61℃，CPU GPU功耗釋放達到65.78W 151.65W，CPU性能釋放充分，GPU也達到了非常不錯的性能狀態，日常游戲、生產力應用沒有任何問題，且核心溫度控制極佳，整體散熱表現足以讓人放心。

10 模具質感出眾 接口擴展性極佳

感受過GPU、CPU以及整體強大的性能之后，我們回過頭來看看機械革命曠世這款游戲本的外觀設計。

機械革命曠世通體為黑色配色，A面采用金屬材料搭載，啞光漆面配上條紋裝飾，整體質感極佳。再加上機械革命LOGO獨特的反光效果，以及LOGO周圍科技藍配色的描邊，這款模具無疑能夠第一眼就吸引到用戶的關注。

機械革命曠世這款模具雖然為17.3英寸，但整體設計比較纖薄，因此看上去并不顯得笨拙。其屏幕最大開合角度大概能夠達到160°，可觀看角度相對也更大一些。

這款模具背部邊緣采用了斜向切割，因此整個機體比常規四四方方的模具看起來要更具動感一些。良好的屏軸阻尼控制，可以輕松地單手開合屏幕。

鍵盤為標準的6排布局，按鍵壓力克數較小，鍵程適中，因此整體的敲擊手感非常舒適。

全尺寸方向鍵對于游戲本來說自然是要給一個好評，獨立數字鍵區同樣也是加分項。再加上RGB背光的支持，機械革命曠世這塊鍵盤滿足了游戲玩家的普遍需求。

鍵盤區域右上角配有電源鍵，同時其左側還配有性能模式切換鍵。

這款機器的觸控板和腕托面積非常大。腕托區域的面板采用了觸感柔和、舒適的類膚漆噴噴涂處理；觸控板雖然看起來像是磨砂質感，但實際觸感非常順滑，而且因為面積足夠大，DPI足夠高，在17.3英寸屏幕上使用毫不拖泥帶水。

接口方面，機身右側配有1個SD卡槽，2個USB 3.1 GEN 1接口；機身左側配有1個USB 3.1接口，1個耳機插孔和1個麥克風插孔。

其它接口主要分布在機身后部，最左側兩個特殊接口是水冷頭進水和出水連接口，右側依次配有雷電4、HDMI、RJ45網口以及電源插孔。作為一款17.3英寸大尺寸游戲本而言，機械革命曠世的接口擴展性極佳。

11 17.3英寸240Hz高刷屏體驗出色

對于游戲本而言，17.3英寸屏幕能夠帶來更好的視覺觀感體驗，而且機械革命曠世這塊屏幕整體的素質還是相當不錯的，因此很適合游戲玩家。這塊屏幕支持2.5K分辨率，采用了DC調光，左右邊框4.7mm超窄設計，因此整體視覺體驗舒適。

實測這塊屏幕的刷新率為240Hz，是一款出色的高刷、高分電競屏。

下面看看蜘蛛校色儀對其屏幕各項性能的測試情況：

實測可見，這塊屏幕色域容積為97% sRGB、74% AdobeRGB、77% P3。屏幕亮度實測為362.9nits，同時其色準平均ΔE值達到了1.54，色彩展現豐富、色彩還原到位，整體顯示效果不錯。

12 評測總結

水冷加持的機械革命曠世，徹底展現了175W的GeForce RTX 3080Ti筆記本電腦GPU性能有多么強悍。同時我們也不能忽視，在光追游戲走向普及的今天，DLSS技術的重要性不言而喻。

對于NVIDIA而言，不斷提升GPU性能自然是義不容辭。但如何將GPU性能充分釋放？如何讓筆記本電腦平衡高性能與續航之間的矛盾？如何通過AI這樣的前沿技術促進PC體驗的提升？同樣也是NVIDIA這樣的廠商們正在努力的方向。

說回到機械革命曠世這款產品，它通過外置水冷讓兩大高功耗、高性能硬件達到最佳狀態，展現出色性能的同時，能夠將核心溫度控制在較低范圍，充分展現出了旗艦級游戲本的實力。對于那些追求極致性能、喜好硬件的發燒友而言，機械革命曠世無疑是一個非常不錯的選擇。

焦點分析 | 東數西算啟動，騰訊華為要攻克電老虎

作者 | 鄧詠儀

編輯 | 蘇建勛

眼下，推進“東數西算”落地，正成為“兩會”人大代表熱議的話題。

3月7日，國家發展改革委副主任林念修在國新辦新聞發布會上表示，要加快打造10個國家數據中心集群，穩妥有序推進國家新型互聯網交換中心、國家互聯網骨干直連點建設。

全國人大代表、中國移動董事長楊杰認為：“算力是繼熱力、電力之后新的關鍵生產力，已成為衡量一個國家數字經濟發展水平的重要指標。”

作為國家重要戰略工程，“東數西算”對數據中心產業的發展至關重要，算力產業每投入1元，將帶動經濟產出3到4元；算力規模平均每增長1%，能撬動GDP增長0.2%。

半個多月前，“東數西算”拉開帷幕。據央視新聞、新華社等報道，2月17日，國家發展改革委、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局聯合印發文件，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群。

至此，全國一體化大數據中心體系完成總體布局設計，“東數西算”工程正式全面啟動。

和之前的“南水北調”“西電東送”等國家級工程一樣，“東數西算”顧名思義，即是讓東部地區對數據、算力的需求，引導到西部地區完成。

規劃的10個集群有不同分工。放在西部地區的數據，一般是后臺加工、離線分析、存儲備份等對網絡要求不高的業務；東部數據中心集群則負責處理對網絡要求較高的業務——如工業互聯網、金融證券、災害預警、遠程醫療、視頻通話等場景。

隨著數字經濟的不斷深入發展，近十年中，國家對于數字基建的投入肉眼可見地越來越大。“東數西算”工程啟動，不僅是以國家力量對算力等生產要素進行統一調配，能夠帶動數據中心上下游產業的發展，這是相當長的鏈條。

除此之外，其背后的雙碳政策也值得關注——ICT行業的“碳中和”腳步，越來越快了。

互聯網的底座

數據中心是互聯網的底座。一座座機房，承載著數據存儲、計算、傳輸、應用等等需求，承載著聯通世界的互聯網。

截至目前，我國數據中心規模已達500萬標準機架，算力達到130EFLOPS（每秒一萬三千億億次浮點運算）。隨著數字技術向經濟社會各領域全面持續滲透，全社會對算力需求仍十分迫切，預計每年仍將以20%以上的速度快速增長。

在此前，國家已經在《“十四五”數字經濟發展規劃》中提及這一工程，去年也有一系列政策，逐步推進“東數西算”工程的落地。

聯想企業科技集團服務方案業務總經理劉淼對36氪表示， “東數西算”對于中國數字經濟發展具有重要的意義。能夠對東西部算力資源長久以來持續失衡的發展趨勢進行積極遏制、引導及平衡。另外，能夠吸引資金在西部地區的投資，讓西部地區能夠參與數字經濟中。

當前，聯想集團在京津冀、長三角、大灣區等地均有布局，并與合作伙伴開展覆蓋全國的邊緣托管云合作。

為何要推出東數西算工程？又為何是在這個時候？

隨著整個社會的互聯網轉型逐步深入，算力的需求缺口也越來越大。而在近五年中，我國正在慢慢經歷從4G轉移到5G的時期，這背后是云計算產業高速發展提供支撐。因此，數據存儲、傳輸量更是以指數型速度增長。如何保證算力性價比處于一個合適的位置，是這些年熱議的話題。

圖注：騰訊云數據中心

算力需求在迅速上升，但基礎設施資源緊張的苗頭已經出現。

一個突出的矛盾是電力。去年“東數西算”戰略提出之時，國家發改委就在發布會中提及，我國數據中心年用電量已占全社會用電的2%左右，且數據量仍在快速增長。據IDC預計，到2024年，數據中心耗電量將占到全社會耗電量的5%以上。

此前，由于東部地區的數字經濟先發展起來，早期的數據中心大多建立在東部地區。然而，隨著東部地區的土地、用電成本的逐步上升，把數據中心建在這些地區已經不再劃算。因此，擁有豐富水電、風電等綠色能源以及土地資源的西部地區，就成為了合適之選。

事實上，不少大公司很早就覺察到數據中心等基建所帶來的成本負擔，早就在西部地區建立自己的數據中心。但這些數據中心呈孤島狀存在，西部地區總體面臨著網絡帶寬小、跨省數據傳輸費用高等瓶頸。

“東數西算”工程要做的，正是以統一的制度，來引導數據中心等產業有序地往西部地區走，減少數據孤島等問題。政策中的一句話也揭示了這方面的引導：“原則上，對于在國家樞紐節點之外新建的數據中心，地方政府不得給予土地、財稅等方面的優惠政策”——也就是說，未來任何機構想要建大型的數據中心集群，成本肯定不會低了。

數據中心的市場需求，也會反過來影響“東數西算”戰略的落地，企業是否上公有云是一個重要因素。

“數據中心的需求分為兩大塊，一個是企業上公有云，另一個是企業上私有云/混合云等。”騰訊IDC相關負責人對36氪表示，“上公有云后，企業今后因為成本而遷移的動力會更大；但如果是上私有云，或是當地有數據中心的硬性要求，這會成為能否把數據中心搬到西邊的重要考量。”

數據中心“雙碳”號角吹響

“東數西算”工程啟動之際，其背后的“碳中和”經濟賬也值得關注。

數據中心的生命周期普遍為10-15年，并且一旦開始運轉，就無法停歇，無數芯片運行時產生的熱量需要以大量電力進行冷卻。也因此，數據中心因耗電量大的問題，被戲稱為“電老虎”。而這也不僅僅發生在中國，更是已經成為世界性的問題。

政策的指向已經非常清晰。不僅是數據中心集群要往西部走，新建集群也有嚴格的雙碳標準需要遵守。

對于“東數西算”工程，發改委也強調，數據中心集群將大幅提升綠色能源使用比例，就近使用西部綠色能源。同時，集群也會通過技術創新、以大換小、低碳發展等措施，持續優化數據中心能源使用效率。

比如，集群內數據中心的平均上架率（指數據中心不能空置，需要機柜內服務器開機運行）至少要達到65%以上，可再生能源使用率需要有顯著提升，而對落實“東數西算”成效突出的數據中心項目，也會優先考慮能耗指標支持。

而在未來，綠色數據中心的建設需求將大大提升。早在2019年，國家已經出臺了相關規定，指2022年新建大型、超大型項目PUE（指數據中心總能耗/IT設備能耗）努力達到1.4以下；并且力爭通過改造使既有大型、超大型項目PUE不高于1.8。而對于存量的數據中心，政策也在引導其進行優化和改善。

而據CDCC數據，在2021年度全國數據中心平均PUE為1.49，這一指標還有進步空間。

正因如此，“東數西算”導向催生的“雙碳”需求，意味著存量和新增市場中的巨大機遇。

數據中心（IDC）行業是前期投入巨大的行業，并且擁有非常長的的產業鏈，上游有設備供應商，中游有數據服務、增值服務提供商，下游則有互聯網企業、金融企業、政府機構等客戶。據測算，“十四五”期間，這一行業每年將新增4000億元以上相關投資。

來源：頭豹研究院

第三方IDC服務商無無疑是這一工程的直接受益者。2月18日“東數西算”正式啟動，A股相關板塊就已經出現漲停潮，其中數據中心就有超過20家。

對于下游的云計算廠商而言，他們本身就基于數據中心承載自家業務。讓數據中心降本增效，也儼然成為各家的“軍備競賽”。

比如，騰訊近期將陸續在全國新建多個百萬級服務器規模的大型數據中心。騰訊相關負責人對36氪表示，騰訊正在建設的西部云計算數據中心二期項目，就采用了騰訊最新的第四代數據中心T-Block技術，能夠進一步高效節能。

可以預見的是，低碳數據中心未來也會成為一門可觀的生意。華為去年成立五大軍團以后，成套的低碳數據中心解決方案也已經對外銷售。就在2022 年2月份，華為就陸續官宣了與匯天網絡和迪拜水電局的重磅合作。在中東，華為將為迪拜建設低碳數據園區，整體規劃面積超過10萬平方米，采用100%綠電驅動，是中東和非洲最大的低碳數據中心。

毫無疑問，“東數西算”這個歷史性的工程，隨著正式啟動，拉開了它的序幕。對于市場上的玩家而言，坐上了“數字基建”這艘船只是開始，誰奪得“雙碳”這對槳，才能在以后的日子中劃得更快更遠。

歡迎關注 「36 碳」

深度剖析Linux塊設備IO子系統一_驅動模型秒懂

塊設備是Linux三大設備之一，其驅動模型主要針對磁盤，Flash等存儲類設備，塊設備（blockdevice）是一種具有一定結構的隨機存取設備，對這種設備的讀寫是按塊(所以叫塊設備)進行的，他使用緩沖區來存放暫時的數據，待條件成熟后，從緩存一次性寫入設備或者從設備一次性讀到緩沖區。作為存儲設備，塊設備驅動的核心問題就是哪些page->segment->block->sector與哪些sector有數據交互，本文以3.14為藍本，探討內核中的塊設備驅動模型。

框架

下圖是Linux中的塊設備模型示意圖，應用層程序有兩種方式訪問一個塊設備：/dev和文件系統掛載點，前者和字符設備一樣，通常用于配置，后者就是我們mount之后通過文件系統直接訪問一個塊設備了。

read()系統調用最終會調用一個適當的VFS函數(read()-->sys_read()-->VFS_read())，將文件描述符fd和文件內的偏移量offset傳遞給它。

VFS會判斷這個SCI的處理方式，如果訪問的內容已經被緩存在RAM中（磁盤高速緩存機制），就直接訪問，否則從磁盤中讀取

為了從物理磁盤中讀取，內核依賴映射層mapping layer，即上圖中的磁盤文件系統

確定該文件所在文件系統的塊的大小，并根據文件塊的大小計算所請求數據的長度。本質上，文件被拆成很多塊，因此內核需要確定請求數據所在的塊

映射層調用一個具體的文件系統的函數，這個層的函數會訪問文件的磁盤節點，然后根據邏輯塊號確定所請求數據在磁盤上的位置。

內核利用通用塊層(generic block layer)啟動IO操作來傳達所請求的數據，通常，一個IO操作只針對磁盤上一組連續的塊。

IO調度程序根據預先定義的內核策略將待處理的IO進行重排和合并

塊設備驅動程序向磁盤控制器硬件接口發送適當的指令，進行實際的數據操作

塊設備 VS 字符設備

作為一種存儲設備，和字符設備相比，塊設備有以下幾種不同：

?

此外，大多數情況下，磁盤控制器都是直接使用DMA方式進行數據傳送。

IO調度

就是電梯算法。我們知道，磁盤是的讀寫是通過機械性的移動磁頭來實現讀寫的，理論上磁盤設備滿足塊設備的隨機讀寫的要求，但是出于節約磁盤，提高效率的考慮，我們希望當磁頭處于某一個位置的時候，一起將最近需要寫在附近的數據寫入，而不是這寫一下，那寫一下然后再回來，IO調度就是將上層發下來的IO請求的順序進行重新排序以及對多個請求進行合并，這樣就可以實現上述的提高效率、節約磁盤的目的。這種解決問題的思路使用電梯算法，一個運行中的電梯，一個人20樓->1樓，另外一個人15->5樓，電梯不會先將第一個人送到1樓再去15樓接第二個人將其送到5樓，而是從20樓下來，到15樓的時候停下接人，到5樓將第二個放下，最后到達1樓，一句話，電梯算法最終服務的優先順序并不按照按按鈕的先后順序。Linux內核中提供了下面的幾種電梯算法來實現IO調度：

No-op I/O scheduler只實現了簡單的FIFO的，只進行最簡單的合并，比較適合基于Flash的存儲

Anticipatory I/O scheduler推遲IO請求(大約幾個微秒)，以期能對他們進行排序，獲得更高效率

Deadline I/O scheduler試圖把每次請求的延遲降到最低，同時也會對BIO重新排序，特別適用于讀取較多的場合，比如數據庫

CFQ I/O scheduler為系統內所有的任務分配均勻的IO帶寬，提供一個公平的工作環境，在多媒體環境中，能保證音視頻及時從磁盤中讀取數據，是當前內核默認的調度器

我們可以通過內核傳參的方式指定使用的調度算法

kernel elevator=deadline

或者，使用如下命令改變內核調度算法

echo SCHEDULER > /sys/block/DEVICE/queue/scheduler

Page->Segment->Block->Sector VS Sector

VS左面的是數據交互中的內存部分，Page就是內存映射的最小單位; Segment就是一個Page中我們要操作的一部分，由若干個相鄰的塊組成; Block是邏輯上的進行數據存取的最小單位，是文件系統的抽象，邏輯塊的大小是在格式化的時候確定的, 一個 Block 最多僅能容納一個文件（即不存在多個文件同一個block的情況）。如果一個文件比block小，他也會占用一個block，因而block中空余的空間會浪費掉。而一個大文件，可以占多個甚至數十個成百上千萬的block。Linux內核要求 Block_Size = Sector_Size * (2的n次方)，并且Block_Size <= 內存的Page_Size(頁大小）, 如ext2 fs的block缺省是4k。若block太大，則存取小文件時，有空間浪費的問題；若block太小，則硬盤的 Block 數目會大增，而造成 inode 在指向 block 的時候的一些搜尋時間的增加，又會造成大文件讀寫方面的效率較差，block是VFS和文件系統傳送數據的基本單位。block對應磁盤上的一個或多個相鄰的扇區，而VFS將其看成是一個單一的數據單元，塊設備的block的大小不是唯一的，創建一個磁盤文件系統時，管理員可以選擇合適的扇區的大小，同一個磁盤的幾個分區可以使用不同的塊大小。此外，對塊設備文件的每次讀或寫操作是一種"原始"訪問，因為它繞過了磁盤文件系統，內核通過使用最大的塊(4096)執行該操作。Linux對內存中的block會被進一步劃分為Sector，Sector是硬件設備傳送數據的基本單位，這個Sector就是512byte，和物理設備上的概念不一樣，如果實際的設備的sector不是512byte，而是4096byte(eg SSD)，那么只需要將多個內核sector對應一個設備sector即可

VS右邊是物理上的概念，磁盤中一個Sector是512Byte，SSD中一個Sector是4K

核心結構與方法簡述

核心結構

gendisk是一個物理磁盤或分區在內核中的描述

block_device_operations描述磁盤的操作方法集，block_device_operations之于gendisk，類似于file_operations之于cdev

request_queue對象表示針對一個gendisk對象的所有請求的隊列，是相應gendisk對象的一個域

request表示經過IO調度之后的針對一個gendisk(磁盤)的一個"請求"，是request_queue的一個節點。多個request構成了一個request_queue

bio表示應用程序對一個gendisk(磁盤)原始的訪問請求，一個bio由多個bio_vec，多個bio經過IO調度和合并之后可以形成一個request。

bio_vec描述的應用層準備讀寫一個gendisk(磁盤)時需要使用的內存頁page的一部分，即上文中的"段"，多個bio_vec和bio_iter形成一個bio

bvec_iter描述一個bio_vec中的一個sector信息

?

核心方法

set_capacity()設置gendisk對應的磁盤的物理參數

blk_init_queue()分配 初始化 綁定一個有IO調度的gendisk的requst_queue，處理函數是void (request_fn_proc) (struct request_queue *q);類型

blk_alloc_queue() 分配 初始化一個沒有IO調度的gendisk的request_queue,

blk_queue_make_request()綁定處理函數到一個沒有IO調度的request_queue，處理函數函數是void (make_request_fn) (struct request_queue *q, struct bio *bio);類型

__rq_for_each_bio()遍歷一個request中的所有的bio

bio_for_each_segment()遍歷一個bio中所有的segment

rq_for_each_segment()遍歷一個request中的所有的bio中的所有的segment 最后三個遍歷算法都是用在request_queue綁定的處理函數中，這個函數負責對上層請求的處理。

核心結構與方法詳述

gendisk

同樣是面向對象的設計方法，Linux內核使用gendisk對象描述一個系統的中的塊設備，類似于Windows系統中的磁盤分區和物理磁盤的關系，OS眼中的磁盤都是邏輯磁盤，也就是一個磁盤分區，一個物理磁盤可以對應多個磁盤分區，在Linux中，這個gendisk就是用來描述一個邏輯磁盤，也就是一個磁盤分區。

165 struct gendisk {169 int major; /* major number of driver */170 int first_minor;171 int minors; 174 char disk_name[DISK_NAME_LEN]; /* name of major driver */175 char *(*devnode)(struct gendisk *gd, umode_t *mode);177 unsigned int events; /* supported events */178 unsigned int async_events; /* async events, subset of all */185 struct disk_part_tbl __rcu *part_tbl;186 struct hd_struct part0;188 const struct block_device_operations *fops;189 struct request_queue *queue;190 void *private_data;192 int flags;193 struct device *driverfs_dev; // FIXME: remove194 struct kobject *slave_dir;196 struct timer_rand_state *random;197 atomic_t sync_io; /* RAID */198 struct disk_events *ev;200 struct blk_integrity *integrity;202 int node_id;203 };

struct gendisk --169-->驅動的主設備號 --170-->第一個次設備號 --171-->次設備號的數量，即允許的最大分區的數量，1表示不允許分區 --174-->設備名稱 --185-->分區表數組首地址 --186-->第一個分區,相當于part_tbl->part[0] --188-->操作方法集指針 --189-->請求對象指針 --190-->私有數據指針 --193-->表示這是一個設備

gendisk是一個動態分配的結構體，所以不要自己手動來分配，而是使用內核相應的API來分配，其中會做一些初始化的工作

struct gendisk *alloc_disk(int minors);//注冊gendisk類型對象到內核void add_disk(struct gendisk *disk);//從內核注銷gendisk對象void del_gendisk(struct gendisk *gp);

上面幾個API是一個塊設備驅動中必不可少的部分，下面的兩個主要是用來內核對于設備管理用的，通常不要驅動來實現

//對gendisk的引用計數 1struct kobject *get_disk(struct gendisk *disk);//對gendisk的引用計數-1void put_disk(struct gendisk *disk);

這兩個API最終回調用kobject *get_disk() 和kobject_put()來實現對設備的引用計數

block_device_operations

和字符設備一樣，如果使用/dev接口訪問塊設備，最終就會回調這個操作方法集的注冊函數

//include/linux/blkdev.h1558 struct block_device_operations {1559 int (*open) (struct block_device *, fmode_t);1560 void (*release) (struct gendisk *, fmode_t);1561 int (*ioctl) (struct block_device *, fmode_t, unsigned, unsigned long);1562 int (*compat_ioctl) (struct block_device *, fmode_t, unsigned, unsigned long);1563 int (*direct_access) (struct block_device *, sector_t,1564 void **, unsigned long *);1565 unsigned int (*check_events) (struct gendisk *disk,1566 unsigned int clearing);1568 int (*media_changed) (struct gendisk *);1569 void (*unlock_native_capacity) (struct gendisk *);1570 int (*revalidate_disk) (struct gendisk *);1571 int (*getgeo)(struct block_device *, struct hd_geometry *);1573 void (*swap_slot_free_notify) (struct block_device *, unsigned long);1574 struct module *owner;1575 };

struct block_device_operations --1559-->當應用層打開一個塊設備的時候被回調 --1560-->當應用層關閉一個塊設備的時候被回調 --1562-->相當于file_operations里的compat_ioctl，不過塊設備的ioctl包含大量的標準操作，所以在這個接口實現的操作很少 --1567-->在移動塊設備中測試介質是否改變的方法，已經過時，同樣的功能被check_event()實現 --1571-->即get geometry，獲取驅動器的幾何信息，獲取到的信息會被填充在一個hd_geometry結構中 --1574-->模塊所屬，通常填THIS_MODULE

request_queue

每一個gendisk對象都有一個request_queue對象，前文說過，塊設備有兩種訪問接口，一種是/dev下，一種是通過文件系統，后者經過IO調度在這個gendisk->request_queue上增加請求，最終回調與request_queue綁定的處理函數，將這些請求向下變成具體的硬件操作

294 struct request_queue { 298 struct list_head queue_head; 300 struct elevator_queue *elevator; 472 };

struct request_queue --298-->請求隊列的鏈表頭 --300-->請求隊列使用的IO調度算法, 通過內核啟動參數來選擇: kernel elevator=deadline request_queue_t和gendisk一樣需要使用內核API來分配并初始化,里面大量的成員不要直接操作, 此外, 請求隊列如果要正常工作還需要綁定到一個處理函數中, 當請求隊列不為空時, 處理函數會被回調, 這就是塊設備驅動中處理請求的核心部分!

從驅動模型的角度來說, 塊設備主要分為兩類需要IO調度的和不需要IO調度的, 前者包括磁盤, 光盤等, 后者包括Flash, SD卡等, 為了保證模型的統一性 , Linux中對這兩種使用同樣的模型但是通過不同的API來完成上述的初始化和綁定

有IO調度類設備API

//初始化 綁定struct request_queue *blk_init_queue(request_fn_proc *rfn, spinlock_t *lock)

無IO調度類設備API

//初始化struct request_queue *blk_alloc_queue(gfp_t gfp_mask) //綁定 void blk_queue_make_request(struct request_queue *q, make_request_fn *mfn)

共用API

針對請求隊列的操作是塊設備的一個核心任務, 其實質就是對請求隊列操作函數的編寫, 這個函數的主要功能就是從請求隊列中獲取請求并根據請求進行相應的操作 內核中已經提供了大量的API供該函數使用

//清除請求隊列, 通常在卸載函數中使用void blk_cleanup_queue(struct request_queue *q) //從隊列中去除請求blkdev_dequeue_request()//提取請求struct request *blk_fetch_request(struct request_queue *q)//從隊列中去除請求struct request *blk_peek_request(struct request_queue *q)//啟停請求隊列, 當設備進入到不能處理請求隊列的狀態時,應通知通用塊層void blk_stop_queue(struct request_queue *q) void blk_start_queue(struct request_queue *q)

request

97 struct request { 98 struct list_head queuelist; 104 struct request_queue *q; 117 struct bio *bio; 118 struct bio *biotail; 119 120 struct hlist_node hash; /* merge hash */ 126 union { 127 struct rb_node rb_node; /* sort/lookup */ 128 void *completion_data; 129 }; 137 union { 138 struct { 139 struct io_cq *icq; 140 void *priv[2]; 141 } elv; 142 143 struct { 144 unsigned int seq; 145 struct list_head list; 146 rq_end_io_fn *saved_end_io; 147 } flush; 148 }; 149 150 struct gendisk *rq_disk; 151 struct hd_struct *part; 199 };

struct request --98-->將這個request掛接到鏈表的節點 --104-->這個request從屬的request_queue --117-->組成這個request的bio鏈表的頭指針 --118-->組成這個request的bio鏈表的尾指針 --120-->內核hash表頭指針

bio

bio用來描述單一的I/O請求，它記錄了一次I/O操作所必需的相關信息，如用于I/O操作的數據緩存位置，，I/O操作的塊設備起始扇區，是讀操作還是寫操作等等

46 struct bio { 47 struct bio *bi_next; /* request queue link */ 48 struct block_device *bi_bdev; 49 unsigned long bi_flags; /* status, command, etc */ 50 unsigned long bi_rw; /* bottom bits READ/WRITE, 51 * top bits priority 52 */ 54 struct bvec_iter bi_iter; 59 unsigned int bi_phys_segments; 65 unsigned int bi_seg_front_size; 66 unsigned int bi_seg_back_size; 68 atomic_t bi_remaining; 70 bio_end_io_t *bi_end_io; 72 void *bi_private; 85 unsigned short bi_vcnt; /* how many bio_vec's */ 91 unsigned short bi_max_vecs; /* max bvl_vecs we can hold */104 struct bio_vec bi_inline_vecs[0];105 };

struct bio --47-->指向鏈表中下一個bio的指針bi_next --50-->bi_rw低位表示讀寫READ/WRITE, 高位表示優先級 --90-->bio對象包含bio_vec對象的數目 --91-->這個bio能承載的最大的io_vec的數目 --95-->該bio描述的第一個io_vec --104-->表示這個bio包含的bio_vec變量的數組，即這個bio對應的某一個page中的一"段"內存

bio_vec

描述指定page中的一塊連續的區域，在bio中描述的就是一個page中的一個"段"(segment)

25 struct bio_vec { 26 struct page *bv_page; 27 unsigned int bv_len; 28 unsigned int bv_offset; 29 };

struct bio_vec --26-->描述的page --27-->描述的長度 --28-->描述的起始地址偏移量

bio_iter

用于記錄當前bvec被處理的情況，用于遍歷bio

31 struct bvec_iter { 32 sector_t bi_sector; /* device address in 512 byt 33 sectors */ 34 unsigned int bi_size; /* residual I/O count */ 35 36 unsigned int bi_idx; /* current index into bvl_ve 37 38 unsigned int bi_bvec_done; /* number of bytes completed 39 current bvec */ 40 };

__rq_for_each_bio()

遍歷一個request中的每一個bio

738 #define __rq_for_each_bio(_bio, rq) 739 if ((rq->bio)) 740 for (_bio = (rq)->bio; _bio; _bio = _bio->bi_next)

bio_for_each_segment()

遍歷一個bio中的每一個segment

242 #define bio_for_each_segment(bvl, bio, iter) 243 __bio_for_each_segment(bvl, bio, iter, (bio)->bi_iter)

rq_for_each_segment()

遍歷一個request中的每一個segment

742 #define rq_for_each_segment(bvl, _rq, _iter) 743 __rq_for_each_bio(_iter.bio, _rq) 744 bio_for_each_segment(bvl, _iter.bio, _iter.iter)

小結

遍歷request_queue，綁定函數的一個必要的工作就是將request_queue中的數據取出, 所以遍歷是必不可少的, 針對有IO調度的設備, 我們需要從中提取請求再繼續操作, 對于沒有IO調度的設備, 我們可以直接從request_queue中提取bio進行操作, 這兩種處理函數的接口就不一樣，下面的例子是對LDD3中的代碼進行了修剪而來的，相應的API使用的是3.14版本，可以看出這兩種模式的使用方法的不同。

sbull_init └── setup_device ├──sbull_make_request │ ├──sbull_xfer_bio │ └──sbull_transfer └──sbull_full_request ├──blk_fetch_request └──sbull_xfer_request ├── __rq_for_each_bio └── sbull_xfer_bio └──sbull_transfer

/* * Handle an I/O request. * 實現扇區的讀寫 */static void sbull_transfer(struct sbull_dev *dev, unsigned long sector,unsigned long nsect, char *buffer, int write){unsigned long offset = sector*KERNEL_SECTOR_SIZE;unsigned long nbytes = nsect*KERNEL_SECTOR_SIZE;if (write)memcpy(dev->data offset, buffer, nbytes);elsememcpy(buffer, dev->data offset, nbytes);}/* * Transfer a single BIO. */static int sbull_xfer_bio(struct sbull_dev *dev, struct bio *bio){struct bvec_iter i;//用來遍歷bio_vec對象struct bio_vec bvec;sector_t sector = bio->bi_iter.bi_sector;/* Do each segment independently. */bio_for_each_segment(bvec, bio, i) { //bvec會遍歷bio中每一個bio_vec對象 char *buffer = __bio_kmap_atomic(bio, i, KM_USER0);sbull_transfer(dev, sector, bio_cur_bytes(bio)>>9 ,buffer, bio_data_dir(bio) == WRITE);sector = bio_cur_bytes(bio)>>9;__bio_kunmap_atomic(bio, KM_USER0);}return 0; /* Always "succeed" */}/* * Transfer a full request. */static int sbull_xfer_request(struct sbull_dev *dev, struct request *req){struct bio *bio;int nsect = 0; __rq_for_each_bio(bio, req) { sbull_xfer_bio(dev, bio);nsect = bio->bi_size/KERNEL_SECTOR_SIZE;}return nsect;}/* * Smarter request function that "handles clustering".*/static void sbull_full_request(struct request_queue *q){struct request *req;int nsect;struct sbull_dev *dev ;int i = 0;while ((req = blk_fetch_request(q)) != NULL) {dev = req->rq_disk->private_data;nsect = sbull_xfer_request(dev, req); __blk_end_request(req, 0, (nsect<<9)); printk ("i = %dn", i);}}//The direct make request versionstatic void sbull_make_request(struct request_queue *q, struct bio *bio){struct sbull_dev *dev = q->queuedata;int status;status = sbull_xfer_bio(dev, bio);bio_endio(bio, status); return;}/* * The device operations structure. */static struct block_device_operations sbull_ops = {.owner = THIS_MODULE,.open = sbull_open,.release= sbull_release,.getgeo= sbull_getgeo,};/* * Set up our internal device. */static void setup_device(struct sbull_dev *dev, int which){/* * Get some memory. */memset (dev, 0, sizeof (struct sbull_dev));dev->size = nsectors * hardsect_size;dev->data = vmalloc(dev->size);/* * The I/O queue, depending on whether we are using our own * make_request function or not. */switch (request_mode) {case RM_NOQUEUE:dev->queue = blk_alloc_queue(GFP_KERNEL);blk_queue_make_request(dev->queue, sbull_make_request);break;case RM_FULL:dev->queue = blk_init_queue(sbull_full_request, &dev->lock);break;}dev->queue->queuedata = dev;/* * And the gendisk structure. */dev->gd = alloc_disk(SBULL_MINORS);dev->gd->major = sbull_major;dev->gd->first_minor = which*SBULL_MINORS;dev->gd->fops = &sbull_ops;dev->gd->queue = dev->queue;dev->gd->private_data = dev;snprintf (dev->gd->disk_name, 32, "sbull%c", which 'a');set_capacity(dev->gd, nsectors*(hardsect_size/KERNEL_SECTOR_SIZE));add_disk(dev->gd);return;}static int __init sbull_init(void){int i;/* * Get registered. */sbull_major = register_blkdev(sbull_major, "sbull");/* * Allocate the device array, and initialize each one. */Devices = (struct sbull_dev *)kmalloc(ndevices*sizeof (struct sbull_dev), GFP_KERNEL);for (i = 0; i < ndevices; i ) setup_device(Devices i, i);return 0;}

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