Tato kapitola je menší novinka, na základě zpětné vazby čtenářů jsem se rozhodl přidat testy výkonu při provozu na baterie, primárně se tedy bude srovnávat výkon z akumulátoru proti napájecímu adaptéru. Ve srovnání ponechám i dříve testované notebooky, ale pouze výkon při provozu na baterie, aby grafy nebyly příliš přerostlé.

Nejdříve začneme tradičním testem výdrže baterie za pomoci Firefoxu a JavaScriptu. Na notebooku nastavím 50% jas displeje(pokud není uvedeno jinak) a se zaplou WiFi nechávám aktualizovat hlavní stránku diit.cz každých dvacet vteřin, dokud se notebook zcela nevybije. Upravuji i nastavení hibernace tak, že k němu dojde až když má notebook 1% baterie.

Jelikož jsem navyklý, že od mobilních Zen2 procesorů je výdrž notebooků při provozu na baterie s AMD procesory výborná, byl jsem nepříjemně překvapen výsledky. Obzvlášť po úžasné výdrži, kterou předvedl ThinkPad Z13 s podobným procesorem.

Bohužel HP EliteBook 845 G9 má příliš agresivní power management při provozu na baterie, CPU boostuje celkem akčně a značně tak roste spotřeba. Osobně považuji výdrž za celkem OK, ale mohlo by to být značně lepší. Je možné, že to HP časem vylepší novějším BIOSem, ale dost možná bude zapotřebí uživatelská intervence.

Výkon při provozu na baterie

Notebook všechny testy zvládnul na jedno nabití, celkově to zabralo cca hodinu a 7 minut, přičemž baterii zůstalo ještě 58,75% kapacity. To je celkem dobrý výsledek vzhledem k intenzivní zátěži během oné hodiny.

Výkon při provozu na baterie je samozřejmě nižší, než s připojeným adaptérem, nicméně i tak s přehledem poráží ostatní notebooky, které jsou vyobrazeny při provozu na baterie.

ffmpeg N-90810-g153e920892

V testu procesorů nesmí tradičně chybět můj oblíbený ffmpeg benchmark. Jedná se o konverzi videa za pomoci x265 knihovny. Na test používám nightly build, konkrétně jsem použil verzi N-90810-g153e920892, kde jsou vylepšení, která konverzi zrychlují a také je přidána podpora pro AVX512 instrukce. ffmpeg v tomto nastavení umí použít maximálně 16 CPU vláken, benefituje samozřejmě z co nejvyššího počtu fyzických jader, velké a rychlé L2/L3 cache, rychlá RAM také konverzi urychluje. Nejdůležitější jsou ale použité instrukce na konverzi, s AVX512 je samozřejmě výkon nejlepší.

Ryzeny první generace mají nižší výkon při použití AVX2 instrukcí, každé FPU má k dispozici 128-bit šířku pro vykonávání AVX/AVX2 instrukcí, až Zen2 navyšuje šířku na 256-bit a to razantně zlepšuje výkon v AVX2 aplikacích. První generace má tak výkon v AVX2 nižší oproti Intel procesorům.

Pokud si chcete konverzi vyzkoušet, můžete si ffmpeg s testovacím videem stáhnout zde.

V odkazu ke stažení je verze N-90810-g153e920892.

Stačí rozbalit zip a spustit batku runme.cmd, batka obsahuje následující:

@echo off
  echo Simple bench -> look for resulting FPS...
  ffmpeg -i in.mkv -c:v libx265 -preset veryslow -pix_fmt yuv420p -crf 26 -an jelly_out_265_26veryslow.mp4
  pause 

Výsledky uvádím v čase a to ve formátu mm:ss, čím kratší dobu konverze trvá, tím lépe.

Kraken JavaScript Benchmark 1.1

Kraken JavaScript benchmark je poměrně známý test javascriptu pro prohlížeče, výsledek je v milisekundách a čím kratší dobu trvá JS zpracovat, tím lépe. Benchmark si můžete zkusit zde: https://mozilla.github.io/krakenbenchmark.mozilla.org/index.html

Výkon v JavaScriptu je při provozu na baterie nejhorší, nízký napájecí limit zjevně značně limituje taktovací frekvence.

7-Zip 19.00 64-bit

7-Zip jakožto nejlepší open source archivační program pro Windows asi netřeba detailně představovat. Obsahuje zabudovaný benchmark, který používám pro testování výkonu v kompresních a dekompresních operacích. Velikost slovníku nastavuji na 128MB a používám všechna dostupná CPU vlákna. Procesory řadím dle výkonu v kompresi, jelikož se jedná o náročnější činnost než dekomprese.

Cinebench R23

V Cinebench R23 využívám deseti minutového testu, všechny procesory tak vyčerpají krátkodobý napájecí limit.

Blender 3.0.1 - Victor

Na test Blenderu jsem využil scénu victor, je méně náročná, než scéna barbershop_interior.

Victor scénu jsem začal používat relativně nedávno, jelikož autor doporučuje mít alespoň 12GB RAM a jedná se tak opět o lehce náročnější scénu.