苹果Mac Pro全面解析:为专业用户而设计

 卡式机箱     |      2019-11-20 13:23

  苹果在6月的WWDC大会上为专业用户带来全新一代的mac Pro,只是苹果一直没有公开上市Mac Pro,至于何时上市也没有确切消息。不过最新消息显示,苹果2019款M▲★-●ac Pro已经现身FCC网站,意味着这款专业电脑即将上市销售,制造工厂依然是位于德克萨斯州的奥斯汀工厂。

  苹果2013年发布的Mac Pro以圆柱桶状(被网友戏称垃圾桶)造型为标志,2019款的Mac Pro就被富有娱乐精神的网友冠以“刨•□▼◁▼瓜器”或“切蒜器”的外号。2019款Mac Pro采用不锈钢框架,机箱两边的管子与刚性的顶部和底部面板连接,其他部件则固定在这个框★◇▽▼•架上,这种设计让Mac Pro的模块化程度超过所有以往Mac电脑。作为2019 Mac Pro的标志性设计,吉祥正面别致的栅格,旨在最大限度地提高气流的通过性并降低噪声。

  苹果在6月的WWDC大会上,巧妙地展示这台Mac Pro的结构,让公众能够看到它内部的细节。机箱顶部铝制外壳上的旋转把手,在解锁后可讲外壳轻松提起。机箱前后密布的球形交叉网格,形成“镂空多于金属”的布局,保证风扇即使在低速的情况下,也能吹出湍流的空气,有效吸收热量并快速从后端排出。

  硬件方面,新Mac ◇…=▲Pro提供开槽的IntelXeon WCPU,用户可▪▲□◁以选择8核、12核、16核、24核或28核的型号,每个型号都配有25MB至67MB的缓存,CPU拥有300W热设计功耗,能保证运行不受限制。机箱内一个高效、结实的散热器,依赖背▲=○▼后三个叶轮风扇降温,在球形交▪…□▷▷•叉网格开孔的辅助下,能够保持最大限度静音。

  2019款Mac Pro支持6通道的内存,并未用户提供12个DIMM内★△◁◁▽▼存插槽,支持DDR4ECC内存,最大容量可达1.5TB。这台新品的最大内存是上代Mac Pro的12倍、新款iMacPro的6倍,最高支持内存频率大2933MHz。

  与2013年的Mac Pro一样,2019款Mac Pro能够支持全固态硬盘存储架构为特色,提供两个存储模块,每个模块容量达2T▼▲B,总容量达4TB,支持AppleT2芯片加密。新固态硬盘模块提供高达2.6GB/s的读写速度。除了通过风扇旁的固态硬盘插槽之外,Mac Pro还提供两个内部SATA连○▲-•■□接器支持传统硬盘。第三方存储合作伙伴PegASUS展示为Mac Pro设计的内部存储外壳,可以容纳两个3.5英寸的SATA驱动器。

  2019款Mac Pro延续基于40Gb/s雷电3接口提供的扩展功能,顶部内置了两个雷电3端口,I/O卡同时提供两个。更重要的是,新款Mac Pro还有两个传统的5Gb/sUSB-A端口,提供更高的便利性或适应第三方专业软件。

  新款Mac Pro同时整合标准PCIe扩展插槽和苹果MPX模块,提供两倍于上一代Mac Pro的PCIe插槽,为工作站带来更强大的功能和扩展性。每个插槽最多可提供PCIExpress gen 3,共有64条PCI Express通道。苹果的MPX模块可为GPU等特别耗电的扩展卡提供高达500W供电,足以让两个Vega II Duo显卡同时满载运行,获得56TFLOPS图形性能和128GB显存。

  如果你以为新款Mac Pro的PCIe插槽只能安装显卡那就错了,苹果的MPX还可以用来承载RAID模块,如 Pegasus R4i可提供四个可切换的模块,包含一个全尺寸◁☆●•○△SATA硬盘驱动器,提供高达32TB的原始存储,可以配置RAID 5用于▼▼▽●▽●磁盘分段。

  2013年Mac Pro遇到的物理尺寸无法支持越来越热的芯片散热和额外的专业处理器,不过新款Mac Pro已经一举打破限制,最终设计更好的带来更大的空间和更强悍的散热方能力。MPX模块集成到Mac Pro的热设计模块中,而不需要自带风扇和冷却系统,造就这款无论在办公桌上、还是在服务器机架上,能更安静、更高效的运行的产品。

  专业用户可使用Final Cut Pro X和其他使用苹果ProRes和ProRes RAW编解码器的软件,可利用苹果为新Mac Pro定制开发的Afterburner加速卡,优化后可以63亿像素/秒的速度加速视频编码。苹果表示它最大能够以30FPS的帧率处理3个8K ProRes RAW流或以30FPS的帧率处理16个4K ProRes 422视频流。Pro Tools用户同样可以利用安装在新款Mac Pro上的多达6张Avid HDX卡处理256音轨DSP芯片,是其他专业工具系统的两倍。

  新款Mac Pro是性能强悍、功能齐全的硬件平台,能够承载各种专业处理器卡和存储扩展单元,同时能够处理以前需要多个系统协同的工作,实时处理多个视频流,到编配大量虚拟仪器,再到使用庞大的数据集进行建模,也只有具备了这样的架构深度,才有能力处理过去一台机器无法完成的任务。

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