开启外接显卡新纪元：AKiTiO Node eGPU 转接盒评测

前言

首先感谢张大妈的垂青，这一次获得众测资格，不过显卡盒子来得比预期晚了些，收到后正好外出，开始测评时又遇到电源供电问题，导致报告迟迟不能完成，在此，向 @众测小小值 及各位值友说声抱歉。

说到轻巧的笔记本如何获取不逊于台式机的性能？除去购买高价移动工作站、折腾蓝天准系统及上船之外，替代的解决方案之一就是让笔记本用上台式机的显卡，而说到外接显卡的记忆，可以追溯到快10年前，当年华硕刚刚推出XG Station的时候，通过ExpressCard插槽，让外接显卡和笔记本相连，以至于当年购买笔记本一度非ExpressCard不买，就为了保留外接显卡的可能性。白驹过隙，从Sony的Z系列到MSI的GS30，期间也折腾过EXP GDC等通用的外接显卡玩法，对外接显卡的发展一直有着格外的关注，但一直以来外接显卡似乎都没能流行起来，究其原因，无外乎带宽限制、接口不统一、使用效果一般、配置过程对于普通消费者麻烦等。随着雷电3标准的推出，以上的这些困扰外接显卡的问题似乎都得到了解决，一时之间，各大笔记本及相关外设厂商也纷纷跟进，截止目前，主流的采用雷电3标准的外接显卡盒资料如下。通过表格中的对比，我们可以发现，无论是从价格还是对显卡尺寸、功耗兼容程度等角度，这次众测的AKiTiO Node都是及有竞争力的选手。

▲华硕的初代XG Station，采用的是GeForce 8600GT，虽然现在看起来羸弱，但当年也是神级存在

▲初代XG Station的3DMark 06跑分，想想还是令人激动

▲同时代的竞品中选择购买HP 8470P，很大原因就是因还有ExpressCard接口，为折腾EXP GDC提供了可能

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▲对外接显卡的梦想从未中断，折腾无止境，代表之一GS30

#我的笔电进化史# 等你发现时间是贼了，它早已偷光你的选择：找到适合你的那一款写在最前面得到话：专业详实的笔电测评，请看Notebookcheck前言电脑走进我的生活快20年了，从初始时的游戏机，到看外面世界的工具，再到如今生活中无处不在的伴侣，不得不感慨一下：岁月你别催，该来的我不推。相较于电脑这个大范畴，笔记本电脑在人生中出现的时间晚了几年，从初识到真正拥有，时间不长不短kimi838| 赞20 评论12 收藏66查看详情

▲目前为止的唯一篇非精华原创（当时的审稿小编，告诉没有精华的理由，保证不打死你 ），倾诉对外接显卡的情愫

▲目前在售的雷电3接口显卡盒子，从中可以看出Akitio的这款产品在价格和扩展性能上的表现还是很不错的

▲退役不再售卖的显卡盒子，都是因为USB-C主控芯片的问题，采用的是 TI82（TPS65982），大家购买时注意。TI82 和 TI83（TPS65983） 两者区别看德仪的列表并没有太多不同。

▲德仪官网的技术参数简单对比，除去实时 VBUS 监视（Real VBUS monitoring）功能外，并没有太多的差别。

实际使用过程中，采用TI82的显卡盒子对于macOS支持并不是太好，原生无法识别显卡盒子，需要打上kext，以识别外接显卡。相关的补丁github地址如下。

而对于采用TI83的显卡盒子，在刚刚推出的时候，存在带宽减半的问题（跑不满32Gbps），在后来各家推出了相应的升级固件来解决这个问题，而关于此egpu.io有相应的专题讨论帖，大家也能在帖子找到相应的升级固件链接，今年4月份时，Akitio第一个发布了相应的升级固件。

关于外置显卡我们期待很多，那还等什么，接下来我们一起来看这款Akitio Node的表现：

1、开箱-附件及尺寸展示

2、多平台跑分及游戏体验

3、eGPU机器学习平台体验

4、eGPU显卡矿机回本攻略

5、总结及购买建议

1、开箱-附件及尺寸展示

▲来自大妈家的礼物，原厂双层包装箱，大小比照联力的ITX产品包装，如同机箱的通行包装作风。可惜并没有大妈家的御用胶带加持，这也给后面的波折埋下了伏笔。

▲褪去包装，内部的泡沫缓震相当厚实，而随机附件都在图中的牛皮纸盒中。

▲打开纸盒的第一眼，电源线，泪点线的扎带都被打开了，不禁怀疑拿到了一个二手的翻修货，其后的遭遇也证实了此时的疑虑 。

▲内置电源由于开关复位问题，无法正常供电 ，尝试用胶带固定开关，但是由于胶带粘性问题，电源按钮时常复位，导致测试无法正常进行。

在尝试避开这一问题无果之后，我毅然决然选择解决它，直接拆机更换电源开关 ，于是也就有了下面这一系列计划外的拆机展示。

▲开启盒子很简单，只需要旋下箭头所指的两处螺丝

▲打开壳子，露出核心，大小两张PCB，PCB电源供应来自6Pin的电源供电

▲风扇采用快拆螺丝设计，12mm，可惜无调速，这对于盒子整体的噪音优化表现是不利的

▲内部机构简洁分明，方便拆解

▲TI83无疑

▲此次拆解的终极目标，好在只是开关坏了，淘宝一个“拨动开关”，上电烙铁，自己更换，美滋滋

▲换完开关，美滋滋，可以开始测试了

本来只想安安静静写个简单的开箱，但硬是写成了拆解 。通过拆解，我也发现了结构简单，易于维护的特点（软文不带这样事的， 求轻喷），但是也发现了的不足，就是风扇没有采用可调速的设计，这样对于实际使用中的噪音表现无意是减分的，希望之后的产品能够做出优化。

2、多平台跑分及游戏体验

不同于其他的值友，这次我的测评机器是Mac，由于测评前后拖到占线较长，手中的Mac也由MBP 2016 15"升级到了2017 15"，所以在描述OS X平台外接显卡安装使用过程中出现的前后图文可能不一致，但最后跑分皆来自于Macbook 2017 15高配版本。测试包含OS X和Win 10平台，测试显卡包括GTX1080 Ti公版和GTX960 映众4G版。

2.1、OS X 下 eGPU 安装使用过程

外接显示器eGPU安装法

在OS X下，我采用了目前主流的傻瓜方法，利用goalque大神的automate-eGPU脚本，将显卡插入显卡盒子，连接电源和雷电3，打开 Terminal 终端，输入

curl -o ~/Desktop/automate-eGPU.sh https://raw.githubusercontent.com/goalque/automate-eGPU/master/automate-eGPU.sh

从GitHub下载脚本到桌面，

chmod +x ~/Desktop/automate-eGPU.sh

赋予脚本可执行权限，

cd ~/Desktop && sudo ./automate-eGPU.sh

执行脚本。

之后按照终端出现的相应提示进行安装，下载，安装后重启电脑，即可享受OSX下的eGPU。

▲安装好后，内建显示器依然由内置独显驱动，外置显示器由外置显卡驱动

内显示器eGPU安装法

目前已经由完美使用外接显示器驱动内屏显示方案，不过需要购买一个HDMI的Headless接口。

▲内屏显示需要一个HDMI的Headless接口

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▲HDMI的Headless接口购买链接

1、下载运行 Spectacle （用来完成App内外屏切换）；

2、下载运行 DisableMonitor；

3、将Headless接口插入显卡，将ghost 显示器设置为主显示器；

4、在DisableMonitor中设置内屏对应的分辨率即可。

Tip：

运行上面的脚本前，需要先打开系统保护，查看保护情况，在终端输入以下命令：

csrutil status

如果出现

System Intergrity Protection status: enabled

执行以下操作，反之不用另行处理，

1、重新启动，按 Command-R 进入 Recovery System；

2、点击 Utilities 按钮 选择 Terminal 终端；

csrutil disable; reboot

3、重启后，再在终端中输入

csrutil status

会显示

System Intergrity Protection status: disabled

2.2、Win 10 下 eGPU 安装使用过程

外接显示器eGPU安装法

相比OS X下还需要使用终端，敲打命令行，在Win 10 安装过程就简单许多。进入设备管理器，显示适配器选项，可以看见有感叹号，直接点击更新驱动程序，便会自动下载对应的驱动程序。

▲进入任务管理器，显示适配器选项，下载驱动程序

▲更新完毕

内显示器eGPU安装法

和OS X下安装方法类似，Win 10下内置显示器也需要采用Headlesss HDMI接口来配合，除此之外，还有另一种低成本的方法：对于那些有DVI-D接口的显卡，可以使用一个80-100欧的电阻短接DVI-D接口上的触点，来实现Headless HDMI接口的功能。

▲使用80-100欧的电阻，短接DVI-D接口的相应触电，可以代替headless的HDMI接头

在完成短接过后，其实主要步骤就和在OS X下实现内屏显示差不多了。将ghost显示器设置为主显示器，然后通过 Dual Monitor Tools，将这个ghost上显示的内容投射到内屏上即可，这样就能实现eGPU的内屏显示。

2.3、跑分结果对比

OS X平台下跑分结果

▲CINBENCH R15 跑分结果，主要考验显卡 OpenGL能力

▲UnigineValley 跑分结果，主要考验显卡 OpenGL 能力

▲UnigineValley 跑分结果

OS X 下 由于自己没有黑苹果平台，参看网上近似配置和图形设置情况下，通过主板直连1080 Ti的跑分发现均分在4500左右，跑分只有50%左右。

Win 10平台下跑分结果

▲CINBENCH R15 跑分结果，主要考验显卡 OpenGL能力，结果比较诡异，960的分数比1080Ti更高

▲UnigineValley 跑分结果

Win 10 下6700K+1080Ti台式机跑分5821，跑分效能能达到75%左右。

3、eGPU机器学习平台体验

目前GPU除去传统的显卡功能外，还被广泛用在机器学习和工程计算中。而在机器学习领域，TensorFlow 作为一个广泛应用和学习的开源框架，现在已经推出了1.4版本，在Nvidia显卡的加持下可以很好地加速求解。下面就以讲讲Win 10环境下基于eGPU安装和使用TensorFlow-GPU。

在第二段中，已经成功地在Win 10环境下驱动了1080Ti，下面就讲讲后续步骤：

1、安装 Visual Studio 2017，直接去到微软官网下载安装Visual Studio Community 2017即可，执行默认安装步骤。

2、安装 Anaconda ，安装中建议将python写入环境，个人觉得写入以后在命令行使用更方便。

3、安装CUDA Toolkit，根据操作系统选择对应的安装包即可，安装后，进入CMD中输入

nvcc –version

如果能够正确显示安装的版本，即表明安装通过；

设置环境变量。安装结束后，右键 计算机，打开属性->高级系统设置->环境变量，可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_0两个环境变量。

此外还需要在环境变量中添加如下几个变量：

CUDA_SDK_PATH = C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv9.0
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%libx64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%binwin64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%commonlibx64

设置完成之后，我们可以打开CMD来查看

set cuda

如果出现相应的环境变量，则表示配置成功。

检测CUDA安装成功与否:

在CUDA安装文件夹中有deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe两个程序。启动CMD，到安装目录下，运行这两个程序，显示 Rsult=PASS 则说明通过，反之，Rsult=Fail 则需要重新安装。

如果以上都没问题，则说明CUDA安装成功。

4、安装cuDNN7.0，直接官网下载，将解压的文件复制，并覆盖到CUDA的安装目录下即可。

5、安装TensorFlow

直接运行

pip install tensorflow-gpu

测试cuDNN7.0

打开CMD，执行命令

Python

执行命令

import tensorflow

没有报错未安装cudnn，即代表成功.

测试tensorflow

在命令行中输入如下代码

import tensorflow as tf

hello = tf.constant(“Hello!TensorFlow”)
sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

如果输出如下的话，就是成功安装了tensorflow了：

Hello!TensorFlow

4、eGPU显卡矿机回本攻略

挖矿作为近期硬件圈比较火热的话题，测评中自然不可回避，作为显卡的一大用途，目前挖矿对于带宽的要求并不是很高，由此推测，使用eGPU挖矿效率也能到达100%，下面作为实测，在windows平台下开启Zcash挖矿模式实测一下 。

关于Zcash的种种：

Zcash是一种去中心化、开源的加密互联网货币。与比特币相比，其更注重于隐私，以及对交易透明的可控性。具体体现为：公有区块链加密了交易记录中的发送人、接收人、交易量；用户可裁量选择是否向其他人提供查看密钥，仅拥有此密钥的人才能看到交易的内容。

Win 10平台下，采用了EWBF挖矿程序，结果如下

▲eGPU下1080 Ti挖矿结果，算力基本和台式机平台持平

▲eGPU下960挖矿结果，算力基本和台式机平台持平

采用eGPU挖矿算力和台式机基本持平，这也和理论预期基本相同。

5、总结及购买建议

雷电3的加入可以说让eGPU的易用性和功能性上都上了一个大的台阶，而且随着Intel对于雷电3标准的推动，在未来的笔记本市场中，我们可以看到越来越多的厂商推出带有雷电3接口的产品，eGPU的未来会是美好的，但是回归现实，现在这样的一款eGPU盒子是否值得购买呢？

我想分以下几种目标对象：

1、轻度及中度游戏用户，对于此类人群，推荐。这样的一个显卡盒子能够让轻薄的笔记本如虎添翼，而外出时也能便携，相比购买笔记本时投入到显卡项的费用，2000元左右的售价，并不算太贵，而且可以在换代时重复利用。

2、重度游戏用户啊，对于此类人群，不推荐。受限于带宽，显卡的极限性能并不能得到很好的发挥，笔记本+eGPU的配置还是很难和台式机比拼。

3、GPU计算技术轻度使用者，例如CUDA开发学员，如果原有笔记本没有NVIDIA显卡加持，例如MacBook Pro用户，这样的一款显卡盒子无疑是低成本开发学习之选。对于此类用户，Akitio其实还有一款更为轻量化的产品，Akitio Node Lite，而且还有双雷电3，加上DP显示接口，还能解决多屏输出和数据吞吐问题，有这样一款产品加持，还是能够比肩目前主流MAX-Q产品的。

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4、GPU计算技术重度使用者，根据所需带宽而定，如果不需要大带宽的话，这样的一款产品还是合适的。

参考资料大部分来自eGPU.io，特别是特定机型兼容性及带宽配置问题大都可以在上面找到实例，建议对于eGPU感兴趣的用户关注。