一、前言

近日，有位朋友准备装机，托我帮忙挑选一套颜值与性能兼备白色内存条。他一再强调，希望这款内存条能呈现出独特的质感，让人能一眼看出他的别致，但又不能过于浮夸，要在细节处彰显他的品味。思来想去，来自海盗船品牌的统治者泰坦成为我心目中的最佳选择，它也是目前我用过颜值蕞高的白色内存条。

先简单介绍一下“统治者泰坦”，它是海盗船内存产品线中的旗舰级型号，精选海力士原厂颗粒，性能无可挑剔；外观主打质感与美学设计，采用简约硬朗的金属磨砂外壳，灯光内敛且可玩性很高。从以往评论看，统治者泰坦的性能、颜值、散热以及稳定性的表现都是有口皆碑，非常适合追求低调奢华的高端玩家群体。

接下来，就让我们一起看看这套海盗船统治者泰坦DDR5内存条的实际表现吧。

二、外观与细节展示

海盗船统治者泰坦采用了高品质锻造的铝制散热片，表面阳极氧化处理，不仅能提供出色的散热性能，更赋予了它沉甸甸的质感和高级感。这款内存条有灰白双色可选，深灰色硬朗、白色优雅，相比同为旗舰型号的统治者铂金系列，统治者泰坦的设计语言更为精致和内敛。

内存条顶部是贯穿式RGB导光条，内置11颗可独立寻址的RGB LED灯珠，光线均匀、柔和，配合侧面从两条镂空外溢的灯光，整体层次感极强。

导光条为可拆卸替换设计，我们可以自行更换泰坦专属的鳍片式散热模块（需单独购买），回归更纯粹的高性能内存条。

灯光方面，使用iCUE软件可以对每一颗LED的颜色和效果进行精细控制，实现从简单的静态色彩、呼吸、彩虹波浪到复杂的动态效果，比如随着系统温度变化、响应游戏内事件等效果。灯光也可以与机箱风扇、水冷散热器、键盘、鼠标等其他兼容iCUE的设备进行光效同步，营造更具沉浸式的灯光氛围。

不论无光环境还是RGB氛围，不论深色还是白色装机方案，统治者泰坦都能轻松驾驭，上机效果非常棒。

统治者泰坦的铝制金属散热马甲不仅颜值高、质感强，还具有良好的导热性能，能够有效地将内存颗粒工作时产生的热量散发出去，保证内存在长时间高负载运行时也能保持稳定，避免过热降频。在满载压力测试时，统治者泰坦的最高温度只有58℃左右，散热性能可见一斑。

三、性能测试

我给朋友推荐的规格是96GB（48GBx2）容量，采用海力士M-Die颗粒，默频4800MHz，时序40-40-40-77，支持intel XMP和AMD EXPO技术，可一键超频至6000/6200MHz（统治者泰坦预设了2套超频方案）。

同时，这款内存条配备定制高性能PCB板并板载电压电压调节功能，有助于保证信号的完整性和稳定性，减少高频信号传输中的干扰和衰减，这对DDR5高速内存来说至关重要。

本次性能测试的平台是AMD锐龙7 9800X3D+华硕TUF X870PLUS WIFI，默认4800MHz频率时，内存读写速度54195 MB/s和65535 MB/s，拷贝速度48375 MB/s，延迟104.7ns。开启EXPO一键超频至6000MHz，时序30-36-36-76，性能测试相比默认频率有大幅提升：

• 读取速度为62079 MB/s，比默认频率提升约14.5%
• 写入速度为86390 MB/s，比默认频率提升约31.8%
• 拷贝速度为58998 MB/s，比默认频率提升约22%
• 延迟为86.2 ns，比默认频率降低约17.7%

虽然海力士A-Die颗粒是公认的超频颗粒，但像统治者泰坦这种单条48GB的大容量内存条，要兼顾运行稳定性，用M-Die颗粒才是最优选。并且，随着技术的成熟，M-Die颗粒已经逐渐改善了“时序高”、“超频不稳定”等问题。

在EXPO 6000MHz的基础上，手动超频最终稳定在7600MHz，性能相比EXPO频率有小幅提升，这对AMD平台的M-Die颗粒来说已经算是相当不错的成绩了。

• 读取速度为63378 MB/s，比EXPO频率提升约2.1%
• 写入速度为88459 MB/s，比EXPO频率提升约2.4%
• 拷贝速度为62386 MB/s，比EXPO频率提升约5.7%
• 延迟为73.5 ns，比EXPO频率降低约14.7%

预设一键超频的参数比较宽松，并不一定能发挥出内存的最佳性能，所以，我对统治者泰坦的EXPO 6000MHz预设小参进行了二次精调，将时序进一步压低到CL28，能0报错稳过TM5压力测试，各项性能又有了不小的提升，反超7600MHz频率。

• 读取速度为63909 MB/s，比6000MHz CL30提升约2.9%
• 写入速度为89278 MB/s，比6000MHz CL30提升约3.3%
• 拷贝速度为62977 MB/s，比6000MHz CL30提升约6.7%
• 延迟为70.3 ns，比6000MHz CL30降低约18.4%

四、AI性能测试

这套海盗船统治者泰坦的另一项核心优势是容量大，可以确保系统有足够的“呼吸空间”，提高响应速度和稳定性，也为单个高要求的应用程序内部的复杂运算和临时数据生成提供了必要的缓冲，进而减少数据交换的频率，加快处理器运算速度。当下，要说大容量内存最热门的应用场景，必然是Ai。

随着Ai模型的兴起，越来越多用户热衷于在本地部署AI模型训练（尤其是大型语言模型、图像生成），而大容量内存能够支持加载更大更复杂的模型操作。我使用UL Procyon商业套件对这台搭载海盗船统治者泰坦内存的主机进行了Ai性能测试，感兴趣的小伙伴可以参考一下。

AI图像生成测试中，Stable Diffusion 1.5 FP16模型，测试总分5006，共耗时19.975s，速度1.248s/张。

批次大小：4

迭代步数：100

生成图像数量：16

图像分辨率：512*512

Stable Diffusion 1.5 INT8模型，测试总分52020，共耗时4.806s，速度0.601s/张，平均UNET速度：86.884it/s。

批次大小：1

迭代步数：50

生成图像数量：8

图像分辨率：512*512

AI Text Generation Benchmark可以反复且一致地测试多个LLM AI模型，测试的模型包括PHI 3.5 mini、MISTRAL 7B、LLAMA3.1 8B 和 LLAMA2 13B，使用OpenVINO运行测试。

测试结果如下：

• PHI 3.5-mini：总分5218、平均TTFT 0.2s、平均OTS 214.1 tokens/s、加载时间1.05s；
• MISTRAL-7B：总分5369、平均TTFT 0.27s、平均OTS 171.16 tokens/s、加载时间1.65s；
• LLAMA3.1-8B：总分4760、平均TTFT 0.26s、平均OTS 142.28 tokens/s、加载时间2.11s；
• LLAMA2-13B：总分5264、平均TTFT 0.41s、平均OTS 84.75 tokens/s、加载时间2.4s。

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