Тематика устаревающих компьютерных платформ часто привлекает внимание на форумах и блогах, посвященных оверклокингу. В то время как обсуждения новых компьютерных комплектующих и дорогого оборудования порой кажутся менее живыми, посты об устаревших системах мгновенно оживают комментариями.
Ниже представлен мой опыт эксплуатации в стоке и с небольшим разгоном различных процессоров серии Ryzen 1000-2000, которые позволяли обеспечить стабильную работу до появления новых моделей Ryzen 3000-5000. С появлением 5000 серии, AM4 будет хватать для всех десктопных приложений вплоть до снижения цен на процессоры и материнские платы AM5.
В качестве примера измерения производительности процессоров на платформе AM4 с чипсетом B450, представляю скриншоты из AIDA64 для следующих процессоров, которые побывали в моих ПК. Тесты проводились в период с 2019 по 2024 годы.
| Ryzen 3 1200 в стоке |
В разгоне (B450) |
| Ryzen 7 1700 в стоке |
В разгоне (B450) |
| Ryzen 5 2400G в стоке |
В разгоне (B450) |
| Ryzen 5 2600 в стоке |
В разгоне (B450) |
| Ryzen 9 3900XT в стоке |
В разгоне (B450) |
| Ryzen 5 5600 в стоке |
В разгоне (B450) |
| Ryzen 7 5700X в стоке |
В разгоне (B450) |
На данный момент, владея 8-ядерным 16 поточным процессором с частотой 4.6-4.7 Ghz, смысла перехода на AM5 не наблюдаю. Разгон частоты Ryzen 7 5700X ощутимых результатов в играх не дает. Для данного процессора имеет смысл лишь в разблокировке лимитов для ускорение работы кэша 3 уровня.
Ryzen 7 5700X был снят с материнской платы B450 и установлен в материнскую плату на базе чипсета B550, купленную с рук. Этот апгрейд был выгоден, но улучшений не подарил в сравнении с B450.
| Ryzen 7 5700X (B550) в стоке | Легкий разгон L3 Cache |
|
|
|
Многих пользователей вдохновляет возможность вернуться в старые времена, обменяться советами и рассказами о своем опыте работы с устаревшими комплектующими. Этот интерес включается не только у тех, кто может себе позволить регулярные апгрейды, но и у тех, кто вынужден экономить. Для второй группы пользователей обсуждения старых платформ открывают новые перспективы по улучшению производительности их текущих систем за счет принятия опыта разумного оверклокинга.