ASUS ZenBook A16 搭載 Qualcomm Snapdragon X2 Elite Extreme 效能實測：Arm 架構輕薄筆電化身 Windows 效能怪獸

Qualcomm Snapdragon X2 Elite Extreme 是採用Arm架構並支援Windows on Arm平台的SoC，不但能夠原生執行Arm64架構的程式，也能在Prism模擬器的協助下無縫執行傳統Windows應用程式與遊戲，讓我們一起來看看它的效能表現如何。

能量滿點文書機

Qualcomm於Snapdragon Summit 2025發表Snapdragon X2 Elite Extreme與Snapdragon X2 Elite SoC，並於後續Snapdragon Compute Architecture Deep Dive 2025活動中公布詳細規格與架構，其最大的特色是針對Windows on Arm平台設計，能夠執行Windows 11作業系統，除了可以執行針對Arm64架構編譯並經效能最佳化的程式，Microsoft也在Windows 11 24H2中加入全新Prism模擬器，使用者不需額外轉換或設定手續，就能直接執行傳統x86與x64架構的程式。

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筆者這次測試的機型為 處理器為Snapdragon X2 Elite Extreme 系列SoC中的旗艦款型號X2E-96-100，其處理器部分採用第3代Oryon架構的12組Prime（大核）與6組Performance（大核）核心配置，最高Turbo時脈可達5.0 GHz，並搭配Adreno X2架構X2-90內建顯示晶片，以及Hexagon架構NPU（神經處理器）。

比較特別的是，它與Intel的Lunar Lake處理器一樣將記憶體與SoC封裝在單一晶片，具有能夠節省空間、傳輸功耗，並提高傳輸效能的優點，但不同的是Snapdragon X2平台還能額外擴充LPDDR5記憶體，以滿足更進階的使用需求。更多硬體架構的詳細介紹請參考上方延伸閱讀文章。

Snapdragon X2 Elite Extreme 最大的特色就是能夠支援Windows on Arm平台，讓它能夠應用於搭載Windows作業系統的筆記型電腦，並直接執行各種Windows平台的應用程式與遊戲。

不像一般Arm架構處理器應用於搭載Linux作業系統筆記型電腦時，僅支援Arm64（即AArch64）架構程式，Snapdragon X2 Elite Extreme 最大的特色就是除了支援原生Arm64架構程式之外，也能透過內建於Windows的Prism模擬器能以JIT（Just-In-Time）的方式將傳統Windows程式即時轉譯為Arm64指令，並且將程式碼區塊儲存於快取暫存區，以減少反覆轉譯指令的虛耗。

針對x64的64 bit應用程式，系統會直接將二進制檔編譯為Arm64X PE格式，並可以從相同的位置載入x64和Arm64程序（Processe），而不需系統重新導向（Redirection），達到讓x64應用程式不須額外特殊程式碼的前提，就可以存取檔案系統、登錄檔等完整作業系統資源。

若是x86的32 bit應用程式，Windows則會調用WOW64相容層執行程式，與傳統x64版本Windows作業系統一樣，在Arm處理器執行x86應用程式會受到檔案系統和登錄檔重新導向的保護。

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▲ Snapdragon X2 Elite Extreme SoC整合處理器（CPU）、繪圖處理器（GPU）、神經處理器（NPU）、等運算單元，並將與記憶體封裝於同一晶片，筆記型電腦廠商還可以額外擴充LPDDR5記憶體。

▲ Snapdragon X2 Elite Extreme 採用tsmc 3nm節點製程，處理器部分最多可以配置2組6核心的Prime叢集（效能較高），以及1組6核心的Performance叢集（較省電），並整合Adreno GPU以及Hexagon NPU。

▲ 以這次測試的Snapdragon X2 Elite Extreme X2E-96-100為例，它具有2組Prime叢集搭配1組叢集Performance叢集，每個叢集都由6個處理器核心構成，整組SoC為18核18緒配置。

▲ Snapdragon X2 Elite Extreme 採用Adreno X2架構GPU，與前代相比效能成長130%，電力效率也改善125%。

▲ Snapdragon X2 Elite Extreme 內建的Hexagon架構NPU具有高達80 TOPS的AI運算效能，較前代產品提高78%，也是目前市面上AI效能最高的行動版處理器。

▲ Snapdragon X2 Elite Extreme 平台將透過驅動程式更新完善系統效能、功能與相容性，並可支援90%以上的熱門遊戲。

（下頁還有測試平台條件與AI效能、電池續航力分析）