HDR 视频早已不是什么新鲜格式，但“在桌面 UI 框架里正确显示 HDR”至今仍然是一件麻烦事。问题通常不在解码器，也不在 GPU。FFmpeg 能解 PQ、HLG，shader 能做色域转换，显卡和显示器也能处理 10 bit 或 fp16；真正容易断掉的，是 UI framework 到窗口系统之间那一段。
一个窗口想显示 HDR，至少要同时满足三件事：render target 能保存超出 0 到 1 的值；compositor 知道这些数值采用什么 primaries 和 transfer function；应用写进去的内容与 surface 声明完全一致。只做到其中一两项，得到的往往是整体发灰、过暗、偏色，或者高光直接被截成白色。
本文记录的是一次给 AvaloniaUI 补上 WCG/HDR 输出链路的实现。重点放在 Wayland，因为这里既要和 EGL driver 协商 buffer，又要和 compositor 协商 color description。Windows 和 Web 的原理相同，只是平台接口更短，会放在最后说明。
Strix Halo这个产品距离正式发布已经过去一年左右。作为一款原本定位为工作站、轻薄游戏等场景的高端PC产品，AMD在消费级产品中的品牌形象、昂贵的定价以及需要OEM单独开案等问题导致其主线产品推进的并不算太成功，市面上的大部分存在感都阴差阳错地来自于一些偏门的“AI”相关的产品。
本站在去年上半年首发不久后已经粗略地做过一些Strix Halo平台的LLM测试，当时的结论是这样的LPDDR平台与前年的M4 Pro Mac Mini一样有不少尴尬的问题。
不过，两年以来在这期间整个LLM生态发生了天翻地覆的变化，有一个好消息和一个坏消息：
对于MoE模型，不仅是experts激活量较为稀疏的特性使其适合相对大容量、小带宽内存的设备进行推理，同样由于其对attention权重和k/v cache的密集访问也适合将attention与k/v cache放在高内存带宽的设备上（某种意义上是一种AF分离）。
本文借助GPT-OSS 120B模型的性能测试探讨Strix Halo结合小容量高带宽的独立显卡来改善上述场景的使用体验，尝试尽可能维持低门槛、低成本。除此之外，本文最后也会提供一些运行更大模型的性能参考。
让我看看是谁说Strix Halo搭配独显不合适的？
在上一篇关于Mac Mini (M4 Pro)的文章里，我从几个方面较为全面地测试了M4 Pro运行LLM的现状。虽然大容量高位宽LPDDR统一内存的组合确实可以满足一些LLM场景的需求，但Apple GPU的一些弱点导致其相比市面上相同价位的方案较为尴尬。
本文我们的探讨对象是AMD的Strix Halo平台。它的参数与M4 Pro相似，那么它是否能避免Apple GPU的那些问题呢？正文开始之前先剧透结论：比M4 Pro少尴尬一些，但依然有点尴尬。
几个月前，我曾有机会测试Intel专为超轻薄笔记本打造的Lunar Lake处理器。尽管其独特的设计让它脱颖而出，但在绝对性能方面的弱势意味着它可能并不适合大多数用户的主流PC需求。
对于主流笔记本产品线来说，Intel推出了Arrow Lake H45作为Meteor Lake的继承者。本次，我将对Arrow Lake H45中的酷睿Ultra 7型号（255H）进行测试。
声明：本文仅为个人测试，测试使用的一切设备、工具等资产与本人所在公司/职位无关，也没有接受任何赞助。