Mengoptimalkan Parallels Desktop for Mac untuk kinerja terbaik OS tamu mungkin sebagian besar adalah masalah penyesuaian kinerja OS tamu itu sendiri, seperti mematikan efek visual di berbagai OS Windows. Tetapi sebelum Anda mulai menyesuaikan Windows Anda atau OS tamu lainnya, Anda harus terlebih dahulu memberikan opsi konfigurasi OS guest Parallels ke tune-up. Hanya dengan begitu Anda bisa mendapatkan hasil terbaik dari OS tamu.
Dalam panduan ini, kita akan mengukur seberapa baik Windows 7 berfungsi sebagai OS tamu menggunakan Parallels Desktop 6 untuk Mac. Kami memilih Windows 7 karena beberapa alasan. Ini OS Windows terbaru yang tersedia; ini tersedia dalam versi 32-bit dan 64-bit, yang membuatnya dapat digunakan pada hampir semua Intel Mac; dan, mungkin yang paling penting, kami hanya menginstal Windows 7 (64-bit) pada Parallels untuk melakukan perbandingan perbandingan antara Parallels, VMWare's Fusion, dan Oracle's Virtual Box . Dengan Windows 7 terinstal, bersama dengan dua alat benchmark cross-platform favorit kami (Geekbench dan CINEBENCH), kami siap untuk mengetahui pengaturan mana yang paling berpengaruh pada kinerja OS tamu.
Paralel Tuning Kinerja
Kami akan menguji opsi konfigurasi OS tamu Parallels berikut dengan alat patokan kami:
- Opsi Caching Kinerja (Mesin Virtual Lebih Cepat atau Mac Lebih Cepat)
- Adaptive Hypervisor Diaktifkan atau Dinonaktifkan
- Tune Windows untuk Kecepatan Diaktifkan atau Dinonaktifkan
- Ukuran RAM Video
- Akselerasi 3D
- Ukuran RAM OS Tamu
- Jumlah CPU / Cores
Dari parameter di atas, kami mengharapkan ukuran RAM dan jumlah CPU untuk memainkan peran penting dalam kinerja OS tamu, dan Ukuran Ram Video dan Akselerasi 3D untuk memainkan peran yang lebih kecil. Kami tidak berpikir opsi yang tersisa akan memberikan dorongan yang signifikan terhadap kinerja, tetapi kami telah salah sebelumnya, dan itu tidak biasa untuk terkejut pada apa yang ditunjukkan oleh tes kinerja.
01 09
Optimalkan Parallels Desktop - Parallels Guest OS Optimization
02 09
Optimalkan Parallels Desktop - Cara Kami Menguji
Kami akan menggunakan Geekbench 2.1.10 dan CINEBENCH R11.5 untuk mengukur kinerja Windows 7 saat kami mengubah opsi konfigurasi OS tamu.
Tes Benchmark
Geekbench menguji integer prosesor dan kinerja floating-point, menguji memori menggunakan uji kinerja baca / tulis sederhana, dan melakukan uji aliran yang mengukur bandwidth memori berkelanjutan. Hasil dari set tes digabungkan untuk menghasilkan skor Geekbench tunggal. Kami juga akan memecah empat set tes dasar (Kinerja Integer, Kinerja Titik Mengambang, Kinerja Memori, dan Kinerja Streaming), sehingga kami dapat melihat kekuatan dan kelemahan dari setiap lingkungan virtual.
CINEBENCH melakukan tes dunia nyata dari CPU komputer, dan kemampuan kartu grafisnya untuk merender gambar. Tes pertama menggunakan CPU untuk membuat gambar fotorealistik, menggunakan perhitungan intensif CPU untuk merender pantulan, ambient occultation, pencahayaan area dan bayangan, dan banyak lagi. Kami melakukan tes menggunakan CPU atau inti tunggal, dan kemudian mengulang pengujian menggunakan beberapa CPU atau inti. Hasilnya menghasilkan nilai kinerja referensi untuk komputer menggunakan prosesor tunggal, nilai untuk semua CPU dan inti, dan indikasi seberapa baik beberapa core atau CPU digunakan.
Tes CINEBENCH kedua mengevaluasi kinerja kartu grafis komputer menggunakan OpenGL untuk membuat adegan 3D saat kamera bergerak di dalam adegan. Tes ini menentukan seberapa cepat kinerja kartu grafis saat melakukan rendering adegan secara akurat.
Metodologi Pengujian
Dengan tujuh parameter konfigurasi OS Guest yang berbeda untuk diuji, dan dengan beberapa parameter yang memiliki beberapa opsi, kita dapat berakhir dengan melakukan tes benchmark hingga tahun depan. Untuk mengurangi jumlah tes yang harus dilakukan, dan masih menghasilkan hasil yang berarti, kita akan mulai dengan menguji jumlah RAM dan jumlah CPU / Cores, karena kami pikir variabel-variabel ini akan memiliki dampak terbesar. Kami kemudian akan menggunakan konfigurasi RAM / CPU terburuk dan konfigurasi RAM / CPU terbaik ketika kami menguji opsi kinerja yang tersisa.
Kami akan melakukan semua pengujian setelah startup baru dari sistem host dan lingkungan virtual. Baik host dan lingkungan virtual akan memiliki semua aplikasi anti-malware dan antivirus yang dinonaktifkan. Semua lingkungan virtual akan dijalankan dalam jendela OS X standar. Dalam kasus lingkungan virtual, tidak ada aplikasi pengguna yang akan berjalan selain tolok ukur. Pada sistem host, dengan pengecualian lingkungan virtual, tidak ada aplikasi pengguna yang akan berjalan selain editor teks untuk mencatat sebelum dan sesudah pengujian, tetapi tidak pernah selama proses pengujian yang sebenarnya.
03 09
Optimalkan Parallels Desktop - 512 MB RAM vs. Banyak CPU / Cores
Kami akan memulai tolok ukur ini dengan menetapkan 512 MB RAM ke Windows 7 OS tamu. Ini adalah jumlah minimum RAM yang direkomendasikan oleh Parallels untuk menjalankan Windows 7 (64-bit). Kami pikir itu ide yang baik untuk memulai pengujian kinerja ingatan kami di bawah tingkat optimal, untuk menentukan bagaimana kinerja tidak atau tidak meningkat karena memori meningkat.
Setelah menetapkan jatah 512 MB RAM, kami menjalankan setiap tolok ukur kami menggunakan 1 CPU / Core. Setelah tolok ukur selesai, kami mengulangi tes menggunakan 2 dan kemudian 4 CPU / Cores.
Hasil Memori 512 MB
Apa yang kami temukan adalah apa yang kami harapkan. Windows 7 mampu bekerja dengan baik, meskipun ingatannya di bawah level yang direkomendasikan. Dalam pengujian Geekbench Secara keseluruhan, Integer, dan Floating Point, kami melihat kinerja meningkat dengan baik saat kami melempar CPU / Cores tambahan pada pengujian. Kami melihat skor terbaik ketika kami membuat 4 CPU / Core tersedia untuk Windows 7. Bagian memori Geekbench menunjukkan sedikit perubahan ketika CPU / Core ditambahkan, yang kami harapkan. Namun, uji Geekbench Stream, yang mengukur bandwidth memori, menunjukkan penurunan nyata saat kami menambahkan CPU / Cores ke dalam campuran. Kami melihat hasil Streaming terbaik hanya dengan satu CPU / inti.
Asumsi kami adalah bahwa tambahan biaya tambahan dari lingkungan virtual untuk menggunakan CPU / Cores tambahan adalah apa yang memakan kinerja bandwidth aliran. Meski begitu, peningkatan dalam tes Integer dan Floating Point dengan beberapa CPU / Cores mungkin bernilai baik sedikit penurunan dalam kinerja Stream untuk sebagian besar pengguna.
Hasil CINEBENCH kami juga menunjukkan apa yang kami harapkan. Rendering, yang menggunakan CPU untuk menggambar gambar yang kompleks, ditingkatkan karena lebih banyak CPU / Core ditambahkan ke dalam campuran. Tes OpenGL menggunakan kartu grafis, jadi tidak ada perubahan nyata saat kami menambahkan CPU / Cores.
04 09
Optimalkan Parallels Desktop - 1 GB RAM vs Banyak CPU / Cores
Kami akan memulai tolok ukur ini dengan menetapkan 1 GB RAM ke OS Windows 7 tamu. Ini adalah alokasi memori yang direkomendasikan untuk Windows 7 (64-bit), setidaknya menurut Parallels. Kami pikir itu adalah ide yang baik untuk menguji dengan tingkat memori ini, karena itu mungkin menjadi pilihan bagi banyak pengguna.
Setelah menetapkan 1 GB peruntukan RAM, kami menjalankan setiap tolok ukur kami menggunakan 1 CPU / Core. Setelah tolok ukur selesai, kami mengulangi tes menggunakan 2 dan kemudian 4 CPU / Cores.
Hasil Memori 1 GB
Apa yang kami temukan adalah apa yang kami harapkan; Windows 7 mampu bekerja dengan baik, meskipun ingatannya di bawah tingkat rekomendasi. Dalam pengujian Geekbench Secara keseluruhan, Integer, dan Floating Point, kami melihat kinerja meningkat dengan baik saat kami melempar CPU / Cores tambahan pada pengujian. Kami melihat skor terbaik ketika kami membuat 4 CPU / Core tersedia untuk Windows 7. Bagian memori Geekbench menunjukkan sedikit perubahan ketika kami menambahkan CPU / Core, yang kami harapkan. Namun, uji Geekbench Stream, yang mengukur bandwidth memori, menunjukkan penurunan nyata saat kami menambahkan CPU / Cores ke dalam campuran. Kami melihat hasil Streaming terbaik hanya dengan satu CPU / inti.
Asumsi kami adalah bahwa tambahan biaya tambahan dari lingkungan virtual untuk menggunakan CPU / Cores tambahan adalah apa yang memakan kinerja bandwidth aliran. Meski begitu, peningkatan dalam tes Integer dan Floating Point dengan beberapa CPU / Cores mungkin bernilai baik sedikit penurunan dalam kinerja Stream untuk sebagian besar pengguna.
Hasil CINEBENCH kami juga menunjukkan apa yang kami harapkan. Rendering, yang menggunakan CPU untuk menggambar gambar yang kompleks, ditingkatkan karena lebih banyak CPU / Core ditambahkan ke dalam campuran. Tes OpenGL menggunakan kartu grafis, jadi tidak ada perubahan nyata saat kami menambahkan CPU / Cores.
Satu hal yang kami perhatikan segera adalah bahwa meskipun angka kinerja keseluruhan dalam setiap tes lebih baik daripada konfigurasi 512 MB, perubahannya sangat kecil, hampir tidak seperti yang kami harapkan. Tentu saja, tes benchmark itu sendiri tidak terlalu terikat dengan memori untuk memulai. Kami berharap bahwa aplikasi dunia nyata yang menggunakan memori secara besar-besaran akan melihat dorongan dari RAM yang ditambahkan.
05 09
Optimalkan Parallels Desktop - RAM 2 GB vs. Banyak CPU / Cores
Kami akan mulai patokan ini dengan menetapkan 2 GB RAM ke Windows 7 OS tamu. Ini mungkin menjadi ujung atas alokasi RAM untuk sebagian besar individu yang menjalankan Windows 7 (64-bit) di bawah Parallels. Kami mengantisipasi kinerja yang sedikit lebih baik daripada tes 512 MB dan 1 GB yang kami jalankan sebelumnya.
Setelah menetapkan jatah 2 GB RAM, kami menjalankan setiap tolok ukur kami menggunakan 1 CPU / Core. Setelah tolok ukur selesai, kami mengulangi tes menggunakan 2 dan kemudian 4 CPU / Cores.
Hasil Memori 2 GB
Apa yang kami temukan tidak sesuai dengan yang kami harapkan. Windows 7 berkinerja baik, tetapi kami tidak berharap untuk melihat peningkatan kinerja yang kecil berdasarkan hanya jumlah RAM. Dalam pengujian Geekbench Secara keseluruhan, Integer, dan Mengambang Poin kami melihat kinerja meningkat dengan baik saat kami melempar CPU / Cores tambahan pada pengujian. Kami melihat skor terbaik ketika kami membuat 4 CPU / Core tersedia untuk Windows 7. Bagian memori Geekbench menunjukkan sedikit perubahan ketika kami menambahkan CPU / Core, yang kami harapkan. Namun, uji Geekbench Stream, yang mengukur bandwidth memori, menunjukkan penurunan nyata saat kami menambahkan CPU / Cores ke dalam campuran. Kami melihat hasil Streaming terbaik hanya dengan satu CPU / inti.
Asumsi kami adalah bahwa tambahan biaya tambahan dari lingkungan virtual untuk menggunakan CPU / Cores tambahan adalah apa yang memakan kinerja bandwidth aliran. Meski begitu, peningkatan dalam tes Integer dan Floating Point dengan beberapa CPU / Cores mungkin bernilai baik sedikit penurunan dalam kinerja Stream untuk sebagian besar pengguna.
Hasil CINEBENCH kami juga menunjukkan apa yang kami harapkan. Rendering, yang menggunakan CPU untuk menggambar gambar yang kompleks, ditingkatkan karena lebih banyak CPU / Core ditambahkan ke dalam campuran. Tes OpenGL menggunakan kartu grafis, jadi tidak ada perubahan nyata saat kami menambahkan CPU / Cores.
Satu hal yang kami perhatikan segera adalah bahwa meskipun angka kinerja keseluruhan dalam setiap tes lebih baik daripada konfigurasi 512 MB, perubahannya sangat kecil, hampir tidak seperti yang kami harapkan. Tentu saja, tes benchmark itu sendiri tidak terlalu terikat dengan memori untuk memulai. Kami berharap bahwa aplikasi dunia nyata yang menggunakan memori secara besar-besaran akan melihat dorongan dari RAM yang ditambahkan.
06 09
Parallels Memory dan CPU Allocation - Apa yang Kami Ditemukan
Setelah menguji Parallels dengan alokasi memori sebesar 512 RAM, 1 GB RAM, dan 2 GB RAM, bersama dengan pengujian dengan beberapa konfigurasi CPU / Core, kami mencapai beberapa kesimpulan yang pasti.
Alokasi RAM
Untuk keperluan pengujian benchmark, jumlah RAM memiliki pengaruh yang kecil terhadap kinerja keseluruhan. Ya, mengalokasikan lebih banyak RAM umumnya meningkatkan skor patokan, tetapi tidak pada tingkat yang cukup besar untuk menjamin mencabut OS host (OS X) dari RAM yang dapat dimanfaatkan dengan lebih baik.
Namun ingat, meskipun kami tidak melihat peningkatan besar, kami hanya menguji OS tamu menggunakan alat patokan. Aplikasi Windows sebenarnya yang Anda gunakan mungkin memang dapat bekerja lebih baik dengan lebih banyak RAM tersedia bagi mereka. Namun, jelas juga bahwa jika Anda menggunakan OS tamu untuk menjalankan Outlook, Internet Explorer, atau aplikasi umum lainnya, Anda mungkin tidak akan melihat peningkatan dengan membuang lebih banyak RAM kepada mereka.
CPU / Cores
Peningkatan performa terbesar datang dari penambahan CPU / Core yang tersedia untuk OS Parallels guest. Menggandakan jumlah CPU / Core tidak menghasilkan kinerja dua kali lipat. Peningkatan performa terbaik datang dalam tes Integer, dengan peningkatan 50% hingga 60% ketika kami menggandakan jumlah CPU / Cores yang tersedia. Kami melihat peningkatan 47% hingga 58% dalam uji Floating Point ketika kami menggandakan CPU / Cores.
Namun, karena skor Keseluruhan termasuk kinerja memori, yang melihat sedikit perubahan, atau dalam kasus tes Stream, penurunan karena CPU / Core meningkat, peningkatan persentase keseluruhan hanya berkisar antara 26% hingga 40%.
Hasil
Kami mencari dua konfigurasi RAM / CPU untuk digunakan selama sisa pengujian kami, performa terburuk dan performa terbaik. Ingat bahwa ketika kita mengatakan 'terburuk', kita hanya mengacu pada kinerja dalam tes benchmark Geekbench. Kinerja terburuk dalam pengujian ini sebenarnya adalah kinerja dunia nyata yang layak, dapat digunakan untuk sebagian besar aplikasi Windows dasar, seperti email dan penelusuran web.
- Terburuk: 512 MB RAM dan 1 CPU
- Terbaik: 1 GB RAM dan 4 CPU
07 09
Performa Video Parallels - Ukuran RAM Video
Dalam pengujian kinerja video Parallels ini, kita akan menggunakan dua konfigurasi dasar. Yang pertama adalah 512 MB RAM dan satu CPU yang dialokasikan untuk Windows 7 OS tamu. Konfigurasi kedua adalah 1 GB RAM dan 4 CPU yang dialokasikan untuk Windows 7 OS tamu. Untuk setiap konfigurasi, kami akan mengubah jumlah memori video yang ditetapkan ke OS tamu, untuk melihat bagaimana pengaruhnya terhadap kinerja.
Kami akan menggunakan CINEBENCH R11.5 untuk kinerja grafis benchmark. CINEBENCH R11.5 menjalankan dua tes. Yang pertama adalah OpenGL, yang mengukur kemampuan sistem grafis untuk secara akurat membuat video animasi. Tes ini mengharuskan setiap frame dirender secara akurat, dan mengukur keseluruhan frekuensi gambar yang dicapai. Tes OpenGL juga mensyaratkan bahwa sistem grafis mendukung akselerasi 3D berbasis perangkat keras. Jadi, kami akan selalu melakukan tes dengan akselerasi perangkat keras diaktifkan dalam Parallels.
Tes kedua melibatkan rendering gambar statis. Tes ini menggunakan CPU untuk membuat gambar fotorealistik, menggunakan perhitungan intensif CPU untuk merender pantulan, ambient occultation, pencahayaan area dan bayangan, dan banyak lagi.
Ekspektasi
Kami berharap untuk melihat beberapa perbedaan dalam uji OpenGL saat kami mengubah ukuran RAM video, asalkan ada cukup RAM untuk memungkinkan akselerasi perangkat keras untuk beroperasi. Demikian juga, kami berharap tes render akan dipengaruhi sebagian besar oleh jumlah CPU yang tersedia untuk membuat gambar fotorealistik, dengan sedikit efek dari jumlah RAM video.
Dengan asumsi-asumsi tersebut, mari kita lihat bagaimana benchmark Parallels 6 Desktop for Mac.
Paralel Hasil Kinerja Video
Kami melihat sedikit efek pada tes OpenGL dari mengubah jumlah CPU / Core yang tersedia untuk OS tamu. Namun, kami melihat sedikit kejatuhan (3,2%) dalam kinerja ketika kami menurunkan jumlah RAM video dari 256 MB menjadi 128 MB.
Tes rendering menanggapi sesuai dengan jumlah CPU / Core yang tersedia; semakin meriah. Tetapi kami juga melihat sedikit penurunan kinerja (1,7%) ketika kami menurunkan RAM video dari 256 MB menjadi 128 MB. Kami tidak benar-benar mengharapkan ukuran RAM video untuk memiliki efeknya. Meskipun perubahannya kecil, itu dapat diulang dan dapat diukur.
Kesimpangsiuran Kinerja Video Parallels
Meskipun perubahan kinerja yang sebenarnya antara ukuran RAM video sedikit berbeda, mereka tetap dapat diukur. Dan karena tampaknya tidak ada alasan yang luar biasa untuk mengatur memori video di bawah ukuran maksimum 256 MB saat ini yang didukung, tampaknya aman untuk mengatakan bahwa pengaturan 256 MB video default dengan akselerasi perangkat keras 3D yang diaktifkan memang merupakan pengaturan terbaik untuk digunakan untuk setiap OS tamu.
08 09
Optimalkan Parallels Desktop - Konfigurasi Terbaik untuk Kinerja OS Tamu
Dengan tolok ukur, kita dapat beralih ke tuning Parallels 6 Desktop for Mac untuk kinerja terbaik untuk OS tamu.
Alokasi memori
Apa yang kami temukan adalah alokasi memori yang kurang berpengaruh pada kinerja OS tamu maka kami pikir pertama. Apa ini menunjukkan bahwa sistem caching built-in Parallels, yang dirancang untuk membantu dalam kinerja dasar OS tamu, bekerja sangat baik, setidaknya untuk OS tamu yang Parallels ketahui. Jika Anda memilih jenis OS tamu yang tidak dikenal, maka cache Parallels mungkin tidak berfungsi juga.
Oleh karena itu, ketika mengatur alokasi memori untuk OS tamu, kunci untuk menentukan ukuran yang akan digunakan adalah aplikasi yang akan Anda jalankan di OS tamu. Anda tidak akan melihat banyak peningkatan dalam aplikasi non-memori-intensif dasar, seperti email, browsing, dan pengolah kata, dengan mengais memori pada mereka.
Di mana Anda akan melihat manfaat dari upping alokasi memori adalah dengan aplikasi yang menggunakan banyak RAM, seperti grafik, permainan, spreadsheet kompleks, dan mengedit multimedia.
Alokasi memori yang kami rekomendasikan kemudian adalah 1 GB untuk sebagian besar OS tamu dan aplikasi dasar yang akan mereka jalankan. Tingkatkan jumlah itu untuk game dan grafik, atau jika Anda melihat kinerja di bawah standar.
CPU / Cores Allocation
Sejauh ini, pengaturan ini memiliki pengaruh paling besar pada kinerja OS tamu. Namun, seperti halnya alokasi memori, jika aplikasi yang Anda gunakan tidak membutuhkan banyak kinerja, Anda membuang-buang CPU / Core yang dapat digunakan oleh Mac Anda jika Anda meningkatkan penugasan CPU / Core secara tidak perlu. Untuk aplikasi dasar seperti email dan penelusuran web, 1 CPU baik-baik saja. Anda akan melihat peningkatan dalam game, grafik, dan multimedia dengan beberapa core. Untuk jenis aplikasi ini, Anda harus menetapkan setidaknya 2 CPU / Core, dan banyak lagi, jika memungkinkan.
Pengaturan RAM Video
Ini sebenarnya cukup sederhana. Untuk OS guest berbasis Windows, gunakan RAM video maksimum (256 MB), aktifkan 3D Acceleration, dan aktifkan Sinkronisasi Vertikal.
Pengaturan Optimasi
Setel pengaturan Kinerja ke 'Mesin virtual lebih cepat'. Ini akan mengalokasikan memori fisik dari Mac Anda untuk dikhususkan untuk OS tamu. Ini dapat meningkatkan kinerja OS tamu, tetapi juga dapat mengurangi kinerja Mac Anda jika memori Anda terbatas.
Mengaktifkan fitur Enable Adaptive Hypervisor pada memungkinkan CPU / Core pada Mac Anda untuk ditetapkan ke aplikasi mana saja yang saat ini dalam fokus. Ini berarti bahwa selama OS tamu adalah aplikasi utama, itu akan memiliki prioritas lebih tinggi di atas aplikasi Mac yang Anda jalankan pada saat yang bersamaan.
Opsi Tune Windows for Speed akan secara otomatis menonaktifkan beberapa fitur Windows yang cenderung memperlambat kinerja. Ini sebagian besar elemen GUI visual, seperti memudarnya jendela dan efek lainnya.
Setel Daya ke 'Kinerja lebih baik.' Ini akan memungkinkan OS tamu untuk berjalan dengan kecepatan penuh, terlepas dari bagaimana itu akan mempengaruhi baterai di Mac portabel.
09 09
Optimalkan Parallels Desktop - Konfigurasi Terbaik untuk Kinerja Mac
Pilihan konfigurasi OS tamu Tuning Parallels untuk kinerja Mac terbaik mengasumsikan bahwa Anda memiliki aplikasi OS guest yang ingin Anda biarkan berjalan setiap saat, dan Anda ingin mereka memiliki dampak minimal pada penggunaan Mac Anda. Contoh akan menjalankan Outlook di OS tamu, sehingga Anda dapat sering memeriksa email perusahaan Anda. Anda ingin agar aplikasi Mac Anda terus berjalan, tanpa adanya kinerja besar dari menjalankan mesin virtual.
Alokasi memori
Atur OS tamu ke memori minimum yang diperlukan untuk OS plus aplikasi yang ingin Anda jalankan. Untuk aplikasi dasar Windows, seperti email dan browser, 512 MB sudah cukup. Ini akan meninggalkan lebih banyak RAM untuk aplikasi Mac Anda.
Alokasi CPU / Cores
Karena kinerja OS tamu bukan tujuan di sini, pengaturan OS tamu untuk memiliki akses ke satu CPU / Core harus memadai untuk memastikan bahwa OS tamu dapat beroperasi dengan baik, dan bahwa Mac Anda tidak terlalu terbebani.
Alokasi RAM Video
RAM Video dan pengaturan terkaitnya benar-benar berdampak kecil pada kinerja Mac Anda. Kami sarankan untuk meninggalkannya di pengaturan default untuk OS tamu.
Pengaturan Optimasi
Atur pengaturan Kinerja ke 'Faster Mac OS.' Ini akan memberikan preferensi untuk mengalokasikan memori fisik ke Mac Anda daripada mendedikasikannya ke OS tamu, dan meningkatkan kinerja Mac Anda. Kekurangannya adalah bahwa OS tamu bisa kekurangan memori yang tersedia, dan melakukan secara perlahan sampai Mac Anda membuat memori tersedia untuk itu.
Aktifkan fitur Aktifkan Hypervisor Adaptif untuk memungkinkan CPU / Core pada Mac Anda untuk ditugaskan ke aplikasi mana yang saat ini dalam fokus. Ini berarti bahwa selama OS tamu berada di latar belakang, itu akan memiliki prioritas lebih rendah daripada aplikasi Mac yang Anda jalankan pada saat yang bersamaan. Saat Anda mengalihkan fokus ke OS tamu, Anda akan melihat peningkatan kinerja saat Anda sedang bekerja dengannya.
Fitur Tune Windows for Speed akan secara otomatis menonaktifkan beberapa fitur Windows yang cenderung memperlambat kinerja. Ini sebagian besar elemen GUI visual, seperti memudarnya jendela dan efek lainnya. Secara keseluruhan, pengaturan Tune Windows for Speed tidak akan banyak berpengaruh pada kinerja Mac Anda, tetapi seharusnya memberi OS guest dorongan yang bagus ketika Anda secara aktif bekerja dengannya.
Atur Daya ke 'Masa Pakai Baterai yang Lebih Panjang' untuk mengurangi kinerja OS tamu dan memperpanjang baterai dalam Mac portabel. Jika Anda tidak menggunakan Mac portabel, pengaturan ini tidak akan membuat banyak perbedaan.