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  • 涼了,CPU 飆的老高了!

    上個星期,羣裏出現一個神祕的案例,他的服務器 CPU 使用率飆的老高,但是無論使用 top 命令,還是 pidstate 等其他命令都查不出是哪個進程佔用的,感覺這個進程「神祕消失」了一樣。 奈何,小林功力不夠,我對自己認知也很明確,我承認案例我破不了。不過沒關係,好在我朋友多,立馬@出了軒轅,軒轅(公眾號:編程技術宇宙)是專門搞網絡安全的,果然他一進場,就在偷笑,因為我給他送素材來了。。。 來,接下來我們就把這個「病毒式」的進程給扒出來。 CPU起飛了 服務器的CPU一直處於高佔用狀態,但用top、ps等命令卻一直找不到是哪個進程在佔用,懷疑中了挖礦病毒,急的團團轉。   根據經驗,我趕緊讓他看一下當前服務器的網絡連接,看看有沒有可疑連接,果然發現了有點東西: 上Shodan查一下這IP地址: 反向查找,發現有諸多域名曾經解析到這個IP地址: 這是一個位於德國的IP地址,開放了4444,5555,7777等數個特殊的服務端口: 其中這位朋友服務器上發現的連接到的是7777端口,鍾馗之眼顯示,這是一個HTTP服務的端口,直接訪問返回的信息如下: mining pool!,服務器正在挖礦實錘了! 但神奇的是,這個進程像是隱身了一般,找不到存在的任何痕跡。 進程如何隱藏 現在説回到本文的正題:Linux操作系統上,進程要隱藏起來,有哪些招數? 要回答這個問題,先來知道ps、top等命令枚舉系統的進程列表的原理。 Linux的設計哲學是:一切皆文件! 進程也不例外, Linux系統中有一個特殊的目錄:/proc/,這個目錄下的內容,不是硬盤上的文件系統,而是操作系統內核暴露出的內核中進程、線程相關的數據接口,也就是procfs,裏面記錄了系統上正在運行的進程和線程信息,來查看一下: 這些以數字命名的目錄,就是一個進程的PID,裏面記錄了該進程的詳細信息。 而ps、top等命令的工作原理,實質上就是遍歷這個目錄。 知道了原理,想實現隱藏就有以下幾個思路: 命令替換 直接替換系統中的ps、top命令工具。可以從GitHub上下載它們的源碼,加入對應的過濾邏輯,在遍歷進程的時候,剔除挖礦進程,實現隱藏的目的。 模塊注入 編寫一個動態鏈接庫so文件,在so中,HOOK遍歷相關的函數(readdir/readdir64),遍歷的時候,過濾挖礦進程。 通過修改LD_PRELOAD環境變量或/etc/ld.so.preload文件,配置動態鏈接庫,實現將其注入到目標進程中。 內核級隱藏 模塊注入的方式是在應用層執行函數HOOK,隱藏挖礦進程,更進一步,可以通過加載驅動程序的方式在內核空間HOOK相應的系統調用來實現隱藏。不過這對攻擊者的技術要求也更高,遇到這樣的病毒清理起來挑戰也更大了。 揪出挖礦進程 通過上面的進程隱藏原理看得住來,都是想盡辦法隱藏/proc目錄下的內容,類似於“障眼法”,所以包含ps、top、ls等等在內的命令,都沒辦法看到挖礦進程的存在。 但蒙上眼不代表不存在,有一個叫unhide的工具,就能用來查看隱藏進程。 我讓這位朋友安裝這個工具來查找隱藏的進程,但奇怪的是,一執行yum install安裝,遠程連接的SSH會話就立刻斷開。 於是退而求其次,選擇通過源碼安裝,又是一直各種報錯··· 因為我沒辦法親自操作這台服務器,溝通起來比較麻煩,於是我決定研究下這個unhide工具的源碼,然後編一個python腳本發給他執行。 源碼地址://github.com/YJesus/Unhide-NG/blob/master/unhide-linux.c 在查找隱藏進程模塊,其大致使用瞭如下的方法: 挨個訪問 /proc/pid/ 目錄,其中,pid從1到到max_pid累加 如果目錄不存在,跳過 如果是unhide自己的進程,跳過 如果在ps命令中能看到,跳過 剩下的,既不是自己,也不在ps命令輸出中,則判定為隱藏進程 按照這個思路,我編寫了一個Python腳本發給這位朋友,執行後果然發現了隱藏的進程: 彆着急,不是真的有這麼多進程,這裏是把所有的線程ID列舉出來了。隨便挑選了一個看一下: 還記得前面通過netstat命令看到挖礦進程建立了一個網絡連接嗎?Linux一切皆文件,在 /proc/pid/fd 目錄下有進程打開的文件信息: 這裏發現這個進程打開了一個socket,後面的10212是inode id,再通過下面的命令看一下這個socket到底是什麼: cat /proc/net/tcp | grep 10212 輸出了四元組信息: 左邊是源IP地址:源端口,右邊是目的IP地址:目的端口 目的端口1E61就是7777!!! 找到了,就是這貨! 再次查看 cat /proc/pid/environ,定位到進程的可執行文件: 總算把這傢伙找到了: 網上一搜這傢伙,看來是慣犯了: 挖礦病毒分析 把這個挖礦木馬下載下來,反彙編引擎中查看,發現加殼了。 脱殼後,在IDA中現出了原形,不禁倒吸了一口涼氣,居然悄悄修改/root/.ssh/authorized_keys文件,添加了RSA密鑰登錄方式,留下這麼一個後門,隨時都能遠程登錄進來。 除此之外,還發現了病毒嘗試連接的大量域名: 看到這裏簡直可怕!自己的服務器被病毒按在地上摩擦啊! 清除建議 開啓SELinux 殺掉挖礦進程 刪除病毒程序(注意rm命令是否被替換) 刪除病毒驅動程序(注意rm命令是否被替換) 刪除病毒添加的登錄憑據 防火牆封禁IP、端口    免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2021-01-11 關鍵詞: CPU 服務器 使用率

  • 測試工具統計不靠譜,英特爾台式CPU市場份額依然無可匹敵

    測試工具統計不靠譜,英特爾台式CPU市場份額依然無可匹敵

    在近期一份來自PassMark的數據報告中顯示,AMD市場份額達到了50.8%,英特爾為49.2%,AMD自從2006年第一季度之後,再次實現了對英特爾的反超。而事實上這份圖表並不如我們所想象的那麼簡單。 PassMark數據侷限性太大 與國內魯大師一樣,PassMark其實是源自澳大利亞的一家專門從事軟件和硬件基準測試的軟件公司,它的測試範圍往往就有地區的侷限性。最簡單的例子,魯大師測試在國內盛行,但不意味着魯大師的產品熱度統計就能代表全球市場的情況。同理,PassMark所代表的其實是在一定時間、一定地區內部分產品參與測試的熱度。 事實上,PassMark對測試的產品統計不會加以詳細甄別。例如單個產品在重複壓力測試20次之後,PassMark會給予20次的使用計數。因此前面提到的PassMark市場份額統計實際上是根據PassMark測試的產品熱度獲得的。 即便如此,由於地區和使用習慣的限制,PassMark統計出的產品熱度同樣具備侷限性,不能代表全球市場的真實情況。同樣以魯大師為例,中國市場作為IT行業最大的市場之一,國內處理器的熱度產品以英特爾為主,得出了與PassMark完全相反的結論。 (來自魯大師數據報告) AMD實際市場份額為英特爾1/4 那麼問題來了,如果PassMark的市場分析不準確,那麼有沒有一個更準確的數據呢?這裏可以應行業市場數據公司Mercury Research提供的報告。在英特爾和AMD的財報中,雙方都會引用這家專業的第三方數據作為參考。可以看到,在Mercury Research 2020 Q3中,英特爾全球市場仍然佔據了絕對的優勢。 (來自Mercury Research 2020 Q3 CPU市場報告) 這份數據同樣也出現在了AMD的財報中,從數據中可以看出,AMD CPU的市場份額仍然在20%左右,僅為英特爾的1/4,佔有量依然很小。 (數據來自AMD) 如果引用OEM或者更專業的服務器市場數據,那麼即便是PassMark得到的結論,也仍然是英特爾佔盡優勢。 因此可以這麼理解,AMD目前市場份額僅為英特爾的四分之一,想在短期內超過對手根本不可能,在x86框架下超越英特爾,當笑話聽聽就可以了。 而PassMark統計出AMD超英特爾的情況,其實是趕上了AMD新品頻發的節點。接下來的幾個月,就輪到英特爾新一代酷睿發力的時候了,很快我們會發現,PassMark所統計的CPU市場份額,又會再次被英特爾主導。 英特爾公司市場營銷集團中國零售消費事業部總經理 唐炯 事實上,無論台式機CPU還是筆記本CPU市場,英特爾在PC領域的地位始終如一,無法撼動。英特爾公司市場營銷集團中國零售消費事業部總經理唐炯表示:“PC重要性日趨凸顯,相關業務不斷激增,競爭也越來越激烈。我們期待競爭,也重視競爭。英特爾對自己很有信心,我們相信在競爭激烈的環境中,一切都取決於自身能否驅動創新並創造更大的價值。對我們而言,最重要的是繼續保持領先地位,與合作伙伴共同推動創新!”

    時間:2021-01-07 關鍵詞: 英特爾 市場份額 CPU

  • 智商税又出新高度,市佔率不看全球數據看一款測試工具下載量

    智商税又出新高度,市佔率不看全球數據看一款測試工具下載量

    近日,有媒體報道稱,根據PassMark的數據,AMD首次在全球枱式機CPU市場份額上超過了英特爾。新聞一出,輿論譁然。PassMark是什麼公司?它發佈的數據權威嗎?有代表性嗎?經過考證發現,這樣的論斷確實存在很多漏洞,根本經不住推敲。 (圖片來自PassMark報告 AMD vs Intel Market Share) 首先,我們就來扒一扒引發媒體爭相報道的新聞源頭報告。報告是由PassMark這家專門從事軟件和硬件測試和基準的軟件公司發佈的,但在報告的末尾有清晰的標註:“ 此圖統計了在這段時間內提交給我們的基準測試,因此代表使用中的CPU而不是購買的CPU。”長期以來,人們總是誤將PassMark、Steam這樣的軟件平台發佈的軟件使用次數當作是PC的購買量。這樣以偏概全的論斷未免有些不太嚴謹,讓人難以信服。 (圖片來自PassMark報告 AMD vs Intel Market Share) 其次,市場佔有率的得出是一個非常科學而嚴謹的過程,其中涉及的因素非常多,門檻還是很高的。而根據專業數據調研公司Mercury Research在2020年11月發佈的數據,2020年第三季度,在台式機CPU這一細分市場領域,Intel仍然佔據了79.9%的市場份額,彰顯了Intel遙遙領先的地位。 (權威調研機構Mercury Research發佈的2020年第三季度PC市場數據) (英特爾公司市場營銷集團中國零售消費事業部總經理 唐炯) 雖然近年來AMD鋭龍勢頭迅猛,在市場佔有率方面有所提升,但時間總是公平的。在這個行業已經深耕十年之久的英特爾表現出了從容的氣度和無可匹敵的大格局。正如英特爾公司市場營銷集團中國零售消費事業部總經理唐炯所説:“PC重要性日趨凸顯,相關業務不斷激增,競爭也越來越激烈。我們期待競爭,也重視競爭。英特爾對自己很有信心,我們相信在競爭激烈的環境中,一切都取決於自身能否驅動創新並創造更大的價值。對我們而言,最重要的是繼續保持領先地位,與合作伙伴共同推動創新!”

    時間:2021-01-07 關鍵詞: 英特爾 台式機 CPU

  • 別給測試工具數據騙了,AMD台式CPU市場份額僅有英特爾1/4

    別給測試工具數據騙了,AMD台式CPU市場份額僅有英特爾1/4

    讓我們先來回放PassMark的數據,在1月4日的數據更新中,圖表中的AMD市場份額達到了50.8%,英特爾為49.2%,AMD自從2006年第一季度之後,再次實現了對英特爾的反超。 但事實並非如此。 這時候作為一款軟件的統計侷限就出現了,PassMark的統計數據常帶有地區侷限,例如PassMark僅能統計出部分地區,參與測試的機型,因此也僅代表部分地區短時間內對某個品牌、某款產品的關注熱度。 因此前面提到的PassMark市場份額數據可以理解成為部分地區,在最近一段時間中,測試AMD產品的數量首次超過了英特爾。而順帶一提PassMark的測試數據打分並非完全嚴謹,CPU和內存測試分數有失偏頗,一般不會作為參考的唯一選擇。 (來自魯大師數據報告) 再提另外一些有意思的數據。同樣源自於PassMark,筆記本市場份額英特爾佔據了80%以上,AMD不到20%,服務器市場更為誇張,在英特爾和AMD的對抗中,AMD僅佔1.2%,剩下98.8%由英特爾佔據。 那麼有沒有一個更為合理的數據統計呢?這裏我們可以參考專業的行業市場數據公司Mercury Research提供的市場數據。在Mercury Research 2020 Q3中,英特爾全球市場仍然佔據了絕對的優勢。 同樣,AMD的2020第三季度財報也源自於Mercury Research,20%左右的市場佔比也反向證明了英特爾擁有絕對領先的市場份額。 更重要的是,由於第四季度全球範圍內芯片、功率半導體零配件缺貨,在一個季度內AMD全面反超英特爾也完全是天方夜譚,因此Mercury Research 2020Q3的統計目前為止仍然具備充分的參考價值。 (英特爾公司市場營銷集團中國零售消費事業部總經理 唐炯) 千言萬語還是那句話,AMD想在短時間內翻身成市場老大,當笑話聽聽就可以了。

    時間:2021-01-06 關鍵詞: 英特爾 AMD CPU

  • CPU“二八定律”難破,台式機市場份額英特爾持續佔優

    CPU“二八定律”難破,台式機市場份額英特爾持續佔優

    近日,國外測試軟件PassMark發佈了關於CPU市場佔有率的統計數據,顯示AMD在全球枱式機CPU市場中佔據了50.8%的份額,超過了英特爾49.2%的份額,不少國內媒體也對此進行了報道。 以下是PassMark發佈的報告全文的頁面截圖: 大家也可以點擊此處進行查看 在看到這組數據的時候,説實話筆者還是比較震驚的。雖然近年來AMD鋭龍勢頭迅猛,在市場佔有率方面有所提升,但畢竟英特爾在此之前有着長達10年以上的絕對領先優勢,即便鋭龍快速崛起,想要徹底搶佔英特爾的市場份額,也並非一朝一夕就能完成。 根據此前專業調研機構發佈的數據來看,AMD與英特爾的市場份額為“二八開”。以Mercury Research發佈的2020年調研報告為例,在台式機CPU市場中,英特爾佔據份額為79.9%,AMD為20.1%。 一家測試軟件發佈的數據,與專業調研機構發佈的數據存在如此大出入,作為關注PC行業的人來説,筆者自然是要弄個明白。因此筆者通過PassMark官網,查看了報告原文,並且注意到了其在註釋中的一句話,如下: 可以看到,PassMark發佈的數據只代表數據採集期內的“使用中的CPU”,而並非“購買的CPU”。 這也就是説,只有用户使用AMD和英特爾的處理器,並且同時使用PassMark軟件做測試,其數據才會被採集到。因此如果以此來作為AMD和英特爾CPU市佔率調研數據的話,或許就有些偏頗了。我想這也是為什麼一家測試軟件公司發佈的數據,與專業調研機構發佈的調研數據之間存在如此大出入的根本原因。 首先,PassMark本身只是一款測試軟件。而其在眾多測試軟件之中,至少在中國大陸地區也並非主流測試軟件。國內的主流媒體基本沒有使用這款軟件測試電腦的習慣,而普通用户可能都不知道有這麼一款軟件存在。 其次,在購買CPU的用户羣體中,有多少用户使用PassMark軟件對電腦進行了測試,並將數據反饋給PassMark公司呢?這可能也要打一個問號。 此外,市場調研報告應該包含樣本數量、調研方法、統計方法等信息,而PassMark作為一家軟件公司,整個調研報告僅有四張圖和一些註釋,那麼其數據的準確性也要畫上一個問號了。 其實不少軟件都擁有自家的數據統計平台,PassMark作為一款非知名測試軟件,其發佈的數據只能代表“有多少使用過PassMark軟件的用户在使用什麼樣的處理器”,而並不能作為不同處理器市佔率的參考指標。 其實這一點不難理解,不信大家看看Steam的硬件統計報告,如下: 紅框標出了Steam平台用户的CPU使用情況,其中英特爾平台為81%,AMD平台為19%,與PassMark發佈的數據完全不同,基本與Mercury Research發佈的市佔率報告一樣,AMD與英特爾是“二八開”。 當然,Steam平台的數據也僅僅只是代表Steam平台用户的CPU使用情況,並不能把它當作市佔率的數據來寫到報告裏。因為市場佔有率相關調研涉及到的因素非常多,調研時間、調研難度也只有專業機構才能擔當大任。 而且筆者認為相對於PassMark這樣的測試軟件來説,受眾羣體更多的Steam平台的數據難道不是更為準確嗎?

    時間:2021-01-06 關鍵詞: 英特爾 台式機 CPU

  • 聯想拯救者R9000X遊戲本CPU性能測評

    聯想拯救者R9000X遊戲本CPU性能測評

    在這篇文章中,小編將對聯想拯救者R9000X 2021遊戲本進行CPU性能測評。如果你對聯想拯救者R9000X遊戲本,抑或是對它的性能具有興趣,不妨繼續往下閲讀哦。 一、聯想拯救者R9000X遊戲本基本介紹 聯想拯救者R9000X 2021遊戲本是一款定位於輕薄遊戲本的旗艦產品,最讓人興奮的是採用了AMD R7-4800H處理器,8核16線程,TDP為45W。聯想通過自己的野獸模式,使得聯想拯救者R9000X 2021遊戲本的單烤處理器能穩定在65W,性能十分強勁,保證了多任務處理、軟件應用、大型遊戲運行等方面的流暢體驗。 除此以外,聯想拯救者R9000X 2021遊戲本採用了全新的設計,幻黑色機身,配以炫彩燒色的 LOGO。而且,聯想拯救者R9000X 2021遊戲本採用了 15.6 英寸屏幕,1080p 分辨率,300nit 亮度,100% sRGB 色域。鍵盤方面。其次,聯想拯救者R9000X 2021遊戲本採用了新一代的 True Strike 原感鍵盤,全鍵無衝。根據官方參數顯示,聯想拯救者R9000X 2021遊戲本重約 1.92Kg,厚度約 15.9mm。 二、聯想拯救者R9000X遊戲本性能測評 通過上面對聯想拯救者R9000X遊戲本的簡單介紹,想必大家對聯想拯救者R9000X遊戲本已經具備一定的瞭解。在這裏,小編將對聯想拯救者R9000X遊戲本進行CPU性能測評。 1、CPU-Z CPU-Z是一款家喻户曉的CPU檢測軟件,是檢測CPU使用程度最高的一款軟件,除了使用Intel或AMD自己的檢測軟件之外,我們平時使用最多的此類軟件就數它了。 在CPU-Z中,聯想拯救者R9000X 2021遊戲本的單線程、多線程得分分別為515.1分和5487.6分。 2、國際象棋跑分 在國際象棋基準測試中,聯想拯救者R9000X 2021遊戲本的性能倍數為62.48,得分29991千步。 3、CineBench R15 CineBench是很有説服力的一套CPU和顯卡測試系統,R15版本最多能夠支持256個邏輯核心,此外新版本還加強了着色器、抗鋸齒、陰影、燈光以及反射模糊等的考察,對CPU性能的檢測更加準確。 在CineBench R15中,聯想拯救者R9000X 2021遊戲本的單線程、多線程得分分別為190cb和1935cb。 4、CineBench R20 在CineBench R20中,聯想拯救者R9000X 2021遊戲本的單線程、多線程得分分別為487cb和4534cb。 5、wPrime wPrime是一款通過算質數來測試計算機運算能力等的軟件(特別是並行能力),但與Super Pi只能支持單線程不同的是,wPrime最多可以支持八個線程,也就是説可以支持八核心處理器,並且測試多核心處理器性能時比Super Pi更準確。 Ryzen 7 4800H多線程跑完wPrime v2.1 1024M用掉了89.931秒,單線程跑32M則耗時29.272秒。 最後,小編誠心感謝大家的閲讀。你們的每一次閲讀,對小編來説都是莫大的鼓勵和鼓舞。最後的最後,祝大家有個精彩的一天。

    時間:2021-01-06 關鍵詞: 遊戲本 R9000X CPU

  • vivo X60 Pro搭載Exynos 1080,CPU性能如何?

    vivo X60 Pro搭載Exynos 1080,CPU性能如何?

    在這篇文章中,小編將對vivo X60 Pro智能手機進行CPU性能測評。如果你對vivo X60 Pro手機,抑或是對vivo X60 Pro的實際性能具有興趣,不妨繼續往下閲讀哦。 一、vivo X60 Pro智能手機基本介紹 vivo X60 Pro 智能手機延續了雙色雲階攝像頭模組設計,和 X50 Pro 相比,前者的雙色雲階還是有明顯的細節變化,首先是攝像頭全部放置到了第一階梯,並且潛望式鏡頭的旁邊,加入了顯眼且經典的蔡司小藍標,因此該階層的面積要更修長一些,第二階梯則單獨放置了補光燈,右側是模組的參數標識。 vivo X60 Pro智能手機採用了迷你化的雲台結構,把包含鏡頭和傳感器的攝像頭整體放在了一個可以活動的平台上,以此可以進行防抖。vivo X60 Pro智能手機的相機系統配置全面,包括一顆3200萬像素前置攝像頭、4800萬像素後置主攝、1300萬像素後置超廣角、1300萬像素後置人像和800萬後置潛望攝像頭。 二、vivo X60 Pro智能手機性能測評 通過上面對vivo X60 Pro智能手機的簡單介紹,想必大家對vivo X60 Pro已經具有一定的瞭解。這裏,小編將對vivo X60 Pro進行CPU性能測評。 vivo X60 Pro智能手機全球首發Exynos 1080,Exynos 1080的CPU核心為1+3+4的組合。而且其中的“1+3”為Arm Cortex-A78大核,其中最大的那顆核心頻率達到了2.8GHz,4個小核心是Cortex-A55。 Geekbench提供了快速的基準設計一套全面和準確地衡量處理器和內存性能。旨在使基準易於運行, 易於理解,Geekbench需要猜測出強大的生產和可靠的基準測試結果。在Geekbench 5測試中,Exynos 1080的CPU單核性能與多核性能相比較前代Exynos 980分別有35.9%和82%的提升。 需要我們留意的是,在Geekbench 5的評價體系中,在單核性能以及多核性能方面,Exynos 1080處理器性能和驍龍865幾乎沒有太大差別,如果在後面能夠繼續對Exynos 1080處理器進行優化,小編相信,Exynos 1080處理器在性能方面有望超過驍龍865。 vivo X60 Pro智能手機在CPU方面能有如此大的性能提升 Exynos 1080 無疑是起到了重要作用。vivo X60 Pro智能手機CPU最高頻率相比980提升了27%,加上大核心從 Cortex-A77升至A78,以及5nm製程工藝;而且Exynos 1080的A78核心有4個,比前代仰仗的2個A77核心給力太多。對於vivo X60 Pro智能手機的CPU性能的提升,小編真是驚喜又意外。 上述所有信息便是小編這次為大家推薦的有關vivo X60 Pro智能手機CPU性能測評的內容,希望大家能夠喜歡,想了解更多有關vivo X60 Pro智能手機的信息或者其它內容,請關注我們網站哦。

    時間:2021-01-05 關鍵詞: vivo X60 CPU

  • 作為工作站,戴爾Precision 7750的CPU性能如何?

    作為工作站,戴爾Precision 7750的CPU性能如何?

    在這篇文章中,小編將對戴爾Precision 7750工作站進行CPU性能測評。如果你對戴爾Precision 7750工作站或者對戴爾Precision 7750工作站的性能具有興趣,不妨繼續往下閲讀哦。 一、戴爾Precision 7750工作站基本介紹 戴爾Precision 7750工作站尺寸為400×263.6×28.9mm,重量在3.12kg左右。這樣的尺寸已經超過很多遊戲本,不過對於一款性能強大的工作站來説,這樣的尺寸相對來説是很容易接受的,能夠保證還不錯的便攜性。不過工作站所配備的電源適配器尺寸稍大一些,可以提供240W供電。 戴爾Precision 7750配備17.3英寸防眩光屏幕,4K分辨率,四邊窄設計,16:10屏幕比例,100% Adobe,500 Nits亮度,物理防藍光。我們得到了配置:英特爾至強W-10885M處理器,NVIDIA Quadro RTX 3000顯卡,32G內存,M.2 512GB PCIe NVMe Class 50 固態硬盤。 二、戴爾Precision 7750工作站性能測評 通過上面對戴爾Precision 7750工作站的簡單介紹,想必大家對戴爾Precision 7750工作站已經具有初步瞭解。在這裏,小編將對戴爾Precision 7750工作站的CPU性能加以測評。 1、 CPU-Z 在CPU-Z中,戴爾Precision 7750工作站處理器的單核得分為566,而戴爾Precision 7750工作站的多核得分為5233.8。 2、 CineBench R15 在CineBench R15中,戴爾Precision 7750工作站的單核得分214cb,它的多核得分1771cb。 3、 CineBench R20 在CineBench R20中,戴爾Precision 7750工作站單核得分507cb,它的多核得分4088cb。 4、國際象棋 國際象棋基準測試中,戴爾Precision 7750工作站的得分為26067分,相對性能倍數為54.31。 5、wPrime 在wPrime測試中,戴爾Precision 7750工作站單核跑32M的耗時為31.798秒,進行多核跑1024M的,戴爾Precision 7750工作站耗時為110.624秒。 6、X264 FHD BenchMark X264編碼測試中,戴爾Precision 7750工作站的每秒編碼50.13幀。 7、X265 FHD BenchMark X265編碼測試中,戴爾Precision 7750工作站每秒編碼54.76幀。 上面對戴爾Precision 7750工作站的CPU性能進行了測評,但大家對CPU真的瞭解嗎? 中央處理器(CPU),是電子計算機的主要設備之一,電腦中的核心配件。其功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟件中的數據。CPU是計算機中負責讀取指令,對指令譯碼並執行指令的核心部件。中央處理器主要包括兩個部分,即控制器、運算器,其中還包括高速緩衝存儲器及實現它們之間聯繫的數據、控制的總線。電子計算機三大核心部件就是CPU、內部存儲器、輸入/輸出設備。中央處理器的功效主要為處理指令、執行操作、控制時間、處理數據。 以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關戴爾Precision 7750工作站CPU性能的內容,如果你對本文內容感到滿意,不妨持續關注我們網站喲。最後,十分感謝大家的閲讀,have a nice day!

    時間:2021-01-04 關鍵詞: 戴爾 工作站 CPU

  • 為什麼大家都看好RISC-V?

    來源 | 半導體行業觀察 微信公眾號 | 嵌入式專欄 自RISC和CISC戰爭在1990年代後期爆發以來,人們就宣稱RISC和CISC不再重要。許多人會指出指令集是無關緊要的。 但是指令集其實很重要,因為他們限制了可以輕鬆添加到微處理器的優化類型。 作者最近一直在學習有關RISC-V指令集體系結構(ISA)的更多信息,以下是作者對RISC-V ISA最印象深刻的一些方面: 1.這是一個RISC指令集,它很小且易於學習(基礎為47個)。對於任何對學習微處理器感興趣的人都非常友好。 2.大學中用於數字設計教學的主導架構。 3.它經過精心設計,可讓CPU製造商使用RISC-V ISA創建高性能微處理器。 4.無需授權費,並且被設計為允許簡單的硬件實現,那麼專業的業餘愛好者原則上就可以在合理的時間內進行自己的RISC-V CPU設計。 5.易於修改和使用的開源設計。 一、RISC的復仇 正如我開始瞭解RISC-V的好,我認識到,RISC-V其實是一個根本性的轉,因為它讓我們回到了那個好多人認為已經過去的計算時代。在設計方面,RISC-V就好像回到了上世紀八九十年代的經典RISC 時代。 在隨後的幾年中,許多人指出RISC和CISC的區別不再重要,因為像ARM這樣的RISC CPU添加了很多指令,許多指令相當複雜,以至於今天它比純RISC CPU更像是一種混合。對於其他RISC CPU(例如PowerPC)也有類似的看法。 相比之下,RISC-V則是RISC CPU中的硬核。實際上,如果您閲讀有關RISC-V的討論,您會發現有人聲稱RISC-V是由一些拒絕與時俱進的老派RISC激進分子製造的。 前ARM工程師Erin Shepherd幾年前 對RISC-V 發表了有趣的 評論 : RISC-V ISA追求極簡主義,這是一個錯誤。因為他們過分強調了最小化指令數量,規範化編碼等。這種極簡主義的追求導致錯誤的正交性(例如將相同的指令重新用於分支,調用和返回),並且需要多餘的指令,這會影響代碼密度。指令的大小和數量。 讓我快速介紹一下。保持較小的代碼對性能有利,因為這樣可以更輕鬆地將正在運行的代碼保持在高速CPU緩存中。 這裏的批評是RISC-V設計師過於關注使用小的指令集。這畢竟是最初的RISC目標之一。 這樣聲稱的結果是,一個現實的程序將需要更多的指令來完成工作,從而佔用更多的內存空間。 多年以來的傳統常識是,RISC處理器應添加更多指令並變得更像CISC。這個想法是,更專業的指令可以代替多個通用指令的使用。 二、壓縮指令和宏操作融合 但是,CPU設計中特別存在兩項創新,這些創新從許多方面使添加更多複雜指令的策略變得多餘: 壓縮指令-指令在內存中進行壓縮,並在CPU的第一階段進行解壓縮。 宏操作融合-將CPU讀取的兩個或更多簡單指令融合為一個複雜指令。 ARM實際上已經採用了這兩種策略,而x86 CPU則採用了後者,因此這並不是RISC-V的新招。 但是,這裏有一個關鍵點:RISC-V從這些策略中獲得了更大的優勢,其原因有兩個: 1.從一開始就添加了壓縮指令。ARM上使用的Thumb2壓縮指令格式必須通過將其添加為單獨的ISA進行改進。這需要一個內部模式開關和單獨的解碼器來處理。但在RISC-V方面,壓縮指令可以添加到帶有最少400個額外邏輯門(AND,OR,NOR,NAND門)的CPU中。 2.RISC對保持唯一指令數量低的痴迷得到了回報。壓縮指令帶來更多空間。 三、指令編碼 後一部分需要一些闡述。在RISC架構上,指令通常為32位寬。這些位需要用於編碼不同的信息。例如,假設有一條這樣的指令(hash marks comments): ADD x1,x4,x8#x1←x4 + x8 這的註冊內容x4和x8結果存儲到x1。我們需要對此進行編碼的位數取決於我們擁有的寄存器數量。RISC-V和ARM64具有32個寄存器。數字32可以用5位表示: 2^5= 32 由於必須指定3個不同的寄存器,因此總共需要15位(3×5)來編碼操作數(用於加法運算的輸入)。 因此如果我們希望在我們的指令集支持更多的東西,那麼我們小號消耗的32bit位數越多。當然,我們可以使用64位指令,但這將消耗過多的內存,從而降低性能。 通過積極降低指令數量,RISC-V留出了更多空間來添加表示我們正在使用壓縮指令的位。如果CPU看到指令中的某些位被設置,則知道應該將其解釋為壓縮指令。 四、壓縮指令:二合一 這意味着,我們可以將兩條16位寬的指令放入32位字中,而不必在32位字中插入一條指令。自然,並非所有的RISC-V指令都可以16位格式表示。因此,根據32位指令的效用和使用頻率來選擇它們的子集。未壓縮的指令可以使用3個操作數(輸入),而壓縮的指令只能使用2個操作數。因此,壓縮ADD指令如下所示: C.ADD x4,x8#x4←x4 + x8 RISC-V彙編使用C.前綴來指示彙編器應將指令轉換為壓縮指令。但是實際上您不需要編寫此代碼。如果適用,RISC-V彙編程序將能夠選擇未壓縮指令而不是未壓縮指令。 基本上壓縮的指令減少了操作數的數量。三個寄存器操作數將消耗15位,而只剩下1位來指定操作!因此,通過使用兩個操作數,我們剩下了6位來指定操作碼(執行操作)。 實際上,這與x86彙編的工作方式非常接近,在x86彙編中,保留的位數不足以擁有3個寄存器操作數。取而代之的是,x86會花費一些位來允許例如一條ADD指令從存儲器和寄存器中讀取輸入。 五、宏操作融合:一對一 但是,當我們將指令壓縮與宏操作融合相結合時,我們才能看到真正的收穫。你看,如果CPU得到包含兩個壓縮的16位指令的32位字,它可以融合這些成一個單一的複雜指令。 聽起來像胡説八道,難道我們不是剛回到起點嗎?我們不是要避免使用CISC樣式的CPU嗎? 不會,因為我們避免使用很多複雜的指令,x86和ARM策略來填充ISA規範。相反,我們基本上是通過簡單指令的各種組合間接地表達大量複雜指令。 在正常情況下,宏融合存在一個問題:儘管兩條指令可以被一條指令代替,但它們仍然消耗兩倍的內存空間。但是通過指令壓縮,我們不再消耗更多空間。我們兩全其美。 讓我們看一下Erin Shepherd的例子之一。在對RISC-V ISA的批評中,她展示了一個簡單的C函數。為了清楚起見,我重寫了一下: int get_index(int * array,int i){ return array [i]; } 在x86上,它將編譯為: mov eax,[rdi + rsi * 4] ret 當您以編程語言調用函數時,通常會根據已建立的約定將參數傳遞給寄存器中的函數,這取決於所使用的指令集。在x86上,第一個參數放置在rdi寄存器,中第二個參數放置在中rsi寄存器中。按照慣例,返回值必須放在eax寄存器中。 第一條指令將rsi中的內容乘以4。它包含我們的i變量。為什麼要相乘?由於array都是由整數元素組成,因此它們之間的間隔為4個字節。因此,數組中的第三個元素實際上處於字節偏移量3×4 = 12。 之後,我們將其添加到rdi中,因為它包含了array的基礎地址地址。這為我們提供了array中i元素的最終地址。我們讀存儲單元的內容,並將其存儲在eax,任務就此完成了。 在ARM上,它非常相似: LDR r0,[r0,r1,lsl#2] BX lr; return 在這裏,我們不是與4相乘,而是r1寄存器向左移動2位,這等同於與4相乘。這可能也是x86代碼中發生情況的更真實的表示。在x86上,您只能乘以2、4或8,所有這些都可以通過左移1、2或3來執行。 無論如何,您幾乎可以從我的x86描述中猜測其餘的內容。現在讓我們進入RISC-V,真正的樂趣開始了!(hash starts comments) SLLI a1,a1,2#a1←a1

    時間:2020-12-31 關鍵詞: RISC-V CPU

  • 國產CPU擬科創板IPO,回顧龍芯發展史

    12月28日,北京證監局網站顯示,龍芯中科技術股份有限公司(以下簡稱“龍芯中科”)與中信證券於2020年12月簽署《關於首次公開發行人民幣普通股(A股)並上市之輔導協議》。協議顯示,龍芯中科擬於上交所科創板上市。 中科院計算所持股21.52% 官網顯示,龍芯中科致力於龍芯系列CPU設計、生產、銷售和服務,主要產品包括面向行業應用的“龍芯1號”小CPU、面向工控和終端類應用的“龍芯2號”中CPU、以及面向桌面與服務器類應用的“龍芯3號”大CPU。 “龍芯”是我國最早研製的高性能通用處理器系列,於2001年在中科院計算所開始研發,得到了中科院、863、973、核高基等項目大力支持,完成了十年的核心技術積累。2010年,中國科學院和北京市政府共同牽頭出資,龍芯中科技術有限公司正式成立,開始市場化運作,旨在將龍芯處理器的研發成果產業化。 龍芯中科面向國家信息化建設的需求,面向國際信息技術前沿,以創新發展為主題,以產業發展為主線,以體系建設為目標,堅持自主創新,掌握計算機軟硬件的核心技術,為國家安全戰略需求提供自主、安全、可靠的處理器,為信息產業及工業信息化的創新發展提供高性能、低成本、低功耗的處理器。 目前,龍芯面向網絡安全、辦公與信息化、工控及物聯網等領域與合作伙伴展開廣泛的市場合作,並在政府、能源、金融、交通、教育等行業領域取得了廣泛應用。 在安全領域,龍芯處理器已經通過了嚴格的可靠性實驗,作為核心元器件應用在幾十種型號和系統中,2015年龍芯處理器成功應用於北斗二代導航衞星。在通用領域,龍芯處理器已經應用在:個人電腦、服務器及高性能計算機、行業電腦終端、以及雲計算終端等方面。在嵌入式領域,基於龍芯CPU的防火牆等網安系列產品已達到規模銷售;應用於國產高端數控機牀等系列工控產品顯著提升了我國工控領域的自主化程度和產業化水平;龍芯提供的IP設計服務在國產數字電視領域也與國內多家知名廠家展開合作,其IP授權已達百萬片以上。 龍芯中科堅持“為人民做龍芯”的核心理念,堅持實事求是的思想方法,堅持自力更生艱苦奮鬥的工作作風,掌握高性能通用CPU的核心設計能力,具備完全自主知識產權。龍芯中科擁有高新技術企業、國家規劃佈局內集成電路設計企業、高性能CPU北京工程實驗室以及相關安全資質。目前,與龍芯開展合作的京廣集運達到上千家,下游開發人員達到數萬人,基於龍芯CPU的自主信息產業體系正在逐步形成。 天眼查顯示,龍芯中科註冊資本3.6億元,有10個股東,其中中科院計算所(國資)持股21.52%,北京天童芯源科技公司(胡偉武個人投資292萬元,佔46.67%;其他股份為早期高管所有)持股21.52%。 龍芯OS成熟度接近Windows XP的水平 據中國經濟週刊報道,10月23日,龍芯中科董事長鬍偉武在中國工程院和中國中車聯合主辦的“第315場中國工程科技論壇——智能運載裝備前沿技術發展高端論壇”上稱,“2001年,開始研製龍芯,龍芯通過20年積累完成CPU性能補課,CPU通用處理性能達到AMD水平,龍芯OS在試錯中趨於成熟,架構穩定,成熟度接近Windows XP的水平。” 胡偉武認為,目前,我國芯片行業兩大卡脖子問題一是指令系統架構,二是生產工藝,正在進行的自主化替代是體系替代,而不是產品替代,產業模式應是硅谷模式,而不是中關村模式。龍芯20年的發展,一直在補課,在尋找差距,現在呈現出加速發展的勢頭。 不過,胡偉武清醒地指出,發展核心技術不要幻想“彎道超車”,像芯片這樣的高複雜系統能力建設需要以30年為週期,既要擼起袖子加油幹,還要耐着性子堅持幹,目標是在市場化條件下實現自主性。    下面就來回顧龍芯CPU的重大事件,看看龍芯CPU發展的幾個不同時期。 龍芯的誕生 回溯歷史,中國也曾經擁有過自己的CPU和全自主的半導體產業。但因在上世紀80年代奉行“造不如買、買不如租”、“市場換技術”等方針路線,不僅沒能拉近和國外的技術差距,反而把原本的家底敗得精光,國內市場完全被外資佔領。在中國失去獨立研製高性能計算機的能力之後,美國要求中國把高價進口的高性能計算機放在透明玻璃房中,並提出了非常苛刻的要求——玻璃房門的鑰匙在美國人手裏,使用用途需要向美國人彙報,使用前都要經過美國人許可。 銀河號事件、台海危機、中國駐南聯盟大使館被炸事件給中國政府敲響警鐘,“落後就要捱打”。亡羊補牢,猶為未晚。中國於2000年前後重啓了一大批軍工科研項目,中科院計算機所也開始着手芯片設計研發。於是,龍芯開始了漫漫長征路。 龍芯課題組成立之初是着眼於解決國防和信息安全領域無芯可用的困境。課題組成立於2001年,成立的時候可以説用台詞“七八號人,兩三條槍”來形容再合適不過了。只有一間50-60平米的實驗室,人員也是東拼西湊——有已經年近70,曾在上世紀70年代參與國產芯片研發的老研究院員,聽説計算機所要設計龍芯,就主動帶着幾個學生過來,其中也有剛走出校門的青年學子。 課題組成立時,龍芯團隊總計也就10來個人。到2006年,龍芯團隊逐步發展為將近100人的研發設計團隊。到2014年,龍芯中科公司有研發設計人員將近400人。 龍芯是國家的“親兒子”? 龍芯的“龍”字會給國人一種錯覺,認為龍芯是國家的“親兒子”,是用舉國體制輸送資金和人才打造的國產芯片。但實際上,龍芯成立之初僅僅是中科院計算機所裏的一個芯片研發課題組,國家對龍芯的扶持也非常有限。 在人才方面,在課題組成立時候才10來個人, 2006年才發展到100餘人,2014年才400人,可以説龍芯團隊的骨幹人才都是自己培養的,不少設計師都是胡偉武親自帶出來的博士生。與之形成鮮明對比的是兆芯和宏芯的親兒子待遇——2013年4月成立的兆芯,到2015年已有員工已擴充至1000人;而在2014年成立的宏芯,國家則直接從計算機所抽調人才,停薪留職去支援宏芯。 在資金方面,自2001年成立以來,從國家863計劃、核高基專項中累計獲得項目經費5億人民幣。龍芯中科公司成立後,獲得北京市政府2億人民幣的股權投資。也就是説龍芯成立至今共從國家獲得資金7億元。平均下來,每年獲得國家補助為幾千萬元。對比紫光、兆芯和宏芯獲得的補助可謂少得可憐—— 2014年紫光獲得國家集成電路大基金400億元人民幣;宏芯成立時獲6億註冊資本,從2014年至今,獲得補助不少於20億元人民幣;兆芯成立時上海市政府出資12億元,從2013年成立至今,獲得補助不少於70億元人民幣。 另外,芯片研發對資金需求極大,國家對龍芯的補助無異於杯水車薪。 舉個列子,俄羅斯貝爾加電子的Baikal-T1處理器研發成本折算為人民幣是1.85億元,該芯片是購買MIPS Warrior P5600微結構集成雙核CPU,主頻1.2G,用於路由器、打印機、複印機等產品。如果貝爾加電子自主研發微結構的話,成本會更高。換言之,貝爾加電子研發一枚路由器芯片的研發成本(而且還不是自己研發微結構)相當於國家對龍芯的總投入的四分之一。若以國外巨頭作參照,則差距更大,2014年Intel研發經費超過100億美元,員工達10萬餘人。 龍芯的指令集 龍芯走兼容MIPS指令集發展路線,在2008年金融危機後,以比較低的價格購買了MIPS指令的永久授權,在十幾年的發展中對指令集進行了相當大的擴展,逐漸發展出了自己的指令集loongISA 。 loongISA指令集共1907條指令。 源自mips: 216條mips基礎指令,獲得永久授權。 311條DSP指令,獲得永久授權。 自主指令: mips基礎指令擴展——148條loongEXT, 虛擬機擴展——5條loongVM指令, 二進制翻譯擴展——213條loongBT, 向量指令擴展——1014條loongSIMD 龍芯在MIPS的指令系統的創新方面已經遠遠超過了MIPS公司,之所以購買Mips指令永久授權主要是減少市場化過程中的麻煩。 舉例來説,Transmeta公司曾經市場前景良好,但Intel起訴它,打了兩年官司。雖然最終Intel輸了,但兩年過程中沒有人敢跟Transmeta做生意, Transmeta被官司拖垮了。 MIPS公司破產後,所擁有的技術專利分的比較散。雖然MIPS被英國Imagination公司收購,但Imagination的主營業務是GPU,在CPU設計方面技術底藴不足,它既沒有能力,也沒有意志扛起MIPS陣營的大旗,指令集擴展和微結構研發都不如龍芯。 而龍芯只要保持現有的發展勢頭,使應用軟件跟着龍芯走,構建並壯大自己的產業聯盟,那麼龍芯對Mips的擴展就是行之有效的,而且有機會奪取Mips陣營的主導權。 編譯器 程序員在編程的時候寫的是編程語言,但是計算機運行的時候是機器語言,編譯器就是將程序員的編程語言翻譯成機器語言的工具,而編譯器的好壞也非常影響一款計算機的整機性能,比如SUN就曾經依靠對編譯器的優化使CPU的spec跑分提升了50%,大幅提升了整機性能和用户體驗。 國際上使用最為廣泛的編譯器是GCC,該編譯器對X86、ARM、MIPS、Alpha等指令集的CPU優化各不相同,對市場佔有率高的X86和ARM優化得較好,版本也比較新(GCC部分代碼就是Intel提供的),但對龍芯、申威的優化比較差,版本也比較老舊。 因此,龍芯自主研發了LCC以提高編譯器的效率,雖然LCC誕生的時間還很短,對自家CPU的優化能力無法與Intel公司的ICC編譯器相比較,以GS464E的spec2000跑分為例,使用LCC比使用GCC4.8整數提升7%,浮點提升36.8%。畢竟萬丈高樓平地起,期待龍芯能不斷提升LCC編譯效率。 微結構和主頻 CPU性能(單核)=主頻*IPC(這個公式必須是同指令集才能成立,不同指令集不可比較) 主頻就是CPU工作的時鐘頻率,同一款CPU在一個時鐘週期內完成的指令數量是固定的,因此主頻越高,完成一個時鐘週期所消耗的時間越短,CPU的運行速度就越快。 IPC是單位時間內調用的指令集數量,微結構設計得越好,單位時間內能調用的指令集數量越多,CPU的性能就越好。 微結構好壞取決於前端設計水平,主頻的高低一方面受微結構流水線級數的影響,但更多的是取決於後端的設計水平。 再往細的方面説,前端設計主要指芯片的執行結構、數字邏輯層設計、執行狀態仿真等方面,後端設計主要指物理層電路的具體優化,包括單元佈局、時序優化等方面。 微結構研發不僅技術門檻高,而且費時費錢,一個微結構從研發到產品一般需要3年,而所需資金更是難以計數。 龍芯自2001年以來,共研發GS132、GS232、GS264、GS464、GS464V、GS464E共6個微結構,以龍芯及其有限的人力和財力,實現了以平均2.33年更新一個微結構的發展速度,相較於國家非常有限的扶持,龍芯拿出了遠遠超過投入的產出。 龍芯在2015年8月發佈的GS464E微結構測試參數非常亮眼。根據中電集團的測試報告,GS464E的SPEC2000使用GCC4.8編譯器跑分為:整數768/G、浮點1153/G,使用LCC編譯器跑分為:整數828/G、浮點1578/G,微結構的效率在整數性能方面基本追平了AMD目前最好的微結構,在浮點性能方面接近Intel在2013年發佈的Ivy,分支預測和訪存帶寬更是能直接與Ivy比肩(Intel公司2013年的Ivy和2015年的Skylake差距很小)。 現在,龍芯和國外巨頭在微結構方面的差距已經比較小了,差距主要在主頻方面和製程工藝方面。 在主頻方面,2015年發佈的龍芯3A2000的主頻只有1G,而代碼已凍結,即將流片的龍芯3A3000的也只有1.6-1.8G的主頻。相比之下,Intel的CPU主頻大多在3G以上,部分CPU主頻接近4G;在製程工藝方面,受限於中芯國際的代工水平,龍芯能使用的最好的製程為28nm,而市面上出售的Intel芯片製程大多為22nm,Intel最新的產品普遍採用14nm製程工藝。 龍芯產品 目前,龍芯有龍芯1、龍芯2、龍芯3三個系列。 第一代,基本可用。3A1000、3B1500單核性能較低,SPEC CPU2006測試分值僅2-3分,打開20M文檔需要33秒,用户體驗一般。 第二代,可用。3A/B3000四核處理器採用28nm工藝,主頻1.35-1.5GHz,單核性能達到10-11分,超過凌動系列,打開20M文檔僅需6秒。具有安全自主程度高、整機京廣集運品類多、國產化橋片方案等特點。目前,累計出貨超過30萬顆,是此前信創工程上份額最大的通用CPU。 第三代,好用。2019年12月發佈的3A/B4000四核處理器實現相同工藝下性能提升一倍,主頻1.8-2.0GHz,單核性能達到20-30分,達到AMD 28nm工藝最後產品“挖掘機”的水平,可秒開20M文檔。 未來,提高主頻和核數。3A5000四核桌面CPU將採用12nm工藝,單核性能爭取達25-30分,與3A4000兼容,可原位替換,預計2020年二季度流片;3C5000十六核服務器CPU同樣採用12nm工藝,支持4-16路服務器,預計2020年三季度流片。 從龍芯國產生態體系分析,支持龍芯的整機相對較少,目前只有5家左右。而由於其芯片虛擬化能力相對不足,導致支持的雲平台廠家較少。 此外,2020年12月,龍芯雲體驗中心正式上線,旨在積極開放雲服務能力,展示各個雲京廣集運基於龍芯CPU的雲解決方案,目前已有浪潮雲、阿里雲(建設中)、騰訊雲(建設中)、希雲、曙光雲、雲宏、金華龍芯雲等多個入駐示範。 END 來源:eeworld 版權歸原作者所有,如有侵權,請聯繫刪除。 ▍ 推薦閲讀 成功為華為“續命:中國芯片之父張汝京 一個工程師的“噩夢”:剛分清CPU和GPU,卻發現還有…… 這位“華為天才少年”,竟然要我用“充電寶”打《只狼》 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-12-31 關鍵詞: 龍芯中科 CPU

  • 好一場晶圓變身戲法,晶圓72變CPU

    好一場晶圓變身戲法,晶圓72變CPU

    晶圓是非常重要的物件之一,缺少晶圓,目前的大多電子設備都無法使用。在往期文章中,小編對晶圓的結構、單晶晶圓等均有所介紹。本文中,為增進大家對晶圓的瞭解,小編將闡述晶圓是如何變成CPU的。如果你對晶圓相關內容具有興趣,不妨繼續往下閲讀哦。 一、晶圓 晶圓是指硅半導體集成電路製作所用的硅晶片,由於其形狀為圓形,故稱為晶圓;在硅晶片上可加工製作成各種電路元件結構,而成為有特定電性功能之IC產品。晶圓的原始材料是硅,而地殼表面有用之不竭的二氧化硅。二氧化硅礦石經由電弧爐提煉,鹽酸氯化,並經蒸餾後,製成了高純度的多晶硅,其純度高達99.999999999%。 二、CPU的工藝要素 1)晶圓尺寸 硅晶圓尺寸是在半導體生產過程中硅晶圓使用的直徑值。硅晶圓尺寸越大越好,因為這樣每塊晶圓能生產更多的芯片。比如,同樣使用0.13微米的製程在200mm的晶圓上可以生產大約179個處理器核心,而使用300mm的晶圓可以製造大約427個處理器核心,300mm直徑的晶圓的面積是200mm直徑晶圓的2.25倍,出產的處理器個數卻是後者的2.385倍,並且300mm晶圓實際的成本並不會比200mm晶圓來得高多少,因此這種成倍的生產率提高顯然是所有芯片生產商所喜歡的。 然而,硅晶圓具有的一個特性卻限制了生產商隨意增加硅晶圓的尺寸,那就是在晶圓生產過程中,離晶圓中心越遠就越容易出現壞點。因此從硅晶圓中心向外擴展,壞點數呈上升趨勢,這樣我們就無法隨心所欲地增大晶圓尺寸。 (2)蝕刻尺寸 蝕刻尺寸是製造設備在一個硅晶圓上所能蝕刻的一個最小尺寸,是CPU核心製造的關鍵技術參數。在製造工藝相同時,晶體管越多處理器內核尺寸就越大,一塊硅晶圓所能生產的芯片的數量就越少,每顆CPU的成本就要隨之提高。反之,如果更先進的製造工藝,意味着所能蝕刻的尺寸越小,一塊晶圓所能生產的芯片就越多,成本也就隨之降低。 (3)金屬互連層 在前面的第5節“重複、分層”中,我們知道了不同CPU的內部互連層數是不同的。這和京廣集運的設計是有關的,但它也可以間接説明CPU製造工藝的水平。這種設計沒有什麼好説的了,Intel在這方面已經落後了,當他們在0.13微米制程上使用6層技術時,其他京廣集運已經使用7層技術了;而當Intel準備好使用7層時,IBM已經開始了8層技術;當Intel在Prescott中引人7層帶有Lowk絕緣層的銅連接時,AMD已經用上9層技術了。更多的互連層可以在生產上億個晶體管的CPU(比如Prescott)時提供更高的靈活性。 我們知道當晶體管的尺寸不斷減小而處理器上集成的晶體管又越來越多的時候,連接這些晶體管的金屬線路就更加重要了。特別是金屬線路的容量直接影響信息傳送的速度。在90納米制程上,Intel推出了新的絕緣含碳的二氧化硅來取代氟化硅酸鹽玻璃,並同時表示這可以增加18%的內部互連效率。 三、CPU生產流程 (1)硅提純 生產CPU等芯片的材料是半導體,現階段主要的材料是硅Si,這是一種非金屬元素,從化學的角度來看,由於它處於元素週期表中金屬元素區與非金屬元素區的交界處,所以具有半導體的性質,適合於製造各種微小的晶體管,是目前最適宜於製造現代大規模集成電路的材料之一。 在硅提純的過程中,原材料硅將被熔化,並放進一個巨大的石英熔爐。這時向熔爐裏放入一顆晶種,以便硅晶體圍着這顆晶種生長,直到形成一個幾近完美的單晶硅。以往的硅錠的直徑大都是200毫米,而CPU京廣集運正在增加300毫米晶圓的生產。 (2)切割晶圓 硅錠造出來了,並被整型成一個完美的圓柱體,接下來將被切割成片狀,稱為晶圓。晶圓才被真正用於CPU的製造。所謂的“切割晶圓”也就是用機器從單晶硅棒上切割下一片事先確定規格的硅晶片,並將其劃分成多個細小的區域,每個區域都將成為一個CPU的內核(Die)。一般來説,晶圓切得越薄,相同量的硅材料能夠製造的CPU成品就越多。 (3)影印(Photolithography) 在經過熱處理得到的硅氧化物層上面塗敷一種光阻(Photoresist)物質,紫外線通過印製着CPU複雜電路結構圖樣的模板照射硅基片,被紫外線照射的地方光阻物質溶解。而為了避免讓不需要被曝光的區域也受到光的干擾,必須製作遮罩來遮蔽這些區域。這是個相當複雜的過程,每一個遮罩的複雜程度得用10GB數據來描述。 (4)蝕刻(Etching) 這是CPU生產過程中重要操作,也是CPU工業中的重頭技術。蝕刻技術把對光的應用推向了極限。蝕刻使用的是波長很短的紫外光並配合很大的鏡頭。短波長的光將透過這些石英遮罩的孔照在光敏抗蝕膜上,使之曝光。接下來停止光照並移除遮罩,使用特定的化學溶液清洗掉被曝光的光敏抗蝕膜,以及在下面緊貼着抗蝕膜的一層硅。 然後,曝光的硅將被原子轟擊,使得暴露的硅基片局部摻雜,從而改變這些區域的導電狀態,以製造出N井或P井,結合上面製造的基片,CPU的門電路就完成了。 (5)重複、分層 為加工新的一層電路,再次生長硅氧化物,然後沉積一層多晶硅,塗敷光阻物質,重複影印、蝕刻過程,得到含多晶硅和硅氧化物的溝槽結構。重複多遍,形成一個3D的結構,這才是最終的CPU的核心。每幾層中間都要填上金屬作為導體。Intel的Pentium4處理器有7層,而AMD的Athlon64則達到了9層。層數決定於設計時CPU的佈局,以及通過的電流大小。 (6)封裝 這時的CPU是一塊塊晶圓,它還不能直接被用户使用,必須將它封入一個陶瓷的或塑料的封殼中,這樣它就可以很容易地裝在一塊電路板上了。封裝結構各有不同,但越高級的CPU封裝也越複雜,新的封裝往往能帶來芯片電氣性能和穩定性的提升,並能間接地為主頻的提升提供堅實可靠的基礎。 (7)多次測試 測試是一個CPU製造的重要環節,也是一塊CPU出廠前必要的考驗。這一步將測試晶圓的電氣性能,以檢查是否出了什麼差錯,以及這些差錯出現在哪個步驟(如果可能的話)。接下來,晶圓上的每個CPU核心都將被分開測試。 由於SRAM(靜態隨機存儲器,CPU中緩存的基本組成)結構複雜、密度高,所以緩存是CPU中容易出問題的部分,對緩存的測試也是CPU測試中的重要部分。 每塊CPU將被進行完全測試,以檢驗其全部功能。某些CPU能夠在較高的頻率下運行,所以被標上了較高的頻率;而有些CPU因為種種原因運行頻率較低,所以被標上了較低的頻率。最後,個別CPU可能存在某些功能上的缺陷,如果問題出在緩存上,製造商仍然可以屏蔽掉它的部分緩存,這意味着這塊CPU依然能夠出售,只是它可能是Celeron等低端產品。 當CPU被放進包裝盒之前,一般還要進行最後一次測試,以確保之前的工作準確無誤。根據前面確定的最高運行頻率和緩存的不同,它們被放進不同的包裝,銷往世界各地。 四、晶圓如何變成cpu 早在2010年歐盟贊助了一項由德國海森堡大學發起的項目,名字叫BrainScaleS(Brain-inspiredmultiscalecomputationinneuromorphichybridsystems),其實和最近很火的IBMTureNorth處理器有點類似,都是模擬大腦物理結構的東西。不過他們模擬的是老鼠的大腦結構,具體步驟是先將老鼠的大腦用液氮冰凍,然後一層一層用機器磨掉,每磨掉一層就進行一次拍照,然後根據全部的照片去研究老鼠的大腦結構(沒錯,和山寨手機仿造電路板用的方法一模一樣)。 然後根據這個使用180nmCMOS工藝,在一整片的8英寸晶圓去復現了老鼠的大腦結構,有20萬個神經元、5000萬個突觸。因為大腦是一個3D狀的網絡結構,所以實際的CPU是把它平鋪到1個2D平面上的,所以在晶圓上有一個個的區域,不同的區域之間使用了專門開發的結構去進行互聯。 至於為什麼使用如此“古董“的工藝,其原因在於這是一個數模混合芯片,我們知道模擬電路由於自身的特徵(低噪聲和高驅動能力等)而無法使用線寬太小的半導體工藝(否則要麼達不到設計指標,要麼乾脆就燒掉啦),而數字電路則不用考慮這些。所以在CPU工藝已經進步到14nm的今天,模擬電路使用的主流工藝還是130-180nm。 實際的系統已經在2013年上線了,不過效果貌似沒有預期那麼好,這個項目已經於去年停止了。 以上便是此次小編帶來的“晶圓”相關內容,通過本文,希望大家對晶圓是如何變成CPU具備一定的瞭解。如果你喜歡本文,不妨持續關注我們網站哦,小編將於後期帶來更多精彩內容。最後,十分感謝大家的閲讀,have a nice day!

    時間:2020-12-25 關鍵詞: 晶圓 指數 CPU

  • 為了追求更快,CPU、內存、I/O都做了哪些努力?

    背景 曾經,我面試的時候有兩個最怕的。一怕問算法,二怕問高併發。 算法這個,刷了不少LeetCode,發現還是有套路可循的,雖不敢説算法能力有多強,至少沒有以前那麼怕了(才怪)。 而第二個,高性能高併發技術,感覺有好多技術要學,東學一點,西學一點,不成體系。直到有一次面試,遇到了一個大牛,問到了這方面,結果被虐的體無完膚。幸運的是,這位大牛不但技術一流,還認真跟我交流了學習心得,怎麼樣去有體系的系統去梳理這方面的技術知識,而不是瞎學。 CPU 不管什麼樣的編程語言,什麼樣的代碼框架,最終都是由CPU去執行完成的(當然這麼説不太準確,也有GPU、TPU、協處理器等其他情況,當然這不是本文探討的重點)。 所以要想提高性能,提高併發量,首要問題就是如何讓CPU跑的更快? 這個問題,也是一直以來CPU京廣集運一直在努力追求的方向。 如何讓CPU更快?CPU京廣集運做了兩個方面的努力: 加快指令執行的速度 加快CPU讀取數據的速度 對於第一個方向,CPU執行指令的快慢,是跟CPU的主頻緊密相關的,如何更快的取指令、指令譯碼、執行,縮短CPU的指令週期,提升主頻在相當長一段時間裏都是非常有效的辦法。 從幾百MHz,到如今到幾GHz,CPU主頻有了長足的進步,相同時間裏能夠執行的指令數變的更多了。 對於第二個方向,如何提升CPU讀取數據的速度,答案就是加緩存,利用局部性原理將內存中經常會訪問的數據搬運到CPU中,這樣大大提升了存取速度。 從一級緩存,到二級緩存,乃至三級緩存,CPU緩存的層級和容量也在不斷提升,讀寫數據的時間省了不少。 但隨着時間到推移,尤其進入21世紀之後,處理器京廣集運發現,進一步提升主頻變得越來越困難了,CPU的緩存也很難進一步擴容。 怎麼辦呢?既然一個人幹活的速度已經很難再提升,那何不多找幾個人一起幹?於是,多核技術來了,一個CPU裏面有多個核心,眾人划槳開大船,CPU的速度再一次騰飛~ 甚至,讓一個核在“閒暇時間”,利用“閒置資源”去執行另外的線程,誕生了讓一個核“同時”執行兩個線程的超線程技術。 上面簡單交代了為了提升性能,CPU所做的努力。但是光是CPU快是沒用的,還需要我們更好的去利用開發,否則就是對CPU算力的浪費。 上面提到了線程,是的,如何提高性能,提高併發量?使用多線程技術當然是一個非常好的思路。 但多線程的引入,就不得不提到兩個跟線程有關的話題: 線程同步 線程阻塞 多個線程協同工作,必然會引入同步的問題,常規解決方案是加鎖,加鎖的線程一般會進入阻塞。 線程遇到阻塞了,就需要切換,而切換是有一定的成本開銷的,不僅是系統調度的時間開銷,還可能有CPU緩存失效的損失。 如果線程頻頻加鎖,頻頻阻塞,那這個損失就相當可觀了。為了提升性能,無鎖編程技術就出現了,利用CPU提供的機制,提供更輕量的加鎖方案。 同時,為了讓切換後的線程仍然能夠在之前的CPU核心上運行,降低緩存損失,線程的CPU親和性綁定技術也出現了。 現代操作系統都是以時間片的形式來調度分配給多個線程使用。如果時間片還沒用完就因為這樣或那樣的原因將執行機會拱手相讓,那線程也太虧了。 於是,有人提出要充分利用CPU,別讓線程阻塞,交出執行權,自己在應用層實現多個執行流的調度,這裏阻塞了,就去執行那裏,總之要把時間片充分用完,這就誕生了協程技術,阻塞了不要緊,我還能幹別的,不要輕易發生線程切換。 內存 與CPU工作相關的第一親密夥伴就是內存了,二者協作才能唱好一齣戲。 提升內存訪問的速度,同樣是高性能開發話題重要組成部分! 那如何提升呢?硬件層面程序員是很難改變的,咱們只好從軟件層面下功夫。 內存的管理經歷了從實地址模式到分頁式內存管理,如今的計算機中,CPU拿的的地址都是虛擬地址,這中間就會涉及到地址的轉換,在這裏就有文章可做,有兩個方向可以努力: 減少缺頁異常 使用大頁技術 現代操作系統,基本上都會使用一個叫換頁/交換文件的技術:內存空間有限,但進程越來越多,對內存空間的需求越來越大,用完了怎麼辦?於是在硬盤上劃分一塊區域出來,把內存中很久不用的數據轉移到這塊區域上來,等程序用到的時候,觸發訪問異常,再在異常處理函數中將其從硬盤讀取進來。 可以想象,如果程序訪問的內存老是不在內存中,而是被交換到了硬盤上,就會頻繁觸發缺頁異常,那程序的性能肯定大打折扣,所以減少缺頁異常也是提升性能的好辦法。 從虛擬地址尋址真實的物理內存,這個過程是CPU完成的,具體來説,就是通過查表,從頁表->一級頁目錄->二級頁目錄->物理內存。 頁目錄和頁表是存在內存中的,毫無疑問,內存尋址是一個非常非常高頻的事情,時時刻刻都在發生,而多次查表勢必是很慢的,有鑑於此,CPU引入了一個叫TLB(Translation Look- aside buffer)的東西,使用緩存頁表項的方式來減少內存查表的操作,加快尋址速度。 默認情況下,操作系統是以4KB為單位管理內存頁的,對於一些需要大量內存的服務器程序(Redis、JVM、ElascticSearch等等),動輒就是幾十個G,按照4KB的單位劃分,那得產生多少的頁表項啊! 而CPU中的TLB的大小是有限的,內存越多,頁表項也就越多,TLB緩存失效的概率也就越大。所以,大頁內存技術就出現了,4KB太小,就弄大點。大頁內存技術的出現,減少了缺頁異常的出現次數,也提高了TLB命中的概率,對於提升性能有很大的幫助。 在一些高配置的服務器上,內存數量龐大,而CPU多個核都要通過內存總線訪問內存,可想而知,CPU核數上去以後,內存總線的競爭勢必也會加劇。於是NUMA架構出現了,把CPU核心劃分不同的分組,各自使用自己的內存訪問總線,提高內存的訪問速度。 I/O CPU和內存都夠快了,但這還是不夠。我們的程序日常工作中,除了一些CPU密集型的程序(執行數學運算,加密解密,機器學習等等)以外,相當一部分時間都是在執行I/O,如讀寫硬盤文件、收發網絡數據包等等。 所以,如何提升I/O的速度,是高性能開發技術領域一個重要的話題。 因為I/O會涉及到與外設(硬盤、網卡等)的交互,而這些外設又通常是非常慢(相對CPU執行速度)的,所以正常情況下,線程執行到I/O操作時難免會阻塞,這也是前面在CPU部分提到過的。 阻塞以後那就沒辦法幹活了,為了能幹活,那就開多個線程。但線程資源是很昂貴的,沒辦法大量使用,況且線程多了,多個線程切換調度同樣是很花時間的。 那可不可以讓線程執行I/O時不阻塞呢?於是,新的技術又出現了: 非阻塞I/O I/O多路複用 異步I/O 原來的阻塞I/O是一直等,等到I/O的完成,非阻塞I/O一般是輪詢,可以去幹別的事,過一會兒就來問一下:好了沒有? 但每個線程都去輪詢也不是個事兒啊,乾脆交給一個線程去專門負責吧,這就是I/O多路複用,通過select/poll的方式只用一個線程就可以處理多個I/O目標。再然後,再改進一下,用epoll,連輪詢也不用了,改用內核喚醒通知的機制,同時處理的I/O目標還更多了。 異步I/O就更爽了,設置一個回調函數,自己幹別的事去了,回頭操作系統叫你來收數據就好了。 再説回到I/O本身,會將數據在內存和外設之間傳輸,如果數據量很大,讓CPU去搬運數據的話,既耗時又沒有技術含量,這是對CPU算力的很大浪費。 所以,為了將CPU從中解放出來,又誕生了一門技術:直接內存訪問DMA,把數據的傳輸工作外包出去,交由DMA控制器來完成,CPU只在背後發號施令即可。 有了DMA,再也不用麻煩CPU去執行數據的搬運工作。但對於應用程序而言,想要把文件通過網絡發送出去,還是要把數據在內核態空間和用户態空間來回折騰兩次,這兩步還得CPU出馬去複製拷貝,屬於一種浪費,為了解決這個問題,提升性能,又進一步產生了零拷貝技術,徹底為CPU減負。 算法架構 CPU、內存、I/O都夠快了,單台計算機的性能已經很難提升了。不過,現在的服務器很少是單打獨鬥了,接下來就要把目光轉移到算法、架構上來了。 一台服務器搞不定,那就用硬件堆出性能來,分佈式集羣技術和負載均衡技術就派上用場了。 這年頭,哪個後端服務沒有數據庫?如何讓數據庫更快?該輪到索引技術上了,通過給數據庫建立索引,提升檢索速度。 但數據庫這傢伙的數據畢竟是存在硬盤上的,讀取的時候勢必會慢,要是大量的數據請求都懟上來,這誰頂得住?於是基於內存的數據庫緩存Redis、Memcached應運而生,畢竟,訪問內存比從數據庫查詢快得多。 算法架構這一塊的技術實在太多了,也是從一個普通碼農通往架構師的必經之路,咱們下回再聊。 總結 高性能、高併發是後端開發永恆追求的話題。 每一項技術都不是憑空出現的,一定是為了解決某個問題而提出。我們在學這些技術的時候,掌握它出現的原因,和其他技術之間的關聯,在自己的大腦中建立一座技術知識層級圖,一定能事半功倍。 特別推薦一個分享架構+算法的優質內容,還沒關注的小夥伴,可以長按關注一下: 長按訂閲更多精彩▼如有收穫,點個在看,誠摯感謝 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-12-21 關鍵詞: 計算機 CPU

  • 攀升戰境 S5主機Cine Bench R20/SuperPi測評

    攀升戰境 S5主機Cine Bench R20/SuperPi測評

    在這篇文章中,小編將對攀升戰境 S5主機進行Cine Bench R20測評和SuperPi測評。如果你對攀升戰境 S5主機,或者是對攀升戰境 S5主機的實際性能具有興趣,可以繼續往下閲讀哦。 一、攀升戰境 S5主機基本情況介紹 外觀上,攀升戰境 S5 主機純白色的機箱在簡潔中體現出了隱約的科幻感,稜面的造型設計更讓人聯想到攀升此前的賽格、VGAME 等經典型號,可以讓人感受到家族基因的傳承。 攀升戰境 S5主機的基本配置就是i5-10400F處理器、DDR4 2666MHz 16GB內存、480GB 高速 SSD。攀升戰境 S5主機的主板和顯卡型號分別是B460M-P與TUF 1650 O4GD6 GAMING。其中,i5-10400F處理器採用6核心12線程設計,它的睿頻高達4.3GHz,可以説是具備了非常不錯的性能。 此外,攀升戰境 S5主機通過前面板兩側的大型通風口和頂部的 360mm 三風扇位保證了強勁的換氣散熱風道。除此以外,攀升戰境 S5主機平直的機身、前面板正面無開孔的造型,再加上便利的前置 IO 接口設計,使得攀升戰境 S5主機能夠兼顧創意工作場景下的審美需求。 二、攀升戰境 S5主機CPU性能測評 通過上面對攀升戰境 S5主機的基本介紹,想必大家對這款攀升主機都已經具備一定的瞭解。下面,小編將對攀升戰境 S5主機進行Cine Bench R20和SuperPi測評,具體測評內容如下。 (一)攀升戰境 S5主機Cine Bench R20測評 CineBench R20測評軟件是一款基於Cinem4D引擎的CPU性能測試軟件,CineBench R20着重展現CPU在生產力方面的性能表現。 經過對攀升戰境 S5主機的測試可以得知,i5-10600KF取得了單核496cb,獲得了2949cb的多核成績,幾乎追平了8代的i7處理器。 (二)攀升戰境 S5主機SuperPi測評 SuperPi測試的是CPU的單線程性能,從測評數據來看,攀升戰境 S5主機完成1M測試模型的僅僅用時7.989秒,相比同價位鋭龍R5-3600X是要快上很多的。 為增進大家對攀升戰境 S5主機的認識,本文將對攀升戰境 S5主機採用的i5-10600KF CPU進行介紹。 6核12線程的Intel Core i5-10600KF處理器擁有基礎頻率4.1 GHz,單核心最高4.8 GHz,全核心4.6 GHz,具備12 MB緩存和125W TDP。本身較高的頻率讓Intel Core i5-10600KF一上市便成為關注焦點,而帶K不鎖頻的特性,更讓其擁有了成為十代酷睿爆款的潛力。 Intel Core i5-10600KF處理器相比i5-9600KF,不僅支持了超線程,而且三級緩存也多了3MB,基礎頻率提高了400MHz,最高睿頻提升了200MHz。 最後,小編誠心感謝大家的閲讀。你們的每一次閲讀,對小編來説都是莫大的鼓勵和鼓舞。最後的最後,祝大家有個精彩的一天。

    時間:2020-12-17 關鍵詞: 主機 攀升 CPU

  • 通過Evo認證,微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本CPU性能如何?

    通過Evo認證,微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本CPU性能如何?

    在這篇文章中,小編將對微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本進行CPU性能測評。如果你對微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本,或者是對它的實際性能具有興趣,可以繼續往下閲讀哦。 一、微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本基本情況介紹 在外觀設計上,微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本給人一種十分契合高端商務人士那種偏穩重的感覺,整體做工和用料十分考究,其採用全金屬一體化機身,表面還加入了金屬噴砂工藝,手感細膩順滑,看上去也頗有金屬的質感。此外,微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本通過英特爾Evo認證。 通過英特爾 Evo平台嚴苛認證的筆記本電腦,除了擁有更強的性能、便攜性、雅典娜計劃認證的續航能力,更好的外觀設計之外,還需具備以下5點要素: 1、隨時隨地響應; 2、更長的電池壽命(FHD上>9小時); 3、瞬間喚醒(<1秒); 4、快速充電(FHD使用4小時<30分鐘); 5、Intel®Wi-Fi 6(Gig+)和Thunderbolt™ 4快速連接。 微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本與非Evo認證的Prestige 14相比,它的電池同樣只有52Wh,但配備了一塊功耗僅為1W的高色域屏幕;此外,微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本也不再像標準版那樣配備獨立顯卡,更低功耗的的Xe核顯也能提供不錯的圖形性能。 二、微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本測評 通過上面對微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本的基本介紹,想必大家對這款微星筆記本都已經具備一定的瞭解。下面,小編將對微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本進行CPU性能測評,具體測評內容如下。 微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本搭載的處理器為酷睿i7-1185G7,4核心8線程設計,基準頻率3.0GHz。此外,微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本CPU的睿頻頻率能夠達到4.8GHz,性能較前代大幅提升。 上面的測評數據便是CPU-Z、Fritz Chess Benchmark以及AIDA64這三款軟件的測試成績,從測評結果可以看出,微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本在CPU方面的表現十分優秀,應對大多數移動辦公應用均是遊刃有餘的。 為增進大家對微星尊爵Prestige品牌的認識,小編對其作以簡單介紹。 2018年,微星投入Creator內容創作者市場,推出Prestige系列筆電。2019年,接續推出Prestige系列主機、顯示器。並於2019 COMPUTEX首度展出Prestige創作者系列全產品線,包括主機、筆電、顯示器及周邊鍵盤、鼠標。內容創造筆記本系列主要分為創造者Creator、尊爵Prestige和新世代Modern三大系列,內容創造者能根據不同的創作需求,選擇不同的產品系列。 經由小編的介紹,不知道你對微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本是否充滿了興趣?如果你想對微星尊爵Prestige 14 Evo筆記本有更多的瞭解,不妨嘗試度娘更多信息或者在我們的網站裏進行搜索哦。

    時間:2020-12-17 關鍵詞: 微星 尊爵 CPU

  • CPU:網卡老哥,你到底怎麼工作的?

    阿Q造訪 我是一個網卡,居住在一個機箱內的主板上,負責整台計算機的網絡通信,要是沒有我,這裏就成了一個信息孤島了,那也太無聊了~ 上個週末,服務器斷電維護了,這是我難得的休息時間,我準備打個盹兒眯一會兒。 這才剛合上眼,CPU一號車間的阿Q跑過來串門了。 “怎麼是你小子,聽説你背後説了我很多壞話啊!今天怎麼想起找我來了” “網卡老哥,你這都聽誰造的謠,我想來拜訪你很久了,這不平時工作太忙抽不開身,今天停電了一有空就找你來了嘛!”,阿Q笑着説到。 “你可是大忙人,無事不登三寶殿,説吧,找我什麼事兒” 阿Q露出了尷尬而不失禮貌的微笑,“那我就開門見山了,這不年底了嗎,咱們廠裏最近評優呢,想學點網絡知識,特來向你討教討教” “就這啊,好説好説,來裏邊坐”,我招待阿Q進門坐下。 剛剛落座,阿Q就忍不住提問:“老哥,你們網卡是怎麼工作的?聽説你可以抓到別的主機通信的數據包?可以給我露一手嗎?” “唉,現在不行了”,我嘆了一口氣。 “咋了這是?” 我抬頭凝望,開始給阿Q講起了我的故事。 集線器時代 很久很久以前,那時候網絡中的各個計算機都是通過一個叫集線器Hub的傢伙來相連的,通過集線器,我們大家在物理上構成了一個星型的網絡,還給取了個名字:以太網。那時候我們的傳輸速度能做到10Mbps,在那個年代,已經非常了不起了!。 集線器這傢伙,不知道該説他笨,還是該説他懶,他從來不會管數據是誰發給誰,只是一個沒有感情的轉發機器,工作在物理層,把收到的信號做一個增強處理後就一股腦的發給所有端口。 這樣一來,我們在邏輯上就變成了一個總線型網絡了。總線屬於公共資源,由所有連接在上面的主機共享,有人在傳輸數據的時候其他人就得等着,不然數據就會發生衝突,全亂套了。 為了讓大家都能和平共處,不必為了爭搶線路發生不愉快,我們制定了一套規則:CSMA/CD。 每次要發送數據之前,我都得要監聽一下線路上是否空閒,如果有別人在傳輸數據,那我就得等待。至於等待多久,我也不知道,因為這是一個隨機值。 等到空閒的時候,我就可以發送數據了。不過一邊發送,我還得一邊檢測是否有衝突發生,因為説不定有別人跟我一樣以為現在空閒都在發送數據呢! 所以這就是CSMA/CD——載波偵聽多路訪問/衝突檢測名字的來歷了。 但是如果數據的長度太短,我很快就發送完了,結果先頭部隊還在路上,這之後再遇到衝突那我就發現不了了。為了應對這種情況,我們還得考慮即便是在極端情況下發生衝突,我們還是能夠檢測到。 我們這個網絡能夠支持的最遠距離是2500米,極端情況下,到達最遠端的時候衝突才發生。衝突信號得趕在我發送完最後一個bit之前傳回來,這一來一回就是5000米。 線路上的信號跑個來回需要57.6微秒,我們的傳輸速度是10Mbps,一個來回的時間我就能發送576bit,也就是72個字節,除開8個字節的幀前導符和幀開始符,剩下的以太網幀長度不能低於64個字節,這樣就算在最遠兩端發生的碰撞衝突都能及時傳遞回去被檢測到。 有了這套協議,大家再也不用爭搶,可以專心工作了。 “我説為什麼非得要至少64字節你才發送,原來還有這段歷史呢!那你們具體是怎麼收發數據的呢?”,説到這兒,阿Q打斷了我。 “那你聽我繼續給你説” 數據收發過程 我每天的工作就是接收、發送數據包,操作系統把數據交給我以後,我就按照以太網的數據格式,把數據封裝成一個個的以太網幀發出去 幀的頭部有收件人和發件人的地址,我們叫它MAC地址,這是我們每個網卡的身份證號碼,從我們出生那一刻起就確定了。 發件人是我的MAC地址,但收件人地址我不知道啊!操作系統協議棧部門交給我的數據包只有IP地址,我們又不認識這個,我們收發數據幀只用MAC地址。 為了解決這個問題,我們又制定了一套協議:ARP,地址解析協議,來實現這兩個地址的轉換。在不知道IP對應的MAC地址時候,就發送一個廣播,這個廣播的發件人地址填我的,然後收件人地址是FF:FF:FF:FF:FF:FF,這是一個特殊的MAC地址,我們約定好了每個人收到廣播都要接收而不能丟棄。 這個廣播裏面填了IP地址,誰收到以後發現跟自己的匹配上就來應答我,這樣我就能知道對方的MAC地址了,接下來就能通信了。 當然,為了避免每一次都去詢問一遍浪費時間,我會把查詢過的記錄緩存起來,下次就能直接用啦。 不過這樣做也有安全風險,要是有人冒充真正的收件人給我回信,我也沒辦法分辨,這就叫ARP欺騙。 “唉,等等,你還是給我講講你是怎麼可以抓到別人的通信數據吧,我對這個更有興趣。”,阿Q又一次打斷了我。 因為集線器這傢伙閉着眼睛到處轉發,所以不管是誰發的數據,所有人都可以看到。 就因為這樣,總線中每天有大量數據在流動,但我通常也不會全部都抓下來交給你們處理,不然你們CPU的人估計要罵死我了。所以我每次拿到一個數據幀,就會檢查它的收件人是不是我,如果不是那就直接丟棄了,當然,前面我説的廣播消息例外。 我能抓到別人通信數據的祕密就在於:我提供了一種工作模式叫做混雜模式,這種模式下,我就會把總線中我看到的所有數據幀全部都抓下來交給你們CPU去處理,一般都是一些抓包軟件才會要求我這麼做,但也有一些流氓軟件和病毒木馬經常讓我抓別人的數據包,這樣他們就能嗅探網絡中的其他主機的通信了。 我並不喜歡這樣,因為每次一開啓混雜模式,我和你們CPU就忙的要死,主板上的風扇都會瘋狂的轉起來。 “原來是這樣,那你開啓混雜模式給我露一手看看唄,可以看到別人的通信數據,這也太刺激了!”,阿Q又又又一次打斷了我。 “你彆着急,聽我繼續説嘛,別老是打斷我,而且現在停電了,我想露一手也露不了啊?” “好好好,你繼續,繼續,我不插嘴了。” 交換機時代 不知道從什麼時候開始,就算我開啓混雜模式,也抓不到別人的數據包了,因為我發現網絡中的數據包只有跟我相關的了。 後來一打聽才知道,不只是我一個網卡這樣,別的也一樣。 原來集線器那傢伙退休了,新來了一個叫交換機的大佬取代了他的位置。 這位大佬名不虛傳,他不只是簡單的把大家連接在一塊兒,它還會學習,用一張表把大家的MAC地址和連接的端口號記錄下來。每次收到數據後,它只轉發給對應的端口,而不會像集線器那樣到處轉發,我再也看不到別人的通信數據了! “啊?交換機那傢伙可真多事!”,阿Q露出了失望的表情。 這也是件好事啊,交換機大佬不用到處轉發數據佔用線路,相當於把衝突域進行了隔離,我連接的線路上只有我自己的數據,沒有別人的數據,就不會和別的主機傳輸數據發生衝突了。不僅如此,我們連接的網線也進行了升級換代了,現在我們可以全雙工通信,一邊收一邊發,也不用和交換機發給我的下行數據發生衝突! 隔離衝突域+全雙工通信,現在再也不用CSMA/CD,因為不會有衝突發生,可以隨心發送數據了,真是爽太多了!我們的傳輸速度也是日新月異,從10Mbps到100Mbps,再到1000Mbps,越來越快,這在以前想都不敢想。 阿Q點了點頭説到:“厲害了,網卡老哥!真是塞翁失馬焉知非福” 説完,CPU六號車間的小六出現在了門口,只見他滿頭大汗的説到:“Q哥,到處找你都找不到,原來你在這,快回去,領導叫我們出趟差” 特別推薦一個分享架構+算法的優質內容,還沒關注的小夥伴,可以長按關注一下: 長按訂閲更多精彩▼如有收穫,點個在看,誠摯感謝 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-12-17 關鍵詞: 計算機 CPU

  • 11代酷睿CPU橫空出世!桌面級版本尚未發佈

    11代酷睿CPU橫空出世!桌面級版本尚未發佈

    眾所周知,酷睿處理器採用800MHz-1333Mhz的前端總線速率,45nm/65nm製程工藝,2M/4M/8M/12M/16M/ L2緩存,雙核酷睿處理器通過SmartCache技術兩個核心共享12M L2資源。 目前,11代酷睿處理器已經發布,但是基本上都是用於筆記本電腦產品,而桌面級版本尚未面世。對此,英特爾方面表示,11代酷睿桌面處理器的推出日期不會晚於明年第一季度。 12月13日,11代酷睿桌面處理器部分參數規格曝光,其中i9旗艦型號從上代10的核變為了8核。 Rocket Lake即11代酷睿桌面型號,14nm,據説最高可選8核16線程,也就是沒有了10代的10核,CPU架構為Cypress Cove,和Willow Cove同源。GPU當然是Xe,EU單元規模或許比當前移動版最高96組更大些。 另一位爆料者稱,11900K的5.3GHz睿頻是開啓TVB(Thermal Velocity Boost)後實現的,其熱設計功耗為125瓦,二檔最高功率(PL2)能摸到250瓦,睿頻持續大概100秒,如果這樣那麼對於散熱的要求上來了,6熱管的關注度將會增加。 11代酷睿桌面級處理器將在明年發售,而Alder Lake(疑似12代)將在2021年下半年陸續登場。11代酷睿桌面級處理器架構為最新的“Rocket Lake”,採用14nm製程,最高可達8核16線程,10核心的配置或許不復存在。 11代酷睿桌面級處理器不如讓我們一起期待一下。至於更多詳細信息,我們拭目以待。由於該處理器仍在開發中,因此後續會有更多信息曝光出來,21ic會持續跟進。

    時間:2020-12-14 關鍵詞: 酷睿 CPU

  • GPU和CPU有什麼區別?大佬帶你瞭解GPU的那些事

    GPU和CPU有什麼區別?大佬帶你瞭解GPU的那些事

    對於GPU,大家想必也十分熟悉。但是,大家真的瞭解GPU嗎?譬如,GPU和顯卡是同一個東西嗎?CPU和GPU有什麼區別嗎?在本文中,小編將對這兩個問題加以介紹。如果GPU是您正在瞭解的知識,本文將是很好的入門素材哦,不妨和小編共同往下閲讀吧。 一、GPU 、顯卡關係 總的來説,顯卡是顯示卡的簡稱,顯卡是由GPU、顯存等等組成的。 GPU是圖形處理器,一般GPU就是焊接在顯卡上的, 大部分情況下,我們所説GPU就等於指顯卡,但是實際情況是GPU是顯示卡的“心臟”,是顯卡的一個核心零部件,核心組成部分。它們是“寄生與被寄生”關係。GPU本身並不能單獨工作,只有配合上附屬電路和接口,才能工作。這時候,它就變成了顯卡。 也就相當於CPU在電腦中的作用,它決定了該顯卡的檔次和大部分性能,現在還沒有出現GPU插在主板上的,因為GPU功耗很高,背面電流過大,還是焊接更為可靠。 二、CPU、GPU區別 CPU和GPU之所以大不相同,是由於其設計目標的不同,它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型,同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常複雜。而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純淨的計算環境。 於是CPU和GPU就呈現出非常不同的架構(示意圖): 圖片來自nVidia CUDA文檔。其中綠色的是計算單元,橙紅色的是存儲單元,橙黃色的是控制單元。 GPU採用了數量眾多的計算單元和超長的流水線,但只有非常簡單的控制邏輯並省去了Cache。而CPU不僅被Cache佔據了大量空間,而且還有有複雜的控制邏輯和諸多優化電路,相比之下計算能力只是CPU很小的一部分。 從上圖可以看出: Cache, local memory: CPU 》 GPU Threads(線程數): GPU 》 CPU Registers: GPU 》 CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread數目大,register也必須得跟着很大才行。 SIMD Unit(單指令多數據流,以同步方式,在同一時間內執行同一條指令): GPU 》 CPU。 CPU 基於低延時的設計: CPU有強大的ALU(算術運算單元),它可以在很少的時鐘週期內完成算術計算。 當今的CPU可以達到64bit 雙精度。執行雙精度浮點源算的加法和乘法只需要1~3個時鐘週期。 CPU的時鐘週期的頻率是非常高的,達到1.532~3gigahertz(千兆HZ, 10的9次方)。 大的緩存也可以降低延時。保存很多的數據放在緩存裏面,當需要訪問的這些數據,只要在之前訪問過的,如今直接在緩存裏面取即可。 複雜的邏輯控制單元。當程序含有多個分支的時候,它通過提供分支預測的能力來降低延時。 數據轉發。 當一些指令依賴前面的指令結果時,數據轉發的邏輯控制單元決定這些指令在pipeline中的位置並且儘可能快的轉發一個指令的結果給後續的指令。這些動作需要很多的對比電路單元和轉發電路單元。 GPU是基於大的吞吐量設計。GPU的特點是有很多的ALU和很少的cache. 緩存的目的不是保存後面需要訪問的數據的,這點和CPU不同,而是為thread提高服務的。如果有很多線程需要訪問同一個相同的數據,緩存會合並這些訪問,然後再去訪問dram(因為需要訪問的數據保存在dram中而不是cache裏面),獲取數據後cache會轉發這個數據給對應的線程,這個時候是數據轉發的角色。但是由於需要訪問dram,自然會帶來延時的問題。 GPU的控制單元(左邊黃色區域塊)可以把多個的訪問合併成少的訪問。 GPU的雖然有dram延時,卻有非常多的ALU和非常多的thread. 為啦平衡內存延時的問題,我們可以中充分利用多的ALU的特性達到一個非常大的吞吐量的效果。儘可能多的分配多的Threads.通常來看GPU ALU會有非常重的pipeline就是因為這樣。 所以與CPU擅長邏輯控制,串行的運算。和通用類型數據運算不同,GPU擅長的是大規模併發計算,這也正是密碼破解等所需要的。所以GPU除了圖像處理,也越來越多的參與到計算當中來。 GPU的工作大部分就是這樣,計算量大,但沒什麼技術含量,而且要重複很多很多次。就像你有個工作需要算幾億次一百以內加減乘除一樣,最好的辦法就是僱上幾十個小學生一起算,一人算一部分,反正這些計算也沒什麼技術含量,純粹體力活而已。而CPU就像老教授,積分微分都會算,就是工資高,一個老教授資頂二十個小學生,你要是富士康你僱哪個?GPU就是這樣,用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務,純粹的人海戰術。這種策略基於一個前提,就是小學生A和小學生B的工作沒有什麼依賴性,是互相獨立的。很多涉及到大量計算的問題基本都有這種特性,比如你説的破解密碼,挖礦和很多圖形學的計算。這些計算可以分解為多個相同的簡單小任務,每個任務就可以分給一個小學生去做。但還有一些任務涉及到“流”的問題。比如你去相親,雙方看着順眼才能繼續發展。總不能你這邊還沒見面呢,那邊找人把證都給領了。這種比較複雜的問題都是CPU來做的。 總而言之,CPU和GPU因為最初用來處理的任務就不同,所以設計上有不小的區別。而某些任務和GPU最初用來解決的問題比較相似,所以用GPU來算了。GPU的運算速度取決於僱了多少小學生,CPU的運算速度取決於請了多麼厲害的教授。教授處理複雜任務的能力是碾壓小學生的,但是對於沒那麼複雜的任務,還是頂不住人多。當然現在的GPU也能做一些稍微複雜的工作了,相當於升級成初中生高中生的水平。但還需要CPU來把數據喂到嘴邊才能開始幹活,究竟還是靠CPU來管的。 以上便是此次小編帶來的“GPU”相關內容,通過本文,希望大家對GPU和顯卡的關係、GPU和CPU的區別具備一定的瞭解。如果你喜歡本文,不妨持續關注我們網站哦,小編將於後期帶來更多精彩內容。最後,十分感謝大家的閲讀,have a nice day!

    時間:2020-11-23 關鍵詞: GPU 指數 CPU

  • 國產CPU存算一體機問世:配備x86兆芯CPU

    11月18日,柏睿數據攜手兆芯正式發佈國產CPU平台存算一體機,並簽署戰略合作協議,共同推進網絡核心技術和產品的攻關。這款數據存算一體機以柏睿數據大數據實時分析平台為底座,以國產CPU、最優硬件方案提供算力、數據安全支撐。 該機以國產數據庫軟件和國產CPU為主體,通過不斷優化性能配置,直接將國產數據處理平台的算力提升到新的量級,並在自主軟件與硬件的雙重保障下,實現海量數據存儲和實時精準計算相融合。 經相關測試鑑定,柏睿數據存算一體機在相同環境下的計算速度可媲美國外高端數據處理機,能夠有效滿足5G、AI、大數據基礎服務、大數據應用、分析及展現等應用場景對數據傳輸的極致速度和安全保障需求,可加速政府、金融、教育、醫療、通信、能源等關鍵行業數字化轉型與發展。 不過,本次所用x86架構兆芯處理器的具體型號、規格沒有披露。 21ic家注意到,兆芯同時掌握CPU、GPU、芯片組三大核心技術,且具備三大核心芯片及相關IP設計與研發的能力,已推出多款通用處理器,並形成“開先”、“開勝”兩大產品系列。 免責聲明:本文內容由21ic獲得授權後發佈,版權歸原作者所有,本平台僅提供信息存儲服務。文章僅代表作者個人觀點,不代表本平台立場,如有問題,請聯繫我們,謝謝!

    時間:2020-11-22 關鍵詞: 計算機 CPU

  • 國產CPU存算一體機問世:配備x86兆芯CPU

    國產CPU存算一體機問世:配備x86兆芯CPU

    11月18日,柏睿數據攜手兆芯,正式發佈國產CPU平台存算一體機,並簽署戰略合作協議,共同推進網絡核心技術和產品的攻關。這款數據存算一體機以柏睿數據大數據實時分析平台為底座,以國產CPU、最優硬件方案提供算力、數據安全支撐。 該機以國產數據庫軟件和國產CPU為主體,通過不斷優化性能配置,直接將國產數據處理平台的算力提升到新的量級,並在自主軟件與硬件的雙重保障下,實現海量數據存儲和實時精準計算相融合。 經相關測試鑑定,柏睿數據存算一體機在相同環境下的計算速度可媲美國外高端數據處理機,能夠有效滿足5G、AI、大數據基礎服務、大數據應用、分析及展現等應用場景對數據傳輸的極致速度和安全保障需求,可加速政府、金融、教育、醫療、通信、能源等關鍵行業數字化轉型與發展。 不過,本次所用x86架構兆芯處理器的具體型號、規格沒有披露。 21ic家注意到,兆芯同時掌握CPU、GPU、芯片組三大核心技術,且具備三大核心芯片及相關IP設計與研發的能力,已推出多款通用處理器,並形成“開先”、“開勝”兩大產品系列。

    時間:2020-11-20 關鍵詞: x86 兆芯 CPU

  • 戴上口罩為什麼手機還能認出你?原來全靠它?

    戴上口罩為什麼手機還能認出你?原來全靠它?

    近日,鑑於戴口罩後有時讓人難以辨認,日本一家印刷企業推出名片口罩,上面印有戴口罩者的信息。日媒稱,這種名片口罩用棉布製作、清洗後可重複使用,目前有三種款式供選擇:“客户服務”口罩上印有使用者的姓名以及公司名稱等,“推銷”口罩突出顯示使用者姓名,此外還有印製公司標誌和個人證件照片的口罩,售價約合94元人民幣。 疫情的到來,讓人臉解鎖功能低下了高貴的頭顱。 當口罩成為我們出街必備的單品,在解鎖手機時,我們總要經歷‘人臉識別失敗’—‘輸入密碼’的繁瑣過程。這不由得讓人懷念起指紋識別的好。 為了優化人臉解鎖的體驗,今年早些時候國外創業者 Danielle Baskin 推出了一款帶有面部信息的口罩。該產品通過提取用户的面部信息,然後印在口罩外側,用户戴上口罩後就可以拼湊成完整的臉部。 不過這個產品的解鎖成功率尚不明確,並且沒有大量的樣本驗證。那麼如何讓人臉識別系統,不再被口罩困擾呢? 一些網友漸漸發現,隨着戴口罩的時間越來越久,手機似乎在一次次人臉解鎖失敗中找到了‘經驗’,逐漸能夠識別成功戴着口罩的自己。 靠着這個思路,一些科技博主也分享了更高效的教程,比如戴着口罩反覆解鎖,人臉識別不成功就立即輸入密碼,循環這個動作 30 分鐘左右,手機便能識別出戴着口罩的自己了。 不過在實踐的過程中,網友們表示不同機型的‘學習’速度不一。有人將上述動作重複了 20 分鐘便已成功,但有的人重複了上千次,手機仍然無法識別戴着口罩的自己。 為什麼會出現這種情況呢?其實答案關乎手機的 AI 學習能力。 深度學習利器——NPU 如果你有關注近兩年的手機發佈會,你一定發現了手機京廣集運們在介紹 SoC 芯片時,都會重點提到 NPU 的升級。 所謂 NPU,就是指神經網絡處理器。在一個手機芯片中,一般會分為幾個功能區,發佈會常提的有三個:一是擅長處理繁複任務和發號指令的 CPU,二是擅長圖形處理的 GPU,再者就是擅長處理人工智能任務的 NPU。 雖然 NPU‘佔地’沒有 CPU 和 GPU 大,但其能力卻不容忽視,一台手機的智慧程度,主要依賴它。 我們可以對 NPU 期待什麼? 雖然移動端 NPU 在近兩、三年才開始被京廣集運宣傳,實際上和它相關的概念在 2013 年就已出現。 當時,高通希望通過一種模仿人腦的計算結構,縮小普通機器運算與人腦之間的差距,這種通過模擬神經元的運算處理器,被高通稱之為‘Zeroth’。 在當前的軟件生態下,移動端 CPU 和 GPU 的提升,對於用户日常使用來説已經感知不強了。比如一台 iPhone XS 和一台 iPhone 12 相比,在應用的流暢性上幾近一致。更加影響用户體驗的,是機器學習能力的變化。這也是為什麼我們要關注 NPU 的發展。 或許再過十年,當 AI 技術發展地更為成熟,‘智能’手機是時候改名為‘智慧’手機了。更多詳細信息,我們拭目以待,大家對此 還有哪些進一步的看法呢?歡迎留言討論哦!

    時間:2020-11-17 關鍵詞: 人臉 npu CPU

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