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锐炬——Intel第四代显规格公布

Intel近日正式公布了第四代core i处理器芯显卡的详细技术规格,涵盖笔记本、超极本以及桌面系统。第四代芯显卡将分为三个系列,并且首次有了自己的名字:Iris,中文名:锐炬。...按照Intel官方的说法,第四代芯显卡将为用户带来“令人瞠目的视觉体验”,并将取代大多数的入门及中低端独立显卡。...reizhi点评:Intel显规格仍然是这么的“浮夸”,虽然历代产品都有“洗心革面”之势,但终究都反响平平。这其中除了消费者对于显认知不够,Intel驱动部门也是有很大责任的。...另一方面,显性能的提高带来的是成本的上涨,而桌面平台将不再配备顶级显。至于移动平台,老黄早就准备好了“半马甲”的700M系列。...桌面平台Intel更是拿不出手,APU完善的产品线和驱动程序,不是一天两天就能追得上的。剩下的Quick Sync和4K解码,才是真正有用的东西。 总结:亮点不多,赶超仍需时日。

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Intel 第 11 代显型号曝光:13个版本 最多64单元

Intel 最近为其 10 亿级用户的芯显卡真是操醉了心,一方面进一步公布了 第 11 代显的架构细节 ,另一方面升级驱动程序带来了全新的控制中心 。...而在对新驱动进行了一番挖掘之后,赫然发现 Intel 已经将第 11 代显的诸多型号隐藏在了其中,显然硬件部分已经 OK,进入了驱动开发阶段。...Intel 目前的显架构是第 9 代 (以及升级版 9.5 代),从六代酷睿 Skylake 一直到九代酷睿 Coffee Lake Refresh 都是它,最多 24 个执行单元 (EU),而接下来...11 代显将全面用于 Intel 10nm 处理器,包括 主流桌面的 Ice Lake、3D 封装超低功耗的 Lakefield,以及新近发现的低功耗 Elkhart Lake。...Intel 新驱动中就赫然列出了 Ice Lake(ICL)、Lakefield(LKF) 所搭载的第 11 代显的型号乃至是执行单元核心规格,分别有 9 个和 4 个不同版本,总计达到了 13 个,

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    Elasticsearch 7.10.1压测对比(416G*3,AMD vs Intel

    另外使用到:腾讯云 云服务器(Cloud Virtual Machine,CVM) 本文延续前两篇压测报告: Elasticsearch 7.10.1集群3节点416G压测报告(AMD) Elasticsearch...7.10.1集群3节点416G压测报告(Intel) 本文另有延续: Elasticsearch 7.10.1压测对比(832G*3,AMD vs Intel) 环境配置 Esrally客户端环境..._4C16G_1T*3 压测性能对比结果 性能对比标识在最后一列,↑表示Intel比AMD性能好,↓表示Intel比AMD性能差。...通过输出的表格可以看到性能压测结果AMD远超Intel,AMD在压测过程中表现相当优秀。 但通常压测结果只能作为参考,实际的业务场景还是相较复杂的,所以线上生产环境还是得以实际业务场景为准。...压测指标 压测任务 AMD CPU Intel CPU 单位 差率 性能对比 Cumulative indexing time of primary shards 16.6515 20.61926667

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    Elasticsearch 7.10.1压测对比(832G*3,AMD vs Intel

    另外使用到:腾讯云 云服务器(Cloud Virtual Machine,CVM) 本文延续前两篇压测报告: Elasticsearch 7.10.1集群压测报告(832G*3,AMD) Elasticsearch...7.10.1集群压测报告(832G*3,Intel) 本文另有延续: Elasticsearch 7.10.1压测对比(416G*3,AMD vs Intel) 环境配置 Esrally客户端环境..._8C32G_1T*3 压测性能对比结果 性能对比标识在最后一列,↑表示Intel比AMD性能好,↓表示Intel比AMD性能差。...通过输出的表格可以看到性能压测结果AMD远超Intel,AMD在压测过程中表现相当优秀。 但通常压测结果只能作为参考,实际的业务场景还是相较复杂的,所以线上生产环境还是得以实际业务场景为准。...压测指标 压测任务 AMD CPU Intel CPU 单位 差率 性能对比 Cumulative indexing time of primary shards 15.42043333 17.89708

    1.5K1812

    Elasticsearch 7.10.1压测对比(3264G*3,AMD vs Intel

    另外使用到:腾讯云 云服务器(Cloud Virtual Machine,CVM) 本文延续前两篇压测报告: Elasticsearch 7.10.1集群压测报告(832G*3,AMD) Elasticsearch...7.10.1集群压测报告(832G*3,Intel) 本文另有延续: Elasticsearch 7.10.1压测对比(416G*3,AMD vs Intel) 环境配置 Esrally客户端环境..._32C64G_1T*3 压测性能对比结果 性能对比标识在最后一列,↑表示Intel比AMD性能好,↓表示Intel比AMD性能差。...通过输出的表格可以看到性能压测结果AMD远超Intel,AMD在压测过程中表现相当优秀。 但通常压测结果只能作为参考,实际的业务场景还是相较复杂的,所以线上生产环境还是得以实际业务场景为准。...压测指标 压测任务 AMD CPU Intel CPU 单位 差率 性能对比 Cumulative indexing time of primary shards 12.00185 17.01225

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    Intel平台代处理器黑苹果常见问题

    前2天有同学问我,代处理器能黑苹果吗? ? 我的答案是“可以”!只要是目前的主流配置的代平台基本上都好黑(有时候很多东西还是得看脸 ?...代平台目前为止什么禁止通行、无限重启、黑屏还是比七代的发生概率要大一些的! ? 前言 自从搭载代处理器的本本上市以后,越来越多的同学都买的是代平台的笔记本了。...zh_CN.lproj/ 当我们找到AppleSystemInfo.strings文件后,用文件编辑器(能用就行)打开找到"UnknownCPUKind"编辑字符串为你想显示的内容如:Intel...吾将上下而求索 随着苹果发布了最新的MacBookPro 15,1/15,2这两款产品,macOS也更新到了10.13.6 17G2112版本,它原生支持第显;众多的8750H CPU的朋友们可以彻底告别黑屏的痛苦了...原生支持UHD620/UHD630等显,一般情况下不需要注入platform-id 代CPU在黑苹果时,如果无法引导到安装界面,可于Clover主界面-Options-Graphics进行显卡仿冒

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    NEON做色域变化_ 用单核性能无限逼近并行OpenCV

    转存运算结果到dest bgr += 16 * 3; gray += 16; } } 五、测试 上述代码相对来说比较简单,我们直接在板端上测试效果,测试机器位4A76...+4A55的ARM板,测试对应的OpenCV版本为4.5.5. 5.1 先看下BGR2RGB的测试对比耗时: 从上述图表不难看出,在图像尺度较大的时候,利用neon的128位寄存器进行数据搬运,是非常有优势的...OpenCV基本已将8颗CPU全部占满,反观NEON操作全程只使用到一颗CPU。...同样看下内核占用的情况: OpenCV依旧把所有的CPU利用得满满当当。 六、像素拆分再加速 NEON只能打到这里了吗?那不一定,我们做一些拆分措施,继续压榨下单核的资源。...vst3q_u8(rgb_aligned + gap + index, rgb_vector_lower); } } 这个时候,我们可以简单对比下优化后的耗时对比: 差距再进一步缩小,甚至是无限逼近了8并行的

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    python0091_仙童公司_叛逆_intel_8080_altair8800_牛郎星

    不再是 高校和研究机构高墙里面的 神秘事物 而是 生活中常见的 家用电器 ibm 蓝色巨人脚步沉重 dec 小型机不断蚕食低端市场 甚至组成网络干掉大型机 基础不断进步 有新的 cpu 不断出现 intel...物理基础 个人电脑 的 基础 是cpu apple 和 任天堂 基于 moto 的 6502 第一台计算机 基于 intel 的 8080 这个是 intel 的一款 cpu intel...叛逆 诺伊斯 和 摩尔 出身于 肖克利的 仙童公司 FairChild 有 个人 不服肖克利的管理 出来单干 被称为 叛逆 The Traitorous Eight 诺伊斯...在 叛逆 中居于C位 1968年 叛逆的核心 诺伊斯 带着 摩尔 成立intel intel intel 继续 在芯片领域 积累 雇佣了 安迪格鲁夫 聚焦在 cpu 领域 intel inside...intel 在4004之后 制作了 经典cpu 晶体管 科技进化的速度 开始 一直吻合着 摩尔定律 8008和8080 这样8-bit的CPU 已经量产 而且质量还不错 爱好者 开始基于8080

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    性能吊打Intel Xeon和NVIDIA H100!这款“万能CPU”升级到192了!

    8月17日消息,斯洛伐克的服务器芯片设计公司Tachyum去年曾推出了128的Prodigy(神童)处理器,号称在性能、功耗、成本等方面均吊打英特尔Xeon处理器的。...近期,Tachyum又带来了更为强大的Prodigy 2 处理器,不仅内核数量提升到了192,同时在缓存容量等众多方面都有提升。...当时Tachyum公司还宣称,128版的Prodigy超级计算机芯片在HPC(高性能计算)负载中,能够执行12个AI PetaFLOPS和90 TeraFLOPS,性能是英特尔最快的Xeon处理器的4...从Tachyum公司的描述来看,128的Prodigy处理器的AI性能可直接吊打英特尔Xeon、NVIDIA H100,并且能效也更高,成本还更低。...相比之下,最新的192的Prodigy处理器在在AI训练和推理性能方面,提升到了24个AI PetaFLOPS。看来性能更是要吊打英特尔Xeon了。

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    】基于Montgomery算法的高速、可配置RSA密码IP硬件设计系列

    本次第部分主要介绍相关项目的具体模块的设计方案,如相关算法的软件实现; 下面介绍采用软件生成RSA公钥私钥对的方法 RSA公钥、私钥对软件生成方法 对于RSA算法,给出两个大的素数很容易,但是对于给出两个大素数的乘积...【一】基于Montgomery算法的高速、可配置RSA密码IP硬件设计系列 2021-02-28 ?...【二】基于Montgomery算法的高速、可配置RSA密码IP硬件设计系列 2021-03-01 ?...【五】基于Montgomery算法的高速、可配置RSA密码IP硬件设 2021-03-05 ? 【六】基于Montgomery算法的高速、可配置RSA密码IP硬件设 2021-03-08 ?...【七】基于Montgomery算法的高速、可配置RSA密码IP硬件设 2021-03-09 ?

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    深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构

    为了降低环上的数量,Intel 还曾在高端 CPU 中为了塞进更多的,设计了个双环结构。这样,环上的就少了,数据传输路径就短了一些。...通过 UPI,可以实现双处理器、四处理器、甚至是处理器之间的互联。Xeon Platinum 都支持 3 UPI 连接。...对于 Xeon Platinum 系列,双处理器的连接方式如下 四处理器的连接方式如下 处理器的连接方式如下 Intel 通过 UPI 总线,极大地提高了多处理器可扩展性。...不过虽然 Intel 支持最多处理器,业界线上使用的最多的仍然是双处理器的 UPI 互联。...通过该总线,单服务器最多可以实现颗 CPU 的互联。 快把本文转发给你的同学/同事/朋友一起来学习一下吧!

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    八百元的服务器?二手服务器搭建指南

    目录 1、捡垃圾概述 2、服务器CPU通览 3、配件(内存、硬盘)介绍 4、主板(含准系统)通览 5、LGA1366详述 6、LGA2011(含V1、V3)详述 7、笔者常用配置单介绍 8、800元8搭建实战...但是我这里想着重讲的是:由于服务器系列CPU使用的是民用最顶级主板(intel的规矩是的顶级接口和服务器的通用,比如LGA2011),而且主板拆机量较CPU少,很多情况下服务器主板是贵过服务器CPU的,...要知道,当年771转775事件直接造成775系CPU崩盘,甚至改变了intel后几代脚针的设计。 服务器CPU通览 按照时间顺序,服务器CPU可以分为一下几个系列: ?...这里我们只讨论Intel家族的服务器CPU(A饭你来打我啊ヽ(=^・ω・^=)) 如图是经过771转775改装的CPU: ?...当然还有我们的800搭建8服务器实战!

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    PCL中outofcore模块---基于叉树的大规模点云的显示

    什么是outofcore outofcore,可以理解为使用内存映射的方法,来处理大规模点云无法载入到内存的问题,并且这里暂且将其翻译为“叉树”,因为根据PCL中的实现方法,就是以叉树的方法实现了内存映射的算法...Out-of-core octree(叉树)其实就是运行内存不足以载入大量的数据情况下,采用内存映射的方法,并且将数据存储为叉树的形式保存在硬盘上。...一般来说这种方法很少有开源的方案供大家使用,其中PCL中就是一个较好的实现了叉树模块的算法,开源的模块中只关注外的叉树实现以及可视化的部分,并且树的深度或者分辨率完全由用户自行定义。...深度级别(LOD level of Depth):多分辨率的叉树 构建LOD的方法: buildLOD, addPointCloud and genLOD 叉树的一个关键特性是所谓的“深度层次...我们分别使用了生成了不同的深度和不同分辨率的叉树文件 ? 使用我们outofcore_viewer可视化的结果 ?

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    C++性能优化系列——3D高斯卷积计算()3D高斯卷积

    Y维度的计算是将一个Z平面上的二维数据中每行与卷积中一个点相乘,并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一行,更新到中间缓存的目标位置。...Z维度的计算是将一个Z平面的二维数据和卷积中的一个点相乘,并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一个二维平面,更新到结果的目标位置。这里对Y 和 Z维度的计算都是通过编译器ICC实现向量化。...这里执行这个指令的原因是将一维卷积的一个点展开成一个向量,但是根据反汇编中broadcast指令的执行次数和fmadd是一个数量级的,推断ICC在这里应该是内层循环每次迭代都做了一次broadcast...,但显然有更高效的做法:只将卷积展开一次,并保存在寄存器中复用,效率会更高。

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