ZDNet至顶网服务器频道 09月28日 新闻消息:作为AMD FX系列的旗舰级CPU,我们熟知的FX 8000系列自发布之日起就凭借着多核心并行处理优势、强劲的游戏性能以及高超的性价比表现而一直被玩家们所津津乐道。不过对于一直关注CPU市场的消费者来说,长久以来都未曾见到一款千元级以内的8核心产品出现,同时受制于确保性能的影响多核心处理器产品在功耗方面的表现也仅仅是差强人意。但是,消费者追求高性能、低功耗处理器的脚步却不会因此停歇,那么一款同时具备多核心、低功耗和高性价比的处理器产品是否出现呢?在今年的ChinaJoy 2014上,AMD给出了最有力的答案,一款全新的FX系列处理器——FX 8300,将上述三大特性:多核心、低功耗、超高性价比完美结合在了一起,全新的FX 8300不但以旗舰级的8核心高配置来到我们面前,更重要的是AMD将其TDP一举控制了到95W,同时最高4.2GHz的动态智能超频能力也是保证了这款产品拥有不俗的性能表现,而899元的官方售价再将AMD产品高性价比的特点淋漓展现,这一回,AMD将看似不可能完成的任务变成了现实。
首先,我们来重温一下FX 8300的参数规格,它采用了AMD已经非常成熟的打桩机架构,内部为由四个打桩机模块提供了共八个物理运算核心,并且AMD为每个核心配备了1MB二级缓存同时八颗核心共享8MB三级缓存。主频方面,FX 8300默认频率为3.3GHz,并且可以通过AMD智能超频技术飙升至最高4.2GHz。FX 8300从参数规格来看,无论是核心架构、主频数值以及核心数量,可以说都代表了当下桌面级处理器的旗舰级水准,不但可以为用户提供优异的性能,同时得益于制造工艺的改进,作为性能级产品的FX 8300在TDP上也有仅95W,一举降低用户在使用上的散热成本,对于像是需要长时间连续运行的网吧电脑来说,在稳定性上也是更有保障。
FX 8300作为AMD全新推出的性能级低功耗产品,目前主要面向游戏玩家和网吧用户。我们都知道近年来大型单机游戏对CPU的多核性能有不小的需求,而FX 8300以八个物理核心的架构优势,完全可以为玩家提供稳定流畅的游戏体验。同时FX 8300以多核心的运算基础,与最新Radeon系列显卡完美配合,使得游戏中镜头快速转换、场景切换时不会出现瞬间卡顿。再配合AMD创新的Mantle API所带来的顺畅画面体验更是能够给予玩家更真实的带入感,因此说FX 8300是高画质游戏的基石并不为过。
旗舰级CPU有着令人叹为观止的性能,但是售价一定昂贵吗?,答案自然是否定的,AMD FX 8300官方定价仅899就是一个很好的例证,在提供高性能低功耗的同时也可以附带有极高的性价比属性。对于家庭用户来说,可以用不到九百元的价位买到一颗高性能的八核心CPU。而对于需要购置几十台甚至上百台电脑的网吧业主而言,极具诱惑力的售价带来的成本节约更是不容小视,不但可以在平台搭建初期节约成本,同时仅95W TDP的FX 8300在长时间运行下节省的电费也是十分可观。
AMD FX 8300以优异的性能、更低的功耗以及惊人的售价宣布FX系列依旧强劲,它不仅是AMD为广大游戏爱好者、网吧业主带来的一款FX系列高效能CPU,更可以看出AMD对于高端CPU的重视程度丝毫未减。可以预见的是,在未来AMD还将会推出更多类似FX 8300这样高性能、低功耗、高性价比的优质处理器产品,而这些蕴含在FX 8300身上的一系列产品特质,也正是未来处理器市场发展的趋势和消费者的选购热点,在这一点上,FX 8300的出现无疑起到了重塑市场标杆的作用。
好文章,需要你的鼓励
CoreWeave发布AI对象存储服务,采用本地对象传输加速器(LOTA)技术,可在全球范围内高速传输对象数据,无出口费用或请求交易分层费用。该技术通过智能代理在每个GPU节点上加速数据传输,提供高达每GPU 7 GBps的吞吐量,可扩展至数十万个GPU。服务采用三层自动定价模式,为客户的AI工作负载降低超过75%的存储成本。
IDEA研究院等机构联合开发了ToG-3智能推理系统,通过多智能体协作和双重进化机制,让AI能像人类专家团队一样动态思考和学习。该系统在复杂推理任务上表现优异,能用较小模型达到卓越性能,为AI技术的普及应用开辟了新路径,在教育、医疗、商业决策等领域具有广阔应用前景。
谷歌DeepMind与核聚变初创公司CFS合作,运用先进AI模型帮助管理和改进即将发布的Sparc反应堆。DeepMind开发了名为Torax的专用软件来模拟等离子体,结合强化学习等AI技术寻找最佳核聚变控制方式。核聚变被视为清洁能源的圣杯,可提供几乎无限的零碳排放能源。谷歌已投资CFS并承诺购买其200兆瓦电力。
上海人工智能实验室提出SPARK框架,创新性地让AI模型在学习推理的同时学会自我评判,通过回收训练数据建立策略与奖励的协同进化机制。实验显示,该方法在数学推理、奖励评判和通用能力上分别提升9.7%、12.1%和1.5%,且训练成本仅为传统方法的一半,展现出强大的泛化能力和自我反思能力。