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在gpu 掉 到 0這個產品中，有36篇Facebook貼文，粉絲數超過3,299的網紅楓葉綠茶，也在其Facebook貼文中提到， 蘋果發布會看完了 看到快睡著，真的超級沒有驚喜的 無印iPad SOC小升級，A12變A13 前鏡頭支援人物居中 垃圾螢幕終於升級了，有sRGB，但依舊是祖傳模具 iPad mini A12變A15(滿血版)，這邊有個小細節我差點沒笑死 iPad mini比iPhone13先登場，但A15介紹是...
　同時也有25部Youtube影片，追蹤數超過7,310的網紅Kenmin Lin，也在其Youtube影片中提到，K_Gaming 的第一集 介紹一下之後要拿來玩 D2R 的桌機規格 不算太好也沒有很爛 但因為是二手整機所以 CP 值很高 雖然大部分的場景都能順跑 沒想到在 1080p 特效全開的大亂鬥中居然還是會掉幀 可能是 D2R Alpha 版的優化還沒完成 希望 D2R 正式版的效能可以表現得更好! ...

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gpu 掉 到 0 在 楓葉綠茶 Facebook 的精選貼文

楓葉綠茶 By 楓葉綠茶

2021-09-15 02:58:33 有 36 人按讚
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蘋果發布會看完了
看到快睡著，真的超級沒有驚喜的

無印iPad
SOC小升級，A12變A13
前鏡頭支援人物居中
垃圾螢幕終於升級了，有sRGB，但依舊是祖傳模具

iPad mini
A12變A15(滿血版)，這邊有個小細節我差點沒笑死
iPad mini比iPhone13先登場，但A15介紹是放在iPhone 13
所以iPad mini只說新的SOC超快超強，但就是沒講他是哪顆XD
前鏡頭支援人物居中
新模具，設計語言向iPad Pro靠攏
支援磁吸Apple Pencil二代
接口變成USB-C
滿血版的事下面再說

Apple Watch 7
屏占比更大、螢幕邊框有圓角
不是很重要，跳過

iPhone13、13 mini
A15、速度快一點、電池大一點、螢幕亮一點
相機多一個電影模式，旨在自動快速切換對焦
可以錄杜比視界HDR 4K 60fps，但沒人在乎
還是沒Lidar，這沒人在乎但我很在乎，幹
128G起跳

iPhone 13 Pro、13 Pro Max
A15滿血版、速度再更快一點、電池又再大一點、螢幕亮一點
這次的A15被分成兩種版本，普通的跟滿血版
差別在於滿血版多一顆GPU核心，圖形效能會比普通A15更好
恩，就...跟M1一個樣
螢幕首次搭載120Hz更新率
支援ProMotion自動適應更新頻率技術，根據使用情況自動調整畫面幀率，在10~120之間浮動，藉此達到省電的效果
然後這次的Pro，重 到 靠 北
我的iPhone11 194g已經夠重了，iPhone 13 Pro妥妥的203g
128G起跳，原本傳聞說會拔掉256G，但看來官方沒那麼狠

結論：
如果要換機有感可能得上iPhone 13 Pro
但那個重量老實說有點勸退，價格也是QQ

iPad mini 64G 一萬五，以遊戲平板來說挺香的
不過沒有128G，下一階就上256G，價格來到19400，小貴

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楓葉綠茶

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gpu 掉 到 0 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

台灣物聯網實驗室 IOT Labs By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2021-07-27 11:56:34 有 1 人按讚
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摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

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gpu 掉 到 0 在 Facebook 的精選貼文

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2021-07-22 17:03:49 有 12 人按讚
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Earlier in the day, an Amazon customer service rep acknowledged an issue with "Nvidia RTX 3090 Series & 100% GPU Usage" in a forum post. The developer recommends turning off "the overrides in the driver settings," but the only specific instruction given is to set 'Max Frame Rate' to 'Off' in the Nvidia control panel (its default state) and rely on the in-game frame rate limiting option.

玩遊戲好危險
玩到顯卡掛掉也算是很有創意了 (笑)

#NewWorld
#Amazon
#Nvidia

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gpu 掉 到 0 在 Kenmin Lin Youtube 的精選貼文

Kenmin Lin By Kenmin Lin

2021-08-13 22:11:51 有 1,252 人看過 有 21 人喜歡
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K_Gaming 的第一集
介紹一下之後要拿來玩 D2R 的桌機規格
不算太好也沒有很爛
但因為是二手整機所以 CP 值很高

雖然大部分的場景都能順跑
沒想到在 1080p 特效全開的大亂鬥中居然還是會掉幀
可能是 D2R Alpha 版的優化還沒完成
希望 D2R 正式版的效能可以表現得更好!
也希望之後的直播不要翻車XD

0:00 前言
2:12 參考 D2R 官方的建議規格來挑選 CPU 跟 GPU
4:53 我最後買到的主機規格
7:43 愛撕機膜人
7:56 結尾

AMD Ryzen 5 5600X
NVIDIA GTX 1660 Super
MSI X570 Gaming Edge WIFI
LEADEX Gold 850W
XPG GAMMIX D10 DDR4 16GB

CPU 天梯圖
https://www.bybusa.com/gpu-rank
GPU 天梯圖
https://www.bybusa.com/gpu-rank

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Kenmin Lin

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附上「任何分享影片的截圖」即可索取樂譜！ K是K書中心的K, 意思是 Kenmin 的練功房~
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gpu 掉 到 0 在 針織帽 Youtube 的精選貼文

針織帽 By 針織帽

2021-07-23 19:50:03 有 44,448 人看過 有 487 人喜歡
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標籤：#楓之谷 #回鍋 #推薦

時間軸：
00:00 影片簡略介紹
00:40 目前最容易取得的強力勳章，與一個機器人和椅子
03:06 惡魔復仇者最強勳章，其他職業沒事別去碰...
04:27 自由選擇老婆老公的～椅子和勳章
08:05 英雄團勳章、方塊椅子，和特殊名稱勳章

錯誤修正：
現在歌舞伎町的手機可以丟掉了～（但沒事...還是不建議去解）

♫BGM♪：🔊🔊🔊
🔊https://www.youtube.com/c/NECORDMUSIC/videos
© NECORD, Nexon. All rights belong to their respective owners.

【外部連接區】

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如果喜歡~歡迎訂閱XD

※我的頻道：
https://www.youtube.com/channel/UCGGxr54lBRXgfQOjdKX96sA

可以看到頻道中其他的影片呦~還有別忘了訂閱個XDD

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※我的FB粉絲團：
https://www.facebook.com/HatHat030
分享一些生活瑣事和遊戲中一些小攻略。

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※我的twitch：
https://www.twitch.tv/hathat030

努力改善品質中......orz

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※「針織帽」Discord伺服器：
https://discord.gg/VNCEZAUdPC

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※新楓之谷：

伺服器 - 優依娜
角色ID - 一瞬間的決心
備註：有興趣可以找我聊聊天。030

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※電腦設備：
處理器（CPU）：AMD Ryzen 5 3600
顯示卡（GPU）：NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB
記憶體：16G
麥克風：Blue SNOWBALL ICE USB 小雪球
耳機：HyperX Cloud Stinger Wireless 無線電競耳機
鍵盤、滑鼠：路邊貨

※剪輯軟體：
錄影軟體：Ocam（免費，但看清楚合約。）
影片剪輯：威力導演（付費）
縮圖製作：PhotoCap 6.0（免費）
素材裁剪：小畫家、剪取工具（內建）

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針織帽

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大家好~我是 針織帽 . 可以叫 帽帽 。 一個夢想成為有名實況主的「『男生』」 我是「『男生』」 別看我玩提摩 和 玩些可愛的遊戲就覺得我是女生@_@ 講究遊戲就是開心玩～玩的不開心玩遊戲作啥=3= 現金不常花～慢慢農才有成就感XD 我會盡可能的提高影片的品質~W~ 如果喜歡我的頻道~歡迎訂閱我的頻道O.O
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gpu 掉 到 0 在 針織帽 Youtube 的最佳貼文

針織帽 By 針織帽

2021-05-14 18:02:58 有 8,745 人看過 有 87 人喜歡
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標籤：#新楓之谷 #打王 #精華

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※新楓之谷：

伺服器 - 優依娜
角色ID - 一瞬間的決心
備註：有興趣可以找我聊聊天。030

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※電腦設備：
處理器（CPU）：AMD Ryzen 5 3600
顯示卡（GPU）：NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB
記憶體：16G
麥克風：Blue SNOWBALL ICE USB 小雪球
耳機：HyperX Cloud Stinger Wireless 無線電競耳機
鍵盤、滑鼠：路邊貨

※剪輯軟體：
錄影軟體：Ocam（免費，但看清楚合約。）
影片剪輯：威力導演（付費）
縮圖製作：PhotoCap 6.0（免費）
素材裁剪：小畫家、剪取工具（內建）

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gpu 掉 到 0 在 [請益] GPU使用率降到0 - 看板VideoCard - 批踢踢實業坊 的推薦與評價


作者forsakesheep (棄養羊)
看板VideoCard
標題[請益] GPU使用率降到0
時間Tue May 26 22:55:54 2015

CPU (中央處理器)：Intel(R) Core(TM) i5-2500 CPU @ 3.30GHz
MB (主機板)：技嘉 B75M-D3H
RAM (記憶體)：kingstone 4G *2
VGA (顯示卡)：NVIDIA GeForce GTX 560 Ti
驅動程式版本 ：347.09

目前是玩X-COM（2012的遊戲了）會突然停頓，原本只是偶爾頓個0.5-2秒
最近突然雪花之後當機，把顯卡拔起來重插之後雪花好了
但是停頓的情況變得更嚴重，變成會停頓5-20秒不等
停頓期間只有單純遊戲視窗不能動，其他程式都正常執行
看了一下停頓期間GPU使用率會從50％上下直接歸0

之前驅動程式更新到350後不時當機，所以降回去347.09
更新之後狀況依舊，怕又有新問題所以又降回去347.09

該不會是卡快壞掉了吧....可是我玩其他遊戲都沒問題啊

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.242.207.91
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/VideoCard/M.1432652156.A.136.html
→ love740120: 我猜硬碟壞軌 05/26 23:44
我把遊戲重灌到其他硬碟也是一樣狀況，該硬碟用dickinfo看是c5
所以應該不是硬碟問題吧？
→ tint: 你換古老驅動程式285.58試試看 用搜尋版本號的方式還可以在 05/28 12:40
→ tint: NV官網下載到 其實舊卡不用一直追最新的驅動程式 332之後開 05/28 12:41
→ tint: 始的驅動都是針對Maxwell架構去更新了 而你這Fermi架構是在 05/28 12:42
→ tint: Kepler架構之前的 你用285.58試試看吧 或是307.83也可以 05/28 12:43
感謝回應，可是我的windows版本是7-64bit，這兩個版本好像不支援
我再找看看其他版本的試試看
推 tint: 如果是win7 64bit 後面版本號不太一樣 改285.62版 05/28 14:35
推 tint: 幫你找好了 官網的 https://goo.gl/B64yW 285.62版 05/28 14:47
感謝協助，可是狀況還是在QQ
→ tint: 那你使用FurMark跑個3分鐘看看 看有沒有發生上述情況？ 05/28 19:40
我有用其他程式跑benchmark，完全沒發生事情
GPU使用率一直維持在99％，跑上古跟其他3D遊戲也都很順利

剛才用furmark跑了穩定測試20分鐘，一樣沒事很穩定.....
推 Liwx: 有沒有使用後燃器? 有的話關掉看看 06/01 02:55
沒有，我並沒有超頻，這幾天試了許多方式還是有問題.....
※ 編輯: forsakesheep (36.236.165.57), 06/01/2015 12:33:49
推 z7890706: 右邊那一排是什麼程式阿 07/03 00:49






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此外Ally也支援Wi-Fi 6E與藍牙5.2無線通訊功能，並搭載40Wh的電池，至於其餘規格與I/O請參考下方圖文說明。 Ally的造形可以視為拔掉鍵盤卻換上遊戲手 ...

#75. 卷王？低价旗舰机？性价比之王？Redmi Note 12 Turbo搭载 ...

这样的设计可以让你在玩游戏或者看视频时，手机不会发烫，也不会出现降频掉帧的情况 ... 打开包装盒，我们可以看到手机本体、充电器、数据线、针扎卡、说明书和透明的 ...

#76. 【SIGMOD 2023】深度学习弹性数据流水线系统GoldMiner ...

因此，GPU端训练性能的提升也带来了更大的数据预处理压力，使后者成为新的性能瓶颈。 我们观察到数据预处理瓶颈对任务训练性能和集群资源利用效率都有深刻 ...

#77. 骁龙8G3天玑9300 AI性能飙升成竞争焦点

随着2023年下半年的临近，手机处理器行业将迎来新一轮升级。苹果将推出A17处理器，而安卓阵营将分别看向高通的骁龙8G3和联发科的天玑9300系列。

#78. 搜尋：北京市美女（上门特殊服务）（电话微信18 - 電獺少女

電獺少女是一群女生組成的團隊，主要分享敗家心得、App軟體介紹、科技快訊及一些新3C酷品、周邊商品的介紹和測試、iPhone手機、Android手機教學， ...

#79. GPU 教學2 — 解析度、刷新率及FPS - ZOTAC

了解你的顯示器及其相容的解析度，就可以知道哪些是最佳的顯示設定。如果你計劃升級顯示器，也能以此作準去考慮哪種GPU 最適合你。 我們以ZOTAC GAMING ...

#80. RX 5700 內建GPU溫度顯示0度- 技術支援- Overwatch Forums

昨天剛組一台A+A的電腦r5 3600 16g ram rx5700 但我開內建顯示都正常只有內建GPU溫度顯示0度… 目前bios均已更新到最新版本在想是不是跟AMD的顯卡有關 ...

#81. CPU及GPU使用率異常現象

以下是我的CPU及GPU版本: CPU: Intel(R) Core(TM) i7-7500U CPU GPU: ... 使用率會瞬間降到<15%而造成頓卡，玩遊戲時FPS僅剩0~2；相對的，CPU有時也會 ...

#82. 電腦1週: PCStation Issue 1070 - 第 4 頁 - Google 圖書結果

NVIDIA RTX 3050Ti GPU NVIDIA 近期不停為 RTX 30 系列顯示卡推出新產品,除了之前提到可能會在 5 月底推出的 RTX 3080 T 及下月 RTX 3070 Ti ,於本月中也傳言推出入門 ...

#83. CUDA驅動程式設定問題 - Cupoy

["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]不管怎麼設定包含""、"0"、"0,1,2,3"都是... ... 一下這行指令要該如何設定才會跑出應有的結果呢? 另外如何使用CPU去跑而非GPU跑呢. 查看更多.

#84. NVIDIA GPU Driver - Apps發行說明- QNAP

- 支援 Nvidia GeForce RTX 30 系列 GPU 卡。 ... - Nvidia GPU 驅動程式已更新到 515.48.07 版。 ... - 更新了應用程式的程式碼簽署憑證。 ... - 將QTS 韌體更新到5.0.0 版後， ...