疫情餐廳虧到爆!老闆娘豁出去了!
改裝40萬電腦DJ台!
感謝 ASRock
❤️追蹤IG:la.112814❤️
主機板:
ASRock ASRock Z590 Taichi
https://bit.ly/3nEkBfU
ASRock Z590 Phantom Gaming-ITX/TB4
https://bit.ly/2VKbbUq
CPU:
Intel® Core™ i9-11900K 處理器
https://intel.ly/3tMKGKt
顯示卡:
Radeon RX 6800 XT Taichi X 16G OC
https://bit.ly/3eO7Mtp
Radeon RX 6700 XT Phantom Gaming D 12GB OC
https://bit.ly/3nDzWgO
機殼:
LIAN LI DK-05F 多功能電競電腦桌
https://bit.ly/3nEYTbw
記憶體:
芝奇Trident Z Royal 皇家戟(金) DDR4-3600MHz CL16 32GB (8GBx4)
https://bit.ly/2XmCRQh
芝奇Trident Z Royal 皇家戟(銀) DDR4-3600MHz CL16 16GB (8GBx2)
https://bit.ly/3EkVUuP
SSD:
十銓科技 TEAMGROUP T-FORCE C440 1TB
https://bit.ly/3nRoq1t
水冷:
EK
https://bit.ly/3hBR6HN
電源供應器:
FSP 全漢企業
HYDRO PTM PRO 1000W
https://bit.ly/2TU9xOO
DAGGER PRO 850W
https://bit.ly/3zSuWZg
風扇:
LIAN LI UNI FAN AL120 (三顆裝/內附控制器)
https://bit.ly/3tLevuX
排線:
LIAN LI STRIMER PLUS 24 PIN
https://bit.ly/3Epnozx
LIAN LI STRIMER PLUS 8 PIN
https://bit.ly/3kdn2nm
LIAN LI STRIMER PLUS 3×8 PIN
https://bit.ly/3nEZeLk
#疫情 #組裝電腦 #DJ #華擎
#intel #主機板 #水冷 #ASRock
同時也有25部Youtube影片,追蹤數超過82萬的網紅我是蕾菈I'm Lyla,也在其Youtube影片中提到,疫情餐廳虧到爆!老闆娘豁出去了! 改裝40萬電腦DJ台! ❤️追蹤IG:la.112814❤️ 主機板: ASRock ASRock Z590 Taichi https://bit.ly/3nEkBfU ASRock Z590 Phantom Gaming-ITX/TB4 https://bi...
「cpu z記憶體」的推薦目錄:
- 關於cpu z記憶體 在 Facebook 的最佳貼文
- 關於cpu z記憶體 在 原價屋coolpc Facebook 的最佳貼文
- 關於cpu z記憶體 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
- 關於cpu z記憶體 在 我是蕾菈I'm Lyla Youtube 的最讚貼文
- 關於cpu z記憶體 在 老頭 OldMan Youtube 的精選貼文
- 關於cpu z記憶體 在 謝秉鈞Attila Youtube 的最讚貼文
- 關於cpu z記憶體 在 [心得] 檢查電腦內CPU、主機板、記憶體資訊 - 批踢踢實業坊 的評價
- 關於cpu z記憶體 在 [請教]-CPU-Z軟體的,記憶體部分看不懂,請幫幫忙-[附圖] 的評價
- 關於cpu z記憶體 在 計概「使用CPU-Z檢測i7電腦cpu, cache, 記憶體等等等」 的評價
- 關於cpu z記憶體 在 Guess the lyrics - Facebook 的評價
- 關於cpu z記憶體 在 cpu-z記憶體的推薦評價價格維修,MOBILE01、YOUTUBE 的評價
- 關於cpu z記憶體 在 cpu-z記憶體的推薦評價價格維修,MOBILE01、YOUTUBE 的評價
- 關於cpu z記憶體 在 cpu-z記憶體頻率、記憶體頻率設定、記憶體速度測試在PTT ... 的評價
cpu z記憶體 在 原價屋coolpc Facebook 的最佳貼文
64GB火神沒有演累!T-Force Vulcan Z 32GB x2 DDR4-3600當3200賣!
https://www.coolpc.com.tw/tw/shop/dram/team-tforce-vulcan-z-64gb-ddr4-3600/
效能高的CPU和顯示卡需要更大容量的記憶體!
總不能讓你的3990X和RTX 3080 Ti跑個Chrome也在跟你上演累格吧?更何況4K8K和影片剪輯都是很耗記憶體的呀!每次我跟客戶都會說記憶體能16GB以上是基本,32、64GB是再好不過的了!滿足了容量也要兼顧速度,十銓T-Force Vulcan Z 32GBx2 DDR4-3600火神記憶體是採用特選的記憶體顆粒,經過完整相容性與可靠度測試,支援Intel XMP 2.0一鍵超頻技術,而且AMD、Intel平台通通可以支援,DDR4-3600 CL18-22-22-42/1.35V高速且穩定,加上採用厚度0.8mm鋁合金一體成沖壓紅色散熱片,電解陽極氧化上色...#原價屋促銷 #十銓 #記憶體 #超頻 #coolpc
cpu z記憶體 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
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
cpu z記憶體 在 我是蕾菈I'm Lyla Youtube 的最讚貼文
疫情餐廳虧到爆!老闆娘豁出去了!
改裝40萬電腦DJ台!
❤️追蹤IG:la.112814❤️
主機板:
ASRock ASRock Z590 Taichi
https://bit.ly/3nEkBfU
ASRock Z590 Phantom Gaming-ITX/TB4
https://bit.ly/2VKbbUq
CPU:
Intel® Core™ i9-11900K 處理器
https://intel.ly/3tMKGKt
顯示卡:
Radeon RX 6800 XT Taichi X 16G OC
https://bit.ly/3eO7Mtp
Radeon RX 6700 XT Phantom Gaming D 12GB OC
https://bit.ly/3nDzWgO
機殼:
LIAN LI DK-05F 多功能電競電腦桌
https://bit.ly/3nEYTbw
記憶體:
芝奇Trident Z Royal 皇家戟(金) DDR4-3600MHz CL16 32GB (8GBx4)
https://bit.ly/2XmCRQh
芝奇Trident Z Royal 皇家戟(銀) DDR4-3600MHz CL16 16GB (8GBx2)
https://bit.ly/3EkVUuP
SSD:
十銓科技 TEAMGROUP T-FORCE C440 1TB
https://bit.ly/3nRoq1t
水冷:
EK
https://bit.ly/3hBR6HN
電源供應器:
FSP 全漢企業
HYDRO PTM PRO 1000W
https://bit.ly/2TU9xOO
DAGGER PRO 850W
https://bit.ly/3zSuWZg
風扇:
LIAN LI UNI FAN AL120 (三顆裝/內附控制器)
https://bit.ly/3tLevuX
排線:
LIAN LI STRIMER PLUS 24 PIN
https://bit.ly/3Epnozx
LIAN LI STRIMER PLUS 8 PIN
https://bit.ly/3kdn2nm
LIAN LI STRIMER PLUS 3×8 PIN
https://bit.ly/3nEZeLk
#疫情 #組裝電腦 #ASRock
==================================
訂閱我的頻道►►https://reurl.cc/dDNQV
蕾菈 Lyla粉絲團►►https://goo.gl/FF3Q5c
【工作拍攝聯絡信箱/kevin0204660@gmail.com】
![post-title](https://i.ytimg.com/vi/lWCBpabZTFo/hqdefault.jpg)
cpu z記憶體 在 老頭 OldMan Youtube 的精選貼文
哈囉各位大家好,我是老頭 OldMan
今天要分享的實況是《動物園之星》精華
直接造出棒狀藝術品!!!動物園老闆養寵物竟出現瀕死狀態!?
剪輯師:TK
👉DC交流群:https://discord.gg/Jark9BPH3z
👉成為這個頻道的會員並獲得獎勵:http://bit.ly/3oT7fK6
👉老頭周邊商品:https://bit.ly/2Myvr6C
👉LINE官方帳號【@oldman_0302】👉Instagram【oldman_0302】
👉馬上訂閱YouTube頻道,接收最新影片消息:http://bit.ly/1OnlTWy
🔴方舟 生存進化 所有系列 【播放清單】:http://bit.ly/2bOpMDq
🔴所有遊戲【播放清單】:http://bit.ly/2A0jIDo
👉老頭紀錄檔副頻道:https://bit.ly/2oCMoxy
👉贊助老頭可以獲得專屬頭貼跟貼圖喔:https://bit.ly/2QKh5xU
👉如果你喜歡遊戲,歡迎留言與我交流、分享遊戲資訊
👉如果您是遊戲廠商,歡迎洽談合作
👉聯絡電郵:f0987284469@gmail.com
電腦配備
CPU:intel I9-7940X
(內搭塔扇:日系 Scythe Mugen 5 無限五 CPU風扇散熱器)
主機版:X299 AORUS GAMNG 7 PRO
顯示卡: RTX 技嘉 2080Ti GAMING OC 11G
硬碟: 固態硬碟 EZLINK 2.5吋 256G
固態硬碟 Kingston M2 480G
傳統硬碟 Seagate 2TB 3.5吋
傳統硬碟 WD【黑標】4TB 3.5吋電競硬碟
記憶體:Kingston 金士頓 DDR4 2400 HyperX Fury 16G兩支
機殼:AORUS C300 GLASS(GB-AC300G 機殼)
電源供應器:銀欣650W 金牌/半模
鍵盤:TESORO鐵修羅 剋龍劍Gram RGB機械式鍵盤-紅軸中文黑
滑鼠:羅技 Logitech G300S
麥克風:AT2020USBi 靜電型電容式麥克風
![post-title](https://i.ytimg.com/vi/Z-ncE6G9RBE/hqdefault.jpg)
cpu z記憶體 在 謝秉鈞Attila Youtube 的最讚貼文
CPU: Intel® Core™ i9-11900K Processor
https://ark.intel.com/content/www/us/en/ark/products/212325/intel-core-i9-11900k-processor-16m-cache-up-to-5-30-ghz.html
主機板:ASRock Z590 Phantom Gaming-ITX/TB4
https://www.asrock.com/mb/Intel/Z590%20Phantom%20Gaming-ITXTB4/index.tw.asp
記憶體: G.Skill - Trident Z Neo (焰光戟) DDR4-3600MHz CL18 (8GBx2)
https://www.gskill.com/product/165/326/1562840461/F4-3600C18D-16GTZNTrident-Z-NeoDDR4-3600MHz-CL18-22-22-42-1.35V16GB-(2x8GB)
機殼: Striker Phantom Gaming Edition
https://www.antec.com/product/case/striker-phantom
CPU水冷: Antec Neptune240
https://www.antec.com/product/cooling/neptune240
風扇: Antec Prizm 120 ARGB 3+2+C
https://www.antec.com/product/cooling/prizm-120-argb-32c
電源: Antec High Current Pro Platinum 1000W
https://www.antec.com/product/power/hcp1000
這次非常開心,感謝ASRock送我超讚的主機板啦!跪謝乾爹~
ATii - 普通男子
這首歌曲一發行馬上就進到了Spotify「獨立最前線」榜單,大家記得去支持一下!
各大平台數位發行:https://star.lnk.to/17WIQ9eM
-
👍🏻你還可以看看這些熱門影片👍🏻:
➡️【居家改造】2.7坪房間變工作室.遊樂間.拍片片場:https://youtu.be/hjFX9eATe44
➡️【居家改造】整間房子打掉重新規劃吧! :https://youtu.be/4ylXOxBy5Og
➡️我養貓了,沒想到很幸運的遇到超黏人的貓! :https://youtu.be/vKlk_9O4-YQ
➡️養了第一隻貓就很容易再養一隻貓! :https://youtu.be/jKPUp7Bx3c4
-
馬上訂閱【謝秉鈞Attila】►►https://goo.gl/AWpQWF
音樂頻道:https://www.youtube.com/channel/UCCgDmPCLUFClMpp4Y2efFUQ
生活頻道:https://www.youtube.com/channel/UCJEuRnf1slEmUHaxh3yUMvw/
-
👍🏻「想更了解我的話!追蹤我吧」⬇︎
「謝秉鈞Attila粉專」☛https://www.facebook.com/attilalovesing/
「謝秉鈞Attila的IG」☛https://www.instagram.com/ATii.music/
-
👍🏻「合作邀約信箱」☛attilastudioch@gmail.com
#謝秉鈞Attila
![post-title](https://i.ytimg.com/vi/8ONfrtjH8Fc/hqdefault.jpg)
cpu z記憶體 在 [請教]-CPU-Z軟體的,記憶體部分看不懂,請幫幫忙-[附圖] 的推薦與評價
那個年代的NB北橋晶片根本不支援667的記憶體速度... 所以沒有設定錯誤.... CPU-Z會顯示出333的可能速率,是因為安裝的記憶體本身是DDR2 ... ... <看更多>
相關內容
-
我的記憶體頻率是1333的,可是CPU-Z卻顯示666,這也是省電 ...
-
查不到記憶體型號、廠牌 - Mobile01
-
請問為何CPU-Z的記憶體頻率是顯示這樣?? - Mobile01
-
網路上買的2手同規格同型號記憶體在CPU-Z看的資料不同?是 ...
-
www.mobile01.com 的其他相關資訊
-
我的記憶體頻率是1333的,可是CPU-Z卻顯示666,這也是省電 ...
-
查不到記憶體型號、廠牌 - Mobile01
-
請問為何CPU-Z的記憶體頻率是顯示這樣?? - Mobile01
-
網路上買的2手同規格同型號記憶體在CPU-Z看的資料不同?是 ...
-
www.mobile01.com 的其他相關資訊
cpu z記憶體 在 計概「使用CPU-Z檢測i7電腦cpu, cache, 記憶體等等等」 的推薦與評價
![影片讀取中](/images/youtube.png)
計概「使用# CPUZ 檢測#i7cpu, cache, 記憶體 等等等https://www.youtube.com/playlist?list=PLYRlUBnWnd5J1pK8jgdhGMNPGkXuEEXje其他各類軟體 ... ... <看更多>
cpu z記憶體 在 [心得] 檢查電腦內CPU、主機板、記憶體資訊 - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
檢查電腦內 CPU、主機板、記憶體 資訊 - CPU-Z
=====
續 [心得] 驅動筆電SATA硬碟(nLite整合驅動至XP)
(圖文版:https://0rz.tw/9f2TI)
有網友找不到難敲的晶片…喔不,是找不到南橋晶片
所以這篇就出現了~
順便簡單介紹一些買電腦測機時要注意的地方
(附註:以下僅說明一般使用者需要注意的資訊)
特別注意
注意
=====
首先我們要有 CPU-Z 這套軟體比較快
https://www.cpuid.com/cpuz.php
點這下載1.40.5版 (其實nb-s進版畫面就有嚕~)
https://www.cpuid.com/download/cpu-z-140.zip
接著解壓縮,執行cpuz.exe
首先映入眼簾的是大腦構造 - CPU 的資訊
先看看正上方Processor欄位:
Name:CPU的名稱
Code Name:核心架構名稱
Package:封裝資訊(要換CPU或主機板就要看這邊要相符合)
Technology:製程技術(nm就是奈米)
Specification:詳細規格(有ES就非常非常可能是工程版)
右下Cache欄位:
Level 2:L2 Cache的大小,這邊顯示KB,除以1024就是MB
接下來看的是電腦的身體 - Mainboard 的資訊
這邊主要看兩個就行了
Chipset:廠商、晶片組名稱
Southbridge:廠商、南橋晶片名稱
再來看看電腦的記憶體 - Memory 資訊
Type:記憶體的型態,常常說到的DDR、DDR2、DDR3就是指這個
Channels#:通道的狀態,Dual雙通道、Single單通道
Size:實體記憶體大小
下方的 CAS~Tras 一般使用者用不到
但是追求效能的進階玩家就會看這數字,敝人的記憶體是 5-5-5-15
最後來看看記憶體模組的資料 - SPD 資訊
左上可以選擇看哪個記憶體
(買電腦時也可以用來測裡面是哪牌的記憶體)
Module Size:這片記憶體模組的大小
Max Bandwidth:這片記憶體模組的頻寬
Manufacturer:製造廠商
Part Number:記憶體的序號,跟包裝上的應該會一樣
(BTW,創見的話,TS開頭是㊣創見,JM開頭是JetRam)
下方是此記憶體在不同頻率下跑的狀態表格
參考看看就好
ref: Kingston網站
https://www.kingston.com/taiwan/tools/umg/umg05b.asp
--
圖文版:https://0rz.tw/562Pg
--
星塵|https://askeing.blogspot.com/
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 61.216.16.89
※ 編輯: askeing 來自: 61.216.16.89 (08/12 14:25)
... <看更多>