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【i3，i5，i7差距在哪里】

我針對常見的家用CPU列了一個簡易的表格，因為CPU的型號實在是太多了，這個表格并不能通吃，因為很多CPU的核心數量和線程數量是無法統一公式判斷的，所以這個表格各位簡單參考一下就行。

除了常見的CPU外，還有至尊系列的CPU，比如i7 5960X，6950X這些登錄X299,X99平臺的CPU，還有筆記本上的凌動處理器，后綴T的，S的，各種各樣的CPU，比如8300H就是4核心8線程，上述表格就不起作用了，那么這么多CPU判斷起來非常麻煩，那么這里提供一個最簡單的東

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西，那就是CPU天梯圖。

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我們普通玩家真的用不上i7，假如你買個i7 8700k，然后CPU常年占用率不過50%，你何必多花那么多錢呢，就好像中國的高速就讓你跑120邁，你非要糾結你的車到底能跑240還是320一樣。

1080p最高畫質下吃雞，7700k的占用率只有平均40%，8700k甚至只有20%，i5 8400理論上比7700k弱一點，也就是說占用率在50%左右，那么你真的確定你需要一個i7來吃雞嗎？

游戲的幀數是由顯卡進行渲染的，好的顯卡遠比好的CPU要重要的多。12線程的i7游戲幀數未必及就比6線程的i5高，假如某個游戲是4核優化，那么實際上i5 i7效果是幾乎一樣的，因為他們都過剩了，瓶頸在顯卡上而不是CPU。很多人買了i7后會發現你的幀數根本不會比i5多幾幀，大部分的性能全部浪費掉了。

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最后來解決下最核心的問題，i3/5/7/9之間最大的差別是什么，按目前9代的情況來說那就是核心數與超線程，i3只有4核而且沒有超線程，i5有6核但沒有超線程，i7有6核有超線程，再往上更高性能的消費級處理器都叫i9。

（實際上還有pcie通道數與一些其他的小功能有區別，不細講，有興趣自行查閱Intel ARK數據庫，這個是公開的，所有Intel出過的產品的數據都可以查閱的到）

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十代酷睿：

十代酷睿有i9、i7、i5、i3四個大類，大類之下再細分出具體型號，共計有17款：

i9：i9-10900K、i9-10900KF、i9-10900、i9-10900F

i7：i7-10700K、i7-10700KF、i7-10700、i7-10700F

i5：i5-10600K、i5-10600KF、i5-10600、i5-10500、i5-10400、i5-10400F

i3：i3-10320、i3-10300、i3-10100

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特別值得一提，十代酷睿i9到i3全面支持超線程，除了十代酷睿i9只提升4個線程外，十代酷睿 i7、i5、i3的線程數相對九代都翻倍。像關注度頗高的i5-10400F從原先6核6線程提升至6核12線程，在多線程性能方面再無短板。不管是專業設計還是游戲應用，都將擁有明顯的優勢。

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不過十代酷睿更換新接口，從之前LGA1151變成LGA1200，這意味著舊主板無法兼容。選十代酷睿必須搭配新的400系列主板，目前已經上市的有Z490及B460，對應上一代的Z390及B360主板。另外，在工藝不變的情況，Intel通過提升頻率、線程等方式提升性能，換來的是更高發熱量及功耗表現。

經過上面的介紹，相信大家對于十代酷睿有了大致了解。接下來，就真正回歸主題，裝機選十代酷睿平臺，那內存該怎么選？

內存部分，第十代酷睿也進行了大幅升級，最高支持頻率從第九代的2666MHz提高到了2933MHz。當然，配合Z490主板還可以超頻或者使用XMP模式，最高支持到DDR4 5000+也是可以的，如此一來就可以在軟件和游戲中獲得更高的內存帶寬與更低的數據延遲。

默認支持2933MHz有i9全系、i7全系，而i5、i3默認只支持到2666MHz，我們知道Z490主板完全開放對K系列處理器倍頻和外頻的調節，并且對內存的超頻不做限制。而B460主板則限制CPU與內存的超頻功能。基于上述事實，我們在選擇內存時，心里應該就有譜了。

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老是吐槽Intel擠牙膏，不過這一次Intel第十代酷睿的升級還算有誠意，特別是提升頻率和線程翻倍這兩點，徹底打消了用戶在選擇時糾結要高頻還是要多核的顧慮——兩樣都給你，價格比第九代酷睿發布價還低。以買新不買舊的原則，新裝機考慮Intel新平臺未必不是一個新選擇。至于內存選擇，就比較明了，B460與Z490平臺，前者3000MHz以下，后者3000MHz以上，容量至少16GB起，具體不知道選哪家好，就看看我給你推薦的XPG系列內存，一線品牌，品質值得信賴。

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關于玩游戲卡頓，我們該如何判定是什么硬件出現了瓶頸

第一種、由于fps不高所導致的畫面不連貫，我們看到的游戲畫面實際上是由無數張靜態的圖像連續播放而來的，通過人眼的視覺暫留效應讓你的大腦誤以為是一個動畫，而每一張靜態畫面我們稱之為一幀，一秒鐘顯卡渲染出多少幀我們就稱之為幀數，幀數的單位是fps，也就是屏幕每秒閃過60張畫面=60幀/秒=60fps。那么問題顯而易見，幀數越高，你的畫面銜接越順暢，動作越絲滑。幀數如果過低，那么你的畫面勢必會出現不連貫的卡頓現象。

第二種、由于網絡延遲高導致的卡頓，網絡延遲在游戲里被稱為ping，ping高出現的卡頓最直觀的就是人物瞬移，人物失控，操作的東西需要過幾秒才能有反應，或者根本沒有反應，ping值指的就是你與游戲服務器之間的數據傳輸時間，比如你在你家下達了一個釋放Q技能，這個指令傳送到服務器花了1秒，服務器確定你釋放了Q，反饋給你的電腦，又要花1秒傳給你，你的電腦受到了這個信息后，在你的屏幕上表現出來，技能Q的效果和結果。那么，你這個Q從按下到顯示到屏幕，花費了2秒，這時候你自然就會覺得卡，這種卡是源于網絡。

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第一種：關于FPS影響畫面流暢度的情況

現在我們切入正題，既然FPS就是影響畫面流暢度的，那么我們只需要知道哪些硬件會影響FPS就行了，主要能直觀影響FPS主要就2個部件，CPU，顯卡。

這里我們先了解一下CPU和顯卡工作的分配情況，我們在電腦內部生成一個大的三維空間，讓一個小球自由下落，它落到地面后會彈起來然后再次落下彈起，直到停止，那么這里面CPU的作用就是計算小球受到的重力加速度，下落的速度，空氣阻力，落到地面動能的轉變，并根據各自參數去計算小球的運行軌跡。

那顯卡的作用是什么呢，顯卡在這里面需要把這個三維圖像建立出來，他需要給空間附著顏色，還需要給小球也附著顏色，這個部分我們稱之為“貼圖”，除了貼圖外，顯卡還需要讓這個貼圖跟著小球質點運動的軌跡一塊運動，最后還需要把三維的圖像二維化并輸出到屏幕上去。

這里答案就顯而易見了，CPU主要負責邏輯運算部分，而顯卡的作用就是圖形化。

那么，游戲元素少的，畫面精美的游戲，就對于顯卡的要求比較高，而畫面一般但是游戲元素多的，他就吃CPU。

這里就拿孤島危機來舉例，孤島危機就屬于那種畫面很好，但游戲元素不多的，一般來講，場景主要就是環境構成，他不需要CPU進行多少運算，反而是需要顯卡去進行復雜的貼圖工作。那么這類游戲，基本硬件瓶頸就出在顯卡上面了。

而戰地1這種，64人一張地圖，各種爆炸物飛濺，子彈飛行，下墜，碎片亂飛，各種場景破壞，這就需要大量的CPU運算，同時，戰地1的畫面也可以算非常好了，所以戰地一對于顯卡和CPU的要求都很高，尤其是64人征服，尤其吃CPU，不少I7都能輕松滿載。

另外一個游戲就是坎巴拉太空計劃，這是一個給你部件讓你造火箭的游戲，他的畫面不算好，但是物理系統非常出色，你想一下幾百個組件的火箭在發射的時候，各種空氣阻力，氣動模型，重力，分分鐘把你的CPU吃滿，這時候顯卡除了給火箭貼上幾乎是色塊這么簡單的貼圖外就沒什么工作了，所以類似這樣的“我的世界”這個游戲，他們都是對于CPU要求比顯卡要求高。

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那么我們就很容易就能判讀到底是CPU瓶頸還是顯卡瓶頸了：

元素多畫面差的，吃CPU；

元素少畫面好的，吃顯卡；

元素也多畫面也好的，CPU顯卡都吃；

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除了顯卡CPU這種性能級部件外，內存容量與顯存也是不能忽視的，如果你的游戲畫面幀數很高，但是經常出現頓卡或者間歇性掉幀的現象，那么很大一部分是由于你的顯存或者內存爆滿導致的，顯卡和顯存就好比CPU和內存，所以游戲元素主要吃內存，而畫面精細程度主要吃顯存。這里判斷誰瓶頸了只需要監視一下后臺看看內存和顯存的占用情況就能非常清楚的知道是誰瓶頸了。

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除了畫面流暢，加載的流暢度也是另外一方面，我們游戲在loading的過程實際上就是在將硬盤里的數據轉移到內存里，就好像你吃菜之前需要把菜先夾到碗里一樣，CPU算數之前也需要先把數據從硬盤轉移到內存中，而內存的速度是非常快的，所以我們不需要考慮內存速度帶來的瓶頸，內存上的瓶頸基本都出現在上面所說的容量上。而loading的瓶頸多半出在硬盤上，我們傳統的機械硬盤速度非常慢，尤其是隨機讀寫部分，因此，使用機械硬盤的同學開機速度通常不會和快，而且游戲的loading也會很慢，這里絕地求生就很明顯，你落地后如果房子都是和豆腐一樣，糊一片的，那就是你的硬盤或者內存不夠快，不能及時把數據傳送給顯卡還有CPU。

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第二種：關于網絡Ping值高影響流暢度的情況

最后說說網絡卡頓的情況，如果你是這幾年剛換的電腦，那么你的主板有線網卡基本不會構成網絡瓶頸，你只需要注意你的網線質量如何就行，而使用wifi的，那么無線網卡與無線天線的質量很大一部分程度上會影響到你的ping值，另外就是wifi本身屬于無線信號，他會受到各種條件干擾，所以玩游戲非常不推薦使用無線網絡。另外作為家庭網絡的入口，路由器也是不容忽視的，好的路由器允許多臺設備同時連接還不出現分包不均的情況，而差一點的路由器稍微設備一多就分包不過來導致卡頓。最后是運營商那邊，假如運營商本身的網絡就有問題，那你家里再怎么弄都無濟于事，你只能去投訴運營商來解決了。

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GPU 選擇：

圖靈架構的GTX1660 Ti、GTX1650簡介

? ? NVIDIA去年推出的圖靈架構，相比前代的帕斯卡架構來說，新架構的性能進一步提高、增加了RT Core來從硬件層面實現光線追蹤技術、增加了用于AI計算和深度學習的Tensor Core，再加上DLSS超采樣技術、NAS高級著色技術、DX12深度優化，此外還支持GDDR6顯存，總體來說，圖靈架構的到來，讓GPU的圖形運算表現有了很大的提升。

但是圖靈架構的真正實力只有RTX20級別的顯卡才能發揮出來，因為它們具備了圖靈架構的絕大多數新特性，而4月23日發布了筆記本GTX1660 Ti、GTX1650雖然也是圖靈架構，但是它們采用的TU116、TU117核心全部取消了RT Core、Tensor Core，所以雖然也支持光線追蹤技術，但是那只是通過軟件層面的支持，效果必然大大折扣。

? ? 那么GTX1660 Ti和GTX1650有什么用呢？首先目前支持光線追蹤的游戲并不多，然后AI運算、深度學習對于大多數游戲本用戶來說用處不大，再然后在TU116、TU117核心中，原本Tensor Core的位置則變成了FP16運算單元，理論上來說對增強游戲數據運算有所幫助，最后GTX1660Ti、GTX1650的價格比起RTX20系列更加實惠，而且游戲性能依然要比前代的GTX1060、GTX1050 Ti有明顯的提升。

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對比小結：

單純從參數上來看，無疑是GTX1650性能更強一些，GTX1650和GTX1050Ti在顯存容量、位寬、顯存類型、TDP功耗上基本相同，均配備4GB/128Bit的GDDR5顯存，功耗為75W。GTX1650可以看似是GTX1050Ti的升級版，GTX1650相比GTX1050Ti主要是流處理器數量上的提升，而紋理單元、核心頻率、顯存頻率以及顯存頻率也有所提升。此外，GPU架構上也有所升級，提升為基于12納米工藝的TU117-300圖靈架構，相信對性能有一定的加持。

測試小結：

通過游戲測試可以看出，GTX1650在游戲實際表現無疑相比GTX1050Ti好不少，大部分的游戲幀數提高了約4~12幀，其中在《鬼泣5》這款游戲中，GTX1650相比GTX1050Ti高了有23幀，綜合算下來，GTX1650相比GTX1050Ti的游戲實測性能要強約26%，和NVIDIA官方說的提升30%差距不大。

總結：

論實際性能，GTX1650雖然是用作替代GTX1050的，但是顯卡的性能肯定在GTX1050Ti之上的。目前GTX1650與GTX1050Ti大約差價也就在200元左右，但是GTX1650的性能比GTX1050Ti高26%左右，論性價比其實也差不多。但是不久GTX1050Ti可能會停產，兩者建議還是選用GTX1650顯卡吧，畢竟買新不買舊。

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Rx顯卡和gtx顯卡區bai別為：構du架不同、性能不同、穩定性zhi不同dao。

一、構架不同

1、Rx顯卡zhuan：Rx顯卡是北極星的amd構架的顯卡。

2、gtx顯卡：gtx顯卡是英偉達的nvdia構架的顯卡

二、性能不同

1、Rx顯卡：Rx顯卡的性能比gtx顯卡的性能要高，同時導致功耗也更高。

2、gtx顯卡：gtx顯卡的性能比Rx顯卡的性能要低，同時導致功耗也更低。

三、穩定性不同

1、Rx顯卡：Rx顯卡的性能比gtx顯卡的穩定性要弱，同時導致Rx顯卡更不耐用。

2、gtx顯卡：gtx顯卡的性能比Rx顯卡的穩定性要強，同時導致gtx顯卡更耐用。

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GPU與機器學習：

英偉達的GPU 都支持 CURD，訓練都可以

RTX2060 支持 Tensor kernel?

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機器學習大多數算法用不上GPU.

深度學習也就是神經網絡才會需要GPU加速，而且是顯存越大越好，這樣的話gtx1650可能就不太適合了。有時候模型稍微大一點，GPU就容納不下的。

學習重點就不在于機器性能，而在于你對算法的理解

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寫給程序員的機器學習入門 (八 補充) - 使用 GPU 訓練模型

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在之前的文章中我訓練模型都是使用的 CPU，因為家中黃臉婆不允許我浪費錢買電腦😭。終于的，附近一個廢品回收站的朋友轉讓給我一臺破爛舊電腦，所以我現在可以體驗使用 GPU 訓練模型了🥳。

顯卡要求

pytorch, tensorflow 等主流的框架的 GPU 支持都基于 CUDA 框架，而目前提供 CUDA 支持的顯卡只有 nvidia，這次我撿到的破爛是 GTX 1650 4GB 所以滿足最低要求了。簡單描述下目前各種顯卡的支持程度：

• Intel 核顯：死心叭
• APU：沒法用
• Nvidia Geforce
  • 2GB 可以用來跑一些入門例子
  • 4GB 可以跑一些簡單模型
  • 6GB 可以跑一些中級模型
  • 8GB 可以跑一些高級模型
  • 10GB以上 可以跑最前沿的模型
• Radeon：要折騰，試試?ROCm

如果真的要玩機器學習推薦購買 RTX 系列，因為有 tensor 核心和 16 位浮點數支持，訓練速度會快很多，并且使用 16 位浮點數可以讓顯存占用少一半。雖然在過幾個星期就可以看到 3000 系列的顯卡了，可惜沒錢買🤒。此外，明年如果出支持機器學習的民用國產顯卡必定會大力支持😡。

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安裝顯卡驅動

Windows 的話會通過 Windows Update 自動安裝， pytorch 會自動檢測出顯卡，不需要做任何工作。Linux 需要安裝 Nvidia 官方的閉源驅動 (開源的 Nouveau 驅動不支持 CUDA)，如果是 Ubuntu 那么在安裝系統的時候打個勾就可以自動安裝，如果沒打可以參考這篇文章，其他 Linux 系統如果源沒有提供可以去 Nvidia?官方下載驅動。

安裝以后可以執行以下代碼看看 pytorch 是否可以檢測出顯卡：

>>> import torch# 判讀是否有 GPU 支持 >>> torch.cuda.is_available() True# 判斷插了幾張可用的顯卡 >>> torch.cuda.device_count() 1# 獲取第一張顯卡的名稱 >>> torch.cuda.get_device_name(0) 'GeForce GTX 1650'

如果輸出類似以上的結果，那么就代表沒有問題了。

在 pytorch 中使用 GPU

pytorch 默認會把 tensor 對象的數據保存在內存上，計算會由 CPU 執行，如果我們想使用 GPU，可以調用 tensor 對象的?cuda?方法把對象的數據復制到顯存上，復制以后的 tensor 對象運算會使用 GPU。注意在內存上的 tensor 對象和在顯存上的 tensor 對象之間無法進行運算。

# 創建一個 tensor，默認會保存在內存上，由 CPU 進行計算 >>> a = torch.tensor([1,2,3]) >>> a tensor([1, 2, 3])# 把 tensor 復制到顯存上，針對此 tensor 的計算將會使用 GPU >>> b = a.cuda() >>> b tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')

如果你想編寫同時兼容 GPU 和 CPU 的代碼可以使用以下寫法，如果有支持的 GPU 則會使用 GPU，如果沒有則會使用 CPU：

# 創建一個 device 對象，如果顯卡可用則指向顯卡，否則指向 CPU >>> device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 創建一個 tensor 并復制到指定 device >>> a = torch.tensor([1,2,3]) >>> b = a.to(device) >>> a tensor([1, 2, 3]) >>> b tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')

如果你插了多張顯卡，以上的寫法只會使用第一張，你可以通過 "cuda:序號" 來指定不同的顯卡來實現分布式計算。

>>> device1 = torch.device("cuda:0") >>> device1 device(type='cuda', index=0)>>> device2 = torch.device("cuda:1") >>> device2 device(type='cuda', index=1)

https://www.cnblogs.com/zkweb/p/13490677.html

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電腦顯卡GTX和RX和RTX都是有什么區別

一、構架不同bai

1、顯du卡GTX：GTX顯卡是zhiPascal架構的dao顯卡zhuan。

2、顯卡RX：Rx顯卡是北極星的amd構架的顯卡。

3、顯卡RTX：gtx顯卡是英偉達的nvdia構架的顯卡。

二、特點不同

1、顯卡GTX：gtx顯卡的性能比Rx顯卡的穩定性要強，同時導致gtx顯卡更耐用。

2、顯卡RX：Rx顯卡的性能比gtx顯卡的穩定性要弱，同時導致Rx顯卡更不耐用。

3、顯卡RTX：RTX系列的顯卡擁有非常強大的光線追蹤性能。

三、標識前綴不同

1、顯卡GTX：GTX是NVIDIA沿用多年的顯卡型號前綴，但是到了GTX20系列的顯卡，比如2060、2070、2080之類。

2、顯卡RX：包含這個標識的一般都是AMD公司的顯卡，我們通常稱之為A卡。

3、顯卡RTX：有這個標識的都是NVIDIA英偉達公司的顯卡，也就是常說的N卡。

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主板區別：

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屏幕：

24英寸屏幕

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榮耀 nova 5i

屏幕大小 6.4英寸

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選購臺式機機子

dell:

optiPlex 商用塔式機：

7080MT定制 A6:

i5 10500

因特爾Q470主板

最大支持 128G內存

最大支持磁盤：8T

可擴展2~3硬盤。

屏幕，防眩光。(霧面屏)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的选购电脑cpu 酷睿 区别 GPU选择的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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