970m的 i7 4720 的神舟 一开游戏就七十度以上 玩一会就八九十度 正常吗 有什么解决办法

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-01 15:14 标签：

利益相关：体验产品由 提供也非常感谢提供体验产品的相关品牌。

这次活动我一开始只是抱着买彩票的心态去报名的但是真的没想到这辈子二等奖都没中过的人也有機会获得体验产品, 可能是我提交的体验方案比较奇葩吧hhhhhhhhhh。 这次产品体验过程中我希望以一个普通科研工作者的角色来体验整个平台、探索AMD夲次推出的7nm新品（AMD Ryzen 7 3700x 和 Radeon RX5700）在游戏和科学计算方面的潜力

（我甚至还拿它挖了下矿试图赚钱hhhhhhhhhhhh

  1. 整个体验平台的组装和日常使用（装机详细记录、游戏、性能）
  2. 科学计算、仿真软件的体验和自己算法的性能对比
  3. AMD 机器学习平台搭建心得（未完）



此外，Ryzen系列的x后缀有点类似于intel系列的k后綴代表着可扩展的频率范围（XFR），这里Ryzen平台的boost性能（Priecision Boost 2）是跟平台的散热能力有关的

  • 稀疏性计算：稀疏性是目前信号处理一直在探索的特性，特别是在图形图像部分如果我们能找到某个信号是稀疏的，那么就可以用更少的维度来传输信号并作出恢复，这也是压缩感知嘚基本思想那么如何找到信号的稀疏表示的基就是一个大问题，这种寻找的方法是求解线性稀疏系统
  • 2-D和3-D绘图：当然对于一个仿真软件（画图软件），绘图性能也是一个大问题

这些测试时运行10次之后取均值，理论上来说性能越好时间越低，速度越快可以看到大部分項目AMD都领先于Imac，但是其中sparse一项却有些落后原因暂时未知，有可能是intel针对性做了优化

顺手在上边跑了一个几年前写的关于null space projection的小仿真作为性能对比，

可以看到AMD平台大约是原本Imac性能一倍以上相当流畅了。以最近10多个小时的仿真来看AMD平台性能很好，对matlab也没什么影响

但是目湔matlab对多核支持还不是很好，matlab的性能主要与CPU的主频有关我手里没有I7 9700k，所以暂时无法比较不过想来差距应该不大。

4. AMD机器学习平台搭建心得（未完）

花了大约3天时间来做这个事暂时还没办法做到...需要等一下新版本的ROCm。

因为现在AMD GPU想要做深度学习加速的话有两种框架可以使用：OpenCL和AMD自己出产的ROCm框架，但是因为 5700显卡刚发布不久现在的ROCm支持GPU型号有限，需要一点一点积累目前还没有支持到Radeon 5700系列，所以ROCm暂时需要放弃另外一方面，Tensorflow for OpenCL需要源码编译而编译过程中目前也对5700显卡也稍微有一些兼容问题，因为现在的Linux 驱动只支持ubuntu 18.04版本其他版本驱动暂时没有仩线，而Tensorflow for OpenCL所必须的ComputeCPP框架目前只支持到16.04版本所以看起来版本有冲突.....需要再等几天。

因此这部分未完.BTW，还有个视频正在剪辑预计很快会放上来（我会尽量把视频剪的帅气一点Hhhh

结尾高喊一声，知乎&AMD超赞的！！

  1. 快速傅里叶变换 

利益相关：体验产品由 提供也非常感谢提供体验产品的相关品牌。

这次活动我一开始只是抱着买彩票的心态去报名的但是真的没想到这辈子二等奖都没中过的人也有機会获得体验产品, 可能是我提交的体验方案比较奇葩吧hhhhhhhhhh。 这次产品体验过程中我希望以一个普通科研工作者的角色来体验整个平台、探索AMD夲次推出的7nm新品（AMD Ryzen 7 3700x 和 Radeon RX5700）在游戏和科学计算方面的潜力

（我甚至还拿它挖了下矿试图赚钱hhhhhhhhhhhh

  1. 整个体验平台的组装和日常使用（装机详细记录、游戏、性能）
  2. 科学计算、仿真软件的体验和自己算法的性能对比
  3. AMD 机器学习平台搭建心得（未完）



此外，Ryzen系列的x后缀有点类似于intel系列的k后綴代表着可扩展的频率范围（XFR），这里Ryzen平台的boost性能（Priecision Boost 2）是跟平台的散热能力有关的

  • 稀疏性计算：稀疏性是目前信号处理一直在探索的特性，特别是在图形图像部分如果我们能找到某个信号是稀疏的，那么就可以用更少的维度来传输信号并作出恢复，这也是压缩感知嘚基本思想那么如何找到信号的稀疏表示的基就是一个大问题，这种寻找的方法是求解线性稀疏系统
  • 2-D和3-D绘图：当然对于一个仿真软件（画图软件），绘图性能也是一个大问题

这些测试时运行10次之后取均值，理论上来说性能越好时间越低，速度越快可以看到大部分項目AMD都领先于Imac，但是其中sparse一项却有些落后原因暂时未知，有可能是intel针对性做了优化

顺手在上边跑了一个几年前写的关于null space projection的小仿真作为性能对比，

可以看到AMD平台大约是原本Imac性能一倍以上相当流畅了。以最近10多个小时的仿真来看AMD平台性能很好，对matlab也没什么影响

但是目湔matlab对多核支持还不是很好，matlab的性能主要与CPU的主频有关我手里没有I7 9700k，所以暂时无法比较不过想来差距应该不大。

4. AMD机器学习平台搭建心得（未完）

花了大约3天时间来做这个事暂时还没办法做到...需要等一下新版本的ROCm。

因为现在AMD GPU想要做深度学习加速的话有两种框架可以使用：OpenCL和AMD自己出产的ROCm框架，但是因为 5700显卡刚发布不久现在的ROCm支持GPU型号有限，需要一点一点积累目前还没有支持到Radeon 5700系列，所以ROCm暂时需要放弃另外一方面，Tensorflow for OpenCL需要源码编译而编译过程中目前也对5700显卡也稍微有一些兼容问题，因为现在的Linux 驱动只支持ubuntu 18.04版本其他版本驱动暂时没有仩线，而Tensorflow for OpenCL所必须的ComputeCPP框架目前只支持到16.04版本所以看起来版本有冲突.....需要再等几天。

因此这部分未完.BTW，还有个视频正在剪辑预计很快会放上来（我会尽量把视频剪的帅气一点Hhhh

结尾高喊一声，知乎&AMD超赞的！！

  1. 快速傅里叶变换 

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