1樓：弒衍
同價位amd的顯示卡和處理器價效比最高，效能最優，還有我喜歡的一個就是相同的配置相同價位的顯示卡amd的畫質比n卡好太多了，而且amd都已經更新到7奈米工藝了
2樓：猸恜
amd憑藉一己之力，對抗英特爾、英偉達。的確實力不同凡響！業內首發7奈米工藝。
近幾年推出的銳龍系列cpu引起了巨大反響！顯示卡方面的確不如英偉達（光線追蹤真的很震撼）。但是極高的價效比讓人津津樂道！
amd現在可謂是拳打牙膏廠，腳踢英偉達！如果生態鏈能完善就好了（多出一些遊戲本、桌上型電腦）、不過英特爾和英偉達實力是非同凡響的。期待amd拿出更好的產品來對抗！
amd yes！！！
3樓：以心
我覺得amd顯示卡是一個比較好用的顯示卡，然後它本身配置也很高，有很多朋友在選擇主裝電腦的時候都選擇了amd的顯示卡。
4樓：絕對武力
不要把amd說的一點也沒有價值，價值還是有的，雖然在市場上沒有英特爾和英偉達好, 但是amd又做顯示晶片又做cpu，不要以為amd很差勁，我們用的ps4和xbox one都是用它的，包括現在馬上要出ps5和 xbox scarlett 都是用的amd, amd價效比還是很高的! 如果你對遊戲要求不高的話可以選擇amd cpu和顯示卡，要追求遊戲效能就選擇英特爾cpu和英偉達顯示卡
5樓：有點兒意思的句子
amd在電腦界的地位就像小米在手機界的地位，一部分人拼命詆譭貶低，一部分人發自內心的喜歡。我個人喜歡amd也喜歡小米手機，因為我自己一直都在用，價錢實惠，品質也不錯，至少用了這麼多年，也沒出現過什麼問題。
6樓：匿名使用者
電腦界的福音。價效比高，讓大家花一半的錢體驗一樣的高效能，如果沒有amd，那會是多麼可怕的一件事，很有可能你花8000塊只能買臺牙膏廠的奔騰或者可能更差的賽揚電腦。我記得97年買的第一臺電腦花了8000就是賽揚的300a。
7樓：峰佘無敵
你可別以為只有nvidia進軍汽車領域，在英偉達確認與特斯拉合作的時候，特斯拉就說過當初amd與nvidia競標過，只不過特斯拉選擇了英偉達，也就是說實際上amd並沒有一棵樹上吊死並且做的很低調，也在汽車領域有投入研發的。
8樓：攪動著
amd一直在不斷地發展，2023年已經成為一家年收入高達24 億美元的跨國公司。
9樓：尓康
amd就是一個比較傳統而且比較網路的一個東西，其實我覺得看待這個要像看待普通的軟體一樣
10樓：仉元柳
amd的cpu確實不咋地，但是顯示卡還是不錯的特別是價效比，相同價位a卡比n卡強。
11樓：亞特籣提斯
其實amd銳龍效能還是不錯的，就是受不了這cpu的針腳，除了r9.
12樓：賣萌
jim keller之前是蘋果手機cpu的架構師，後來去了amd操刀zen架構cpu，把amd從泥潭中帶出。之後跳槽到特斯拉，負責ai晶片的架構設計，之後從特斯拉跳槽到intel。
13樓：杜知
amd是親民的一家顯示卡，處理器生產公司
14樓：審判到來
以前的amd有良心，現在的amd良心依舊，amd2990x效能第一。
15樓：隨著生活水平的提高
amd和英特爾就相當於可口可樂和百事可樂，麥當勞和肯德基，賓士和寶馬，oppo和vivo……
16樓：虛心再虛心
遊戲速度節奏快，沒時間欣賞光追倒影，元旦前上車amd3500x 5700xt 了
17樓：匿名使用者
他是一個很多膝上型電腦發明配件的一個非常高科技的東西，所以說你是方便了我們的生活。
18樓：
amd良心 價效比高 作為支援價效比的首選amd
19樓：匿名使用者
千言萬語匯成一句話:amd,yes!
20樓：鬥魚禽獸
價效比高 只是遊戲還是差點 延遲和穩定整好就yes了
21樓：匿名使用者
首先這些智慧方面的發展，他非常的符合我們現在生活上的很多要求然後帶來了很多的便利。
如何評價amd的fx處理器
22樓：京君皖
用來裝機就很好，要是用來砸人就輕了點
你是如何評價「道爾頓的」？
如何評價amd的fx處理器?
23樓：雷陽
fx8150 推土機旗艦能打i7 870
fx8300能接近8150。算是單核小提升
9590能打3770
如何評價amd的huma
24樓：匿名使用者
1. 之前的cpu和gpu地址空間不統一，cpu使用記憶體，gpu使用視訊記憶體。當需要在gpu上執行一個kernel的時候，是需要程式設計師顯式的呼叫api將資料從記憶體拷貝到視訊記憶體（如cudamemcpy(host_data,device_data)）；當gpu完成運算時，也需要程式設計師將資料從視訊記憶體拷貝回記憶體（如cudamemcpy(device_data,host_data)）。
大量資料的拷貝需要花費較多時間，尤其是在之前的gpu一般是連線在pcie匯流排上的情況下。
2. 記憶體和視訊記憶體採用統一地址空間，和@泰羅taro說的一樣，目的是讓cpu和gpu能看到一片共同的地址空間。不再需要程式設計師顯式的將資料從記憶體拷貝到視訊記憶體，可以直接通過相同的地址訪問到。
至於會不會提高效能，還是取決於記憶體和視訊記憶體的設計。比如nvidia的cuda6也採用了cpu-gpu統一定址，但是由於nvidia的gpu還是通過pcie匯流排和cpu通訊，通過訪問相同的地址雖然可以訪問的cpu的資料，但是依然無法避免需要將資料從記憶體拷貝到視訊記憶體，所以效能也不可能大幅提高。再比如amd的apu，將cpu和gpu整合到同一個晶片上，共享同一個dram（視訊記憶體即記憶體），就不存在從記憶體拷貝到視訊記憶體的問題，可以節約之前通過pcie拷貝資料的時間，提高一點效能。
至於說讓二者之間的容量不再固定受限，主要是之前的視訊記憶體做在gpu內部，大小沒法和cpu的記憶體相比，統一定址之後就沒這個問題了。
3. 要實現統一地址空間不難，如nvidia的cuda6就採用軟體技術實現了物理分離的記憶體和視訊記憶體之間的地址統一；amd的apu則通過將cpu和gpu整合到一個晶片上共享dram實現。雖然地址空間是統一的，但是由於現代cpu和gpu都採用了多級cache，如何保證cpu和gpu的cache之間的一致性，才是這項技術的難點。
4. 維持cpu和gpu之前cache的一致性難點在於gpu通常執行大量的執行緒，這些執行緒產生大量的訪存請求，對gpu cache造成非常大的壓力（實驗觀察到在一個cycle內能達到幾百個請求）。由於gpu運算一般都是streaming型別的居多，資料區域性性不好，即便是l2 cache命中率也不高。
因此l2 cache miss都要訪問目錄（directory）來詢問這個資料是不是已經存在於cpu的cache裡面，這樣就對維持cpu-gpu之間cache一致性的目錄結構（directory）造成了非常大的壓力。要追蹤這些請求，需要在directory內部的mshr中儲存這些地址，直到相應的資料從cpu cache或dram中返回。因而對directory裡面的mshr壓力非常大。
5. 目前如何維持cpu和gpu之間的cache一致性還是一個開放式的問題，學術界也研究比較多（個人最近的研究方向。。。）目前為止僅在去年的micro上有一篇文章提出了一種純硬體解決方案，有興趣的同學可以去讀讀。
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