很意外地，AMD刚刚低调发布了新款旗舰显卡RX 6900 XT Liquid Cooled”，又一款水冷公版卡，上次还是将近四年前的RX Vega 64水冷版。
RX 6900 XT水冷版此前已有多家AIC厂商推出，这次的公版与之类似，采用了传说中的特调体质版Navi 21 XTXH核心，全新的造型设计，正面硕大的R字母异常惹眼，双插槽体积，外部搭配单风扇的120mm规格冷排。
规格方面，还是80个计算单元、5120个流处理器、16GB GDDR6显存，核心频率提升到2250-2435MHz，也就是基准频率就相当于RX 6900 XT的加速频率，同时显存频率从16GHz来到18GHz，带宽576GB/s。
功耗也随之从300W增加到330W，不过依然低于RTX 3090、RTX 3080 Ti 350W，辅助供电还是双8针。
美国、日本、英国等地经销商已经将RX 6900 XT LC水冷版摆上货架，但没有价格，AMD也未透露参考价。
当然，就算有价格又怎样？谁能买到？
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一、ROCm加持出图效率翻倍！AMDRX7900XTLinux系统AI性能体验ROCm：一个可移植、高性能的GPU计算平台随着AI时代的来临，显卡的作用不再仅仅只局限于游戏，特别是在StableDiffusion火爆全网之后，越来越多的玩家将显卡当成AIGC生产力工具。也希望AMD能够继续优化ROCm在Windows系统下的性能表现，让更多的AMD用户能拥有自己的高性价比AIGC显卡。
技嘉今天宣布，为旗下X670、B650、A620AM5主板发放新版本BIOS，支持即将发布的锐龙9000系列处理器，也就是Zen5架构的桌面版，再次实锤了命名。之所以说再次，是因为AMD之前官方更新的芯片组驱动中，就已经出现了锐龙9000的名字。至于为什么叫锐龙9000系列，是因为AMD处理器现在按照年份划分体系，和工艺、架构、技术、平台都没关系，比如2022年的都是7000系列，2023年的都是8000系列，2024年的就都是9000系列。
NVIDIAAIGPU加速卡虽然无论性能还是市场都遥遥领先，AMD也不甘示弱，硬是杀出了一条生路，得到了大量客户的青睐。联想北美总裁RyanMcCurdy在接受采访时表示，AMDMI300系列加速卡的需求是迄今为止最高的，联想正在进行测试和负载验证，一切都在有条不紊地推进。此前有调查显示，大约50％的受访者表示对AMDMI300X充满信心，原因是相比NVIDIAH100系列不但性价比更高供货充足，不会因为缺货加价。
最近真的是捅了短剧的窝。会拍短剧的、不拍短剧的都来拍短剧了。有人可能要问了，没做过短视频，也不懂脚本的人要怎么才能不错过这次短剧风口呢?不用担心，AI面前所有你认为的难点都不再是问题。
Meta公司宣布了一项重大技术进展，发布了其最新的开源模型——Llama3。这一模型包含两种参数规模:8B和70B，预计将于今年7月正式面世。MetaAI还整合了搜索功能，可以直接访问网络上的实时信息，无需切换应用。
4月24日19:00，iQOOZ9系列新品发布会正式开始。此次iQOOZ9系列一共包含了三款手机：iQOOZ9x、iQOOZ9以及iQOOZ9Turbo。它不仅有着旗舰级的设计和规格，甚至还敢有超越旗舰的超狠配置。
微软旗下的Xbox品牌近日正式宣布推出了一款全新的特别版手柄——NocturnalVapor手柄。这款手柄以其独特的设计和卓越的性能，吸引了众多游戏爱好者的目光。4月9日的上市日期已经近在咫尺，相信这款手柄将会在游戏市场上掀起一股新的热潮。
在今晚的发布会上，坦克300Hi4-T刚刚公布售价，官方指导价为26.98万元，仅有一种配置。值得一提的是，该款车型在2024年限量发售3000辆，每个账户限购1辆，定金不可退，提车门店不可更改，最快提车时间为4月底，最晚为6月。搭载容量为37.11千瓦时的三元锂电池组，WLTC纯电续航里程105公里，提供最大输出功率3.3千瓦的对外放电功能。
在全球新能源汽车市场激战正酣之时，特斯拉却出人意料地采取了“反向操作”，其旗下ModelY系列车型在中国市场突然宣布涨价。根据特斯拉中国官网的最新信息，ModelY标准版售价已调整至263900元，ModelY长续航版售价为304900元ModelY高性能版的价格则定为368900元。自4月1日起，ModelY在美国的售价上涨了1000美元;自3月22日起，部分欧洲国家的ModelY车辆价格也上涨了约2000欧元。
根据OPPO的调研结果显示，全球手机的平均充电功率为34W。调查中还显示，中国手机的平均充电功率则高达50W，所以你的手机达到了这个标准吗？根据对iPhone15ProMax的测试结果显示，使用20W充电器充满电的时间需要2小时21分钟，这个速度相较于其他手机实在是令人有些无法接受。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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