有没有PC老鸟，还记得Matrox(迈创)这个名字？
虽然早就远离了3D游戏显卡市场，可这个成立46年，曾经和3dfx、NVIDIA、ATI交战过的老兵”并没有从市场消失，而是转战编解码卡、帧捕捉器、2D/3D深度学习图像软件、多屏宝等专业市场。
日前，国外Up主翻出一张Matrox 2014年推出的C420显卡，其GPU核心实际上来自AMD，代号Cape Verde，是GCN1.0架构下的产品。
Cape Verde是AMD 2012年发布的产品，孵化出了Radeon HD 7750、Radeon R7 250X等型号。
规格上，C420有512个流处理器，2GB/4GB GDDR5显存，128bit位宽，不过由于GPU主频锁死300MHz，整卡功耗只有有区区15W。
不过，本着不折腾不舒服的原则，Up主将其插入锐龙7 3700X主机中顺利点亮，驱动自识别更新到Crimson 17.7，顺利支持了DX12、OpenGL 4.4和OpenCL1.2。
来看几款游戏成绩，720P正常特效下《GTA5》平均37FPS，《老滚5》有40FPS。
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9月29日，也就是昨日中秋节时，R星官推发布了一张图片，里面可以出现了VI”，这让很多粉丝解读为《GTAVI》即将发布。国外爆料者ChrisMarxx在9月26日确认《GTAVI》将于10月26日正式官宣之后，今天又带来了新消息。ChrisMarxx称《GTA6》的媒体前瞻活动正在进行中，R星正在积极的与游戏业内有影响力的人物和记者们接触，以便于在游戏发布的同时，媒体的解析文章也能同步上线。
OnnxStream是一款专注于减少内存占用、提高推理效率的机器学习推理引擎。它的设计目标是在资源受限的环境中运行深度学习模型，如树莓派Zero2，该设备只有512MB的RAM。它的跨平台性使得用户可以在不同的设备上灵活使用。
巨魔商店在其公众号中宣布，其开发人员在iOS系统中发现了一个新的CoreTrust漏洞。这个漏洞可能会利用未来升级中的iOS15.5-16.6和17.0版本，但是这个漏洞已经被修复，因此后续版本无法利用。对于iOS16.6和iOS16.6.1以及17.0这三个系统版本，需要新的方法或内核漏洞来完成，这可能有点难度。
计算机视觉巅峰大会ICCV2023，在法国巴黎正式“开奖”!今年的最佳论文奖，简直是“神仙打架”。获得最佳论文奖的两篇论文中，就包括颠覆文生图AI领域的著作——ControlNet。来自MIT的TedAdelson教授则获得了终身成就奖。
小米14系列从8月份开始排产，这次将推出小米14和小米14Pro两款机型，其中小米14Pro采用了一个前所未有的设计，跟iPhone15Pro和iPhone15ProMax正面竞争。数码闲聊站同时暗示，小米14Pro后置三颗5000万像素摄像头，主摄应该是1英寸大底的索尼IMX9系Sensor。小米14Pro将于10月底登场。
苹果公司发布了iPhone15系列的新款智能手机，并开始了预售。在正式发售前，安兔兔后台发现了一款名为iPhone15ProMax的跑分数据。这款手机更新的细节相比华为Mate60系列，更像是“无关痛痒”的小变化，通俗的说，就是“挤牙膏”似的更新。
华为最新推出的鸿蒙4操作系统已经向Mate60系列用户推送，不少用户更新后发现，麒麟9000S处理器在新系统下解锁了，CPU核心数识别成了12核。这款处理器由1个2.62GHz核心、3个2.15GHz核心和4个1.53GHz核心组成，集成了全新Maleoon910GPU，中核和大核应该支持超线程。这将是该系列最强的存在，价格至少是万元起步。
华为官方今天上午正式宣布了一款十年大作”MatePadPro13.2。这是华为史无前例的一款巨屏平板产品，将于9月25日与Mate60系列一起发布。星闪可适用于消费电子、智能家居、新能源汽车、工业智造等多种场景，为鸿蒙万物互联提供更强大的连接。
9月25日，华为Mate60、Mate60Pro、Mate60Pro、MateX5全面上架开售，同时华为还推出了两款同心套装。首先是Mate60Pro同心套装，包括雅川青配色的Mate60Pro12GB512GB、土星褐配色的Watch4、雅川青配色的FreeBudsPro3，套装价格11399元。Mate60Pro12GB512GB、MateX512GB512GB的单独售价分别为6999元、13999元，FreeBudsPro3的单独售价为1399元，土星褐Watch4、木星棕的Watch4Pro的单独优惠售价分别为2699元、3199元。
美东时间10月2日，著名开源平台Stability.ai在官网宣布，推出开源大语言模型StableLM-3B-4E1T。StableLM3B是一款主要面向手机、笔记本等移动设备的基础大语言模型，在保证性能的前提下，极大降低了算力资源的要求。性能完全不输70亿参数的模型，甚至比一些100亿参数的更强。
