GPU电压受限
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从“GPU独舞”到“CPU-GPU共舞”：英特尔解读AI算力结构
AI发展正从训练驱动转向推理驱动，CPU在AI基础设施中的重要性显著提升。随着Agentic AI和多智能体系统成为主流，大规模模型进入规模化推理阶段，CPU成为决定系统效率与成本的关键。推理工作负载的爆发式增长、强化学习的工业化落地，以及CPU在数据编排、调度、多智能体协作中的核心作用，共同推高了CPU需求。未来AI基建规划需将CPU与GPU协同优化作为首要考量，以实现整体算力效能最大化。
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微星推出多款电源新品：全系搭载GPU Safeguard技术，为高功耗显卡护航
微星针对新一代旗舰显卡功耗攀升可能引发的供电接口过热风险，推出了三款ATX 3.1/PCIe 5.1规范电源：MAG A1000PLS PCIE5、A1200PLS PCIE5战斧导弹与MPG Ai1300TS PCIE5月神。新品均搭载自研GPU Safeguard显卡过载保护技术，从电源端为高功耗显卡提供更安全的电流输出环境。其中，战斧导弹系列定位高性价比白金认证电源，覆盖1000W与1200W功率；月神电源则定位更高，获得钛金认证并引入碳化硅元件，转换效率达94%。三款产品均已同步上市，旨在为用户提供从主流高端到旗舰级别的安全供电选择。
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服务超 340 家客户，落地逾 1000 项解决方案，天数智芯夯实全栈技术与规模化商用通用 GPU 龙头地位
天數智芯（9903.HK）發佈2025年業績，營收同比增長91.6%至10.34億元，通用GPU業務爆發式增長149.6%，佔總營收89.3%，成為核心引擎。公司技術與生態壁壘持續強化，PD分離等關鍵技術突破提升產品競爭力，並在雲邊端全場景佈局，客戶基礎持續擴大。在AI產業邁向效率驅動的趨勢下，公司展現清晰成長路徑與投資價值。
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苹果MacBook Neo跑分出炉：A18 Pro少了一个核心 GPU被反杀
苹果本周推出入门级笔记本MacBook Neo，起售价4599元。其搭载的A18 Pro芯片性能跑分曝光：CPU单核3450分、多核8703分，与iPhone 16 Pro Max基本持平；但GPU得分31286分，比手机端低约5.6%，因笔记本芯片GPU核心数缩减至5核。该配置确保日常办公及复杂计算场景的稳定高效输出，整体性能在入门级市场中仍具竞争力，为用户提供了进入macOS生态的高性价比选择。
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库克秀刀法 苹果MacBook Neo搭载残血版A18 Pro：砍掉一个GPU核心
苹果发布新款MacBook Neo，起售价4599元。该产品搭载iPhone 16 Pro首发的A18 Pro芯片，标志着苹果手机芯片正式跨界进入电脑终端，展现出极高能效比。其配备6核中央处理器和5核图形处理器，并集成16核神经网络引擎，支持本地AI计算与光线追踪技术。全系标配8GB内存，提供256GB和512GB存储容量，采用13英寸屏幕设计，提供银、粉、黄、蓝四种时尚配色。MacBook Neo将于3月6日开启预售，3月11日正式上市，有望成为近期最具性价比的Mac入门选择。
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GPU-Z 2.69发布：首次支持摩尔线程MTT S30
近日，显卡硬件识别工具GPU-Z迎来重磅更新，版本号v2.69.0。更新日志中，最引人注目的就是加入了对摩尔线程MTTS30的支持。GPU-Z2.69.0其他更新：－支持NVIDIARTX5090Dv2、RTX3050A移动版、RTXPRO5000/4500/4000/4000SFF/2000/1000/500Blackwell、RTXPRO5000移动版/嵌入式、QuaroP1000/P2000/RTX6000－支持AMDRX7400、锐龙AI5330、PROW6600X/W7800/v710。
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行业主流是800V 为啥新一代小米SU7的电压是752V？
针对网友关注的新一代小米SU7电压相关问题，小米汽车在答网友问中给出详细解答，解开了752V电压与行业800V主流宣传之间的疑惑。小米汽车表示，行业一直以来确实有着较多对800V的宣传，一些用户会认为所有800V平台的电压都是800V，其实800V平台泛指一个较宽的区间值。这种透明化的方式，让用户能根据自身的用车场景精准选择配置，真正做到按需购车，也体现出品牌对产品细节的坦诚与用心。
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新一代中端神U！联发科天玑8500发布：跑分突破240万、GPU性能大涨25%
苦等了一年多，联发科中端神U终于迭代了。 天玑8500今天正式发布，各项性能全面提升，尤其是游戏、影像、AI方面实力暴涨。 采用台积电N4P工艺打造，CPU是第二代全大核架构，分别是1*3.4GHz Cortex-A725 3*3.20GHz Cortex-A725 4*2.20GHz Cortex-A725。 官方表示，天玑8500的多核性能相较前代提升7%，支持的内存带宽提升12%，安兔兔跑分240 万分。 GPU采用Mali-G720 MC8，峰值性能相较前代提升了25
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不装了！不能帮GPU分担向量数据库的CPU不是好至强
本文指出，CPU已不再是AI工作中的旁观者。借助内置的AMX技术，至强处理器能高效处理向量数据库等密集矩阵运算，实测性能提升数倍。这使CPU能分担数据预处理等“杂活”，让GPU更专注于高价值的训练与推理任务，优化整体AI流程的性价比与效率。
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如何在 NVIDIA GPU 上使用 Unsloth 微调大语言模型(LLM)
本文介绍了如何利用NVIDIA RTX AI PC和DGX Spark，结合Unsloth框架高效微调主流AI模型，以打造适用于学习、工作与创意项目的个性化AI助手。文章重点阐述了Unsloth作为开源大语言模型微调框架的优势，它针对NVIDIA GPU进行了高效、低显存占用的训练优化，并覆盖从GeForce RTX到DGX Spark等多种硬件。同时，新发布的Nemotron 3开放模型系列为代理式AI微调提供了高效选择。此外，文章还探讨了参数高效微调、完整微调和强化学习等不同微调方法及其适用场景，并展示了DGX Spark在支持更大规模模型和高级训练技术方面的强大能力。最后，简要提及了FLUX.2图像生成模型等RTX AI PC的最新进展。
