正在初始化报价器谁知道如何选cpu风扇?0个回答3个回答疯子嘿抠3买四核的比较合适：
1如果搭载AMD的处理器，必须要在四核以上，否则性能上跟不上，如果有游戏或者绘图方面的需求，搭载八核处理器更好。
2 对于Intel处理器而言，建议搭载I5以上处理器，性能更强，更能够满足游戏、绘图、办公和休闲娱乐的需求。
就游戏和办公而言，推荐使用Intel处理器，性能更强些。
0个回答3个回答妖月24K0CPUCPU好比一个人的大脑，CPU的运算能力就像平时心算，心算速度越快CPU的性能就越好。AMD目前不给力,3A平台也只能在低端系列拼一拼，高端还是Intel的天下。Intel CPU推荐赛扬系列：G1610、G1620、G1820奔腾系列：G2020、G2030、G3220酷睿 I 5：、3570K、4670K酷睿 I7：、3770K、4770K至强系列：E3-1230V2、E3-1230V3个人觉得Intel的奔腾和赛扬系列CPU足够满足平常办公、上网、看电影、玩玩小游戏等日常需求了。酷睿系列CPU足以应付目前大多数3D网游和单机游戏，I3目前性价比低，有种低不成高不就的感觉。游戏机还是咬咬牙上I5，不会超频就选I5-3470、I5-4570。想折腾的就选择带K的CPU，比如I5-3570K、I5-4670K。工作设计、高帅富土豪类直接上至强和I7系列不纠结，在土豪面前毫无性价比可言，玩得爽才是王道。说明一下：CPU盒装和散片的差别在于是否是正规的质保，原盒是3年质保，而散片(无散热器，就一个CPU)大多是店铺质保一年。
散热个人认为原装的散热基本上能够满足需求，当然如果你买的是散片CPU不妨多花点钱，无论从散热还是噪音方面都有不错的提升。CPU散热推荐九州风神玄冰400、九州风神霜塔、采融B81、利民HR-02M
3个回答穿越v1ff下面那个是散热片，一般都为铝制或者为铜制。建议一起换掉吧。你去买风扇的时候，商家会问你是什么CPU，你就说是AMD3200＋就可以了。她就会为你推荐适合3200＋的风扇了。因为风扇这东西牌子太杂了，所以也没法推荐的。
希望我的回答对您有所帮助，能得到您的采纳!
3个回答朋迷家族您好，笔记本的cpu选择i5还是i7，主要看个人需求，从cpu具体性能以及性价比方面来考虑。
i5cpu是双核，支持超线程技术，增加了睿频技术，可以在不同负载下主频动态变化已达到较好的节能效果。5中的高端 5xx 25xx在指令集的支持略有差异，非常适合商业用途。另外，其集成显卡的性能更强。
i7cpu则复杂一些，有双核处理器，支持超线程，睿频技术。其睿频幅度非常大，是目前笔记本顶级双核处理器，如i7 6xx i7 2620等。在指令集上，i7支持最完善(当然，这点对普通用户并无太多意义)，后缀是QM，如i7 740QM 2630QM等。功耗也略有提升，变为45W。综合性能极强，代表了当前笔记本CPU的最高水平。丝毫不逊色于桌面中高端处理器。
i7的集成显卡性能最强，不过搭载这些处理器一般都是中高端独显。
3个回答雨停tia133买CPU首先确定自己要干什么,用OFFICE办公?或是上网看网页?还是玩大型3D游戏?
如果是前两者,那买个中低端的CPU就行,品牌就随便了
如果是要玩游戏,看你的预算,现在的中高端CPU绝对是INTEL的酷睿双核处理器好,中低端的性价比还是AMD的高
还有,如果你是要做3D制图和视频处理方面的活,那INTEL的会比较合适,它的频率和微指令比AMD更适合做工业处理
5个回答yangxulovely玩游戏四代省电双核i7 GT750M 最新型号6个回答淮以PQK笔记本的话 四代i7 GT750M 会舒服一些1个回答眉清目秀nv当然是首选4代I7+750M了 一般玩游戏 主要看重显卡，CPU有I5性能就秒杀一切 了热门问答123456789101112131415161718192021222324252627282930手机签到经验翻倍！快来扫一扫！
在不超频的情况下对I5和I7的CPU性能发挥如何
1333浏览 / 31回复
各位大侠、高手，Z97 &Z87 &b85 &在不超频的情况下对I5、I7、E3V3等性能发挥到底有没有区别，因为我最近发现论坛里好多人在发布发跑分的时候CPU大多数都是在之间，而他们的CPU都比我的好 不是E3V3就是4590或是4670，我的CPU是4570，难道是我人品爆发比他们的好。。。估计不可能 呵呵 不同的到底可以把CPU性能发挥到什么地步 希望了解情况的大人解答 谢谢~
让我去找刘美眉啊？
论坛有测试帖，我完整看完了。I5 和I7 玩游戏测试是一样的。
aycwfhe123 发表于
论坛有测试帖，我完整看完了。I5 和I7 玩游戏测试是一样的。
但是为什么他们的跑分比我低那么多？
我的也是4570，没超频 跑分5万多。如果你开着其他程序肯定有影响，或一些后台程序。想准确测试，就弄个纯净版的，刚装完系统的试试。跑分没必要，电脑用的时间越长分数越低。我刚买的固态硬盘，刚装完系统跑分847，现在600多，然后我再开机或玩游戏一点没感觉慢。你要是感觉出之间那种细小的差别的话，你可以离开地球了。。。。。跑分只是一部分人YY罢了，没太大意义。真正有意义的是，当别人在玩一种游戏，而你的机器却玩不了，那时候就是该升级的时候了。。电脑就是这样的一种消耗品，有几个能真正用坏的。。。。
aycwfhe123 发表于
我的也是4570，没超频 跑分5万多。如果你开着其他程序肯定有影响，或一些后台程序。想准确测试，就弄个纯净...
主要是他们的跑分和我相差太悬殊了 我4570能跑98000分 你不觉的不对劲吗
gaming3g 发表于
主要是他们的跑分和我相差太悬殊了 我4570能跑98000分 你不觉的不对劲吗
你用的鲁大师吗？
aycwfhe123 发表于
你用的鲁大师吗？
他们也是鲁大师
aycwfhe123 发表于
我的也是4570，没超频 跑分5万多。如果你开着其他程序肯定有影响，或一些后台程序。想准确测试，就弄个纯净...
我就是你说的那种真正用坏的人
显卡烧过 主板电容爆过
硬盘有过坏道
显示器用黑过
gaming3g 发表于
我就是你说的那种真正用坏的人
显卡烧过 主板电容爆过
硬盘有过坏道
显示器用黑过
好吧。我去买彩票了。。。
来个权威点的
梦游者梦未醒 发表于
你也不知道?
gaming3g 发表于
来个权威点的
具体情况我也不知道。
不过，鲁大师总是在更新版本，每个版本之间跑分的数值都不一样。
你看看你的鲁大师版本和他们的一样吗？
gaming3g 发表于
你也不知道?
撸打死能相信么...CPU跑分我的E3 V3跑了七万多点点...AMD A10 5800K能跑十万多...接近十二万...那是不是5800K比E3 V3还要强？？？
百达翡丽5065 发表于
具体情况我也不知道。
不过，鲁大师总是在更新版本，每个版本之间跑分的数值都不一样。
你看看你的鲁大师...
反正我的是最新的
我跑了好几次
梦游者梦未醒 发表于
撸打死能相信么...CPU跑分我的E3 V3跑了七万多点点...AMD A10 5800K能跑十万多...接近十二万...那是不是580...
鲁大师虽然是个娱乐软件，但是他和其他的测试软件有一个共通之处，那就是每个版本的测试的偏重项目不一样，所以在同等条件下不同版本的测试结果也不一样；
其次测试的时候要是干净的系统的，也就是不安装其他的任何东西，做3次取值，每次测试之前都要重新启动电脑甚至说重新安装一次操作系统（因为操作系统有缓存，为了加速会记忆一些程序或者数据），这个是大多数用户做不到的，因为大家是在用电脑而不是单纯的测试电脑，所以或多或少测试的时候都会装在一些软件，比如装不装杀毒软件同样的配置同样的测试软件结果就不一样，这样都会影响成绩的；
第三，不同的驱动版本有的时候也会带来不同的得分效果，甚至以前有些版本的驱动会为了某些测试软件专门的进行升级，所以后来才很少用专门的测试软件来确定硬件的好坏，开始引入了更多的实际游戏的测试的；
第四，主板芯片对于单纯的CPU测试一般没有什么太大的影响，会影响测试的主要是BIOS的默认设置，比较典型的就是华硕的主板通常设置的都会比较偏重性能，技嘉的通常为了稳定性设置会比较保守，测试的时候有时候会发现，同样的配置华硕的主板成绩高于技嘉的。
rizowaalstrout 发表于
鲁大师虽然是个娱乐软件，但是他和其他的测试软件有一个共通之处，那就是每个版本的测试的偏重项目不一样，...
明白了 谢谢
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其他第三方号登录谷歌AI芯片就是定制版ASIC，和CPU比有何不同？
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这几天被Google I/O开发者大会刷屏，尤其是会上Google的现任CEO桑德尔·皮查伊（Sundar Pichai）公布了在AlphaGo战胜李世石的“秘密武器”就是一块晶片“TPU”（张量处理单元，Tensor Processing Unit，），它使得机器学习类深度神经网络模型在每瓦特性能性能支撑上优于传统硬件。（）其实早在去年年底，Google就已开源系统TensorFlow。｜关于深度学习开源软件简单回顾下TensorFlow——一个开源软件库使用数据流图进行数值计算。图中的节点代表数学运算，而图形边缘表示多维数据数组（张量）之间的沟通，灵活的架构允许你计算部署到一个或多个CPU或GPU，虽然一开始谷歌大脑开发团队是主要进行机器学习的目的，和深层神经网络的研究，但总体系统足以适用于各种各样的其他领域。这就已经使得第一代系统DistBelief大幅度被简化。因为在深度学习算法CNN流行之前，机器学习的特征学习主要是通过人类根据自身拥有的领域知识或经验来提取合适的特征，而特征的好坏直接决定了机器学习运用的成败。但是对于图像或者语音而言，人类提取特征的标准也较难形容，譬如我们识别一朵红玫瑰，我们会觉得红玫瑰有刺、有颜色、有叶子、有花瓣和茎，而且这几个部件之间有一定组织关联以及空间约束，譬如刺在茎上的分布有一定的距离、花瓣在开放之后与尚未开放之前有一定的紧密度差距等，但是我们该用怎样的语言来描述人类“眼睛”呢？如果认真想一想就会发现挺难的。但是人类本质上是小样本监督学习，或者无监督学习，现有的深度学习还无法做到这一点，这也是深度学习领域的研究着重需要突破的点。因为我们只要给几张开放程度不同的红玫瑰的照片给人看，他就可以学习到都些是什么样的红玫瑰。人似乎可以自动“学习”出特征，或者说你给了他看几张红玫瑰的照片，然后问红玫瑰有什么特征，他也会就可以隐约告诉你红玫瑰有什么特征，甚至是不同开放程度特有的特征，这些特征是百合花、水仙花或者其他的花没有的。而深度学习就是ANN (Artificial Neural Network)，是在借鉴一些人脑运行的机制基础上模拟神经元的连接设计的。因为深度学习算法相较于传统的机器学习在一些重要的任务上取得了大幅度的提升，以至于引发一场热潮甚至形容为革命也不为过，但是深度学习需要海量已标记的数据进行长时间的训练，其对计算能力的要求非常高。深度学习是计算密集型的算法，在近几年，随着计算能力的增强，深度神经网络对比许多传统机器学习数据集优势体现出来之后，逐渐用到图像、语言，它不再需要人工提取特征，自动学出特征后效果提升更明显。最初使用传统的CPU（中央处理器，Central Processing Unit）计算时，为了保证算法的实时性，会需要使用大量的CPU来进行并行计算，就像Google Brain项目用了16000个CPU Core的并行计算平台训练来保证算法的运行速度。深度学习是计算密集型的算法，所以在GPU （图形处理器，Graphic Processing Unit）、FPGA（现场可编程门阵列，Field－Programmable Gate Array）和TPU等超速处理硬件发展起来后， 在机器学习上进行的计算量大大减少，但是CPU并不会完全被取代，因为CPU较为灵活，且擅长于单一而有深度的运算，还可以做其他事情。比如当使用GPU做深度学习计算时，CPU还是需要在代码中写入并读取变量、执行指令、启动在GPU上的函数调用、创建小批量的数据等，但是不再需要取指、译码等，所以Google在I/O大会上也强调了其并没完全抛弃CPU，TPU 只是在一些辅助使用在特定的应用中。｜TPU对谷歌意味着什么？谷歌专门开发的应用于深度神经网络的软件引擎。谷歌表示，按照摩尔定律的增长速度，现在的TPU的计算能力相当于未来七年才能达到的计算水平，每瓦能为机器学习提供更高的量级指令，这意味它可以用更少的晶体进行每一个操作，也就是在一秒内进行更多的操作。并且谷歌将其与Deep learning系统平台TensorFlow进行了深度绑定，可以获得更好的支持，做更强的生态，包括搜索、无人驾驶汽车、智能语音等100多个需要使用机器学习技术的项目。●
TPU是什么？TPU就是 custom ASIC specifically for machine learning ，专门为机器学习设计的专用集成电路。在Google2016 I/O上首次提及，但是并没有公布技术细节，只是在其官方博客里有披露一些信息。ASIC并不是新鲜的东西，只不过Google利用它来做来一个定制版的ASIC，但是具体技术细节是没有披露的，而且以后会不会披露，会不会对消费者开放，这都是有待观察的，现在披露的消息是说会用在Google的云计算平台上。遗憾的是目前并没有太多的故事可分享，唯一一个值得注意的就是Google已经使用此芯片运行了一年多的时间，而且已经用在了其大量的产品上，说明TPU已经是一个较为成熟的设计了。到底会不会取代GPU或CPU呢？谷歌资深副总裁Urs Holzle透露，当前谷歌TPU、GPU并用，这种情况仍会维持一段时间，但也语带玄机表示，GPU过于通用，谷歌偏好专为机器学习设计的晶片。GPU可执行绘画的运算工作，用途多元，TPU属于ASIC，也就是专为特定用途设计的特殊规格逻辑IC，由于只执行单一工作，速度更快，但缺点是成本较高。●
TPU并非万能TPU的高效能的来源正是其非万能的设计逻辑（极度单一的设计原则），正如上文所说的CPU是通用计算，而GPU相对来说虽然比CPU更不通用，但是因为GPU本身是作为显卡的处理器产生的，所以GPU也是相对通用的。而TPU为专用的逻辑电路，单一工作，速度快，但由于其是ASIC，所以成本高。另外一点有可能是TPU的暂时的缺点就是TPU现在为Google专用，还不是消费类产品，而要走向流行的消费类产品，还需要现在市场的软硬件进行配合，这也是需要一定的时间的，而且会不会得到市场最终认可也是存在疑问的。所以TPU非常不万能。只是TPU的发布，有一点很重要的意义：现在的深度学习生态环境已经非常重视这些硬件的升级了，这些定制硬件的春天就要到来，最终这个市场鹿死谁手真是无法预料，而国内在这方面并不落后，如寒武纪，地平线这样公司也正在这方面摩拳擦掌。虽然TPU带来了突破性进步，但这并不代表会完全淘汰CPU和GPU，目前主要会用来解决集成电路存在的成本高、耐用性差的问题。值得期待的事，Google是互联网性质的企业，在硬件制作上能否超越传统的硬件产商(如Nvidia，Intel等)， 我们可以静观其变。｜目前的深度学习硬件设备还有哪些？与传统CPU有何差异？那么目前深度学习的主要硬件设备与传统CPU的差异有哪些呢？●
FPGAFPGA最初是从专用集成电路发展起来的半定制化的可编程电路，它无法像CPU一样灵活处理没有被编程过的指令，但是可以根据一个固定的模式来处理输入的数据然后输出，也就是说不同的编程数据在同一片FPGA可以产生不同的电路功能，灵活性及适应性很强，因此它可以作为一种用以实现特殊任务的可再编程芯片应用与机器学习中。譬如百度的机器学习硬件系统就是用FPGA打造了AI专有芯片，制成了AI专有芯片版百度大脑——FPGA版百度大脑，而后逐步应用在百度产品的大规模部署中，包括语音识别、广告点击率预估模型等。在百度的深度学习应用中，FPGA相比相同性能水平的硬件系统消耗能率更低，将其安装在刀片式服务器上，可以完全由主板上的PCI Express总线供电，并且使用FPGA可以将一个计算得到的结果直接反馈到下一个，不需要临时保存在主存储器，所以存储带宽要求也在相应降低。●
GPU是相对于CPU的一个概念，是一个专门的图形的核心处理器，计算机中的GPU是显卡的“心脏”，也就是相当于CPU在电脑中的作用。但是因为GPU在浮点运算、并行计算等部分的计算方面能够提供数十倍至上百倍的CPU性能，所以开始利用GPU来运行机器学习模型，以便于在云端进行分类和检测，同样的大训练集，相对于CPU耗费的时间大幅度缩短，占用的数据中心的基础设施也少很多，所以GPU在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比单纯使用CPU时10-100倍的应用吞吐量。譬如图像识别领域的图普科技，则是基于大规模GPU集群搭建了AI超算平台，能够支持亿万级别图像的全面实时处理，并且利用深度学习算法设计的智能程序能通过快速迭代拥有强大的学习能力，实现高精度的智能识别结果。而语音识别领域的科大讯飞，目前在深度学习训练方面，几乎所有的运算包括CNN、RNN等都是放在GPU加速卡上的，并且其还计划在语音识别业务中启用FPGA平台，通过重新设计硬件架构在未来建造一个上万规模的FPGA语音识别系统。所以可以说，要实现让机器能像人类一样思考，企业不仅需要在算法模型的精确度上下功夫，同时高性能计算能力的硬件系统也是非常需要关注的，这些异构加速技术协助处理器运算速度的快速提升，让机器学习应用领域的硬件层面难度降低。但是现在这些只是一个开始，更多的软硬件创新肯定还在进行中，不知道是否有一天，这些创新是否也会帮助AI超越人类呢？ 原文链接：http://www.leiphone.com/news/201605/cAoIBIQGZvoF5w54.html关注最前沿的电子设计资讯，请关注“电子工程专辑微信公众号”。
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推荐到论坛，赢取4积分为什么小酥写这篇文章呢？因为之前看到某大V说绝大部分游戏占用率并不高，用I3处理器搭配发烧级显卡足矣，这里的发烧显卡是指GTX1060、RX470以上，继而质疑高性能处理器的在游戏之外实际用处，宣扬处理器性能过剩论，让小酥陷入了良久的沉思，作为一名考究党，光去猜想很难去说明问题，当然要去亲身去验证分析一下，还是用实际游戏测试来说话，是不是真如他所说的那样，至于说日常工作使用是否过剩这个问题比较难答，对需要经常视频处理和大型建模的小酥来说，电脑运算能力再高都不够用，但这已经涉及到每个人的用途及要求，所以不在测试验证和讨论范围之内，同时希望各位能就事论事和平讨论。
测试电脑是来自新浪众测的华硕M80游戏主机，配置是I5 7300HQ+GTX1060 3GB，详细的性能对比可以浏览小酥的体验报告（http://zhongce.sina.com.cn/report/view/1972/），测试之前关闭所有的与测试无关程序，关闭Windows Defender实时保护，避免性能波动影响到测试结果。
测试的所有默认设置为最高画质，首先是3A大作游戏巫师3，游戏构建了一个极为广阔的世界，本身内容极其丰富且质量过硬，在实际游戏过程当中CPU负载并不高，使用率也就一半多点非常悠闲，而GPU一直都处于满载状态。
GTA5虽然是2015年推出的游戏，纷繁庞杂的地图大量的人物，对显卡或者处理器都有着明确的要求，小酥选择在游戏中的城市里飙车，CPU繁忙程度同样赶不上GPU，对于I5或许没太多的性能压力，依然可以承受庞大的路人及车辆数量。
大部分游戏让GPU满载太容易了，但是要让CPU满载真的那么难么，即时战略游戏奇点灰烬扩展版，在基准测试中面对海量战斗单位会导致CPU满载，与此同时存在GPU使用率跟帧数会出现降低的情况，对于RTS这类游戏比ACT或者RPG的更为依赖CPU性能。
接下来是DOTA2这热门竞技游戏，很悲催的发现CPU性能居然遇到瓶颈了，在处理器全负荷运行时GPU占用率还空很多，也就是即使调整游戏画质，对帧数的提升幅度并不大，DOTA2本身有非常复杂的AI逻辑，若要发挥出GTX1060的全部性能，估计最低要I5甚至会有所吃力。
没有对比就没有意义，接下来屏蔽一个处理器核芯来测试对游戏帧数的影响，主机里并没安装其它跑分软件，只能用CINBENCH R15来测试一下，屏蔽后整体性能降低了28%左右，比七代桌面级I3稍微弱点但依然在奔腾之上。
无论是三核芯还是四核芯都能做到玩GTA5不卡顿，整体帧数并没有明显区别，关键影响因素还是在于显卡的性能，只是处理器实际满载时间比四核更长，而且对帧数的稳定性造成影响，如果CPU性能再低的话会成为显卡发挥的瓶颈。
在三核芯下DOTA2的帧数降幅就比较大，遇到团战时会掉到50帧以下，如果遇到大量召唤物更是会感到无穷压力，即便你不得不放弃各种眼花缭乱画面特效，帧数的提升也就只有一丁点，且不像GTA5那样有人口多样化程度等类似选项，可以降低处理器压力，当然游戏的大框架也不允许。
本次测试实际游戏中的性能表现，都受到处理器性能的不同程度影响，三核芯跟四核芯的帧数差距在2%至20%之间，遇到有着大量的AI运算的游戏，不管什么处理器都给你榨干性能，不能低估了RTS或者MOBA等游戏对处理器性能依赖，另外就是DOTA2在游戏玩家队伍中所占的比重。
以上的测试可见，高性能显卡能最直接的提高游戏体验，但不同游戏对处理器性能有不同的要求，处理器占用率没满并不代表可以不重视，游戏的流畅性是需要建立在GPU和CPU双重强大的性能上，两者都需要均衡搭配，不能让一方成为制约整体游戏性能的瓶颈，在不受对方到拖累的情况下，这样才能够发挥出的整机最佳性能，过分盲目崇拜处理器性能自然不合适，但抓住一部分不吃CPU的游戏就判定性能过剩的结论更加荒唐，宏大的游戏场景海量的战斗单位，无时无刻不在挑战性能上限，根本就没有被喂饱又谈何过剩呢？
题外话，小酥发现这种过剩言论实在太多了，不论是电脑硬件或者手机配置，甚至是包括其它的产品，多得眼花缭乱让人疲于应付。对硬件性能的要求因人而异，仅以满足自身部分需求就判定性能过剩显然是过于武断的，或许你满足于中低特效顺利通关就能满足，但有的人就是喜欢观赏那顶级特效精美画面，不想因为性能不够而感到掣肘，毕竟各人的容忍程度都不一样，同时一台电脑作为生产工具，游戏只是其中一个用途，还要处理很多其他类型的工作，也许你只需要简单文书处理，并不需要多高的运算能力，低端双核绰绰有余，就否定高性能硬件存在的意义，有些人除了自己所接触的信息以外，根本不了解还有很多用户群非常依赖高性能硬件，领域之广需求之高甚至远远超出你的想象，消费者愿意用钱买时间与享受，以及厂商提供更高层次的产品才是关键，其他人根本没有资格去干预或者质疑。END
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我有更好的答案
妥妥的了，不过显卡要是能升级成970的话更好了，1080p下970全特效基本都行，960只能高特效，由于算的话就升显卡，CPU最好也升但是影响不会太大
CPU影响不大？用i5 4690可以么？
采纳率：62%
来自团队：
影驰用哪个款？
E3处理器和970搭配比较好
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