超级机器人大战k文章列表:

• 1、i9-13900K/i5-13600K首发评测：lntel史上最香的桌面处理器
• 2、一直以为街机隐藏人物最好用，好不容易选出来却把自己坑了
• 3、达氏DHK6除湿机评测：快干衣只能靠烘干机？你还有更棒的选择
• 4、为了12代英特尔踩爆的牙膏管，我们组了台贵到懒得算的主机
• 5、大规模神经网络最新文献综述：训练高效DNN、节省内存使用

i9-13900K/i5-13600K首发评测：lntel史上最香的桌面处理器

113代酷睿处理器介绍

在上个月IntelOn技术创新峰会上，Intel正式推出了我们期待以久的“13香”——RaptorLake，13代酷睿桌面级处理器。延续了AlderLake12代酷睿处理器的众多优点，例如Intel7、高性能混合架构、DDR5，PCIeGen5.0等最先进的技术;而RaptorLake13代酷睿处理器有着更高频率的，更多核心数量，同时其缓存容量更大，总的来说就是性能有着新巅峰。

另外较为喜人的是，13代酷睿处理器同样采用LGA1700接口，兼容最新的Z790主板周时还能向下兼容Z690/B660主板，这等于是无缝升级13代处理器，这可玩性与性能比是真提升不少。那是否真如Intel说的那样“13代真香”，这就来看到底有多香？

进入测试环节之前我们了解一下RaptorLake13代酷睿桌面级处理器有哪些型号将会与我们见面。与12代酷睿当时一样，首批上市的13代酷睿处理器均为带K处理器：i9-13900K/KF、i7-13700K/KF以及i5-13600K/KF等共六款处理器。

这个处理器的对比表格是从10代酷睿处理器开始，i5~i9带系列的处理器，看似型号很多很复杂，但是若当你带着关键字：“核心数量、频率、缓存、内存频率”来看，那一切将会很明确。

首先此次13代酷睿i9-13900K处理器同样是被定仪为全球最快的桌面级处理器，接替之前的12代酷睿i9-12900K处理器，单线程性能提升达到了15%，而多线程能力更是达到达到了41%的性能提升，这规格和性能上的提升打压竞品似乎还真是可以。

i9-13900K配备了8个性能核与16核能效核，相比上代i9-12900K增加多了8个能效核心，同时最大睿频频率达到了5.8GHz，二级缓存增大到了32MB，L3总缓存也达到了36MB，甚至支持DDR5-5600更高的内存频率，但最大加速功耗却只有253W（与12代保持同一水平）。

而i7-13700K则可以看作是i9-12900KPLUS版本，核心数量与i9-12900K一样均为8个性能核与8核能效核，但是最大睿频频率达到了5.4GHz,而且二级缓存达到了24MB，L3总缓存也达到了30MB，整体规格都要比i9-12900K强多了，3K档能买到i9级别的性能，还真的是香。

至于i5-13600K同样有着较大规格上的提升，性能核保持在6个，而能效核心就达到了8个，这样一来线程数量达到了20条，这是i5级别处理器中前所未用的。再者核心频率与缓存容量都要比上代的5-12600K，甚至比i7-12700K也要高一些，规格高定价适中是玩家们比较期待此处理器。

－i5-13600KF：2499元

－i5-13600K：2699元

－i7-13700KF：3299元

－i7-13700K：3499元

－i9-13900KF：4699元

－i9-13900K：4899元

再来看定价，几款处理器已经在各大电商平台上开卖。相较于12代处理器的零售定价，13代i9处理器报价基本是同一水平线上，而13代i7与i5则是小涨了两三百，只不过加核心规格的提升，还是那句，有点香了。

架构改变

高性能混合架构在AlderLake12代酷睿处理器已经进行了首秀，RaptorLake13代处理器也同样会采用此革命性的高性能混合架构，即使是之后的MeteorLake与ArrowLake上同样会出现高性能混合架构。

在媒体沟通会上，其实在讲架构前，Intel官方人员一直都比较强调此次的Intel7制程工艺更进一步，最新的第3代IntelSuperFin晶体管，芯片密度更高，于是就这样塞下了更多的能效核。

其次在性能核上lntel进行了一定的改良，采用了更快的RaptorCove核心，在同等电压的情况下，有着 600MHz频率的提升，于是旗舰级的i9-13900K最大睿频频率就达到了5.8GHz。

12代酷睿处理器官方资料

而如大家所看到的一样，13代酷睿处理器在L2与L3缓存都作出了调整，每个性能核L2缓存提升到了2MB（12代酷睿为1.2MB），能效核每个集群L2缓存提升到了4MB；同时配备了全新的动态预取器算法“L2P”，RaptorCove核心成为目前Intel最快的性能核。

另外L3LLC缓存直接提升到了最高36MB，基本上13代酷睿每个档次处理器的L2&L3缓存都要比12代酷睿处理器缓存高不少。同时还支持了更高频率的DDR5内存，笔者可以告诉大家，其实DDR5-5600也仅是开始，最后我们直接把内存干到了DDR5-7000。

按照lntel官方提升的数据来看，13代酷睿处理器中单线程性能提升最为明显的是频率带上的性能增幅，基本是缓存方面；而多线程性能提升中最为明显的是能效核带来的性能增幅，其次是频率与缓存，最后的仍是内存频率上的提升，约为2~3%左右。

但即使性能是提升那么多，但是13代酷睿在同功耗下带来了约37%的多线程性能提升，更不用说13代酷睿可以释放更高的253W功耗，这样性能提升更为明显，达到了41%。

当然13代酷睿处理器其它的小升级还是比较多的，例如硬件线程调度器升级到2代，能通过机器学习技术更新线程级别的边界。以及DynamicTuningTechnology全核心休眠技术，但这个只限于移动端平台上。而配合微软件最新的Windows1122H2，13代酷睿中似乎有特殊的优化设定，而且lntel强调我们测试时必要要使用Windows1122H2系统。

2测试平台&性能测试

测评平台

由于测试对象为旗舰级的处理器，所以我们配件中都采用最为先进的系统与配件做为辅助测试，而显卡、电源以及散热方面全都是顶级的产品，可以满足处理器在各方面的性能发挥。

这次我们由到的是Intel官方送测的媒体特别版，包装里包含i9-13900K与i5-13600K两款处理器，可惜就是没了i7-13700K，不然我们测试中定会更为全面。

而一同参与评测的对象还有i9-12900K、i7-12700K与i5-12600K等12代酷睿的三款处理器；本来还打算借来竞品的R9-7950X，但同行也得使用，于是这里只能放弃做对比测试，毕竟非苏妈核心媒体是没U的。

主板方面我们采用的是两块，一块是DDR5主板（ROGMAXIMUSZ790HERO），另外一块是（MSIMPGZ790EDGEWIFID4），用以测试同为13代酷睿处理器在不同类型与内存频率下的性能表现。当然由于品牌与型号都不太一样，所以在BIOS调校与性能优化方面都会有一定的出入，大家参考参考即可。

其实IntelZ790主板最大的提升就在于有着更多的PCIe4.0通道与USB3.2Gen2x2接口，所以基本上主流级别以上的Z790主板都会配备全5个PCIe4.0M.2固态硬盘接口，以及更多的USB3.2Gen2x2接口，扩展性能更强。

DDR5平台中我们使用了四条KingstonFuryRenegadeRGBDDR5-6000MHzC3216GB内存组成双通道64GB大容量的测试平台，当然此款内存其实有更高规格DDR5-6400MHzC32，只是为了追求更稳定的测试，我们只采用了XMPII档。

而DDR4方面我们同样采用四条高频的GSKILLTridentZRoyalRGBDDR4-4000MHzC1516G内存，组成32GB容量的测试平台。但是DDR4-4000Gear1对于此款我们测试的几个处理器来说，难度还是有点高，于是手动控制在DDR4-3600MHzC15规格下进行测试。

理论性能测试

我们先来看一下3DMARK理论性能测试，以i5-12600K为100%基准线，可看到i9-13900K的理论性能那是相当的恐怖：从CPUProfile子项测试来看，单核性能提升了约11.8%性能提升，此时处理器运行频率达到了5.8GHz；二线程起处理器性能枋稳定在多核5.5GHz水平完成测试，这样多线程能力提升了约24.5%。而整个3DMARK理论性能测试来看，i9-13900K相比上代i9-12900K提升了约23%，这样的理论性能提升已经算比较厉害。

而i5-13600K方面，果然是没让大伙失望，性能大幅度上代i5-12600K领先14.51%的理论性能；而这样的性能表现已经超过了i7-12700K，怪不得i5-13600K是电商平台最多人预约的13代酷睿处理器。

再来看一些我们经常使用的CPU-Z、7-ZIP以及Cinebench中的单核与多核性能表现，13代酷睿处理器还真是厉害得很，这样的提升幅度，连笔者在测试完后都很是惊讶，于是多测试几轮验证数据并没有问题，这13代酷睿频率提升与能效核心的增加带来的性能提升是真厉害。

其实大家也看到，我们在此次测试中加入了D5平台与D4平台的性能对比，从刚才的理论性能来说，D5高频平台与实用的D4平台之间是有一定的理论性能差距的，而AIDA64中，大家可再细看一下两个平台下的内存读写能力之间的差别。

内存写入方面，其实12代酷睿已经起到了很好的引领作用，13代酷睿继续其高效能的读写性能表现。而重点看一下L2与L3的读写性能，13代酷睿提升了缓存容量后，L2与L3的读写性能都提升是真明显，同档次的两款处理器均是达到了25%与16%的性能提升。

当然我们这里测试的D4由于是采用四条的型号，会是以牺牲一定频率来提升容量，若是大家采用规格更高的DDR4内存，那将会是有着比较不错的内存读写性能表现，之后我们再会做一些特别的测试来说明这一点。

游戏性能测试

游戏方面由于时间比较紧张，所以我们只选取了一些自带BENCHMARK测试程序的游戏进行性能测试。而为了避免处理器出功不出力，于是显卡采用的是顶级的RTX4090FE，而游戏分辨率仅是1080p，高画质之类的，DLSS模式也会是质量为主。

可看到i9-13900K凭借着更高的主频频率游戏性能提升也是较为出色的，相比i9-12900K提升了约13%；而i5-13600K游戏性能表现甚至比上代的i9-12900K还要高些，这实在出乎笔者的想像，于是黑黑的下单一个i5-13600K。

内容创作力性能测试

内容创作能力是近年来大家比较看重的，包括处理器、显卡，内存，以及存储都会直接影响到其整机的内容创作能力表现。而这里我们细分了内容创作能力的理论性能与内容创作能力性能测试，一个是基于理论方面的整机性能表现，一个是利用脚本或者是测试程序进行的实际性能测试。

理论测试方面包括了，Intel一直推荐的CrossMark、PCMARK10，以及ULProcyon测试。CrossMark方面我们这些申请的BPN的专业版本，测试出来的数据比免费版本的更准确。与之前我们理论性能测试方面的性能表现一样，i9-13900K处理器的性能表现仍是最出色那位，同平台的情况下，能带来17%的性能提升，而相比i9-12900K则是提升了约11%。

当然i5-13600K性能的提升同样是值得表扬的，在实际性能测试中比上代产品提升了约22%，同价能带来这么多性能的提升还真是厉害了，直接把i7-12700K都给干掉了，这你让i7-12700K用户有点情何以堪。

同时实际的创作能力测试中，我们使用最新的PS、PR以及达芬奇等软件测试出来的结果还真是猛，想想当时12代酷睿首发时那提升并不是怎么理想的，但是13代酷睿配上最新的内容创作软件提升的真不是一点点。

最后我们再来测一下耗时较长的SPECworkstation，这程序是针对生产力工作站电脑的测试工具，其实不太适合拿来做桌面级的对比，毕竟大部分的应用我们其实都不一定会用到，但是可以作为大家的一个购买参考。而分数方面，这里是SPEC倍率，原打算是用分数表述的，但是由于分数单位在多个项目中不太统一，于是就拿SPEC倍率给大家做参考了。

可惜没有更多的参考对象，笔者也很难表述出i9-13900K在SPECworkstation测试中到底有多强。相比12代酷睿，13代酷睿在SPECworkstation中的整体性能表现同样是提升明显的，相信你看到这了，都知道，这一次13代酷睿的性能提升是较大的，结合上零售报价，这性价比是真香的。

3超频测试

超频测试

超频测试方面，由于13代酷睿增加了对高频内存的支持，大家可看到笔者测试的时候就已经使用上了四条DDR5-6000C32的KingstonFURY叛逆者（Renegade）DDR5RGB内存。所以这里我们再利用一下这高规格的内存来进行超频。

先来的是简单的把内存直接读取XMP1档，直接把内存频率提升到了DDR5-6400C32，同样是四条稳定通过所有的测试，内存读取能力达到达到了95960MB/s，写入能力达到了92961MB/s，复制同样达到了94762MB/s的水平，可以说是目前我们测试到的较为理想性能的频率。

在XMP的基础上，我们再把频率拉到了DDR5-6600,但明显四条是不太靠谱的，我们只能用两条KingstonFURY叛逆者（Renegade）DDR5RGB内存才稳定运行所有的测试。之前我们还试了DDR5-6800与DDR5-7000，但是性能提升都并不太明显。

至于处理器超频方面，i9-13900K本身就处于较高频的状态，可提升的空间相当有限，利用XTU一键超频也只是把能效核心的倍频 1操作，这，没必要了。于是我们利用主板BIOS的AI超频来实现更高的频率，可看到单核最高频率能达到6.2GHz,其它核心分别为2*6GHz、2*5.9GHz,以及3*5.7Ghz,CPU-Z单核得分为949.4,多核得分为16540.9；相比默认频率情况下，其实只是单核性能方面提升了几分，多核性能反应受限于散热问题而现出降频的情况。所以其实我们建议大家有条件的情况下，更换更好的散热器之后才进行对处理器的超频操作。

4功耗&总结

温度与功耗

实际上高频处理器都有一个通病，那就是热。利用AIDA64FPU进行烤机，i9-13900K处理器封装温度直接来到了99度，此时处理器的性能核频率为5.2GHz,能效核频率为4.2GHz，CPU封闭功率为265W。

而发布前ROG更新了最新一版本的BIOS，支持处理器限制在90度之下，的确处理器的温度直接下降到了91度，此时的性能核频率为5.0GHz，能将核频率为4.1GHz，当然温度下降频率下降对应的性能相有相应的降低。这时的确比较适合一些散热条件有限的用户，例如ITX用户，或者是风冷用户，以牺牲一定的性能来实现更低的温度表现。

而i5-13600K方面，同样条件下的进行FPU烤机测试，处理器封装温度令为79度，性能核频率为5.1GHz,能效核频率为3.9GHz,处理器封装功耗为150W。这里笔者使用的是龙神IIAIO360水冷散热器，温度表现这样来看还是可以，但是建议还是用AIO240水冷或者是高级的风冷散热器为基础，这样处理器性能才会发挥出来。

总结：

在12代酷睿处理器当时，笔者拿战列舰的主炮与副炮来形容高性能混合架构中性能核与能效核的关系，那么13代酷睿处理器会是怎么样呢？它是一艘装弹量更高、火炮更粗更快，更多副炮的战列舰，看似是没人能做到，但是Intel的确做到了。

初看13代酷睿处理器只以为是更高的核心频率，更多的能效核，更大的缓存容量，但实际上通过细测你会发现，13代酷睿处理器的提升不单是这么简单，其规格的提升的确会带来更多的性能，但是线程高度器的作用渐渐的加深，如何优化更多的核心在众多的程序和游戏中有着更好的表现，目前来看lntel都做得相当不错。

当然别忘记了13代酷睿处理器在加入更多的能效核之后内容创作能力都是飙升不少的，这里笔者是建议大家购买平台时考虑i5-13600K级别以上的13代酷睿来搭建内容创作平台。

如果你说13代香不香，那对比12代酷睿与竞品性能表现与定价，那笔者可以直接告诉你，是真香。当然这么香的处理器，例如i9-13900K建议大家是配备同样强劲的主板、内存，以及显卡等配件才能能真正的释放着其卓越的性能。

而i5-13600K方面，其实若不是对存储有着更多数量的要求，那么笔者是建议使用旧的Z690D4主板或者是B660D4主板一起来组建高性价比的平台。若大家没底的，可以再到性能篇那里再看看i5-13600K配DDR4内存的性能表现，有一定的性能损失，但是性价比实实在在的高，那这点性能算得了什么。

一直以为街机隐藏人物最好用，好不容易选出来却把自己坑了

在你的印象中，是不是只要是隐藏人物就是性能比较强大的角色呢？

按照常理来说的确如此，越是难以选用的人物，在游戏中发挥的作用往往比较大，甚至远远超越了主角的性能。

小编印象最深的隐藏人物则是来自《恶魔城》系列，几乎每部作品中都会出现那么几位战斗力相当强大的角色。

他们的战斗方式和主角完全不同，让我们在重复的地图中可以玩出更多的乐趣。

《晓月圆舞曲》尤里乌斯.贝尔蒙特、《废墟的肖像》吸血鬼姐妹花、《月下夜想曲》玛利亚。

当然了，开发团队也知道通关之后玩家们已经陷入疲态，此时再重新开始似乎没有动力了。因此将这些隐藏人物设计得比较狂暴，让玩家可以享受碾压场景的乐趣。

《恶魔城》系列中的隐藏人物，一般都是通关之后才能使用，而且有的隐藏人物还必须输入正确的名字才能达成。

在其他PC动作游戏中也是如此，通关之后可以选择各种隐藏人物，战斗力甚至在主角之上，享受另类的体验。

《鬼泣》系列不少玩家都喜欢使用维吉尔，但每次都必须等但丁通关之后才行。这对于隐藏人物来说其实也是不公平的，玩家第二次刷的动力往往都不是很强了。

街机游戏中的隐藏人物，往往都是通过秘籍选用的。而且人物的性能比较强的。通关几率比一般的人物要高很多。

但并非所有的隐藏人物都是最好用的，有时候我们按照秘籍好不同意将人物选出来，玩过之后却发现，这家伙甚至没有正常人物好用。而这类选人秘籍就是坑啊！

《拳皇95》草薙柴舟

游戏厅时期用他的人就相对比较少，老板故意将选用他和卢卡尔的的秘籍贴在机器上面。按住开始键，然后分别输入：上 B、前 C、后 A、下 D，即可选用。

当时喜欢使用卢卡尔的人比较多，简单粗暴；草薙柴舟也只有哪些喜欢尝试秘籍的人物会选用，每次成功之后都有一种成就感，但用起来的时候就会感觉，草薙柴舟的很多招式攻击范围都不行。

当然了，如今我们看到不少大神将这个人物玩得出神入化，但是在游戏厅时期真心比较坑。

《拳皇97》荒狂稻光夏尔米

游戏厅时期玩家们选用隐藏人物对战都是比较常见的，但后来发展到网战之后，反而不能使用隐藏人物了。就是其中的部分人物性能过于强大，让游戏完全失衡。

菜鸟玩家们一旦选用的疯狂八神庵，直接使用跳踢有可能干掉上手的玩家。

干枯大地七枷社和炎之克里斯都是比较厉害的人物，偏偏荒狂稻光夏尔米不是那么给力，在游戏中几乎是垫底的存在，勉强高于五弱角色吧！

这让那些喜欢选整个队伍的玩家比较纠结啊！

不过在《拳皇15》中，夏尔米的表现还是可圈可点的。这才是大蛇八杰集应有的实力嘛！

《少年街霸》火引丹

《少年街霸1》中出现了不少的隐藏人物。其实这些人物的性能都差不多，仅仅是作为隐藏人物增加一些神秘感而已。

想要使用他的难度很大，很值得挑战啊：角色画面，将游标移到“?”处，按住START键不放，快速输入轻P·轻K·中K·重K·重P·中P，不知道当年你搞定了吗？

但是火引丹这个人物让人有点摸不着头脑，因为他最初的设计并非是搞笑人物，因此我们看到他的表情比较严肃。

但释放出来的必杀技又和隆非常相似，仅仅是攻击范围和判定有些不同，波动拳最离谱，明显是在嘲讽坂崎亮。

其独创的断空腿在这个版本中可以说是大放异彩。

后期火引丹再出场的时候已经不是隐藏人物了，要是此时你还以为他很厉害就中计了。除了《少年街霸》系列，火引丹无论在哪个版本中都是凑数的。

当然也有一些玩家没事的时候喜欢研究这个角色，因此我们在观赏网战的时候，时而也会看到火引丹的身影。

《少年街霸3》还有几位隐藏人物，除了两位十二月成员外，还有一位四大天王成员：拜森。

也不知道为什么会让他作为隐藏人物，同时兼职小BOSS。他的战斗力和一般角色没什么区别，性能也只能算是中等，要是玩家强行使用这个角色的话，不知道能不能打过第三关。

《三国战纪：风云再起》

《三国战纪：风云再起》是游戏厅末期才出现的版本，当时很多玩家都掌握了摇出隐藏人物的秘籍：输入BBB←CCC ↑DDD→BCD→DCB。

但是选出来之后却弃之不用，这到底是什么原因呢？就是因为新手玩家根本无法上手。

作为主角却拥有庞大的体型，对于杂兵来说攻击太方便了。加上许褚的移动能力有所欠缺，以及没有必杀槽等多方面因素，导致游戏厅很长一段时间没人敢用。

如今我们在网上看到大神们的操作之后，总有一种白玩了的感觉，这真的是同一款游戏？当自己再次尝试之后才发现，我还是那个菜鸡。

《月华剑士2》走失人形-HAGURE

走失人形是《月华剑士》中比较另类的存在，也是格斗游戏中比较创新的一个人物。

这个人物最大的特点就是可以自动变成对手，然后使用对手的所有招式进行战斗。也就是说，你想将这个人物用好，那就必须掌握其他所有人的技能才行，要不然只有死路一条。

走失人形，外表看上去是一条明，一出场就变身。

那她的真实身份是什么呢？

就是还处于见习状态的阴阳术士一条明，通过术法召唤出来的纸人（式神），并非是真正意义上的生命体。就连对手的最强大的必杀技她也放得出来。

她没有指令表，因为她的招式全都来自于对手。

《1945加强版》

飞行射击类游戏中的隐藏飞机往往都是比较霸道的。但是偏偏在《1945加强版》中却出现了那么一架破旧的垃圾飞机，让我们一直以为是最好用的，仅仅是自己不会用而已。

但是多年后，终于有玩家主动承认，这飞机真的是垃圾。

游戏的蓄力攻击就是释放导弹，这个设计导致很多玩家无意中释放了导弹。更可恶的是，玩家要是一直按住射击键就是连射效果，一旦导弹累积满了就会自动蓄力。

导弹的威力甚至比炸弹威力还大，是过关的重要手段。

但是这架飞机的导弹就是释放回旋镖，一点威力都没有。也正是这个原因，导致飞机成为垃圾中的战斗机。

街机已经成为了游戏发展过程的一段历史，然而多年来却一直受到怀旧玩家们的追捧。

如今已经是00后的世界了，各种新游戏层出不穷。

而我们这代玩家似乎早已心如止水，再好玩的新游戏也提不起兴趣。

闯荡了多年后，如今已过而立之年的我们回首往事时才发现，游戏厅那段无忧无虑的时光真的太奢侈了

注：文中部分图片来自网络，如侵删

达氏DHK6除湿机评测：快干衣只能靠烘干机？你还有更棒的选择

去过欧美国家的朋友应该都知道，干衣机已经取代了传统的太阳晾晒，几乎是每家每户的标配。但即能高效干衣、又能杀菌消毒的干衣机为何始终没能在中国普及呢？

　　原因很简单，首先干衣机售价普遍不低，此外对于寸土寸金的大城市，很多家庭并没有足够空间再放下这个体积不小的干衣机。而对于淮河以南的川渝、湘赣、江浙沪等常年处于一个低温潮湿环境的地区，碰上梅雨天气，干透的衣服在衣柜中仍会受潮，这种情况下干衣机并不能完美解决我们的需求。

　　那么对于低温潮湿地带该如何面对潮湿环境和干衣的问题呢？除湿机就是很好的答案，今天我们来评测一款来自达氏的除湿机，来看看这款转轮式除湿机能给我们带来什么不一样的体验。

什么是转轮式除湿机

　　评测开始前，先给大伙科普下什么是转轮式除湿机。传统的除湿机基本大多采用压缩机式，通过内部的压缩机不断的压缩制冷剂来搬运热量，潮湿的空气经过冷凝器后，就会在冷凝器上凝结成冷凝水，已到达除湿的目的。而转轮式除湿机则不依靠压缩机，通俗的讲，转轮式除湿机是通过加热潮湿空气，后通过热交换器，将高温水蒸气冷凝成液体，达到除湿目的。

　　可以说，压缩机式的工作原理就像冰可乐表面凝结的小水珠，而转轮式的工作原理就是烧水时壶盖上凝结的小水珠，一个是通过将自身降温来被动除湿，一个是通过加热来主动除湿。

　　相比传统的压缩机式，转轮式除湿的最大优势就是不会受到环境温度的影响。传统的压缩机式除湿机都会有一个明确的使用环境温度限制，通常在5度到30度左右之间，一旦低于或高于这个温度限制，除湿机将会报错无法工作，即使在限定温度内，温度偏高或偏低，都会一定程度的影响到除湿效率。而转轮式除湿机依靠主动加热，则完全没有这方面的顾虑。

　　此外，压缩机体积普遍较大，因而会导致除湿机体积偏大，重量较重，对于除湿机这种经常需要移动的电器来说有些不方便。而转轮式除湿机则可以将除湿机尽可能的做得小巧，方便移动。

　　而且在安全性上，压缩机内都含有氟利昂制冷剂，一旦出现剧烈撞击，就有可能出现制冷剂泄露的情况。转轮式除湿机则完全依靠物理方法除湿，不用担心这种安全问题。

　　总结一下就是转轮式除湿机拥有更高的安全性、便捷性以及更好的环境适应性，对于一年四季都较为潮湿的南方地区来说，转轮式除湿机更加适合四季家庭日常除湿使用。

性能评测

　　前面科普介绍了那么多关于转轮式除湿机的原理和优点，接下来我们就用实测来看一下这款达氏DHK6转轮式除湿机究竟有多大能耐。

　　环境除湿测试

　　除湿机的核心作用自然就是除湿，我们选择在10平米左右的密闭卫生间内对达氏DHK6的除湿效果进行测试，环境温度为26.7度，相对湿度为RH82.1%。

　　开启达氏DHK6后，机器显示环境相对湿度为RH83%，与我们的仪器测试相同。

　　我们将达氏DHK6的湿度预设为60%，风速调至最大，记录室内相对湿度变化曲线以及耗费的时间，测试结果如下表：

　　可以看到，在我们的测试环境下，达氏DHK6将室内相对湿度从82%将至60%总共花费了两小时左右的时间。我们取出水箱，可以看到2小时总计除湿量接近300ml。除湿效果还是相当显著的。

　　干衣测试

　　我们用温湿度计测试达氏的出风温湿度，可以看到开启机器后，达氏DHK6会快速的降低空气湿度，源源不断的吹出干燥热风，理论上确实会加速衣物风干。

　　当然具体干衣表现如何呢？我们将一件涤纶材质的衣物打湿后，开启达氏DHK6的干衣档位，进行干衣。

　　衣物干燥状态下重量为120克，将衣物打湿后总量为271克，测试环境依旧是环境温度26.7度，相对湿度RH82.1%的卫生间，记录衣物的重量变化情况。

　　测试结果见下表：

　　可以看到在相对潮湿的卫生间，被测衣物完全干透耗时在150分钟左右，干衣速度还是相当不错的，虽然相比传统的干衣机效率不算特别高，但是相比自然晾干，效率还是十分明显的，要知道在如此潮湿的卫生间内，仅靠自然晾干，基本需要半天以上的时间。

　　噪音测试

　　我们也对达氏DHK6的噪音表现进行了简单的测试。我们所处的环境噪音为25dB左右，开启达氏DHK6的低档位时，噪音值为31dB左右，离得远的话基本上听不见其工作噪声；中单位噪音值为41dB左右，这个噪音值基本等于支持说话的噪音；在高档位时，噪音值达到53dB。

　　经过我们的仔细观察，发现达氏DHK6的噪音来源主要是出风口的风噪，机器内部的运行基本没有多大的噪音。因此在低档位风速较低时，风噪明显降低，达氏DHK6的噪音表现就十分优秀，仅比环境噪声高出一点。

　　可以说低噪声也是转轮式除湿机的一大优势了，压缩机式除湿机在工作时除了有风噪，压缩机的噪声也是无法避免的，因而整体的噪音控制，特别是低档位的噪音控制是不如转轮式除湿机的。

外观赏析

　　外观设计上，达氏DHK6采用简约的设计语言，机身整体采用磨砂材质，手感和质感出众。我们拿到的这款配色为更为青春活泼的青草绿，此外还有一款更为简洁百搭的纯白色可供选择。

　　达氏DHK6整体十分小巧，机器占地面积（300W*200D）同一张A4纸相当。整机重量也十分轻巧，重量仅6kg，相比动辄10几千克的压缩机式除湿机，可以说轻便了不少。

　　机器的顶部是一块简洁易懂的操作面板，从面板就能看出达氏DHK6拥有除湿和干衣两种模式。在除湿模式下，有三档风量和三档预算湿度可供调节。干衣模式则默认最大风量，进行无限制除湿。达氏DHK6还提供8h、4h和2h三档定时时间。

　　操作面板的下方则是出风口，达氏DHK6的出风口采用活动扇叶导风的设计，机器停止工作时或合上商业，防止灰尘进入机器内部，同时扇叶的活动也可通过面板上的摇头按钮进行控制。

　　值得一提的是达氏DHK6顶部还设置了可提把手，配合上轻便的重量，即使是女性用户也可以做到轻松移动机器。

　　达氏DHK6的水箱位于底部，采用抽拉式设计，轻轻一抽就可以将其取出。

　　达氏DHK6的水箱容量为2500ml，日常家庭除湿可以实现一天一倒。水箱外部还有一个可视小窗，方便用户观察水位情况。

　　机身侧边还有一个小小的出水孔，可以连接管道，如果需要长时间开启除湿机进行室内除湿，可以选择接上排水管直接向外排水，省去频繁倒水的麻烦。

　　达氏DHK6背面的进风口还配备的防尘滤网，大颗粒灰尘进入机器内部，抽拉式设计也方便用户取出清洁。

　　总的来说，达氏DHK6在外观设计上体现了达氏的用心。简洁百搭的设计风格加小巧便捷的体积，让达氏DHK6在家中犹如一个小透明；简单的操作和人性化设计，为用户带来了更加优秀的使用体验。

总结

　　经过我们的测试体验，达氏DHK6的表现还是十分令我们惊喜的，我们以往测试过的除湿机通常都是挺笨重一个的，即使有体积同达氏DHK6相近的，重量大多也是其两倍以上，没想到这台如此轻便小巧的除湿机也能够有不俗的表现。

　　如果你是居住于潮湿的南方地区，无论是一年四季用于家中衣帽间、衣橱，进行日常衣物除湿保养，卫生间各种洗护用品的日常除湿干燥等，还是用于因为潮湿多雨的梅雨天气，解决家中潮湿以及衣物不干的情况，达氏DHK6都是一个不错的选择。

　　可以说，达氏DHK6为我们日常除湿干衣提供了一个新选择。

为了12代英特尔踩爆的牙膏管，我们组了台贵到懒得算的主机

说实话，这一年多来，一提到电脑 CPU ，托尼耳边就会听到杜比环绕声 帝瓦雷低频一般的 “ AMD ， YES ！ ” 的高保真无损原声放送。

的确，在 Zen3 架构发布之后， AMD 可以说是全面实现弯道超车，把昔日牙膏厂霸主英特尔甩的是看不见尾灯。

加上英特尔的 11 代也不知道出了啥幺蛾子，感觉牙膏挤了又没完全挤，在 CPU 天梯表上的差别肉眼可见的无限接近。

那难怪大家都要 “ AMD YES ” 了。。。

但在上周，英特尔终于祭出了 AlderLake 架构的十二代酷睿处理器，全新系列采用的大小核设计模式，让托尼看到了英特尔釜底抽 “ 芯 ” 的机会。

新制程匹配新架构，英特尔这回怕不是要放大招，发布会上的内容着实勾起了托尼的好奇心。

异构？有多异？▼

>/ 攒机！

巧了，就在托尼想着要搞一块新 U 来测测的时候，我们又收到了一个英特尔寄来的包裹，盒子相当漂亮。

“ 为下一代游戏而构建 ” ▼

打开一看，里面静静躺着一块 i9 和一块 i5 。。。

盒子里面，是 12 代的 i5-12600K 以及重量级的 i9-12900K 。

又过了两天，华硕家的败家Rog 像商量好了似的，也给我们寄来了一个神秘的包裹。

再打开一看，原来是一块新主板、一个酷炫的一体水冷以及一个大机箱。。。

这个机箱差不多有那么大。。。

我们还收到一条读取写入速度离谱的高到 7000MB/s，采用 PCIe4.0、容量为 2TB 的 希捷 FireCuda 530。。。。

这样的天时地利，不攒一波新机器，怕是说不过去了。

托尼合计了下，这回攒机给十二代英特尔搭戏台的，还有这些狠角色，总之是能拉满的都拉满了。

呜呜呜，手边没有 3090 。。。▼

CPU ：i9-12900K

显卡：公版 RTX 3080Ti

主板：ROG Maximus Z690 Hero

内存：镁光 64GB （ 32GB × 2 ） DDR5 4800 频率

散热：ROG RYJIN II 360

电源：长城巨龙 1000W 全模组电源

硬盘：希捷 FireCude 530 2TB 固态硬盘

机箱：ROG STRIX HELOS

这次英特尔给这块 12 代全新架构的 CPU ，添置了一块全新规格 Z690 芯片组的主板。

根据英特尔官方的说法，这块新主板一共交付了 28 条接口，提供了带宽保证，可以灵活的进行设备管理。

新主板固然是好，但同时也意味着，老 U 不能插新板、老板也不能配新 U 。

托尼给大家对比一下哈， 10 代的 U 还是方的，到 12 代就变成了长方形。。。

主板上的扣具也发生了变化，大小还是差了不少的。

此外，从这块主板开始，内存的规格也从 DDR4 升级到了 DDR5 。

如果有想要更新 12 代 CPU 的小伙伴，一定要看清楚购买的主板，是否支持 DDR4 的内存插槽。

费了一波功夫之后，这台拉满配置的 12 代平台主机，算是大功告成了。

俗话说人靠衣装机箱靠灯，现在 Rog 也开始走向了性冷淡风，有灯，但不闹。

值得一提的是， Rog 情谊赞助的这套一体水冷组件是真的让人毫无抵抗力，冷头上搭载的显示屏，可以在设置中自定义动画，闷骚的很。

动画一换，马上变差评定制款机箱。▼

哦对了，这次给托尼寄硬件的华硕小哥说，只要大家购买了华硕的水冷散热产品，就可以去官方微信小程序申请免费更换新 CPU 的扣具。

>/ 跑分！

机器组完了，跑分环节自然少不了。

为了看看这回英特尔十二代的能力到底咋样，托尼搬出来上次组的那台 AMD 信仰机，来了一波全面的皇城 PK 。

上次 AMD 神机的配置如下，大伙儿可以做个参考。

CPU ：Ryzen9 5950X

显卡：公版 RX 6900XT

主板：ROG CROSSHAIR VIII HERO ( Wi-Fi )

内存：芝奇 16GB （ 8GB × 2 ） DDR4 3600 频率

散热：长城战龙一体式水冷

电源：先马白金 1200W 电源

硬盘：三星 970 Pro 500GB

机箱：Thermaltake Core P90

首先在经典老项目 Cinebench 测试中， 12 代的英特尔表现出了很不错的张力。

多核 10313 、单核 729 的分数，相比托尼上次测试的 10 代 U ，几乎翻了个跟头。

i9-10900KF ▼

i9-12900K ▼

就算是直接拿来对比 AMD 平台的 5950X 也不再怵了，双方有来有回、各有优势。

当然，要让这颗新 U 获得更高的分数，那就一定要进行一波超频，这次英特尔专门为 12 代的 CPU ，提供了一个一键超频的功能。

对于不擅长折腾超频的玩家来说，还是挺友好的，不过一键超频的跑分提升比较有限，要想大幅度提升，还得自己调。

但 12900K 毕竟是旗舰款芯片，目前和主板的捆绑售价大概是在 8000 元上下，实在算不上便宜。

相比之下，普通人还是会选择 i5-12600K 这个价位的处理器。

而 12600K 这颗 CPU 的跑分，在 Cinebench 测试上，不管是单核还是多核，都是力压同级别 5800X 的存在。

再结合上 5800X 现在的套装价格，托尼感觉还是可以给英特尔一个机会的。

但具体给不给大的机会，还是要看下一代 AMD 会怎么出招。

说实话 CPU 跑分出来之后，托尼松了一大口气。

虽说英特尔没能完全碾压 AMD ，但在传统强势的单核跑分上，的确超过了不少，声音很大。

而在这次英特尔强调的游戏方面，因为不是测显卡，所以托尼就找了一些比较吃 CPU 的射击类、在线多人类游戏进行了测试。

2K 分辨率，默认画质开高的情况下，两台机器在平均帧数的表现上没有相差太多，托尼觉得能拉开差距的点，反倒是在于针对游戏的积极优化上。

根据官方给出的其他游戏测试结果可以看出，红蓝两家在不同游戏上各有输赢，各自优化做的好的游戏，表现就会更出色。

但在游戏优化这点上，托尼觉得是英特尔的一个潜在优势。

得益于混合架构，在电脑资源的调配上，英特尔有着更大的自由度。

他们有办法在系统层面决定是用性能核（ 大核、也叫 P 核 ）去执行任务，还是用能效核（ 小核、也叫 E 核 ）去执行。

比如在做游戏直播流的时候，游戏本身会用性能核去跑，后台的 OBS 直播流就被分配到了能效核头上，进行互补。

甚至在生产力工具 Lr 和 Pr 的工作流中，合理分配优化调度之后，性能比原先的提升幅度会更大。

>/ 总结和展望！

总的来说，英特尔走上了一条从未设想过的道路。

在友商们（ AMD 、苹果 ）纷纷抛出一个个性能怪兽之后，英特尔还是稳扎稳打，走在自己的道上。

目标也很明确，硬性能差点意思，就比系统匹配度、做好软件优化。

比如这回最新的 Win11 系统，源于和微软的一贯的深度合作，英特尔先天的适配度就是更好一些的， AMD 则是需要做不少的修补工作。

但从绝对性能的提升上来说，目前 12 代 CPU 的水准，应该是他们能达到的最高水平了。

世界上最好的游戏处理器▼

根据官方的说法，在单线程下，英特尔 12 代的小核，要比整颗 10 代的核心都要强。

假以时日，给这套架构再多一点打磨的时间，何愁英特尔不会再造一管新牙膏出来呢？

大规模神经网络最新文献综述：训练高效DNN、节省内存使用

选自arXiv

作者：Julia Gusak等

机器之心编译

编辑：杜伟、泽南

在本综述论文中，研究者解释了不同技术的工作原理、评估和比较，还分析了一些实现这些技术的框架。

现代深度学习和人工智能技术的发展涉及使用深度神经网络（DNN）来解决图像、视频、音频、自然语言处理、图像形式的内容生成等各种问题，或生成给定格式主题的文本等任务。

俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究所、法国里尔大学、波尔多大学、Inria 等科研机构联合发表了一篇论文《Survey on Large Scale Neural Network Training》，它试图解决的问题是：若给定模型和计算平台的情形下，如何训练才是最有效率的。为了使训练高效，其必须可行，最大程度地利用资源的计算能力，在并行情况下，它不能让信息传输成为瓶颈。训练的效率从根本上取决于计算内核在计算资源（CPU、TPU、GPU）上的有效实现以及 GPU 之间和不同内存之间通信的有效实现。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2202.10435

在这两种情况下，人们为优化计算内核的算术强度，及有效实现硬件网络上的通信做了很多工作。对于使用者来说，已存在强大的分析工具来识别硬件瓶颈，并可用于判定本调查中描述哪些策略可用于解决算术强度、内存和控制交换数据量的问题。

该综述研究涵盖了应对这些限制的通用技术。如果由于模型、优化器状态和激活不适合内存而无法先验执行计算，则可以使用内存交换计算（重新实现）或数据转移（激活和权重卸载）。我们还可以通过近似优化器状态和梯度（压缩、修剪、量化）来压缩内存使用。

并行方法（数据并行、模型并行、流水线模型并行）也可以将内存需求分布到多个算力资源上。如果计算的算力强度不足以充分利用 GPU 和 TPU，一般是因为 mini-batch 太小，那么上述技术也可以增加 mini-batch 的大小。最后，如果使用数据并行引起的通信开销昂贵到拖累计算速度，则可以使用其他形式的并行（模型并行、流水线模型并行），梯度压缩也可以限制数据交换的数量。

在本次调查中，研究者解释了这些不同技术是如何工作的，其中描述了评估和比较所提出方法的文献，还分析了一些实施这些技术的框架。

下表 1为文章讨论的不同技术及其对通信、内存和计算效率的影响。

研究者根据目的区分了以下方法：首先讨论减少 GPU 内存使用，随后考虑对不适合 GPU 的模型使用并行训练，最后讨论为训练存储在多个设备上的模型而开发的优化器的设计。

单 GPU 情况下减少内存使用

在前向传播期间，神经网络存储执行反向传播所需的激活。在某些情况下，这些激活会消耗大量内存，让模型无法训练。减少内存使用的主要方法有两种：重新实现（也称为 checkpointing）和卸载。

激活的重新实现

重新实现的策略仅在前向传播期间存储一小部分激活，并在反向传播期间重新计算其余部分。重新实现方法可以通过它们处理的计算图来区分。第一组来自自动微分（AD），它们为同构顺序网络（多层按顺序执行并具有相同计算和内存成本的 DNN）找到最佳调度。第二组专注于过渡模型，例如异构序列网络（可以是由任意复杂模块组成的任何序列神经网络，如 CNN、ResNet、一些 transformer），它将解决方案从 AD 调整为异构设置。

一些方法可以对一般计算图执行重新实现，尽管确切的计算成本可能指数级上升，如下表 2 所示。

激活卸载

卸载（又被称为内存交换）是一种通过在前向传递期间将激活转移到 CPU 内存并将它们预取回 GPU 内存，以进行相应的向后计算来节省 GPU 内存的技术。

由于 CPU 和 GPU 之间 PCI 总线的带宽有限，必须优化选择传输激活，以及何时传输的选择。

在 vDNN [Rhu et al., 2016] 研究中，作者通过仅卸载卷积层的输入来遵循对 CNN 有效的启发式方法，然而它不能很好地推广到一般 DNN 上。另有研究 [Le et al., 2018] 考虑了激活生命周期来选择卸载的内容，并使用图搜索方法来识别插入卸载 / 预取操作的时刻。AutoSwap [Zhang et al., 2019] 通过为每个变量分配优先级分数来决定卸载哪些激活。

权重卸载

前面提到的很多方法也适用于卸载权重，这是因为卸载权重依赖于适用于任何张量的通用技术，比如 TFLMS、AutoSwap 或者 SwapAdvisor。

不适合单个 GPU 的模型的并行性

在模型并行化中，只需要传达激活信息，并且传输只发生在分配给不同处理器的连续层之间。本章节提到的工作如下表 4 所示。

如果多个小批量被 pipeline 化 ，则可以加快模型并行化中的执行速度，从而同时激活了多个训练迭代，具体可见 [Huang et al., 2019]。一旦在所有这些小批量上计算了前向和后向阶段，权重就会更新。这种方法实现起来相当简单，但也导致计算资源大部分处于空置状态。[Narayanan et al., 2019] 中提出的 PipeDream 方法仅强制前向和后向任务针对给定的小批量使用相同的模型权重，改进了这一训练过程。

减少执行更新的频率也已被证明有助于限制权重过期（Narayanan et al., 2021a）。[Yang et al., 2021] 提出的 PipeMare 根据 pipeline 阶段向后调整学习率和模型权重。

对 pipeline 方法中激活导致的存储成本进行建模是一项艰巨的任务（Beaumont et al., 2021b）。例如，[Fan et al., 2021] 中的 DAPPLE 、 [Li and Hoefler, 2021] 中的 Chimera 使用 1F1B（One-Forward-One-Backward）调度来减少与激活相关的内存消耗。1F1B 是一种同步权重更新技术，尽可能早地安排每个微批次的反向传递，以释放激活占用的内存。

有些论文专门处理具有挑战性的拓扑。比如，为了解决高通信成本和异构网络能力的问题，[Zhan and Zhang, 2019] 中的 Pipe-torch 提出了一种更新的动态规划策略，该策略假设计算和通信之间没有重叠。[Park et al., 2020] 中的 Pipe 解决了异构 GPU 的其他问题，采用的方法是将这些异构 GPU 分成虚拟 worker，并在每个虚拟 worker 中运行 pipeline 并行化，同时依赖 worker 之间的数据并行化。

用于跨设备模型训练的优化器

零冗余优化器

2020 年， Rajbhandari, S. 等人在论文《 ZeRO: Memory Optimizations toward Training Trillion Parameter Models》中提出了零冗余优化器（Zero Redundancy Optimizer, ZeRO），将它作为一种减少内存使用的数据并行化实现。根据在设备上划分的张量，该算法具有三个阶段，即阶段 1 - 优化器状态、阶段 2 - 优化器状态和梯度和阶段 3 - 优化器状态、梯度和模型超参数。

2021 年， Ren, J. 等人在论文《 ZeRO-Offload: Democratizing Billion-Scale Model Training》中将 ZeRO 与 Zero-Offload 内部参数更新的 CPU 端计算统一起来，其中梯度被迁移至存储参数副本的 CPU，更新的权重迁移回 GPU。

低精度优化器

为了进一步减少内存使用，低精度优化器（low-precision optimizer）有了用武之地。这些方法使用低精度格式拉力表示优化器状态以及状态的辅助向量。并且，误差补偿技术可以被用来维持跟踪统计的近似准确率。

2021 年， Dean, J. 等人在论文《Large Scale Distributed Deep Networks》中提出了一种将 Adam 优化器存储在 8-bit 的方法，同时在使用 32-bit 格式时保持整体性能不变。2020 年， Sun, X. 等人在论文《Ultra-Low Precision 4-bit Training of Deep Neural Networks》中提出了更激进的精度降低，其中开发了处理 4-bit 表示的特定路径。

收敛加速

另一种加速大规模深度学习模型的方法是减少节点之间的通信时间以及在适当局部最小值收敛所需的 epoch 数量。

关于通信成本的降低。在将梯度在计算节点之间迁移之前对它们进行压缩已经出现了不同的方法，具体有三类，分别是分裂（sparsification）、量化（Quantization）和低秩（low-rank）方法。

分裂方法只迁移完整梯度元素的一些子集，并在参数向量中更新相应的元素。这种近似方法能够显著降低通信成本，同时保持训练模型的性能，代表工作有 2017 年 Aji, A. F. 和 Heafield, K 的论文《 Sparse Communication for Distributed Gradient Descent 》和 2019 年 Alistarh, D. 等的论文《The Convergence of Sparsified Gradient Methods》。

另一种方法是基于迁移梯度的量化，该方法只迁移一定数量的 bit、从这些 bit 中重建整个梯度向量并更新参数向量的所有元素。这种方法对于一些神经网络架构和实验设置得到了不错的结果，代表工作有 Alistarh, D. 等人 2017 年的论文《QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding》。

最后一种降低通信成本的方法是低秩方法，其中在更新参数向量之前构建、迁移和使用梯度的低秩近似来恢复完整格式的梯度。低秩近似可以通过块能量（block power）方法或者最小化策略来构建，各自的代表工作分别是 Vogels et al., 2019 和Cho et al., 2019。

大批量训练。另一种加速优化器收敛的方法是针对每个批使用大量的样本。这种训练设置可以减少每个 epoch 中的迭代次数，并提升 GPU 的利用率。在 Goyal, P 等人 2017 年的论文《Accurate, Large Minibatch SGD》中，研究者提出使用线性缩放规则来更新学习率和批大小。这一设置可以稳定优化过程，并将模型的最终性能收敛至相同。

封面来源：https://www.youtube.com/watch?v=RSRkp8VAavQ