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大量回收笔记本CPU芯片SR0D3
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深圳市福田区亿泰辉电子商行
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关 键 词:大量回收笔记本CPU芯片SR0D3
行 业:电子 电子材料/测量仪 半导体材料
发布时间:2021-01-28
1 CPU简介及 CPU的昨天,今天和明天 目录 1.CPU 简介 ....................................................................................................................................... 2 1.1地位 .................................................................................................................................... 2 1.2工作过程............................................................................................................................. 2 1.3主要功能............................................................................................................................. 3 2.CPU的昨天-----历史回顾 .............................................................................................................. 3 3.CPU的今天-----现况观望 .............................................................................................................. 4 4.CPU的明天-----展望未来 .............................................................................................................. 6 5.结束语 外频 外频是CPU的基准频率,单位是MHz。CPU的外频决定着整块主板的运行速度。通俗地说,在台式机中,所说的**频,都是**CPU的外频(当然一般情况下,CPU的倍频都是被锁住的)相信这点是很好理解的。但对于服务器CPU来讲,**频是**不允许的。前面说到CPU决定着主板的运行速度,两者是同步运行的,如果把服务器CPU**频了,改变了外频,会产生异步运行,(台式机很多主板都支持异步运行)这样会造成整个服务器系统的不稳定。 绝大部分电脑系统中外频与主板前端总线不是同步速度的,而外频与前端总线(FSB)频率又很容易被混为一谈。 人工智能,从至强® 开始 西安盈谷基于 CPU 分析医疗影像,实现快速辅助诊断 西安盈谷基于英特尔® 架构打造医疗智能化辅助诊断系统 医学影像技术近年来的蓬勃发展,虽然有助于医生对患者的病情进行更为细致和精确的检查,堪称医患双方共同的福音,但它们也一直面临着一系列的、难以克服的挑战,使得其潜力无法得到全面释放。 这些挑战主要包括:资源配置不均衡使得不同地区、层级的医疗机构在影像系统上的技术和人才储备存在很大差距,对其利用的程度和水平也就参差不齐;很多医学影像设备还没有互联互通,无法通过充分的数据共享为医生的诊断提供更全面的信息。而即便这两个挑战得以解决,如果海量医学影像数据的读片和分析还只能依靠人力,那么就算是*级的医生,也要为此消耗大量时间和精力,且无法在长时间工作时保持理想的效率和准确率。 针对这些挑战,专注医学影像核心技术近 20 年的西安盈谷网络科技有限公司(以下简称“西安盈谷”),正致力于将其专业医学影像核心技术和产品,与先进的云计算、大数据和人工智能等技术结合起来,凝聚成高效、智能的医疗智能化辅助诊断能力,来助力广大医疗机构提升诊疗效率及质量。 西安盈谷给出的解决方案是一记“组合拳”,首先是将通过其医真云* 的部置,利用创新的医技设备物联网技术 AMOL,将源自不同设备的海量医学影像数据链接起来,再通过其医学影像处理及分析云计算 @iMAGES 核心引擎,来输出强劲的影像大数据在线处理能力。后,构建 Cloud IDT 服务,将人工智能技术引入到医学影像处理和分析中。 在打造和优化这一解决方案的过程中,西安盈谷与长期**医疗信息化技术和人工智能技术创新的英特尔公司达成了合作,不仅采用了其全新的英特尔® 至强® 可扩展处理器等先进产品和技术,还在英特尔的支持下完成了 Cloud IDT 服务向英特尔架构平台的迁移,以及对于 Tensorflow* 等人工智能技术框架的部署和优化。双方的紧密协作,使得西安盈谷医疗智能化辅助诊断系统在筛查时间、报告智能编写等多个指标维度上收获了用户的**。 **级链接消弭医学影像分析能力差异 医学影像技术可为诊疗过程带来巨大的便利,然而,其“硬件”可以迅速到位,“软件”却无法一蹴而就,它的使用要求影像科医生不仅要具备临床医学、医学影像学等方面的专业知识,也必须熟练掌握放射学、CT、核磁共振、超声学等相关技能,同时还需具备运用各种影像诊断技术进行疾病诊断的能力。 在这种情况下,虽然医学影像设备在医疗机构已相当普及,但在一些边远地区或是基层医疗机构,却常常面临空有设备却没人有能力“读片”的尴尬境地。 不仅如此,由于各医疗机构的信息化系统彼此独立,且影像数据标准未完全统一,各个机构的影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication Systems,下简称 PACS)也形成了现实中的信息孤岛,它们存储的医学影像数据几乎没有连通,这就会造成偏远地区患者在基层医疗机构得不到有效的病情分析,长途奔波到大医院后,却还需要重复检查的怪现象。 图一:将医技设备链接和聚合起来的医真云 针对上述问题,西安盈谷祭出了**个法宝——医真云,它可借助医技设备物联网技术 AMOL,将相关的医技设备及医疗服务过程都通过云的方式链接起来。如图一所示,医疗机构的影像中心、病理中心、超声中心等处的设备都能通过医真云聚合到一起,在这之上,精准全医技工作及协同服务、区域医疗协同平台、临床影像科研平台、医真优医、医真社交等能力和应用得以建立,并以SaaS 云的方式来满足各层级医疗机构对医学影像数据处理能力的需求。 以精准全医技工作及协同系统为例,通过接入医真云,各级医疗机构都能获得多设备、海量数据的云存储功能,具备实时处理、高速分析的云计算能力,并实现跨终端、跨平台的一系列功能应用。利用医真云,来自大、中型医疗机构的医学影像*,可以随时随地处理不同地区传来的影像数据,并对疑难杂症进行协同会诊,有效实现了医疗资源的高效共享。 “基于英特尔® 架构的医真云能够帮助患者、医生和医院间建立新的互惠关系。”西安盈谷网络黄烨东表示:“一方面,医生和患者之间将获得一条远程诊疗的通道;另一方面,医生与医生之间可以获取新的医疗数据,实现经验分享;同时,医院之间能够更有效地加强沟通,进行协同会诊、联合医疗科研攻关等工作。” 医真云实现的医学影像数据互通和整合,让各医疗机构不仅可以规避过度检查、重复**等问题,还打破了数据孤岛现象,建立了无边界医疗全连接,提高医疗服务质量。通过数据的积累和分析,数据利用效率得到进一步提升,能够有效地对临床决策及医疗科研展开支撑。同时,数据上云,也让诊疗过程的质控得到了进一步提高。依托医真云,医疗机构能够轻松制定数据质量质控、报告内容质控、诊断结果质控、临床**质控、康复慢病跟踪等多种质控方法。 强力引擎为医学影像处理和分析赋能 数据上云,是西安盈谷打造医疗智能化辅助诊断系统的第一步。如何用好云上的大数据,才是接下来的重头戏。借助英特尔® 架构提供的强劲性能动力,西安盈谷开发出了医学影像处理及分析云计算@iMAGES 核心引擎,对存储在医真云上的医学影像数据实施高速实时计算处理。 在西安盈谷看来,影像是计算出来的,而不是“传输”出来的。利用新一代英特尔® 至强® 可扩展处理器输出的更高并发计算能力,@iMAGES 核心引擎可以快速地对远端传来的影像数据进行多维度重建。 以现在常见的正电子发射计算机断层显像(Positron Emission Tomography CT , PET-CT)检查为例,这一检查是由PET扫描仪提供患者详尽的功能与代谢等信息,同时由CT机提供患者的精确解剖定位,可用于各类疾病的早期发现和诊断。由于 PET-CT 检查实际上是将两种检查合二为一,因此 PET-CT 影像融合能力就会对检查结果产生至关重要的影响。 图二:云端 PET-CT 融合 如图二所示,结合英特尔® 架构平台提供的强劲算力,@iMAGES 核心引擎提供了基于云端的出色 PET-CT 融合能力,不仅能够提供基于形态学和功能的“热力图”,还可以对影像做出半定量化的标准化摄取值(Standard Uptake Value, SUV)分析,用于后续对**等疾病的鉴别和定量分析。 在其他医学影像计算处理上,@iMAGES 核心引擎也展现了强大的处理能力,例如在功能性磁共振成像(Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)检查中,该引擎可以快速地执行弥散、灌注、神经束成像等功能;而进行心脏血管成像检查时,它也具备了冠脉分割、冠脉中轴线、冠脉及斑块定量化分析等功能。 人工智能为医疗诊断提供强“大脑” 为了让智能化辅助诊断系统能够真正帮助医疗机构提升诊疗能力,西安盈谷与英特尔一起,基于医真云、@iMAGES 核心引擎所汇集、处理的海量数据,以全新的 Cloud IDT 服务实现了人工智能辅助医学诊疗的创新,并取得了实实在在的进展。 以肺癌为例,它在早期常表现为无症状、易被忽视的肺结节。肺结节的早期确认(良性或恶性)能有效降低肺癌的死亡率。由于微小的肺结节往往难以被人眼及时、准确地发现,因此肺癌一旦确诊,往往已是中晚期,使得患者失去了佳**的窗口期。 而今,在 Cloud IDT 服务的辅助下,低剂量 CT 肺小结节智能化辅助诊断定量的监测敏感度(探测率)已达到 95%,筛查时间也由人工方式所需的 10 多分钟缩短到6秒以内1。通过人工智能识别出肺结节后,再交由医生执行进一步的诊断,使得诊断效率和精准度大幅提升。而医真云上聚集的海量数据,也让人工智能检测模型得以获得大量的训练样本,进而不断提升检测能力。 图三:西安盈谷的人工智能医学图谱 在西安盈谷的计划中,智能化辅助诊断系统在未来将针对人体的各个生理系统,具备数百种人工智能检测模型。目前,其人工智能医学图谱初稿中就已定义了约 984 种疾病与医学检测数据的关联关系1。同时,该系统还基于自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)能力,创建了报告智能助手这一功能,可协助医生更加高效地撰写高质量检查报告。 英特尔先进技术为智能系统注入源动力 作为西安盈谷的深度合作伙伴,英特尔向智能化辅助诊断系统提供了*的技术助力,不仅输出了全新的英特尔® 至强® 可扩展处理器,还协助完成了其 Cloud IDT 人工智能服务向英特尔平台的迁移,以及对人工智能技术框架的优化。 作为英特尔新一代处理器产品,英特尔® 至强® 可扩展处理器不仅拥有强大的通用计算能力,还为智能化辅助诊断系统提供了其亟需的并行计算能力。系统中涉及的大量影像处理、人工智能处理,都对并行计算能力有严苛要求,而至强® 可扩展处理器集成的英特尔® 高级矢量扩展 512(英特尔® AVX-512),正是增强单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data,SIMD)执行效率的关键技术。 英特尔® 至强® 可扩展处理器对通用计算能力和并行计算能力的兼顾,非常有助于系统应用负载的整合。据测试,在处理能力上,两台基于该处理器的服务器所支撑的虚拟机数据量,可以达到原先平台的 2.5 倍,这可大大降低用户的总拥有成本(Total Cost of Ownership, TCO)2。“原先我们的系统,渲 过去的16个月以来,AMD 和Intel 经历了几波攻守易势,呈现出**性能和性价比双重螺旋上升的积极竞争态势。 2019年上半年 AMD 发布了8核系列R7 1800X\1700X\1700 中高端处理器,稍候又补充了6核的R5 1600X\1600系列,以及四核阉割版的R5 1500\1400 和R3处理器。2019年夏秋之交,16核和12核的HEDT X399平台ThreadRipper 系列横空出世。一直到10月之前,AMD在市场和技术上都是咄咄逼人的——Intel方面既拿不出同样市场定位的多核处理器,也无力在系列价格上与其对抗,更多依靠市场惯性来维持态势,X299 上8核i7 7820X和10核i9 7900X的反击是仅有的亮点。 2019年9月,早前纸面发布的Core i9 X 系X299 CPU终于发布,也代表着Intel的反扑进入了强势阶段。X299 上的i9 7940X、7960X和i9 7980XE虽然在**性价比上还是比AMD 要差上许多,能耗比上也由于AVX 512 **前的设计而显得难堪,但毕竟在**性能上压制住了对手。对于HEDT 平台来说,弱是原罪,普通用户购买这些产品都是信仰,不会像服务器产品那样精打细算功耗和综合成本。不过,Skylake-X系处理器已经暴露出Intel 的单线程性能停滞不前甚至不进反退的趋势,这让本来差距就很小的AMD Zen系列处理器气焰大涨,收获了更多的路人粉舆论支持。 10月,Intel定位主流的Z370 ---Coffee Lake S 六核主流处理器发布,体现出了消费级领域少有的诚意。结合高频强单线程性能和不错的多任务能力于一身的i7 8700K 到目前为止还是个人消费用户热衷的选择。诚然,6核Coffee Lake 频率不错,稳定后的价格也对得起观众,但毕竟没有多少架构上的进步。 进入2019年以来,AMD 发布的12nm Ryzen 2000系列处理器挤出了比Intel 平时更多的牙膏,在单线程性能上有了纵向的些许进步,而即将发布的ThreadRipper 32核 4CCX庞然大物,又让Intel 目前找不到在规模上完全压制他的办法,双方的攻防再度转换。