极智算总结：
- 骁龙天玑处理器对照表
- 汇丰银行上调英伟达目标价
- 搞ai为什么要用gpu而不是cpu?
- RX560D对比RX560哪个好RX560D与560的区别对比详细评测
- 英伟达主流GPU参数速查表!(建议收藏)
- AIGC爆火,企业如何选取高性价比的GPU服务器
- 6700s显卡与3060对比
- DeepSeek火爆带来H20大卖,那费用和性能如何
- 对比H100与4090:两者谁才是更好的GPU算力选取?
骁龙天玑处理器对照表
〖壹〗、中端芯片：天玑1200 Max、天玑1300对应骁龙7 Gen 1。入门级芯片：天玑7天玑900对应骁龙6 Gen 1。性能对比综合性能：在安兔兔V10测试中，骁龙8 Gen3成绩29万，超出天玑9300（201万）约64%。多核性能：GeekBench6测试里，天玑9300领先骁龙8 Gen3约15%。
〖贰〗、骁龙8Gen2：与天玑9200在性能上相差不大。骁龙8Gen2采用了全新的1＋4＋3八核架构，而天玑9200则采用了1+3+4的结构。在安兔兔跑分上，两者分数接近，均表现出强大的性能。不过，天玑9200在工艺上略有优势，采用了台积电第二代4nm制程工艺。
〖叁〗、天玑700处理器在性能上大致相当于高通骁龙665或骁龙675级别，属于入门级移动芯片，主要面向中低端智能手机市场。
汇丰银行上调英伟达目标价
汇丰银行于2025年10月15日将英伟达（NVDA.US）的投资评级从“持有”上调至“买入”，并将目标价大幅上调60%，从200美元提升至320美元。 这一调整反映了机构对英伟达在AI芯片市场持续领先地位及业绩增长潜力的高度看好。
汇丰银行：将英伟达目标价从780美元上调至800美元，显示出对英伟达未来业绩增长的信心。瑞银集团、瑞穗银行、富国银行、摩根大通、花旗集团和摩根士丹利：这些投行也将英伟达的目标价进行了上调，上调幅度从数十美元到上百美元不等，反映出市场对英伟达业绩的积极预期。
汇丰银行上调Wizz Air盈利预测汇丰银行将Wizz Air 2025财年净利润预测从4300万欧元大幅上调至74亿欧元，主要驱动因素包括：美元走弱提升世界业务收益；波兰、意大利、阿联酋等关键市场客运量强劲增长；预计4月票价同比增长双位数，夏季定价趋势积极。
高盛等投行在财报后上调了英伟达的目标价，认为英伟达未来一系列新产品将持续支持数据中心业务的增长。同时，英伟达的客户群体也在扩大，大型云服务商的营收占比有所下降，其他客户在迅速增长。这种多元化的营收结构为英伟达的未来增长提供了有力保障。
富国银行认为经济与政策不确定性将支撑金价，2026年底目标价为3600美元/盎司，并建议投资者逢低买入。汇丰银行上调2026年均价预测至3125美元/盎司，强调央行购金和美元走弱的支撑作用。
汇丰银行上调了今明两年黄金费用的预期，并预测2025年黄金均价将在3100-3600美元区间运行，2025年末的目标价看至3175美元，而2026年末可能回落至3025美元。他们指出，地缘政治风险叠加财政风险驱动避险需求，是支撑黄金长期价值的核心逻辑。
搞ai为什么要用gpu而不是cpu?
〖壹〗、了解AI领域为何更倾向于使用GPU而非CPU，首先需从GPU的诞生背景谈起。GPU，即图形处理单元，最初专为提升计算机图形生成能力而设计，具备特定内存和浮点运算能力的专用处理器。这种设计使得GPU专注于执行特定任务的一部分，而非整个过程，因此其内核数量通常远超CPU。
〖贰〗、ai算力看重gpu而不是cpu的原因如下： 并行计算能力：GPU（图形处理单元）相对于CPU（中央处理单元）在并行计算方面具有显著优势。AI计算通常涉及大量的矩阵运算和并行计算任务，而GPU设计用于高效处理这些任务。GPU拥有更多的核心和线程，可以同时执行更多的计算操作，提供更快速和高效的并行计算能力。
〖叁〗、AI任务通常需要大量的并行计算和数据处理，因此使用GPU比CPU更适合处理这些任务。GPU拥有数百到数千个核心，可以在同一时间内处理大量的并行计算，而CPU只有几个核心，适合处理单个任务。GPU的并行计算能力可以大大提高AI任务的处理速度和效率，使得AI应用可以更快地训练和执行。
〖肆〗、AI使用GPU而不是CPU主要是因为GPU在并行计算能力、内存带宽与容量、硬件加速库支持以及效率提升等方面具有显著优势。首先，GPU拥有成千上万个流处理器核心，可以同时处理大量简单计算，非常适合执行AI中的并行计算任务，如矩阵乘法、卷积运算等。
RX560D对比RX560哪个好RX560D与560的区别对比详细评测
〖壹〗、从显卡核心参数对比来看，RX 560D相当于RX 560的阉割版或者说精简版，主要区别在于流处理器减少了128个、纹理单元减少了8个，而在核心工艺、显存、位宽、主频、功耗等方面基本不变，由于多数核心参数相同，因此两者性能不会有太大差距。值得一提的是RX 560D作为中国定制显卡，因此不会有公版。
〖贰〗、RX560D的费用通常比RX560更为亲民，对于预算有限的用户来说，RX560D是一个值得考虑的选取。同时，它在功耗和发热量上的表现也较为出色，能够在不牺牲性能的前提下，提供更好的使用体验。相比之下，RX560则拥有更强的性能和更丰富的特性。
〖叁〗、RX 560D与RX 560的性能差距不大。以下是具体分析：流处理器和纹理单元：RX 560D拥有896个流处理器和56个纹理单元，相比RX 560的1024个流处理器和68个纹理单元有所减少。但这一差距并不足以导致两者在性能上出现显著差异。
〖肆〗、RX 560D与RX 560的性能差距不大。以下是具体分析：流处理器数量：RX 560D拥有896个流处理器，而RX 560则有1024个。尽管RX 560在流处理器数量上更多，但这一差距并不足以导致两者在性能上出现显著差异。纹理单元数量：RX 560D的纹理单元数量为56个，少于RX 560的64个。
英伟达主流GPU参数速查表!(建议收藏)
以下是英伟达主流GPU（包括GB200和GB300系列）的参数速查表，帮助用户快速了解各型号GPU的关键参数。
英伟达产品系列分类、架构、数据中心GPU所有型号及参数汇总（附国内外部分GPU对比）英伟达产品系列分类 GeForce系列（G系列）特点：主打消费级GPU，注重高性能图形处理和游戏特性，支持实时光线追踪和DLSS技术。应用领域：面向游戏玩家和普通用户。
Tesla架构：早期架构，奠定了英伟达GPU在高性能计算和AI领域的基础。Turing架构：引入实时光线追踪技术，提升了游戏和图形渲染的真实感。Ada Lovelace和Hopper架构：专注于光线追踪和AI推理的优化，提升了AI计算性能和效率。
英伟达GPU主要分为数据中心级和消费级两大类。数据中心级GPU专为AI训练与推理优化，具备高算力密度、大容量显存和丰富的软件生态支持；消费级GPU则兼顾图形处理与计算能力，适用于混合计算与图形场景。
参数对比 L40与L40S两款GPU均属于英伟达Ada Lovelace架构，以下是两款GPU的主要参数对比：功耗：L40比较高功耗为300W，而L40S比较高功耗为350W。显存：两者均配备48GB支持ECC的GDDR6显存，显存带宽均为864GB/S。运算能力：L40S在FP32运算能力上相较于L40有所提升，提升幅度为1TFLOPS。
英伟达A10 GPU是基于Ampere架构的专业显卡，主要针对工作站和服务器应用设计。
AIGC爆火,企业如何选取高性价比的GPU服务器
综上所述，企业在选取GPU服务器时，应明确自身算力需求，避免陷入性价比陷阱，根据企业规模和预算制定合理的选型策略，并遵循黄金法则进行决策。如需具体型号对比表或选型清单，请留言询问。
GPU选型不是“越贵越好”，而是“适配你的工作量、预算和迭代计划”。在选取GPU时，需要综合考虑应用场景、性能需求、成本预算以及生态兼容性等因素。如果你正在评估自己项目适合哪种卡型，或者正在对比GPU租赁方案，建议询问专业人士以获取更具体的建议。
H100和A100在使用场景和性能特点上相似，但在处理大型AI模型和复杂科学模拟方面表现更佳。H100适用于高级对话式AI、实时翻译等实时响应型AI应用。总之，H100在AI训练、推理速度、内存容量、带宽以及大型复杂AI模型处理方面，相比A100有显著性能提升，适用于高性能AI和科学计算任务。
6700s显卡与3060对比
〖壹〗、性能：在大多数游戏和工作负载方面，AMD Radeon RX 6700 XT和NVIDIA GeForce RTX 3060的性能相当接近。它们在不同游戏中可能会有轻微的差异，但总体而言，在1080p和1440p分辨率下都可以提供出色的游戏性能。
〖贰〗、性能对比RX6700XT在游戏性能方面小胜RTX3060Ti，但光追性能相对落后。总体来看，RX6700XT的性能还是略微高于RTX3060Ti，接近RTX3070。参数对比RX6700XT：在工艺和频率上占优。先进的工艺和更高的频率使得RX6700XT在能效和性能上有所提升。RTX3060Ti：在流处理器和位宽上占优。
〖叁〗、RTX 3060 Ti和RX 6700 XT是近来中端显卡的热门选取，综合性能上RX 6700 XT略胜一筹，但具体选取需结合使用场景和预算。核心参数对比 RTX 3060 Ti：基于NVIDIA Ampere架构，8GB GDDR6显存，256bit位宽，功耗约200W，支持DLSS和光追技术。
〖肆〗、ti和6700xt显卡差：6700xt比3060好很多。虽然6700xt雀实不像3060一样支持dlss，不过性能上来说，这张卡是对标3070的，虽然达不到3070的水准。6700xt比起3060性价比高很多，不过，挖过的概率也很大，只有新版的3060ti，d6x版本的才能和6700xt持平。
〖伍〗、XT和3060Ti在光追性能上存在显著差异，3060Ti的光追性能明显优于6700XT。以下是具体对比：技术成熟度：3060Ti：采用了NVIDIA成熟的RTX光追技术，该技术经过多代显卡的迭代和优化，已经在市场上得到了广泛的认可和应用。
DeepSeek火爆带来H20大卖,那费用和性能如何
〖壹〗、H20的费用相对合理，具有较高的性价比。据相关报道，每个H20 GPU芯片的费用大概在2万至5万美元之间。而配置8个H20芯片的HGX服务器在国内的售价大约为140万元人民币。这一费用相较于其他高性能GPU，如配备8个H800芯片的服务器（一年前推出时费用约为200万人民币），显示出H20在费用上的优势。
〖贰〗、同价位段对比：H20服务器总价通常低于双卡A100方案，且算力与显存综合表现更优。长期运维成本：H20的能效比更高，液冷系统可进一步降低散热成本，适合高负载场景。服务器配置灵活性 无需局限于戴尔XE9680，任何8卡H20服务器均可运行DeepSeek。建议通过专业IDC供应商部署液冷系统，提升稳定性与寿命。
〖叁〗、内存与算力：该芯片配备了96GB的HBM3内存，提供了高达0TB/s的内存带宽。在算力方面，H20的FP8性能达到了296 TFLOPS，FP16性能为148 TFLOPS。然而，与H100相比，其GPU核心数量减少了41%，性能降低了28%，更适用于垂类模型的训练和推理，但无法满足万亿级大模型的训练需求。
〖肆〗、需追加至少 15万张H20芯片（总规模35万张），叠加优化技术后实际需 40万张以上 以覆盖需求。商业价值与成本平衡广告收入增量 当前6亿次搜索对应日广告收入10亿元，若DeepSeek提升转化率10%，年增量收入达 360亿元。长期搜索量增长至10亿次/日后，年收入潜力超 600亿元。
〖伍〗、而且官方版本存在生成速度慢、性能优化不足等体验短板，而第三方平台通过算法和数据处理优化，提供了更流畅的体验。其次是大厂竞争削弱了其性价比优势。
对比H100与4090:两者谁才是更好的GPU算力选取?
总结： 如果你主要关注推理任务，且预算有限，4090可能是更好的选取，特别是在考虑到UCloud等云服务商提供的高性价比云服务器时。 如果你对训练任务有更高性能需求，且预算充足，H100可能更适合。在选取时，请务必根据实际需求、预算和任务类型进行综合考虑。
总结来说，如果你主要关注推理任务，且预算有限，4090可能是更好的选取；而对训练任务有更高性能需求的用户，H100可能更适合。不过，UCloud的4090云服务器以其高性价比提供了更灵活的使用方式，值得考虑。
在探讨大模型微调时选取GPU的问题时，将RTX 4090比作「经济适用男」，而将H100比作「隐形富豪」，这一比喻形象且贴切。下面，我们根据具体性能和适用场景，详细分析这两种GPU的特点。
在部署AI模型、搭建训练机、规划算力资源时，GPU的选取至关重要。4090、A100、H100、H20作为当前市场上的主流GPU型号，各自具有不同的定位和性能特点。以下是对这些GPU型号的定位、性能差异与应用场景的详细分析：GPU主流型号概览 4090：基于Ada Lovelace架构，支持FP16/TF32精度，拥有24GB显存。
在算力方面，H100 PCIe相对于A100 PCIe提供了约两倍的性能提升（尽管费用更高、功耗更大），并增加了FP8支持，但INT4性能被阉割。4090在算力上远超A10，特别是在使用Tensor Core的精度下表现更为突出。尽管A10功耗较低，但在计算性能上无法与4090相比。
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