core一个币价值多少美元 core能涨到1000吗？
core能涨到1000吗？
1. 不能涨到1000。
2. 因为core是计算机处理器的核心数，它代表了处理器的并行处理能力。
目前市面上最高的商用处理器核心数也只有几十个，远远达不到1000个。
3. 尽管科技在不断发展，处理器的核心数也在逐渐增加，但是要达到1000个核心的水平仍然是非常困难的。
目前的技术限制、成本限制以及实际需求等因素都限制了核心数的增加。
不过，随着技术的进步，未来可能会有更多的创新和突破，核心数也有望逐渐增加。
英特尔发布16和18核Core i9处理器挑战要AMDThreadripper？
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小编知道大家对顶级性能的处理器非常关注，先给大家来一个i9-7980XE的首发吧。
Intel的新至尊级i9/i7和X299平台发布已有一大段时间了，我们也抢先首发了i7-7820X的评测与i9-7900X的评测，而最最最顶级的i9-7980XE在最近才正式上市了，而我们也在第一时间拿到了U，哈哈。18核36线程简直是梦幻般的存在，一起来看看吧。
●新的i9、新的XE后缀
今天的主角就是最上方的i9-7980XE，18核36线程设计，比顶级的锐龙 AMD Threadripper 1950X还多两个核心，基础频率为2.6GHz，由于核心数量超多，频率低一点也是情理之中。
Turbo Boost Max 3.0技术能让单核心频率最高达到4.4GHz，也就是说如果是处理单核心需求比较的应用，它的处理速度也是超强力的，起码和i7-7700K差不多。
另外，四通道DDR4-2666、超丰富的PCIe 3.0通道数量能说是常规升级。最值得注意的就是TDP功耗了，提升至165W，桌面级CPU之最！而且根据我们以往i7-7820X的经验，温度肯定是不低的了，毕竟是18核心的怪物。
●居然还是硅脂U：
国外已经有土豪对i9-7980XE下手了，拆开后果然还是硅脂，这一代最顶级的i9依然没有用上钎焊导热，你们怎么看？反正兽王很不满意。
●顶级的性能也要顶级的价格支撑：
目前已经有一些渠道、C店能拿到i9-7980XE了，价格最低的一家能卖13999，最高的有1万8。最贵的锐龙1950X也只需要8500元，所以说i9-7980XE的均价基本上是锐龙1950X的两倍了，性能不用说肯定不会有锐龙1950X的两倍啦。
●i9-7980XE的尺寸：
酷睿i9要搭配的主板是X299，接口为LGA2066，不兼容上一代X99的主板，尺寸比主流级i7-8700K大一圈。
尺寸大了，针脚数肯定也更多了。
i9-7980XE图赏：
顺利装上主板，然后开机点亮。
CPU-Z截图
BIOS上和CPU相关的设置全都选择默认，我们拿到的i9-7980XE是步进4的ES工程版，和你们能在正规渠道买到的正式版已经几乎没有区别了。
18核36线程，三级缓存为24.75MB，频率1.2GHz~4.2GHz，TB 3.0能到4.4GHz。
看到36个框框是不是很爽？是不是很兴奋？反正我是了。
暂时先发到这里，CPU的性能测试已经在进行了，请持续关注哦！
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处理器规格英特尔从没落后过，落后的只是性价比，和坑爹的芯片组营销方案！好不夸张的说，除去低端市场，同样的性能CPU＋主板价格至少是AMD的两倍，这样的性价比如果能竞争的过AMD，母猪都能上树了……
AMD消沉这十年，英特尔利用自己近乎垄断的技术优势镇压了所有消费者，现在还玩这套把戏，谁继续买账谁TMD脑袋被门夹了……
堪比吞金兽！培养一个ChatGPT需要消耗多少资源？
人工智能聊天引擎是一种非常强大的技术，它可以模拟人类的语言交流过程，并通过利用自然语言处理（NLP）和机器学习算法，逐渐适应特定用户的用语风格和需求，为用户提供丰富、个性化的服务。然而，要创建一个真正具有高质量和可靠性的人工智能聊天引擎，需要大量的资源，包括硬件、软件、数据、算法等。接下来，我们将逐步讨论这些资源需求的详细内容。
一、硬件资源
如果要开发一个比较复杂的人工智能聊天引擎，需要投入相当大的硬件资源。首先，需要一台高性能的服务器来支持算法和机器学习的运行。通常，这样的服务器至少需要16个CPU、128GB（或更多）的内存和1000Mbps的网络连接。其次，为了实现聊天引擎的实时性能和可靠性，必须使用高速固态硬盘（SSD）或云存储以及高导入/导出带宽的存储解决方案。最后，还需要专门的服务器来处理对聊天信息的分发和管理。
二、软件资源
在软件资源方面，需要使用多种语言开发环境和工具来创建人工智能聊天引擎。其中最重要的是：
1. 系统框架：为了更好地支持深度学习算法和大数据分析，需要使用高度可编程的系统架构，如TensorFlow、PyTorch和Caffe等。
2. 开发语言：开发人工智能聊天引擎的语言可以是多种，如Python、Java、C 、Node.js等。
3. 开发工具：常用的工具包括开源代码库、集成开发环境（如PyCharm、Visual Studio等）和数据统计/可视化工具（如Matplotlib、Tableau等）。
4. 数据库：需要选择合适的数据库技术来存储各种数据，包括对语言处理和对话历史的分析数据。
三、数据资源
数据是训练和测试聊天引擎的基础，随着更多的数据，人工智能聊天的效果将越来越好。采集数据的步骤分为三个过程：采取数据、清洗数据和标注数据。数据可能来自不同的渠道，如社交媒体、新闻文章和公司的客户服务记录。数据清洗和标注是非常重要的过程，因为没有正确的格式和数据洁癖，机器学习算法在训练时会受到干扰。这一步工作，甚至还需要一定的知识储备和语言调研。
四、算法资源
机器学习算法是开发人工智能聊天引擎的核心，因此确保使用最新、有效的算法非常重要。主要方法虚拟深度神经网络机器学习算法（如人工神经网络、支持向量机（SVM）、随机森林、最近领域归纳法等），它们能够通过训练自适应模型，预测用户的需求和语言模式。此外，路径规划算法（例如Dijkstra算法、A*算法和Floyd算法）和语音识别算法也是必要的算法资源，可以提升人工智能聊天引擎的处理效率和用户体验。
综上，开发一个高性能的人工智能聊天引擎需要庞大的资源投入，包括硬件、软件、数据和算法等。要建立一个可靠的、易于使用的人工智能聊天引擎，在技术、质量和安全性方面都需要考虑到很多因素。这是一个漫长而困难的过程，但如果实现了成功，其应用范围将非常广泛，并对我们的生活产生深远的影响。