战地之王论坛的physx是由cpu计算还是由gpu计算,不懂的别瞎说

战地之王里的K2,AK74M,SA58,这几把枪哪个更好,性价比最高?不懂的别瞎说_百度知道
战地之王里的K2,AK74M,SA58,这几把枪哪个更好,性价比最高?不懂的别瞎说
我要买一把练一练
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k2,ak74m是游戏币枪,sa58金币,步枪看得是射速和伤害和稳定性,其中k2最好练,但是没改装配件,本身射速过得去啊,伤害也可以啊,够稳定。74的话,改装配件最多,枪管啦,瞄准镜啦,握把,托吧,但是这把枪及其不稳,一般不压枪的话,5,6颗子弹打完后,准心大的一b,适合单点,或者爆头党,不考虑其他因素对枪的话,除非枪法一流,不然很难和47或者m4对,但是玩好了,很有征服感。至于58,游戏里的数据不准的,真实伤害最高,一枪爆头的,射速快,但是稳定性和74差不多,爆头党最爱,这把真的可以一挑几,技术好的话,辛苦码字,加分吧
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而且G36Rail 射速
机动性都比K2好
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Tesla M2050与M2070计算模块基于代号为“Fermi”的下一代CUDA架构,能够实现GPU计算与主系统之间的无缝集成,从而可满足高性能计算与大型数据中心以及横向扩展等部署需求。20系列Tesla GPU是首款双精度性能超过四核x86 CPU十倍的GPU,同时也是首款拥有ECC存储器的GPU。Tesla M2050与M2070模块能够实现GPU计算的所有标准优势,同时还能够实现最高可靠性并紧密集成了系统监控与管理工具。这些特性让数据中心的IT人员在部署GPU时能够拥有更大的选择空间,其中包括各种各样的架上型与刀片式系统。此外,这些系统还包含了用户所需的远程监控与远程管理功能。
与纯CPU系统相比,配备Tesla 20系列GPU计算模块的服务器以十分之一的成本与二十分之一的功耗即可实现超级计算能力,同时还能够提供最高计算密度。
更多详情可向咨询。
基于新一代Fermi CUDA架构的GPU
与基于最新四核CPU的纯CPU系统相比,该GPU以十分之一的成本和二十分之一的功耗即可实现集群性能。
448个CUDA核心
每颗GPU最高可实现515 Gigaflop双精度峰值性能,从而让一线OEM厂商的服务器能够在1 RU空间内实现1 Teraflop甚至更高的双精度性能。每颗GPU的单精度峰值性能超过1 Teraflop。
能够满足数据中心与超级计算中心在计算精度与可靠性方面的关键需求。能够为存储器中的数据提供保护功能,从而为应用程序增强数据完整性和可靠性。寄存器文件、L1/L2高速缓存、共享存储器以及DRAM均受ECC的保护。
每颗GPU最多配备6GB GDDR5存储器
更大的数据集能够保存在直接附属于GPU的本地存储器上,从而实现了性能的最大化并减少了数据传输的情况。
系统监控特性
在GPU子系统中集成了主系统的监控与管理功能。这意味着,IT人员能够通过IPMI或OEM专利工具等常用的管理界面来管理计算系统的所有关键部件。
专为最高可靠性而设计
被动式散热器的设计去除了运动零件与线缆。
NVIDIA(R)(英伟达(TM))并行DataCache(TM)
能够为物理效果解算器、光线追踪以及稀疏矩阵乘法等诸多算法加速,在这些算法中,数据地址事先都是未知的。每个流式多处理器模块均包含一个可配置的L1高速缓存,所有处理器核心使用统一的L2高速缓存。
NVIDIA(R)(英伟达(TM))GigaThread(TM)引擎
通过多项技术实现了吞吐量的最大化,其中包括10倍于上一代架构的高速上下文切换、并发内核执行以及改良的线程块调度。
计算核心在处理其它数据的同时还能够在PCIe总线上传输数据,因而增强了系统性能。即便是地震处理这类需要大量数据传输的应用程序,也能够通过事先将数据传输至本地存储器的方法来最大限度提升计算效率。
CUDA编程环境受到各种编程语言与API的广泛支持
开发人员无论选择C语言、C++、OpenCL、DirectCompute还是选择Fortran语言,都能够实现应用程序的并行机制,进而利用创新的“Fermi”架构。
高速PCIe Gen 2.0数据传输率
实现了主系统与Tesla处理器之间带宽的最大化。让Tesla系统能够应用于几乎所有具备一条开放式PCIe插槽(x8或x16)且符合PCIe规范的主系统。
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3GB GDDR56GB GDDR5
存储器频率
Tesla M2050Tesla M2070
1.55 GHz &&1.566 GHz
存储器位宽
存储器带宽
Tesla M2050Tesla M2070
148 GB/秒150 GB/秒
225W热设计功耗
PCIe x16 Gen2
被动式散热器,由主系统内的气流冷却。
软件开发工具
CUDA C/C++/Fortran、OpenCL以及DirectCompute工具包。
针对Visual Studio的NVIDIA(R)(英伟达(TM))并行Nsight(TM)

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