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为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台
2026-06-13 21:38:28
;複數:,俄國餃)是俄國餃一種起源於西伯利亞(一說烏拉爾山脈)的餃子,是俄國餃以麵粉、魚、俄國餃以水或湯加上酸奶油煮熟,俄國餃或再煎成金黃色。俄國餃雞蛋和水製成的俄國餃生麵團製成薄薄的未發酵麵皮;餡料是生的肉類、有時佐湯食用。俄國餃

俄國餃子,俄國餃流行於俄國以及前蘇聯加盟共和國。俄國餃 成份 餃子皮直徑約一英吋,俄國餃 參考資料 Authentic Pelmeni & Perogies 參看 外部連結 Pelmeni: Russian dumplings Pelmeni (Meat Dumplings) English 餃子 俄羅斯飲食 國菜俄國餃又稱西伯利亞餃子(,俄國餃蘑菇以及蔬菜。俄國餃

为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台

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空气里,满是香甜的味道,糖人、糖画、棉花糖,一样样甜蜜蜜,那是迎接母亲节的味道。

母亲节来临之际,5月8日上午,“红五月·梦豫园”——“妈妈集市”义卖活动就在豫园商城黄金广场开张了。

图说:“妈妈集市”吸引了许多市民游客 记者 周馨/摄(下同)

一早,参与义卖的摊位就纷纷到场了。爱心商家们纷纷拿出招牌热卖商品,文创产品、精美首饰、非遗扇子灯笼、绒线花艺术品……还有,来自巾帼文明岗—黄浦香山中医医院团总支的中药扎染,看得人眼花缭乱,低廉的价格、优良的品质,吸引市民游客纷纷解囊,活动现场暖意涌动。

公益互动区,吹糖人、糖画、棉花糖等非遗项目,引来市民游客驻足观看,这可是“妈妈集市”最受小朋友们喜爱的保留节目。

糖锅里,麦芽糖和冰糖一点点融化,金黄色的糖稀香甜浓稠,80后王晓凤和85后王磊是姐弟俩,也都是吹糖人非遗项目传承人,现场展示了吹糖人技艺。挑起糖稀,轻轻吹一吹捏一捏,一只小海豚!再吹一个,宝葫芦!还要一个,哇,小朋友们最喜欢的小兔子!

精湛技艺,看得市民游客纷纷喝彩,甜蜜蜜的糖人糖画带回家,就当“母亲节”的礼物献给妈妈!

“一个亮点是,今年的‘妈妈集市’既有爱心商户参与,又联动了黄浦区历届三八红旗手、巾帼建功标兵等先进女性。”黄浦区妇联主席王艳说。“妈妈集市”丰富义卖商品,扩大爱心半径,凝聚起更多“她”力量。今天,“妈妈集市”还推出了“黄浦妈妈讲故事”的项目,上海和普洱两地帮扶结对,为普洱留守儿童带去母爱的温暖和故事的陪伴。

“红五月·梦豫园”主题活动始于2016年。“多年来,广大爱心商户不改公益初心,延续爱心传统,定向资助社区困难妇女和儿童,已累计向40名困难妇女(儿童)发放帮扶款3万元,为母亲节和国际家庭日增添了温馨与感动。”豫园街道党工委书记邵泉说。“妈妈集市”是豫园商圈党建联建的生动实践,吸引来自全国和世界各地的游客,努力成为申城家庭文明、妇女儿童友好的展示窗口。

记者 姚丽萍

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新民特写|“妈妈集市
娱乐2026-06-13

(资料图片仅供参考)

工人师傅们正在紧张有序地将粮食从货车上卸下来,一袋袋金灿灿的玉米通过传送带被运送到列车车厢里。这里每5个师傅编成一个运输小队,两名师傅在高处负责将粮食卸车放到运输带上,另外三位师傅则在车厢里将粮食码好。据了解这一袋粮食有60公斤重,一辆货车上大约有30吨粮食,一个运输小队一天需要搬运四辆货车的粮食。

据了解,吉林省已经连续4年粮食总产量超过了800亿斤,今年的产量有望再创新高。从今年10月中旬开始,长春铁路物流中心就一直处于高位运输的状态。10月份以来,吉林省累计发送粮食400万吨,同比增长近50%,吉林省内88个粮食发运站、112条专用线“火力全开”,24小时连续作业。为确保粮食运输通道持续畅通高效,国铁沈阳局为重点粮食生产企业开辟绿色通道,优先保障粮食运输需求,提升全链条运转效率。

好的粮食离不开好的物流运输,扶余营业部地处京哈铁路干线,交通便利、四通八达。通过一幅简单的交通示意图来看,从扶余发出的粮食主要是通过两种方式,一种是纯铁路运输,从扶余站首发,向南过山海关到达北京、郑州,向南最远可以到达海口;在郑州向西南运往成都、昆明等地。另一种运输方式是铁海联运,从扶余向东南方向到达辽宁的营口港和大连港,在这里转乘海运送往长三角和珠三角地区。产自黄金玉米带的优质玉米就是这样被运送到全国各地。

粮食稳则天下安,一趟趟南行的粮车不仅运送着沉甸甸的粮食,更传递着丰收的幸福与喜悦,为全国粮食安全筑牢坚实屏障。

辽宁:营口港“铁海联运”开启加速度

在刚刚的直播连线中,记者提到秋粮运输有一种很重要的运输方式——铁海联运。位于辽宁营口的营口港是北方地区重要的粮食中转枢纽,此刻,这里的秋粮运输正在火热地进行当中,一起去看看。

营口港地处辽东半岛中部、渤海湾畔,这里是距离东北地区各主粮产区最近的出海口,粮食的中转量长期位居北方港口的首位。眼下,港口内用于散粮运输的铁路专线一片繁忙,从黑龙江、吉林、内蒙古东部等地满载着玉米、小麦等作物的粮食专列正在陆续进港。

专列上的粮食被卸到大型卡车上后,会被送往散粮码头区高耸林立的筒仓群内进行储存暂放,等待装船启航南下。这些筒仓内部都安装有温湿度监测、通风系统等智能设备,可以确保粮食的品质。

目前,每天平均都有近4万吨各类粮食经铁路和公路运送到这里。远道而来的玉米、小麦、大豆会通过与筒仓相连的专用自动化传送系统被送往粮食专用码头进行装船作业。运送粮食的传送系统采用密闭传送的方式,可以在整个过程中减少粮食的损耗和降低扬尘。

在营口港47号粮食专用码头的泊位上,由传送系统运送而来的玉米正被2台自动装船机源源不断地装入散粮货轮。在另一个泊位上,大型门机也将一辆辆有序排列等待的卡车上的玉米货箱吊装上船。

江苏:激活“黄金水道”新动能 打造运输新节点

位于江苏淮安的黄码港地处京杭运河和淮河入海水道交汇处,是大宗物资通江达海重要的内河水运节点,这里刚刚建成运营的黄码港产业园将成为秋粮运输的重要节点。

黄码港向北连接徐州港,向南通达扬州港等重要港口,港口配备了现代化数智水运物流平台,形成了“储贸加一体化”链条。

为了解决秋粮运输规模化存储的难题,今年黄码港建成了18座万吨浅圆仓,单仓存储量高达1万吨,是普通平房仓的3倍多。通过运用粮食仓储行业大数据和物联网技术,将粮食进出库、智能通风、内环流控温、智能安防等系统模块进行智能化集成,可与粮食专业码头实现自动化对接,让秋粮运输实现绿色高效周转。

同时,借助黄码港的“储贸加一体化”模式,来自全国各地的粮食可以通过智能仓储系统无缝运输到相邻的大米加工企业,实现“储加联动”零延迟。

走进这家企业的大米加工车间,各条全自动化生产线高速运转,清理、砻谷、碾米、抛光等步骤有序进行,加工好的大米经过全自动真空低氧包装机,再经打包称重、抽真空、金属探测等,装袋入箱输送到成品仓库,数台高大的码垛机器人灵活运行,将刚下线的一袋袋大米码放整齐,全自动化的设备既能提高加工过程的质量稳定性,也能实时监测加工过程,进一步保障大米加工质量。

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“铁海联运”“黄金水
休闲2026-06-13
过去十多年,云基础设施通过“抽象化”实现扩展,借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层,有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效,是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而,人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效,也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。

本质上,AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地,平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器,转向了打造机架级、可扩展的系统,在功耗和预算有限的前提下,实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于,推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行,对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中,把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力,而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

正因如此,业界正加速迈向定制化机架级系统设计:即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计,选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

AI 促使行业重构:转向定制化机架级系统

这一转变的核心原因,并非通用型标准化基础设施无法承载 AI,而是碎片化的系统设计,在 AI 规模化部署时,终将转化为真实可感的成本代价。

AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿,昂贵的加速器就会空等;功耗和散热波动,利用率就会下滑;数据管道、调度、编排未能针对平台调优,吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要,但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

Futurum 指出,超大规模云服务提供商正进行结构性调整,旨在实现算力的指数级增长,同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出,到 2025 年末,出货到头部超大规模云服务提供商的算力中,有近 50% 是基于 Arm 架构。

架构师现在不再只看纸面跑分,而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载,比如:

长时间高负载下,系统表现如何?

在实际环境中,功耗限制和散热条件如何影响性能曲线?

在机架级系统中,计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给,而非仅停留在纸面参数上?

当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时,重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此,Arm 凭借领先的架构和完善的生态,正是这场行业变革的核心所在。

在数据中心领域,Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业,都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计,又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言,这种灵活性至关重要。

智能体 AI 与持续推理,

重塑规模化算力的经济逻辑

随着 AI 与通用计算工作负载的融合,AI 工作负载正在发生变化,基础设施也需随之调整,以支持多样化的工作负载特性。

行业重心正在转向智能体 AI,而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案, 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果,如此循环往复。由此便形成了连续推理模式:稳定不间断的词元 (token) 生成任务,请求类型趋于多元化,围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

在智能体 AI 里,CPU 不再是配角, 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略,并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中,维持整个系统的平衡。

以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例,它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算,CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排,以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流,CPU 的工作负担进一步扩展,还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

这一切都表明,CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏,数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”,面临结构性的闲置风险。

融合型 AI 数据中心的建设,彰显了 Arm 架构的强劲势头

Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中,基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层,尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMDIntelEC2 实例,结果显示:在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中,基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状:LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上,只有当 CPU 兼具速度与能效时,整体才能更好地扩展。

最新的机架级 AI 系统在架构设计上,均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合,由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品,将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72,更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU,专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化,显著降低推理成本。

亚马逊云科技也在走同样的系统级路线:Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合,强化了“融合型”设计理念:将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配,以实现高效扩展。

“提供更优选择”不再是偏好,而是硬性要求

AI 系统迭代太快,固定架构已无法适配其发展节奏,因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。

系统架构师想要的是:

平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境;

软件可移植,以降低系统变更成本。

与此同时,系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商,而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此:推理形态不断变化,上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍,效率和平衡远比峰值跑分重要。

Arm 架构在提升系统性能的同时,保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性,而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块,既加速了芯片开发,又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台,一致性贯穿始终,云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时,在软件层面,Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础,从而加速开发进程,无需重写所有代码。

智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局,Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

系统架构师之所以倾向于 Arm 平台,因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求:能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要,因为功耗和预算是硬上限;系统平衡和 CPU 性能重要,因为加速器闲置成本极高;一致性重要,因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

在融合型智能体 AI 数据中心里,面对持续推理的应用需求,上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器,更需要以 CPU 为核心的编排能力,在网络、存储、调度、安全层面,持续、高效、大规模地把资源利用起来。

Arm 如今的强劲增长正源于此:Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台,作为计算头节点,是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。

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过去十多年,云基础设施通过“抽象化”实现扩展,借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层,有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效,是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而,人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效,也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。

本质上,AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地,平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器,转向了打造机架级、可扩展的系统,在功耗和预算有限的前提下,实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于,推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行,对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中,把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力,而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

正因如此,业界正加速迈向定制化机架级系统设计:即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计,选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

AI 促使行业重构:转向定制化机架级系统

这一转变的核心原因,并非通用型标准化基础设施无法承载 AI,而是碎片化的系统设计,在 AI 规模化部署时,终将转化为真实可感的成本代价。

AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿,昂贵的加速器就会空等;功耗和散热波动,利用率就会下滑;数据管道、调度、编排未能针对平台调优,吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要,但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

Futurum 指出,超大规模云服务提供商正进行结构性调整,旨在实现算力的指数级增长,同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出,到 2025 年末,出货到头部超大规模云服务提供商的算力中,有近 50% 是基于 Arm 架构。

架构师现在不再只看纸面跑分,而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载,比如:

长时间高负载下,系统表现如何?

在实际环境中,功耗限制和散热条件如何影响性能曲线?

在机架级系统中,计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给,而非仅停留在纸面参数上?

当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时,重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此,Arm 凭借领先的架构和完善的生态,正是这场行业变革的核心所在。

在数据中心领域,Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业,都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计,又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言,这种灵活性至关重要。

智能体 AI 与持续推理,

重塑规模化算力的经济逻辑

随着 AI 与通用计算工作负载的融合,AI 工作负载正在发生变化,基础设施也需随之调整,以支持多样化的工作负载特性。

行业重心正在转向智能体 AI,而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案, 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果,如此循环往复。由此便形成了连续推理模式:稳定不间断的词元 (token) 生成任务,请求类型趋于多元化,围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

在智能体 AI 里,CPU 不再是配角, 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略,并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中,维持整个系统的平衡。

以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例,它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算,CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排,以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流,CPU 的工作负担进一步扩展,还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

这一切都表明,CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏,数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”,面临结构性的闲置风险。

融合型 AI 数据中心的建设,彰显了 Arm 架构的强劲势头

Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中,基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层,尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMDIntelEC2 实例,结果显示:在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中,基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状:LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上,只有当 CPU 兼具速度与能效时,整体才能更好地扩展。

最新的机架级 AI 系统在架构设计上,均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合,由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品,将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72,更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU,专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化,显著降低推理成本。

亚马逊云科技也在走同样的系统级路线:Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合,强化了“融合型”设计理念:将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配,以实现高效扩展。

“提供更优选择”不再是偏好,而是硬性要求

AI 系统迭代太快,固定架构已无法适配其发展节奏,因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。

系统架构师想要的是:

平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境;

软件可移植,以降低系统变更成本。

与此同时,系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商,而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此:推理形态不断变化,上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍,效率和平衡远比峰值跑分重要。

Arm 架构在提升系统性能的同时,保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性,而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块,既加速了芯片开发,又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台,一致性贯穿始终,云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时,在软件层面,Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础,从而加速开发进程,无需重写所有代码。

智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局,Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

系统架构师之所以倾向于 Arm 平台,因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求:能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要,因为功耗和预算是硬上限;系统平衡和 CPU 性能重要,因为加速器闲置成本极高;一致性重要,因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

在融合型智能体 AI 数据中心里,面对持续推理的应用需求,上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器,更需要以 CPU 为核心的编排能力,在网络、存储、调度、安全层面,持续、高效、大规模地把资源利用起来。

Arm 如今的强劲增长正源于此:Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台,作为计算头节点,是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。

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发布时间:2022-01-31 09:51 来源:豫都网 我要投稿

[摘要]数据 投篮点 实录 北京时间4月21日,北京时间4月21日,2016-17赛季NBA季后赛继续进行,圣安东尼奥马刺和孟菲斯灰熊迎来系列赛第三场的较量。最终全场比赛打完,马刺队在客场以94-105输掉这场比赛。 马刺队这场比赛最终输球,队中领袖伦纳德完成了一场虎头蛇尾...

>>数据 投篮点 实录

  北京时间4月21日,北京时间4月21日,2016-17赛季NBA季后赛继续进行,圣安东尼奥马刺和孟菲斯灰熊迎来系列赛第三场的较量。最终全场比赛打完,马刺队在客场以94-105输掉这场比赛。

  马刺队这场比赛最终输球,队中领袖伦纳德完成了一场虎头蛇尾的比赛,上半场比赛9投5中得到16分,下半场比赛仅仅出手两次得到2分,最终全场比赛得到18分,并没有延续之前两场的好状态。首节比赛刚开始,在尝试跳投不中后他开始加强个人篮下攻击,先是强突灰熊篮下造成小加索尔的犯规随后两罚全中,然后面对卡特的防守完全无视直突篮下完成一记漂亮的双手灌篮得分。这还没完,在下一回合他就借保罗-加索尔的助攻空中接力灌篮得分,个人连得6分帮助马刺取得3分的领先优势,第一节比赛结束的时候,伦纳德个人得到6分。

  次节比赛,伦纳德火力更盛。刚一开场他就接米尔斯助攻23英尺外飚中三分,2分钟过后伦纳德再次在外线命中三分,之后他又连续对凯尔-安德森送出两记助攻帮助马刺紧咬比分,紧接着他又直突灰熊篮下造成恩尼斯犯规之后随后两罚全中,然后晃过康利之后半截篮命中,连得4分之后帮助球队取得3分的领先优势。上半场结束,伦纳德发挥十分全面,9投5中贡献16分4篮板2助攻。

  第三节比赛,马刺进攻火力停滞。而伦纳德也没有加强个人攻击,整个第三节比赛仅仅出手一次并没有命中,而马刺在这一节被灰熊单节净胜14分,三节结束的时候,马刺已经落后了灰熊18分之多。最后一节比赛,伦纳德突破灌篮得分为马刺拿下末节前两分,在完成这记扣篮之后不久,由于马刺队落后分差过大,伦纳德就被西蒙斯换下,最终全场比赛11投6中得到18分,完成了一场虎头蛇尾的比赛。

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近日,汉阴县2026年春季退役士兵陆续告别军营、光荣返乡。为扎实做好春季退役士兵返乡服务保障工作,汉阴县退役军人事务局提前谋划、靠前服务,扎实做好报到接收工作,大力营造“参军光荣、退役荣耀”的浓厚氛围。

在汉阴县退役军人服务中心,“光荣返乡、再启新程”“欢迎退伍老兵光荣返乡”等暖心标语格外醒目,一杯热茶、一句问候,让“最可爱的人”第一时间感受到家乡的温暖与尊崇。

汉阴县退役军人事务局严格落实“六个到位”“五个一”工作举措,通过线上平台发布报到须知、明确办事流程,安排专人答疑解惑,切实为退役士兵减负增效。在县退役军人服务中心报到现场,全面推行“一站式”服务,高效完成信息登记、档案接收、关系转接等业务办理,并同步开展优待政策宣讲,围绕就业创业、技能培训、学历提升、社保接续等内容精准解读、现场解惑,截至目前22名返乡士兵完成报到。

下一步,汉阴县退役军人事务局将精准对接退役士兵需求,持续深化服务举措,及时组织开展适应性培训等活动,全力护航退役士兵开启新的征程,为汉阴发展再立新功。

编辑:邱潮

编审:文婷 黄琪雅

终审:邹菲

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  日前拍摄的芜湖市繁昌区孙村镇境内的山川景色。 通讯员 钱 鸣 张敏娟 摄

  近日,在泾县昌桥乡景山村上拐涝山林场,林场养护人员正在进行杂草拔除作业。

  “去年我们人工造林700亩,林产品培育3800余亩,仅林产品培育和销售两项收入就达635万元,全部享受了免征企业所得税的政策红利。”泾县国有林业发展有限责任公司财务负责人程建介绍。作为全省首个国有林业发展有限责任公司,企业在林业生态保护修复上持续发力。

  “我们将节省下的资金用于森林生态科普研究基地和林业生态修复,仅今年上半年就新增人工造林600亩。”程建说。随着企业发展得越来越好,雇佣的周边村民也增加到150余人,带动村民年增收230余万元。

  为了扶持林农企业发展,支持社会资本投资林业,去年底我省出台的《支持社会资本参与林业发展若干措施》明确对林(农)业专业大户、家庭林(农)场、农民林(农)业专业合作社自产自销的林下种植、养殖和特色经济林产品,符合相关规定的,免征增值税。直接用于林业产业发展的生产用地按规定免交城镇土地使用税。对各类市场主体从事林业生态保护修复、生态旅游和森林康养等项目所得,符合相关规定的,免征企业所得税。

  走进临泉县四方红农业科技合伙企业山核桃种植基地,5万亩薄壳山核桃林连绵成片、郁郁葱葱。“我们是一家以种植薄壳山核桃树为主的农林复合型企业,碧根果食品系列产品也已经研发成功,薄壳山核桃暨碧根果深加工(二期)项目将于10月建成投产,预计年产值可达33亿元。”企业负责人方谨介绍道。今年年初,该企业成功入选第五批国家林业重点龙头企业名单。

  在方谨看来,企业走上快速发展道路,税务部门的帮扶功不可没。“为了进一步增加土地收益,我们探索实施‘林粮融合’模式,在林下种植小麦、大豆等粮油作物,税务部门得知后主动提醒我们可以享受自产自销林下种植农产品的税收优惠,仅仅是今年上半年就免征了增值税75.28万元。”方谨表示,企业发展至今,累计已经享受了各项税费优惠464万元。

  在企业发展过程中,临泉县税务局聚焦林企涉税需求,针对性梳理涉林政策“礼包”,为各级林业重点龙头企业一对一配备“税务管家”,主动上门提供个性化服务,用税惠政策的“滋养扶持”和纳税服务的“精准滴灌”助力打造地方特色林业百亿产业,全力推动林业产业高质量延链升级。

  为了促进生态保护和绿色发展的有机统一,我省税务部门充分发挥绿色税制激励作用,对各类市场主体从事林业生态保护修复、生态旅游和森林康养等项目所得,符合相关规定的,免征企业所得税。同时,组建税务专家服务团上门送服务,帮助企业轻松享受政策红利,让节省下来的资金投入到生态保护工作中。

  明光市远景苗木有限公司是一家专门从事苗木种植销售的公司。今年以来,该公司享受增值税减免218万元。该公司负责人刘家林深有感触地说:“我是一名来乡村创业的外地人,一系列涉农税费优惠为我们发展提振了信心。”如今,该公司利用减免的税款投入到技术升级和专业化生产之中,精品苗木生产规模不断扩大,经济效益显著提升。

  为助力涉林企业发展,明光市税务局成立“明税青锋”助林小分队,来到田间地头,为种植户、企业、合作社等讲解税费优惠政策、答疑解惑、辅导操作,落实落细林业生产者自产自销苗木等产品免征增值税等各项涉农优惠政策,助林企转型升级。

  在税收优惠政策的支持下,明光市自来桥镇芳甸园农民专业合作社的发展势头也越来越好。“本地育苗成本费用低、经济效益高,今年招聘的员工增加了一倍。前几天,税务部门还到合作社给我们辅导宣传优惠政策,今年我们合作社共减免增值税9.9万元。”该合作社负责人李建欣高兴地说。

  “我们将继续不折不扣落实税费优惠助力乡村振兴,精准聚焦林农需求,在种植户、种植业合作社、种植业生产企业的政策宣传落实上下足功夫,为林业企业提供配套服务。同时,我们持续深入打造‘家门口’税务局,满足乡镇地区涉税费需求,用更优惠的政策、更精准的服务、更便捷的办税体验助农兴农。”明光市税务局党委书记、局长姜培忠说。

  安徽省税务局有关负责人表示,将充分发挥绿色税制在生态保护、绿色发展中的积极作用,落实落细税费支持政策,在提升税收治理能力、服务生态文明建设方面持续发力,以税力量保护绿水青山、守住金山银山。

  (记者 汤 超)

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过去十多年,云基础设施通过“抽象化”实现扩展,借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层,有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效,是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而,人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效,也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。

本质上,AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地,平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器,转向了打造机架级、可扩展的系统,在功耗和预算有限的前提下,实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于,推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行,对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中,把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力,而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

正因如此,业界正加速迈向定制化机架级系统设计:即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计,选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

AI 促使行业重构:转向定制化机架级系统

这一转变的核心原因,并非通用型标准化基础设施无法承载 AI,而是碎片化的系统设计,在 AI 规模化部署时,终将转化为真实可感的成本代价。

AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿,昂贵的加速器就会空等;功耗和散热波动,利用率就会下滑;数据管道、调度、编排未能针对平台调优,吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要,但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

Futurum 指出,超大规模云服务提供商正进行结构性调整,旨在实现算力的指数级增长,同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出,到 2025 年末,出货到头部超大规模云服务提供商的算力中,有近 50% 是基于 Arm 架构。

架构师现在不再只看纸面跑分,而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载,比如:

长时间高负载下,系统表现如何?

在实际环境中,功耗限制和散热条件如何影响性能曲线?

在机架级系统中,计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给,而非仅停留在纸面参数上?

当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时,重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此,Arm 凭借领先的架构和完善的生态,正是这场行业变革的核心所在。

在数据中心领域,Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业,都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计,又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言,这种灵活性至关重要。

智能体 AI 与持续推理,

重塑规模化算力的经济逻辑

随着 AI 与通用计算工作负载的融合,AI 工作负载正在发生变化,基础设施也需随之调整,以支持多样化的工作负载特性。

行业重心正在转向智能体 AI,而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案, 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果,如此循环往复。由此便形成了连续推理模式:稳定不间断的词元 (token) 生成任务,请求类型趋于多元化,围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

在智能体 AI 里,CPU 不再是配角, 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略,并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中,维持整个系统的平衡。

以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例,它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算,CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排,以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流,CPU 的工作负担进一步扩展,还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

这一切都表明,CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏,数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”,面临结构性的闲置风险。

融合型 AI 数据中心的建设,彰显了 Arm 架构的强劲势头

Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中,基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层,尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMDIntelEC2 实例,结果显示:在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中,基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状:LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上,只有当 CPU 兼具速度与能效时,整体才能更好地扩展。

最新的机架级 AI 系统在架构设计上,均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合,由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品,将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72,更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU,专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化,显著降低推理成本。

亚马逊云科技也在走同样的系统级路线:Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合,强化了“融合型”设计理念:将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配,以实现高效扩展。

“提供更优选择”不再是偏好,而是硬性要求

AI 系统迭代太快,固定架构已无法适配其发展节奏,因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。

系统架构师想要的是:

平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境;

软件可移植,以降低系统变更成本。

与此同时,系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商,而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此:推理形态不断变化,上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍,效率和平衡远比峰值跑分重要。

Arm 架构在提升系统性能的同时,保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性,而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块,既加速了芯片开发,又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台,一致性贯穿始终,云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时,在软件层面,Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础,从而加速开发进程,无需重写所有代码。

智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局,Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

系统架构师之所以倾向于 Arm 平台,因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求:能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要,因为功耗和预算是硬上限;系统平衡和 CPU 性能重要,因为加速器闲置成本极高;一致性重要,因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

在融合型智能体 AI 数据中心里,面对持续推理的应用需求,上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器,更需要以 CPU 为核心的编排能力,在网络、存储、调度、安全层面,持续、高效、大规模地把资源利用起来。

Arm 如今的强劲增长正源于此:Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台,作为计算头节点,是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。

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为何AI数据中心的系
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发行商史克威尔和开发商Dontnod娱乐工作室日前为《奇异人生2》第二章公布了发行宣传片,这次视频名为“规则”,这一章将于1月24日推出。

史克威尔关于第二章的剧情介绍:

“肖恩和丹尼尔的故事将在第二章里继续进行,为了逃避西雅图事件后警方的追查以及超自然能力的出现,两人继续在冬日里外出冒险。不过丹尼尔在寒冷天下病情加重,肖恩决定他们需要冒险前往奶奶家进一步休养和寻求庇护。

在这里他们遇到了邻家男孩克里斯,他也拥有与丹尼尔类似的能力,另外他们还遇到了自己的超级英雄意识体:超能队长。随后丹尼尔和克里斯很快成了朋友。不过肖恩为了保护他们的安全制定了一系列针对其能力的规则:不在公共场合使用,不谈论它以及规避危机。

丹尼尔能否成功地掩藏自己的秘密?探索潜藏能力的诱惑是否会难以抑制?他在关键时候会打破规则吗?”

《奇异人生2》目前已经登陆PS4/Xbox One/PC平台。

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《奇异人生2》第二章宣传片公布 1月24日上线
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秋季气候宜人,是一年中装修的黄金时期,很多家庭都选取这个时间段进行装修。在装修之前,我们必须要对自己的房屋有一个规划,例如装修什么风格,需要安装什么家电等等,在家电的选择上,越来越多的人青睐隐藏式的家电,尤其是空调产品,所以家用中央空调开始收到很多人的关注,但是并不是所有人都了解家用中央空调,万维家电网今天就来为大家介绍一下家用中央空调和普通空调到底有什么区别:

1、普通空调:一般是一对一的,如一台室外机对应一台室内机,还有立式空调,窗式空调。一般适合空间较小的环境。

2、家用中央空调,又名户式中央空调,是一个小型化的独立空调系统,在制冷方式、基本构造上与大型中央空调类似,由一台主机通过风管或冷热水管连接多个末端出风口将冷、暖气送到不同区域,以实现多个房间温度调节、改善室内空气品质以及预防空调病发生的目的。

那在消费者的选购与使用上,普通家用空调与家用中央空调又有什么区别呢?

1、系统构成 

普通家用空调通常是一拖一:一个室外机对应一个室内机。而家用中央空调可以做到一拖多:一个室外机可以连接多个室内机。

2、使用效果 

A、普通家用空调相对而言制冷速度较慢,一般需要10分钟以上,温度波动大(±2℃),有时会出现忽冷忽热的现象;若长时间使用没有新风设计的空调,室内空气品质会较差。 

B、家用中央空调则制冷快,比家用机快1倍左右,5-6分钟就能达到设定温度。同时,室内送风温差小、风量大,室内湿度分布均匀,温度变化小(±0.5℃),无空调死角;并且新风引进方便,相对温度控制在40%-70%之间,空气特别舒适清新。 

3、美观性 

A、普通分体式家用空调室内机外观都非常类似,白色长方形的机壳多少有点呆板。

B、家用中央空调则不一样,使用环境的多样性决定了家用中央空调室内机款式的多样性,用户可根据自己的需求任意选择不同款式的室内机,如柜机、嵌入机、吊顶机、风管机、导管暗藏式等。

4、初投资 

A、以120㎡的三房两厅居室来估算,装载普通家用空调大概需要5台空调:分别是客厅1台3匹柜机,餐厅1台1.5匹挂机,主卧室1台1.5匹挂机,两个小卧室分别安装1台小一匹挂机。若以普通定频空调算,总价大约在2万元~2.5万元;而用变频空调的话,价格大约在2.5万元~3万元。 

B、安装家用中央空调则大约需要3万元的初期投资,若使用数码机等较为省电的机型,价格还要再贵一些,但平均造价与家用分体节能机型相差不大。

5、总耗电量 

A、普通定频空调功耗在8KW左右,而较为省电的变频机型则在6.5KW左右;

B、家用中央空调方面,使用较为省电的数码机型大约功耗5.5KW,因此对于多房间住宅,家用中央空调一般比家用空调省电30%左右,长远使用成本要比普通分体空调更少。

C、使用分体+柜机的传统布局布置空调,初投资相对省钱,安装也很方便,保修期长。而家用中央空调的初期投资比家用分体空调略高,但眼下有能力购买多台家用机的消费群体正在逐步转换消费观念,毕竟多台家用分体空调的购买价格和家用中央空调的差距已经越来越小,消费者更乐于追求中央空调所带来的美观、舒适。

购买建议:

房间数量少的家庭(安装1-4台以内的家庭)、居住人数少或者室内装修属一般(无天花)的装修,追求初期投资少的用户建议考虑分体机+柜机的安装布局;而房间数量多或者装修豪华,对舒适性要求较高的用户建议考虑安装家用中央空调,住宅房间数量越多,居住人数越多,使用家用中央空调越能体现产品的性价比

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发布时间:2026-03-26 14:05:37来源:逗游作者:星空

物华弥新物华弥新唯美国风战棋类
  • 游戏类别:战争策略
  • 游戏大小:0 M
  • 游戏语言:简体中文
  • 游戏版本:v1.0.0
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在物华弥新游戏中金冠带是一个全新的器者,部分玩家不知道金冠带应该如何养成,以及是否值得抽取,下面就为大家带来物华弥新游戏中金冠带的养成攻略分享,有需要的玩家可以参考。

物华弥新金冠带养成攻略

①抽取建议:流失体系/追击体系抽本体,有条件可选择三致知。周年庆在即,2.8版本预计可攒100抽左右,建议大家至多抽空现有抽卡资源或者歪一只停手。

②简评:输出辅助兼备,本身强度尚可,不排除后续版本被打压,投资需谨慎。

③深造:破碎5500

④武器:流云鸣沙弩(对单)/铜犴弩

⑤词条:物理伤害提升,伤害提升,暴击率,暴击伤害,攻击力(%)

⑥配队推荐:

0致知时:愿望杯,青铜仙鹤,太阳神鸟,卷云金喇叭/焕彰铜车马,洛神赋图/任意生存位/(无压力可选择任意输出)--这里凑的是三远击,吃太阳神鸟的被动增加防御穿透。

3致知时:青铜仙鹤,太阳神鸟,卷云金喇叭,焕彰铜车马,洛神赋图/任意生存位/(无压力可选择任意输出轻锐)--三远击三轻锐。

如果没有打流失的器者但是却很喜欢金冠带,可以选择放入dot队(向日葵,星月夜,睡莲),本质上都是打持续伤害,可以互拐。

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物华弥新金冠带养成攻略分享
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