前我一直認(rèn)為對于8GB的內(nèi)存對于游戲體驗是綽綽有余的，直到某天同事告訴我8GB對于《絕地求生》其實只算是達(dá)到及格線，如果你想在任何地形、任務(wù)情況都獲得理想的體驗，那么16GB的內(nèi)存帶來的體驗會理想很多。其實按照配置升級的時間年輪來說，8GB已經(jīng)在歷史上存在的夠久，也是該升級的時候，不過因為高昂的價格，很多人都還在8GB，甚至還是8GB DDR3堅持。
現(xiàn)在接近年底，也正是全世界媒體為年度評測做準(zhǔn)備的時候，TechSpot就為內(nèi)存和游戲體驗之間的關(guān)系做一場非常嚴(yán)肅認(rèn)真的測試。TechSpot這次對測試非常嚴(yán)謹(jǐn)，為追求結(jié)果的精確提出很多要求，比如說顯卡的因素。比如說我們在之前《絕地求生》就有明顯體驗：就平均來說8GB內(nèi)存是足夠的，不過如果你使用的是4GB HMB顯存的R9 Fury，那么內(nèi)存占用就將超過8GB。另外一點就是游戲材質(zhì)緩存機(jī)制的存在，這會讓游戲的第二次、第三次測試結(jié)果高度趨同，所以僅僅跑每次進(jìn)入游戲的首次性能才是最真實的，而還有一點就是游戲后5-10秒內(nèi)游戲都還在加載材質(zhì)，所以需要等待一下再測試，總的來說他們每次測試都只進(jìn)行一次，每次60秒，但只取后面30秒的數(shù)據(jù)，我覺得這些平時測試時都可以借鑒。
首先來看看前文所說的不同的顯卡在同樣的游戲、同樣的測試中不同的內(nèi)存占用表現(xiàn)。TechSpot所用的測試平臺使用的是Core i7-8700K、32GB DDR4-3200MHz，游戲中后臺還有Steam、Uplay、Origin、Discoed、Chrome、MSI Afterburner、RTSS、Fraps等應(yīng)用。首先在使用GTX 1080 Ti的時候，在《戰(zhàn)地1》當(dāng)中開啟Ultra畫質(zhì)、1440p分辨率的時候，使用到的內(nèi)存占用到8.2GB、3.8GB顯存，還有11.6GB的系統(tǒng)虛擬內(nèi)存（本段數(shù)字都是記錄中的最高值）。而在使用GTX 1060 6GB的時候，相同的指標(biāo)得出的數(shù)據(jù)是8.5GB的內(nèi)存、3.6GB的顯存，12GB的系統(tǒng)虛擬內(nèi)存，那么在更有限的GTX 1060 3GB當(dāng)中呢？答案是10GB的內(nèi)存、12.5GB的虛擬內(nèi)存，還有2.8GB的顯存。顯然對于所述的設(shè)定來說，16GB的內(nèi)存、8GB顯存是理想的，這些已經(jīng)足夠說明現(xiàn)象背后的原理。
從這張圖開始，下面的都是TechSpot的圖
我們可以換幾款游戲來試試，比如說現(xiàn)在整個太陽系都在玩的《絕地求生》，依然在1440p分辨率、Ultra畫質(zhì)，使用GTX 1080 Ti來錄得的數(shù)據(jù)是7.5GB的內(nèi)存占用、13.4GB系統(tǒng)虛擬內(nèi)存占用、6.2GB的顯存占用。而使用GTX 1060 6GB來測試呢？系統(tǒng)內(nèi)存占用提高到8.1GB、顯存占用到5.8GB，系統(tǒng)虛擬內(nèi)存占用到14.2GB。而如果使用GTX 1060 3GB就很難接受：內(nèi)存占用11.6GB、系統(tǒng)虛擬內(nèi)存占用13.77GB，顯存占用到3.025GB。后面還有《使命召喚：二戰(zhàn)》、《守望先鋒》、《星戰(zhàn)：前線2》的測試，大家可以前往看看，這里不加以贅述。
不過前面的都是開胃菜，現(xiàn)在開始才是大餐，TechSpot使用GTX 1060 6GB/3GB來搭配4GB、8GB、16GB、32GB，處理器還是Core i7-8700K，內(nèi)存頻率還是3200MHz。需要注意的是8GB、16GB和32GB都是雙通道，而4GB是單通道。首先來看看《刺客信條：起源》的1080p@VH畫質(zhì)，從結(jié)果來看，如果是使用GTX 1060 6GB的話，那么平均幀數(shù)的話，8GB-32GB的體驗都是一致的，不過16GB以上可以獲得更好的最低幀體驗。而使用GTX 1060 3GB的話。結(jié)論也差不多。而在1440p分辨率的話，圖形壓力更高讓大家的數(shù)據(jù)更接近，8GB和更高內(nèi)存帶來的體驗差距更小。還想看其他內(nèi)存大小的對比或測試不，可以向小超哥（微信9501417）提出需求，我們再滿足大家。
而在《戰(zhàn)地1》當(dāng)中，雖然我們之前用32GB內(nèi)存測出來的結(jié)果是他的胃口不小，不過從單獨針對內(nèi)存和幀率的測試來看，不僅8GB、16GB、32GB的體驗差距很小，4GB搭配GTX 1060 6GB的時候也沒有很大差距，相同的結(jié)論也存在于GTX 1060 3GB，不過本來顯存就不夠，你還有4GB內(nèi)存的話，最低幀就比較捉急。
次世代后對于顯存比較吃的《使命召喚》結(jié)論也差不多，如果在1080p分辨率來看的話，8GB內(nèi)存可以保證平均幀率不會落后，而要保證最低幀不要太低的話就需要上16GB的更好。而如果是顯存絕對絕對捉襟見肘的GTX 1060 3GB的話，其實8GB的體驗已經(jīng)和16GB有些差距（不過1440p分辨率帶來的差距就小得多）。
總的來說雖然沒有推翻大家對于內(nèi)存和游戲的看法，不過還是把結(jié)論更具體的展現(xiàn)出來，大家可以看到8GB基本來說還是很有性價比的一個方案，但是16GB可以確保幀數(shù)不會出現(xiàn)劇烈的下跌，這一點可以從最低幀來看到。有趣的是最后TechSpot還用自己海量的內(nèi)存條來做了一個House of Memory：
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作為專業(yè)的全球人工智能信息服務(wù)平臺，機(jī)器之心的讀者中有大量活躍于人工智能學(xué)術(shù)領(lǐng)域的頂級學(xué)者，也有大量正在攻讀 AI 專業(yè)的學(xué)生。
去年，機(jī)器之心發(fā)布了第一季招收碩士/博士博士后的文章，為廣大讀者們傳遞了海內(nèi)外招生的教授與實驗室信息，引起了不錯的反響。
如今，又到了博士招生的季節(jié)，我們整理了海內(nèi)外多所實驗室的招生信息。第一期，我們?yōu)樽x者們介紹了清華大學(xué)、香港科技大學(xué)，本期我們將為大家介紹澳門科技大學(xué)人工智能課題組的招生信息。
希望這些消息能對正在立志在學(xué)界深造的你有所幫助。
澳門科技大學(xué)簡介
澳門科技大學(xué)（Macau University of Science and Technology, MUST）建校于 2000 年，是國家教育部承認(rèn)的澳門正規(guī)高等學(xué)校，所頒發(fā)的學(xué)位獲國家承認(rèn)。
澳科大發(fā)展迅速，目前是澳門規(guī)模最大的大學(xué)，含 12 個學(xué)院/學(xué)部，10 個研究院所，2 個國家重點實驗室，4 個教育部人文社科重點研究伙伴基地。目前有在讀本科生逾萬人，研究生 3800 多人，教學(xué)科研人員 450 多人，其中多數(shù)具有國際一流大學(xué)教育背景或從教經(jīng)驗，在 2019 年 9 月 7 日的開學(xué)典禮暨榮譽(yù)博士學(xué)位頒授典禮上，向世界著名計算機(jī)科學(xué)家、圖靈獎得主姚期智教授頒授了榮譽(yù)理學(xué)博士學(xué)位。
澳科大已連續(xù)八年位列上海軟科發(fā)布的「中國兩岸四地大學(xué)排名」的百強(qiáng)大學(xué)，2018 年位列第 21。在英國泰晤士高等教育 2019 年 9 月最新公布的 2020 年世界大學(xué)排名（Times Higher Education World University Rankings）中，澳科大位列第 274 名（在中國內(nèi)地高校中，只有 7 所大學(xué)排名在澳科大之前）。
在國家發(fā)展戰(zhàn)略「粵港澳大灣區(qū)」建設(shè)正式啟動的大背景下，澳門與廣州、深圳、香港四大中心城市作為區(qū)域發(fā)展的核心引擎，將迎來新的發(fā)展機(jī)遇。戰(zhàn)略的實施，將有力推動澳門深度參與國家發(fā)展戰(zhàn)略，通過深化與內(nèi)地的合作，更好的作為連接中國與世界的橋梁，實現(xiàn)以科技驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)升級。澳科大也將在這一戰(zhàn)略規(guī)劃中獲得加速發(fā)展。
請訪問：http://www.must.edu.mo 獲取更多有關(guān)澳門科技大學(xué)的信息。 澳科大人工智能課題組介紹
本課題組目前主要成員均來自于在北京大學(xué)深圳研究生院執(zhí)教多年的教師，由北京大學(xué)信息工程學(xué)院前院長王文敏教授帶領(lǐng)，包括李險峰副教授和李大剛助理教授等，共同組成人工智能研究課題組。課題組在人工智能及相關(guān)領(lǐng)域開展高水平研究，在人工智能、高性能網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的頂級國際會議和期刊上發(fā)表了多篇論文。課題組目前有多個科研項目獲得澳門特別行政區(qū)政府資助，并與粵港澳大灣區(qū)內(nèi)多所內(nèi)地高校開展項目合作。
導(dǎo)師簡介
王文敏 教授
澳門科技大學(xué)下一代互聯(lián)網(wǎng)國際研究院教授，博導(dǎo)。曾任北京大學(xué)信息工程學(xué)院院長。早在 1986 年至 1989 年攻讀博士學(xué)位期間，提出了一種支持協(xié)同式問題求解的成員系統(tǒng)模型。1989 年，他又以「支持協(xié)同式問題求解的成員系統(tǒng)語言及其幷行模型研究」?fàn)?wèi)題獲得了中國國家青年自然科學(xué)基金資助。近幾年，隨機(jī)器學(xué)習(xí)的深入發(fā)展，提出了「協(xié)同式學(xué)習(xí)」的思想，并將協(xié)同式學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)、特別是深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，取得了階段性的成果。近五年，他作為第一或通信作者先后發(fā)表論文在 AAAI、NIPS、ICCV、ACMMM 等人工智能相關(guān)領(lǐng)域頂級國際會議和 IEEE TMM、IEEE TCSVT、IEEE TIP 等頂級國際期刊上發(fā)表論文五十余篇，申請發(fā)明專利二十余項。還分別獲得 VCIP 2016 的 Best Top 10% Paper、BigMM 2017 的 Best Paper 獎。自 2017 年 3 月起，他先后應(yīng)邀在北大華文慕課、中國大學(xué) MOOC、北京高校優(yōu)質(zhì)課程研究會等 4 家大規(guī)模開放式在線課程平臺上開設(shè)了《人工智能原理》課程，參加聽講者累計達(dá) 20 萬人。他的《人工智能原理》一書，由高等教育出版社于 2019 年 8 月出版。
主要研究方向：
李險峰 副教授
澳門科技大學(xué)下一代互聯(lián)網(wǎng)國際研究院副教授，博導(dǎo)。于 2005 年獲新加坡國立大學(xué)計算機(jī)專業(yè)博士學(xué)位，2006 年 1 月至 2008 年 5 月在北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院從事博士后研究，2006 年 6 月至 2019 年 7 月在北京大學(xué)深圳研究生院信息工程學(xué)院工作，2009 年 8 月獲聘為北京大學(xué)副教授。2009 年 4 月獲深圳市高層次人才認(rèn)定。主要研究領(lǐng)域為機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)，以及邊緣計算。承擔(dān)過包括中國國家自然科學(xué)基金、深圳市基礎(chǔ)研究杰出青年基金等多個政府資助科研項目和中興通訊等產(chǎn)學(xué)研合作項目，曾擔(dān)任深圳物聯(lián)網(wǎng)智能感知工程實驗室副主任，深圳市人工智能學(xué)會發(fā)起人之一。歷年在 INFOCOM、GLOBECOM、DAC、RTSS、Springer Journal of Supercomputing, Real Time System Journal，Science of Computer Programming 等主流國際學(xué)術(shù)會議和期刊上發(fā)表論文逾 50 篇，其中包括單篇引用逾百次論文。申請中國發(fā)明專利 10 余項，已授權(quán) 2 項。部分研究成果以開源項目發(fā)布，獲得國際同行廣泛使用和引用。
主要研究方向：
李大剛 助理教授
澳門科技大學(xué)下一代互聯(lián)網(wǎng)國際研究院助理教授，博導(dǎo)。2010 年于比利時荷語魯汶大學(xué)電子系獲工學(xué)博士學(xué)位，2011 年至 2019 年在北京大學(xué)深圳研究生院信息工程學(xué)院工作，任講師及助理教授。2015 年 3 月獲深圳市海外高層次人才孔雀計劃認(rèn)定。主要研究領(lǐng)域為高性能及下一代網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)及人工智能系統(tǒng)。主持和參與過包括國家自然科學(xué)基金、科技部 973 計劃、廣東省科技計劃、深圳市基礎(chǔ)研究及技術(shù)創(chuàng)新等縱向科研項目及多個產(chǎn)業(yè)橫向合作項目，是 IEEE EDS/SSCS Shenzhen Joint Chapter 及深圳市人工智能學(xué)會發(fā)起人之一，現(xiàn)任 CCF 計算機(jī)應(yīng)用專委委員。歷年在 ComNet、IEEE NetLetter、IEEE TCSVT、IET Comm 等國際期刊及 ICDE、INFOCOM、ICNP、ANCS、ICC、GLOBECOM、ICCCN 等國際學(xué)術(shù)會議上發(fā)表論文 50 余篇，申請中國發(fā)明專利 10 余項，已授權(quán) 6 項。
主要研究方向：
課題組主要教師更多信息可通過如下網(wǎng)址訪問：https://www.must.edu.mo/nxt/staff
招生信息與要求
招生信息
詳細(xì)招生信息見本校研究生招生簡章，鏈接：https://www.must.edu.mo/sgs/admission/prospectus
招生要求
歡迎選報澳門科技大學(xué)人工智能課題組，感興趣者可與李險峰老師聯(lián)系：Email: xifli@must.edu.moQQ 號：1064331402
如果您的實驗室也正在招生，且希望通過我們的平臺進(jìn)行招募，可以通過以下郵箱聯(lián)系我們：liyazhou@jiqizhixin.com。