Core là gì |Tất tần tật về core

core là gì đang được nhiều người tìm kiếm. 123 DocX.123 DocX gửi tới các bạn bài viết Core là gì |Tất tần tật về core . Cùng123 DocX tìm hiểu ngay thôi

Cốt lõi là gì? Khái niệm Core i3, i5, i7 và i9 là gì?

Trên thị trường hiện nay có rất nhiều loại máy tính khác nhau. Và mỗi loại máy tính sử dụng một dòng vi xử lý Core khác nhau. Vậy   cốt lõi   là gì? Có những loại nào? Những chia sẻ dưới đây của chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về  bộ vi xử lý này   để   đưa ra lựa chọn tốt nhất cho mình! Cốt lõi là gì?

Cốt lõi là gì? Kernel   là thuật ngữ dùng để chỉ các thông số của bộ xử lý. Core   được Intel sử dụng cho tất cả các dòng vi xử lý ở mọi phân khúc và được sử dụng trong mọi loại máy tính, kể cả máy tính cá nhân và máy tính để bàn.

Core là gì |Tất tần tật về core

Core là một dòng vi xử lý Intel hiệu suất cao.

Trên thị trường có nhiều loại nhân khác nhau. Loại lõi Intel đầu tiên   là lõi Duo, lõi 2 Duo   . Những hạt nhân này được sử dụng rất phổ biến trên PC và máy tính xách tay từ năm 2006 đến năm 2008.

Cuộc sống càng hiện đại, nhu cầu sử dụng máy tính của con người ngày càng nhiều. Do đó, Intel cũng đã cho ra mắt nhiều sản phẩm Core mới và tốt hơn như   core i3, core i5, core i7, core i9   để thay thế cho các phiên bản cũ trước đó.

Xem Thêm: Bộ Vi Xử Lý Máy Tính, Bộ Vi Xử Lý Intel Core i3, i5, i9, AMD Ryzen Chính Hãng, Giá Cực Rẻ

Core i3 là gì?

Core i3   là một bộ xử lý ngân sách được sử dụng cho các máy tính tầm trung giá rẻ. Bộ vi xử lý này có 2 lõi với 4 luồng xử lý. Con chip của bộ vi xử lý này có kích thước 32 nm. Tuy cấu hình không cao nhưng   con chip Core i3    có thể đáp ứng nhu cầu sử dụng máy tính cơ bản của người tiêu dùng.

Đối với tin học văn phòng nói chung   , bộ vi xử lý Core i3    vẫn có thể xử lý gọn gàng điều này. Chính vì vậy, bộ vi xử lý này vẫn được rất nhiều nhân viên văn phòng yêu thích và lựa chọn.

Core là gì |Tất tần tật về core

Bộ xử lý Intel Core I3 – Thích hợp cho Văn phòng, Chơi game

Tìm hiểu thêm: VGA – bo mạch màn hình máy tính, card đồ họa giá rẻ, mua online tại HoangHaPC với nhiều khuyến mãi hấp dẫn.

Core i5 là gì?

Core i5   cũng là một bộ xử lý 32nm. Core i5 được chia làm 2 loại: loại 2 nhân 4 luồng và loại 4 nhân 4 luồng. Bộ vi xử lý Core i5   được trang bị công nghệ Turbo Boot có thể tự động ép xung để tăng tốc độ xử lý. 

Chip Core i5   được sử dụng cho các máy tính tầm trung, xử lý cao. So với   Core i3  thì  Core i5  cho hiệu quả công việc tốt hơn mà giá thành lại không quá cao. 

Core là gì |Tất tần tật về core

Bộ xử lý trung tâm Intel Core I5 ​​tầm trung mang lại sức mạnh xử lý cực kỳ hiệu quả và mạnh mẽ cho mọi  tác vụ Core i7 là gì?

Core i7   là bộ vi xử lý 22nm với 4 lõi và 8 luồng. Bộ vi xử lý Core i7   được sử dụng cho các máy tính cao cấp và được coi là bộ vi xử lý mạnh mẽ nhất. Chip Core i7   được trang bị công nghệ khởi động Turbo giúp xử lý thông tin nhanh chóng.

Core I7   hỗ trợ công nghệ siêu phân luồng nên có thể xử lý nhiều luồng dữ liệu khác nhau cùng lúc. Đây là lý do tại sao   Core i7   thường được sử dụng cho các máy tính, laptop hiệu năng cao thuộc phân khúc từ trung đến cao cấp như ultrabook, laptop doanh nhân, game thủ tốc độ cao. Nhìn chung, đây là một trong những lựa chọn lý tưởng mà những người yêu thích trò chơi và CNTT yêu thích.

Core là gì |Tất tần tật về core

Bộ xử lý Intel Core i7 – Bộ xử lý Intel  Core i9 Chuyên nghiệp nào mạnh mẽ?

Core i9   là vi xử lý “khủng” được Intel công bố vào cuối tháng 5/2017. Core i9 là con át chủ bài của Intel. Bộ vi xử lý Intel   Core i9   được trang bị 6 lõi và 12 luồng, đôi khi lên đến 8 hoặc 10 và 16 luồng.

Ngoài ra,   Core i9   còn sử dụng nền tảng kiến ​​trúc Skylake-X, được tích hợp công   nghệ Intel Turbo Boost Max 3.0 thế hệ tiếp theo   . Điều này giúp Core i9 có tốc độ xử lý và chạy đa nhiệm nhanh chóng.

Core là gì |Tất tần tật về core

Bộ xử lý Intel Core I9 – Bộ xử lý mạnh nhất của Intel

Đọc thêm: Mua bán bo mạch chủ, bo mạch chủ nguyên bản cho máy tính. Bộ phân phối Gigabyte, Asus, MSI, Intel, Ecs.

Những thông số nào cần thiết khi chọn lõi?

Mỗi loại lõi sẽ có những đặc điểm khác nhau. Dựa vào các thông số, bạn sẽ biết mình nên chọn loại lõi nào. Cụ thể, bạn có thể tham khảo bảng dưới đây.

Core là gì |Tất tần tật về core

Dựa trên tham số để phân biệt các loại cơ bản 

–   Multiplier:   Tức là số lượng vi xử lý, càng nhiều nhân thì tốc độ xử lý càng mạnh.

–   Số luồng:   số lượng đường truyền được trang bị cho lõi dẫn đến bộ vi xử lý và ngược lại. Một lõi càng có nhiều đường truyền thì dữ liệu được xử lý hoặc truyền đi càng nhanh.

–   Xung nhịp:   Xung nhịp ở đây là tốc độ xử lý của CPU. Số xung nhịp càng nhiều thì CPU càng mạnh và khả năng tản nhiệt càng cao. 

–   Turbo Boost:   Đây là công nghệ ép xung tự động, tùy theo nhu cầu mà người dùng chọn loại lõi có Turbo Boost tương ứng. Ví dụ, nếu bạn chỉ cần duyệt web bình thường, bạn nên sử dụng bộ xử lý tốc độ xung nhịp thấp để tiết kiệm điện năng. Nhưng nếu bạn đang sử dụng máy tính với mục đích chơi game thì nên chọn lõi có xung nhịp cao hơn.

–   Siêu phân luồng: Công nghệ siêu phân luồng   được sử dụng để cung cấp 2 luồng cho mỗi lõi. Từ đó tăng gấp đôi khả năng xử lý dữ liệu. 

–  Кэш:  это кэш-память между процессором и оперативной памятью. Чем больше кэш-память, тем больше данных можно сохранить, и в то же время это помогает сократить время получения данных из ЦП и ОЗУ и увеличить скорость обработки данных.

Như vậy Core là gì? Có những loại core nào? Qua đây chúng tôi đã chia sẻ với bạn những kiến thức cơ bản về Core. Bạn có nhu cầu mua Core để trang bị cho máy tình của mình? Liên hệ ngay với Hoàng Hà PC theo những thông tin tại: https://hoanghapc.vn/ .

Core là gì |Tất tần tật về core

Hoàng Hà PC

Hoàng Hà PC là một Công ty hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh Server – Workstation – Máy Tính Đồ Họa, PC nguyên chiếc, lắp ráp máy tính thương hiệu HoangHaPC và phân phối các sản phẩm CNTT.

Computer simulation

From Wikipedia, the free encyclopediaJump to navigation Jump to searchThis article is about computer model within a scientific context. For simulating a computer on a computer, see emulator.”Computer model” redirects here. For computer models of 3 dimensional objects, see 3D modeling.Core là gì |Tất tần tật về coreA 48-hour computer simulation of Typhoon Mawar using the Weather Research and Forecasting modelCore là gì |Tất tần tật về coreProcess of building a computer model, and the interplay between experiment, simulation, and theory.

Computer simulation is the process of mathematical modelling, performed on a computer, which is designed to predict the behaviour of, or the outcome of, a real-world or physical system. The reliability of some mathematical models can be determined by comparing their results to the real-world outcomes they aim to predict. Computer simulations have become a useful tool for the mathematical modeling of many natural systems in physics (computational physics), astrophysics, climatology, chemistry, biology and manufacturing, as well as human systems in economics, psychology, social science, health care and engineering. Simulation of a system is represented as the running of the system’s model. It can be used to explore and gain new insights into new technology and to estimate the performance of systems too complex for analytical solutions.[1]

Computer simulations are realized by running computer programs that can be either small, running almost instantly on small devices, or large-scale programs that run for hours or days on network-based groups of computers. The scale of events being simulated by computer simulations has far exceeded anything possible (or perhaps even imaginable) using traditional paper-and-pencil mathematical modeling. In 1997, a desert-battle simulation of one force invading another involved the modeling of 66,239 tanks, trucks and other vehicles on simulated terrain around Kuwait, using multiple supercomputers in the DoD High Performance Computer Modernization Program.[2] Other examples include a 1-billion-atom model of material deformation;[3] a 2.64-million-atom model of the complex protein-producing organelle of all living organisms, the ribosome, in 2005;[4] a complete simulation of the life cycle of Mycoplasma genitalium in 2012; and the Blue Brain project at EPFL (Switzerland), begun in May 2005 to create the first computer simulation of the entire human brain, right down to the molecular level.[5]

Because of the computational cost of simulation, computer experiments are used to perform inference such as uncertainty quantification.[6]Simulation versus model[edit]

A computer model is the algorithms and equations used to capture the behavior of the system being modeled. By contrast, computer simulation is the actual running of the program that contains these equations or algorithms. Simulation, therefore, is the process of running a model. Thus one would not “build a simulation”; instead, one would “build a model(or a simulator)”, and then either “run the model” or equivalently “run a simulation”.History[edit]

Computer simulation developed hand-in-hand with the rapid growth of the computer, following its first large-scale deployment during the Manhattan Project in World War II to model the process of nuclear detonation. It was a simulation of 12 hard spheres using a Monte Carlo algorithm. Computer simulation is often used as an adjunct to, or substitute for, modeling systems for which simple closed form analytic solutions are not possible. There are many types of computer simulations; their common feature is the attempt to generate a sample of representative scenarios for a model in which a complete enumeration of all possible states of the model would be prohibitive or impossible.[7]Data preparation[edit]

The external data requirements of simulations and models vary widely. For some, the input might be just a few numbers (for example, simulation of a waveform of AC electricity on a wire), while others might require terabytes of information (such as weather and climate models).

Input sources also vary widely:

  • Sensors and other physical devices connected to the model;
  • Control surfaces used to direct the progress of the simulation in some way;
  • Current or historical data entered by hand;
  • Values extracted as a by-product from other processes;
  • Values output for the purpose by other simulations, models, or processes.

Lastly, the time at which data is available varies:

  • “invariant” data is often built into the model code, either because the value is truly invariant (e.g., the value of π) or because the designers consider the value to be invariant for all cases of interest;
  • data can be entered into the simulation when it starts up, for example by reading one or more files, or by reading data from a preprocessor;
  • data can be provided during the simulation run, for example by a sensor network.
Xem thêm:  Mũi cao là như thế nào

Because of this variety, and because diverse simulation systems have many common elements, there are a large number of specialized simulation languages. The best-known may be Simula. There are now many others.

Systems that accept data from external sources must be very careful in knowing what they are receiving. While it is easy for computers to read in values from text or binary files, what is much harder is knowing what the accuracy (compared to measurement resolution and precision) of the values are. Often they are expressed as “error bars”, a minimum and maximum deviation from the value range within which the true value (is expected to) lie. Because digital computer mathematics is not perfect, rounding and truncation errors multiply this error, so it is useful to perform an “error analysis”[8] to confirm that values output by the simulation will still be usefully accurate.Types[edit]

Computer models can be classified according to several independent pairs of attributes, including:

  • Stochastic or deterministic (and as a special case of deterministic, chaotic) – see external links below for examples of stochastic vs. deterministic simulations
  • Steady-state or dynamic
  • Continuous or discrete (and as an important special case of discrete, discrete event or DE models)
  • Dynamic system simulation, e.g. electric systems, hydraulic systems or multi-body mechanical systems (described primarily by DAE:s) or dynamics simulation of field problems, e.g. CFD of FEM simulations (described by PDE:s).
  • Local or distributed.

Another way of categorizing models is to look at the underlying data structures. For time-stepped simulations, there are two main classes:

  • Simulations which store their data in regular grids and require only next-neighbor access are called stencil codes. Many CFD applications belong to this category.
  • If the underlying graph is not a regular grid, the model may belong to the meshfree method class.

Equations define the relationships between elements of the modeled system and attempt to find a state in which the system is in equilibrium. Such models are often used in simulating physical systems, as a simpler modeling case before dynamic simulation is attempted.

  • Dynamic simulations model changes in a system in response to (usually changing) input signals.
  • Stochastic models use random number generators to model chance or random events;
  • discrete event simulation (DES) manages events in time. Most computer, logic-test and fault-tree simulations are of this type. In this type of simulation, the simulator maintains a queue of events sorted by the simulated time they should occur. The simulator reads the queue and triggers new events as each event is processed. It is not important to execute the simulation in real time. It is often more important to be able to access the data produced by the simulation and to discover logic defects in the design or the sequence of events.
  • continuous dynamic simulation performs numerical solution of differential-algebraic equations or differential equations (either partial or ordinary). Periodically, the simulation program solves all the equations and uses the numbers to change the state and output of the simulation. Applications include flight simulators, construction and management simulation games, chemical process modeling, and simulations of electrical circuits. Originally, these kinds of simulations were actually implemented on analog computers, where the differential equations could be represented directly by various electrical components such as op-amps. By the late 1980s, however, most “analog” simulations were run on conventional digital computers that emulate the behavior of an analog computer.
  • A special type of discrete simulation that does not rely on a model with an underlying equation, but can nonetheless be represented formally, is agent-based simulation. In agent-based simulation, the individual entities (such as molecules, cells, trees or consumers) in the model are represented directly (rather than by their density or concentration) and possess an internal state and set of behaviors or rules that determine how the agent’s state is updated from one time-step to the next.
  • Distributed models run on a network of interconnected computers, possibly through the Internet. Simulations dispersed across multiple host computers like this are often referred to as “distributed simulations”. There are several standards for distributed simulation, including Aggregate Level Simulation Protocol (ALSP), Distributed Interactive Simulation (DIS), the High Level Architecture (simulation) (HLA) and the Test and Training Enabling Architecture (TENA).

Visualization[edit]

Formerly, the output data from a computer simulation was sometimes presented in a table or a matrix showing how data were affected by numerous changes in the simulation parameters. The use of the matrix format was related to traditional use of the matrix concept in mathematical models. However, psychologists and others noted that humans could quickly perceive trends by looking at graphs or even moving-images or motion-pictures generated from the data, as displayed by computer-generated-imagery (CGI) animation. Although observers could not necessarily read out numbers or quote math formulas, from observing a moving weather chart they might be able to predict events (and “see that rain was headed their way”) much faster than by scanning tables of rain-cloud coordinates. Such intense graphical displays, which transcended the world of numbers and formulae, sometimes also led to output that lacked a coordinate grid or omitted timestamps, as if straying too far from numeric data displays. Today, weather forecasting models tend to balance the view of moving rain/snow clouds against a map that uses numeric coordinates and numeric timestamps of events.

Similarly, CGI computer simulations of CAT scans can simulate how a tumor might shrink or change during an extended period of medical treatment, presenting the passage of time as a spinning view of the visible human head, as the tumor changes.

Other applications of CGI computer simulations are being developed to graphically display large amounts of data, in motion, as changes occur during a simulation run.Computer simulation in science[edit]Core là gì |Tất tần tật về coreComputer simulation of the process of osmosis

Generic examples of types of computer simulations in science, which are derived from an underlying mathematical description:

  • a numerical simulation of differential equations that cannot be solved analytically, theories that involve continuous systems such as phenomena in physical cosmology, fluid dynamics (e.g., climate models, roadway noise models, roadway air dispersion models), continuum mechanics and chemical kinetics fall into this category.
  • a stochastic simulation, typically used for discrete systems where events occur probabilistically and which cannot be described directly with differential equations (this is a discrete simulation in the above sense). Phenomena in this category include genetic drift, biochemical[9] or gene regulatory networks with small numbers of molecules. (see also: Monte Carlo method).
  • multiparticle simulation of the response of nanomaterials at multiple scales to an applied force for the purpose of modeling their thermoelastic and thermodynamic properties. Techniques used for such simulations are Molecular dynamics, Molecular mechanics, Monte Carlo method, and Multiscale Green’s function.

Specific examples of computer simulations follow:

  • statistical simulations based upon an agglomeration of a large number of input profiles, such as the forecasting of equilibrium temperature of receiving waters, allowing the gamut of meteorological data to be input for a specific locale. This technique was developed for thermal pollution forecasting.
  • agent based simulation has been used effectively in ecology, where it is often called “individual based modeling” and is used in situations for which individual variability in the agents cannot be neglected, such as population dynamics of salmon and trout (most purely mathematical models assume all trout behave identically).
  • time stepped dynamic model. In hydrology there are several such hydrology transport models such as the SWMM and DSSAM Models developed by the U.S. Environmental Protection Agency for river water quality forecasting.
  • computer simulations have also been used to formally model theories of human cognition and performance, e.g., ACT-R.
  • computer simulation using molecular modeling for drug discovery.[10]
  • computer simulation to model viral infection in mammalian cells.[9]
  • computer simulation for studying the selective sensitivity of bonds by mechanochemistry during grinding of organic molecules.[11]
  • Computational fluid dynamics simulations are used to simulate the behaviour of flowing air, water and other fluids. One-, two- and three-dimensional models are used. A one-dimensional model might simulate the effects of water hammer in a pipe. A two-dimensional model might be used to simulate the drag forces on the cross-section of an aeroplane wing. A three-dimensional simulation might estimate the heating and cooling requirements of a large building.
  • An understanding of statistical thermodynamic molecular theory is fundamental to the appreciation of molecular solutions. Development of the Potential Distribution Theorem (PDT) allows this complex subject to be simplified to down-to-earth presentations of molecular theory.

Notable, and sometimes controversial, computer simulations used in science include: Donella Meadows’ World3 used in the Limits to Growth, James Lovelock’s Daisyworld and Thomas Ray’s Tierra.

In social sciences, computer simulation is an integral component of the five angles of analysis fostered by the data percolation methodology,[12] which also includes qualitative and quantitative methods, reviews of the literature (including scholarly), and interviews with experts, and which forms an extension of data triangulation. Of course, similar to any other scientific method, replication is an important part of computational modeling [13]Computer simulation in practical contexts[edit]

Computer simulations are used in a wide variety of practical contexts, such as:

  • analysis of air pollutant dispersion using atmospheric dispersion modeling
  • design of complex systems such as aircraft and also logistics systems.
  • design of noise barriers to effect roadway noise mitigation
  • modeling of application performance[14]
  • flight simulators to train pilots
  • weather forecasting
  • forecasting of risk
  • simulation of electrical circuits
  • Power system simulation
  • simulation of other computers is emulation.
  • forecasting of prices on financial markets (for example Adaptive Modeler)
  • behavior of structures (such as buildings and industrial parts) under stress and other conditions
  • design of industrial processes, such as chemical processing plants
  • strategic management and organizational studies
  • reservoir simulation for the petroleum engineering to model the subsurface reservoir
  • process engineering simulation tools.
  • robot simulators for the design of robots and robot control algorithms
  • urban simulation models that simulate dynamic patterns of urban development and responses to urban land use and transportation policies.
  • traffic engineering to plan or redesign parts of the street network from single junctions over cities to a national highway network to transportation system planning, design and operations. See a more detailed article on Simulation in Transportation.
  • modeling car crashes to test safety mechanisms in new vehicle models.
  • crop-soil systems in agriculture, via dedicated software frameworks (e.g. BioMA, OMS3, APSIM)

The reliability and the trust people put in computer simulations depends on the validity of the simulation model, therefore verification and validation are of crucial importance in the development of computer simulations. Another important aspect of computer simulations is that of reproducibility of the results, meaning that a simulation model should not provide a different answer for each execution. Although this might seem obvious, this is a special point of attention in stochastic simulations, where random numbers should actually be semi-random numbers. An exception to reproducibility are human-in-the-loop simulations such as flight simulations and computer games. Here a human is part of the simulation and thus influences the outcome in a way that is hard, if not impossible, to reproduce exactly.

Vehicle manufacturers make use of computer simulation to test safety features in new designs. By building a copy of the car in a physics simulation environment, they can save the hundreds of thousands of dollars that would otherwise be required to build and test a unique prototype. Engineers can step through the simulation milliseconds at a time to determine the exact stresses being put upon each section of the prototype.[15]

Computer graphics can be used to display the results of a computer simulation. Animations can be used to experience a simulation in real-time, e.g., in training simulations. In some cases animations may also be useful in faster than real-time or even slower than real-time modes. For example, faster than real-time animations can be useful in visualizing the buildup of queues in the simulation of humans evacuating a building. Furthermore, simulation results are often aggregated into static images using various ways of scientific visualization.

In debugging, simulating a program execution under test (rather than executing natively) can detect far more errors than the hardware itself can detect and, at the same time, log useful debugging information such as instruction trace, memory alterations and instruction counts. This technique can also detect buffer overflow and similar “hard to detect” errors as well as produce performance information and tuning data.Pitfalls[edit]

Although sometimes ignored in computer simulations, it is very important to perform a sensitivity analysis to ensure that the accuracy of the results is properly understood. For example, the probabilistic risk analysis of factors determining the success of an oilfield exploration program involves combining samples from a variety of statistical distributions using the Monte Carlo method. If, for instance, one of the key parameters (e.g., the net ratio of oil-bearing strata) is known to only one significant figure, then the result of the simulation might not be more precise than one significant figure, although it might (misleadingly) be presented as having four significant figures.

Xem thêm:  Bản lĩnh là gì |Tất tần tật về bản lĩnh

Model calibration techniques[edit]

The following three steps should be used to produce accurate simulation models: calibration, verification, and validation. Computer simulations are good at portraying and comparing theoretical scenarios, but in order to accurately model actual case studies they have to match what is actually happening today. A base model should be created and calibrated so that it matches the area being studied. The calibrated model should then be verified to ensure that the model is operating as expected based on the inputs. Once the model has been verified, the final step is to validate the model by comparing the outputs to historical data from the study area. This can be done by using statistical techniques and ensuring an adequate R-squared value. Unless these techniques are employed, the simulation model created will produce inaccurate results and not be a useful prediction tool.

Model calibration is achieved by adjusting any available parameters in order to adjust how the model operates and simulates the process. For example, in traffic simulation, typical parameters include look-ahead distance, car-following sensitivity, discharge headway, and start-up lost time. These parameters influence driver behavior such as when and how long it takes a driver to change lanes, how much distance a driver leaves between his car and the car in front of it, and how quickly a driver starts to accelerate through an intersection. Adjusting these parameters has a direct effect on the amount of traffic volume that can traverse through the modeled roadway network by making the drivers more or less aggressive. These are examples of calibration parameters that can be fine-tuned to match characteristics observed in the field at the study location. Most traffic models have typical default values but they may need to be adjusted to better match the driver behavior at the specific location being studied.

Model verification is achieved by obtaining output data from the model and comparing them to what is expected from the input data. For example, in traffic simulation, traffic volume can be verified to ensure that actual volume throughput in the model is reasonably close to traffic volumes input into the model. Ten percent is a typical threshold used in traffic simulation to determine if output volumes are reasonably close to input volumes. Simulation models handle model inputs in different ways so traffic that enters the network, for example, may or may not reach its desired destination. Additionally, traffic that wants to enter the network may not be able to, if congestion exists. This is why model verification is a very important part of the modeling process.

The final step is to validate the model by comparing the results with what is expected based on historical data from the study area. Ideally, the model should produce similar results to what has happened historically. This is typically verified by nothing more than quoting the R-squared statistic from the fit. This statistic measures the fraction of variability that is accounted for by the model. A high R-squared value does not necessarily mean the model fits the data well. Another tool used to validate models is graphical residual analysis. If model output values drastically differ from historical values, it probably means there is an error in the model. Before using the model as a base to produce additional models, it is important to verify it for different scenarios to ensure that each one is accurate. If the outputs do not reasonably match historic values during the validation process, the model should be reviewed and updated to produce results more in line with expectations. It is an iterative process that helps to produce more realistic models.

Validating traffic simulation models requires comparing traffic estimated by the model to observed traffic on the roadway and transit systems. Initial comparisons are for trip interchanges between quadrants, sectors, or other large areas of interest. The next step is to compare traffic estimated by the models to traffic counts, including transit ridership, crossing contrived barriers in the study area. These are typically called screenlines, cutlines, and cordon lines and may be imaginary or actual physical barriers. Cordon lines surround particular areas such as a city’s central business district or other major activity centers. Transit ridership estimates are commonly validated by comparing them to actual patronage crossing cordon lines around the central business district.

Three sources of error can cause weak correlation during calibration: input error, model error, and parameter error. In general, input error and parameter error can be adjusted easily by the user. Model error however is caused by the methodology used in the model and may not be as easy to fix. Simulation models are typically built using several different modeling theories that can produce conflicting results. Some models are more generalized while others are more detailed. If model error occurs as a result, in may be necessary to adjust the model methodology to make results more consistent.

In order to produce good models that can be used to produce realistic results, these are the necessary steps that need to be taken in order to ensure that simulation models are functioning properly. Simulation models can be used as a tool to verify engineering theories, but they are only valid if calibrated properly. Once satisfactory estimates of the parameters for all models have been obtained, the models must be checked to assure that they adequately perform the intended functions. The validation process establishes the credibility of the model by demonstrating its ability to replicate reality. The importance of model validation underscores the need for careful planning, thoroughness and accuracy of the input data collection program that has this purpose. Efforts should be made to ensure collected data is consistent with expected values. For example, in traffic analysis it is typical for a traffic engineer to perform a site visit to verify traffic counts and become familiar with traffic patterns in the area. The resulting models and forecasts will be no better than the data used for model estimation and validation.See also[edit]

  • Computational model
  • Emulator
  • Energy modeling
  • Illustris project
  • List of computer simulation software
  • Scene generator
  • Stencil code
  • UniverseMachine
  • Virtual prototyping
  • Web-based simulation
  • Digital Twin
  • Simulation video game
  • Simulation hypothesis
  • Virtual reality

References[edit]

Core là gì |Tất tần tật về core
  1. ^ Strogatz, Steven (2007). “The End of Insight”. In Brockman, John (ed.). What is your dangerous idea?. HarperCollins. ISBN 9780061214950.
  2. ^ ” “Researchers stage largest Military Simulation ever” Archived 2008-01-22 at the Wayback Machine, Jet Propulsion Laboratory, Caltech, December 1997,
  3. ^ “Molecular Simulation of Macroscopic Phenomena”. Archived from the original on 2013-05-22.
  4. ^ “Largest computational biology simulation mimics life’s most essential nanomachine” (news), News Release, Nancy Ambrosiano, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM, October 2005, webpage: LANL-Fuse-story7428 Archived 2007-07-04 at the Wayback Machine.
  5. ^ “Mission to build a simulated brain begins” Archived 2015-02-09 at the Wayback Machine, project of the institute at the École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland, New Scientist, June 2005.
  6. ^ Santner, Thomas J; Williams, Brian J; Notz, William I (2003). The design and analysis of computer experiments. Springer Verlag.
  7. ^ Bratley, Paul; Fox, Bennet L.; Schrage, Linus E. (2011-06-28). A Guide to Simulation. Springer Science & Business Media. ISBN 9781441987242.
  8. ^ John Robert Taylor (1999). An Introduction to Error Analysis: The Study of Uncertainties in Physical Measurements. University Science Books. pp. 128–129. ISBN 978-0-935702-75-0. Archived from the original on 2015-03-16.
  9. ^ Jump up to: a b Gupta, Ankur; Rawlings, James B. (April 2014). “Comparison of Parameter Estimation Methods in Stochastic Chemical Kinetic Models: Examples in Systems Biology”. AIChE Journal60 (4): 1253–1268. doi:10.1002/aic.14409. ISSN 0001-1541. PMC 4946376. PMID 27429455.
  10. ^ Atanasov, AG; Waltenberger, B; Pferschy-Wenzig, EM; Linder, T; Wawrosch, C; Uhrin, P; Temml, V; Wang, L; Schwaiger, S; Heiss, EH; Rollinger, JM; Schuster, D; Breuss, JM; Bochkov, V; Mihovilovic, MD; Kopp, B; Bauer, R; Dirsch, VM; Stuppner, H (2015). “Discovery and resupply of pharmacologically active plant-derived natural products: A review”. Biotechnol Adv33 (8): 1582–614. doi:10.1016/j.biotechadv.2015.08.001. PMC 4748402. PMID 26281720.
  11. ^ Mizukami, Koichi ; Saito, Fumio ; Baron, Michel. Study on grinding of pharmaceutical products with an aid of computer simulation Archived 2011-07-21 at the Wayback Machine
  12. ^ Mesly, Olivier (2015). Creating Models in Psychological Research. United States: Springer Psychology: 126 pages. ISBN 978-3-319-15752-8
  13. ^ Wilensky, Uri; Rand, William (2007). “Making Models Match: Replicating an Agent-Based Model”. Journal of Artificial Societies and Social Simulation10 (4): 2.
  14. ^ Wescott, Bob (2013). The Every Computer Performance Book, Chapter 7: Modeling Computer Performance. CreateSpace. ISBN 978-1482657753.
  15. ^ Baase, Sara. A Gift of Fire: Social, Legal, and Ethical Issues for Computing and the Internet. 3. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2007. Pages 363–364. ISBN 0-13-600848-8.

Further reading[edit]

Core là gì |Tất tần tật về core
  • Young, Joseph and Findley, Michael. 2014. “Computational Modeling to Study Conflicts and Terrorism.” Routledge Handbook of Research Methods in Military Studies edited by Soeters, Joseph; Shields, Patricia and Rietjens, Sebastiaan. pp. 249–260. New York: Routledge,
  • R. Frigg and S. Hartmann, Models in Science. Entry in the Stanford Encyclopedia of Philosophy.
  • E. Winsberg Simulation in Science. Entry in the Stanford Encyclopedia of Philosophy.
  • S. Hartmann, The World as a Process: Simulations in the Natural and Social Sciences, in: R. Hegselmann et al. (eds.), Modelling and Simulation in the Social Sciences from the Philosophy of Science Point of View, Theory and Decision Library. Dordrecht: Kluwer 1996, 77–100.
  • E. Winsberg, Science in the Age of Computer Simulation. Chicago: University of Chicago Press, 2010.
  • P. Humphreys, Extending Ourselves: Computational Science, Empiricism, and Scientific Method. Oxford: Oxford University Press, 2004.
  • James J. Nutaro (2011). Building Software for Simulation: Theory and Algorithms, with Applications in C++. John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-09945-2.
  • Desa, W. L. H. M., Kamaruddin, S., & Nawawi, M. K. M. (2012). Modeling of Aircraft Composite Parts Using Simulation. Advanced Material Research, 591–593, 557–560.

External links[edit]

  • Guide to the Computer Simulation Oral History Archive 2003-2018
showvteComputer simulation software
showvteEnergy modeling

Categories:

  • Computational science
  • Scientific modeling
  • Simulation software
  • Virtual reality
  • Alternatives to animal testing
  • Computational fields of study

Hidden categories:

  • Webarchive template wayback links
  • Articles with short description
  • Short description is different from Wikidata
  • Articles lacking in-text citations from May 2008
  • All articles lacking in-text citations
  • Commons category link from Wikidata
  • Articles with GND identifiers
  • Articles with BNE identifiers
  • Articles with BNF identifiers
  • Articles with LCCN identifiers
  • Articles with LNB identifiers
  • Articles with MA identifiers

Microprocessor

From Simple English Wikipedia, the free encyclopediaJump to navigation Jump to searchCore là gì |Tất tần tật về coreThe 80486 microprocessor, a kind of CPU from the 1990sCore là gì |Tất tần tật về coreThe TMS1100, by Texas instruments came out in 1974, and has been used for many applications, such as doorbells or light switches.

microprocessor is an electronic component that is used by a computer to do its work. It is a central processing unit on a single integrated circuit chip containing millions of very small components including transistors, resistors, and diodes that work together. Some microprocessors in the 20th century required several chips. Microprocessors help to do everything from controlling elevators to searching the Web. Everything a computer does is described by instructions of computer programs, and microprocessors carry out these instructions many millions of times a second. [1]

Microprocessors were invented in the 1970s for use in embedded systems. The majority are still used that way, in such things as mobile phones, cars, military weapons, and home appliances. Some microprocessors are microcontrollers, so small and inexpensive that they are used to control very simple products like flashlights and greeting cards that play music when opened. A few especially powerful microprocessors are used in personal computers.Microprocessor operation[change | change source]

Like other central processing units, microprocessors use three steps commonly called Fetch, Decode, and Execute. In the Fetch step, an instruction is copied from the computer memory into the microprocessor. In the Decode step, the microprocessor figures out what operation the instruction is meant to do. In the Execute step, this operation is performed. Different computers can have different instruction sets.Facts and figures[change | change source]

  • Transistors in a microprocessor can be less than one micrometer wide—one millionth of a meter. By comparison, a single hair can be over 100 micrometers wide.
  • The transistors are mostly MOSFETs
  • Microprocessors are made from silicon, quartz, metals, and other chemicals.
  • From start to finish, it takes about 2 months to make a microprocessor.
  • Microprocessors are classified by the size of their data bus or address bus. They are also grouped into CISC and RISC types.

Brief history[change | change source]

  • 1823 Baron Jöns Jacob Berzelius discovers silicon (Si), which today is the basic component of electronics.
  • 1903 Nikola Tesla patents electrical logic circuits called “gates” or “switches”.
  • 1947 John Bardeen, Walter Brattain, and William Shockley invent the first transistor at the Bell Laboratories on December 23, 1947.
  • 1956 John Bardeen, Walter Brattain, and William Shockley are awarded the Nobel Prize in physics for their work on the transistor.
  • 1958 The first integrated circuits are developed by Robert Noyce and Jack Kilby.
  • 1960 IBM develops the first automatic mass-production facility for transistors in New York.
  • 1971 Intel 4004, first commercially available microprocessor.
Xem thêm:  Yếu sinh lý nam là như thế nào

References[change | change source]

  1. ↑ Marshall Brain (2015). “How Microprocessors Work”. InfoSpaceLLC. Retrieved 27 May 2015.

Other page[change | change source]

  • Moore’s law

Categories:

  • Electronic components
  • Microprocessor design

Core là gì? Khái niệm Core i3, i5, i7 là gì? So sánh sự khác nhau

Khi đi mua máy tính, khi tìm hiểu về máy tính thì bạn sẽ thấy có xuất hiện thuật ngữ “core”. Vậy core là gì, core đóng chức năng gì với máy tính, khi mua máy tính nên chọn core i5 hay i7? Tìm hiểu ngay về bài viết nhé. 

Trên thị trường có rất nhiều máy tính có các dòng vi xử lý core khác nhau, khiến bạn phân vân chưa biết nên chọn loại nào. Chia sẻ sau sẽ giúp bạn hiểu core là gì, cũng như đặc điểm và sự khác biệt giữa core i5 và i7. Nhờ thế, bạn sẽ có sự lựa chọn chính xác và tiết kiệm nhất. Core là gì?

Core là một thuật ngữ dùng để chỉ thông số của CPU và được Intel sử dụng cho các dòng vi xử lý từ phân khúc trung bình đến cao cấp, áp dụng cho máy tính cá nhân, máy tính để bàn. 

Thế hệ chip đầu tiên của Intel thuộc dòng core là core Duo, core 2 Duo. Chúng khá phổ biến trên PC, Laptop vào năm 2006 – 2008. Hiện nay, các thế hệ vi xử lý core mới xuất hiện như core i3, core i5, core i7, core i9 đã thay thế cho core Duo hay core 2 Duo.

Core là gì |Tất tần tật về core

Công nghệ nổi bật của các dòng Core

  • Công nghệ Hyper- Threading  

Công nghệ Hyper – Threading được nghiên cứu và ra đời, nhằm mở rộng tốc độ xử lý đa luồng với nhiều tiến trình trên cùng một nhân vật trong cùng lúc, bằng việc phân chia tài nguyên sử dụng. 

Trong khi core i7 hỗ trợ siêu phân luồng công nghệ Hyper- Threading thì core i5 lại không có. Vì thế, nếu nhu cầu của bạn cần dòng chip 4 nhân mạnh thì bạn nên chọn core i7.

Core là gì |Tất tần tật về core
  • Công nghệ Turbo Boost 

Đây là công nghệ giúp nâng cao hiệu suất cho hệ thống hoạt động mạnh, đồng thời, kéo dài thời lượng pin. Turbo Boost là công nghệ độc quyền của Intel có khả năng cải thiện tốc độ xung nhịp của bộ vi xử lý theo yêu cầu của ứng dụng.

Cả 2 dòng core i5 và core i7 đều dùng công nghệ Turbo Boot giúp gia tăng tốc độ xung nhịp khi cần thiết. Điều này mang ý nghĩa rất tích cực. Đó là, trong môi trường làm việc bình thường dòng vi xử lý tiêu thụ điện năng ít hơn và với các ứng dụng nặng ký thì chúng sẽ tự động tăng tốc độ. Vì thế, số lượng xung nhịp được mô tả cho mỗi thế hệ dòng sản phẩm không phải là mức cố định của chip i5 và i7.

Core là gì |Tất tần tật về core
  • Kích thước bộ nhớ cache 

Ngoài công nghệ được sử dụng, sự khác biệt lớn nhất giữa Core i5 và Core i7 là kích thước của bộ nhớ đệm. Đây là bộ nhớ riêng của bộ vi xử lý, chúng hoạt động giống như RAM. Nếu thông số này nhỏ sẽ ảnh hưởng đến tốc độ của máy tính.

Do đó, kích thước bộ nhớ đệm càng lớn càng tốt. Vì bộ vi xử lý sẽ lưu trữ một tác vụ lặp đi lặp lại trong bộ nhớ đệm. Nếu bộ xử lý có khả năng lưu vào bộ nhớ đệm nhiều tác vụ, nó sẽ hoạt động tốt và nhanh chóng khi tác vụ đó được thực hiện.

Bộ nhớ đệm Core i5 dao động từ 3MB đến 6MB, trong khi dòng Core i7 từ 4MB đến 8MB.

Core là gì |Tất tần tật về core

Sự khác biệt giữa lõi i là gì?

  • Sự khác biệt lớn nhất giữa   Core i3,   Core i5  và   Core i7   là tốc độ xử lý.
  • Core i5   và   Core i7   hỗ trợ TurboBoost (Auto Boost), nhưng   Core i3   thì không !!
  • Core i5   có 2 loại là 2 nhân và 4 nhân nhưng đều có 4 luồng dữ liệu
  •  Core i7   có 4 nhân và hỗ trợ siêu phân luồng, vì vậy nó có thể xử lý tất cả 8 luồng dữ liệu cùng một lúc.

Core i7 là gì?

Nó là vi xử lý 22nm được nhà sản xuất trang bị 4 nhân và 8 luồng. Cùng với Core i9, Core i7 được xếp vào nhóm vi xử lý mạnh nhất của Intel. Core i7 sử dụng công nghệ Turbo Boot để cải thiện tốc độ xử lý. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ công nghệ Hyper Threading cho phép nó xử lý nhiều luồng dữ liệu. 

Chính vì cấu tạo và chức năng này mà Core i7 thường được dùng cho các dòng máy tính xách tay có cấu hình mạnh từ tầm trung đến cao cấp như ultrabook, notebook doanh nhân, notebook dùng để chơi game. 

Đối với máy tính xách tay kinh doanh, loại chip chữ U thường được sử dụng để kéo dài tuổi thọ. Máy tính xách tay chơi game dòng H hoặc HQ cho hiệu suất chơi game tối đa. Đối với máy tính xách tay được sử dụng cho đồ họa và hiệu ứng, Core i7H, HQ sẽ giúp giảm thời gian hiển thị và cải thiện hiệu suất. 

>>>> Kết xuất là gì? Kết xuất video là gì? Kiến thức chung về đồ họa.

Dòng Core i7

Bộ vi xử lý Core i7 có nhiều dòng. Mỗi dòng được phân biệt bằng số (chữ và số). Do đó, công thức đặt tên của họ được xác định là tên bộ xử lý + tên thương hiệu + điều chỉnh thương hiệu (nếu có) + số thế hệ chip + 3 chữ số SKU + hậu tố.

Các ký hiệu hậu tố, bao gồm tiền tố chữ và số và tiền tố sản phẩm, giúp bạn phân loại và xác định các thông số kỹ thuật của bộ xử lý. Đặc biệt, các ký tự bảng chữ cái phổ biến là:

  • E (viết tắt của Embedded Mobile Processors): Đây là bộ xử lý có lõi tiết kiệm năng lượng, thường được sử dụng cho PC để bàn.
  • M (viết tắt của bộ xử lý di động): Đây là bộ xử lý và ứng dụng hiệu suất cao dành cho máy tính xách tay hoặc thiết bị di động.
  • K (viết tắt của Unlocked): Bộ xử lý cho phép bạn ép xung bộ xử lý vượt quá mức của nó.
  • Q (viết tắt của Quad-Core): Đây là bộ vi xử lý có 4 nhân vật lý.
  • U (viết tắt của Ultra Low Power): Bộ xử lý máy tính xách tay. Chúng sử dụng ít năng lượng hơn và tốt cho pin.
  • Y (viết tắt của Low Power): Bộ xử lý này thường được sử dụng trong các máy tính xách tay cũ.
  • T (viết tắt của Power Optimized): Bộ xử lý có khả năng tối ưu hóa mức tiêu thụ điện năng của máy tính để bàn.
  • H (viết tắt của High-Performance Graphics): Đây là một chipset có chứa một trong những card đồ họa Intel tốt nhất. 
  • G (viết tắt của “Bao gồm card đồ họa rời”): Đây là CPU chuyên dụng dùng cho máy tính xách tay.
  • X (viết tắt của Extreme): Đây là bộ xử lý hiệu suất tối đa.

Ví dụ, Intel Core i7 7700HQ là chip Intel Core thế hệ thứ 7 sử dụng bộ xử lý lõi tứ (Q) và hiệu suất đồ họa cao (H).

Core là gì |Tất tần tật về core

Core i5 là gì?

Vi xử lý 32nm này gồm 2 loại: 2 nhân 4 luồng và 4 nhân 4 luồng. Con chip này cũng có công nghệ Turbo Boot giống như Core i7 để ép xung tự động. Đó là khả năng tăng tốc độ xử lý. Khi so sánh về chi phí, Core i5 có hiệu quả cao. 

Dòng chip Core i5 thường được sử dụng cho các thiết bị tầm trung, đòi hỏi nhiều sức mạnh xử lý. Core i3 là gì?

So với 2 loại trên thì đây là phân khúc thấp hơn. Core i3 là bộ vi xử lý 32nm với 2 lõi và 4 luồng xử lý. Con chip này được sử dụng trong các máy tính phổ thông và tầm trung để đáp ứng nhu cầu người dùng phổ thông như làm việc văn phòng. Sự khác biệt giữa Core i5 và Core i7 là gì?

Để giúp bạn dễ dàng lựa chọn máy tính phù hợp với nhu cầu của mình, Hosting Việt so sánh sự khác biệt giữa bộ vi xử lý Core i5 và Core i7. Đặc biệt, các đặc tính kỹ thuật của chúng khác nhau như sau:

  • Hệ số nhân, số luồng và tốc độ xung nhịp

Hệ số nhân là số lượng bộ xử lý. Máy tính càng mạnh và nhanh hơn. 

– Số luồng là số lượng đường truyền đến hoặc đi từ bộ xử lý. Con số này càng cao thì dữ liệu được truyền càng nhanh và tốc độ xử lý càng cao. 

– Xung nhịp là tốc độ xử lý của CPU. Xung nhịp càng cao, bộ vi xử lý càng mạnh và theo đó, lượng nhiệt càng lớn.

Core i5 thế hệ thứ 8 có 4 lõi và 6 luồng, trong khi Core i7 có 6 lõi và 12 luồng. Trong khi đó, dòng thế hệ cũ như Core i5-6300U ít luồng hơn, nó có 4 luồng. Do đó, khi nói về hiệu năng giữa bộ vi xử lý Core i5 và Core i7 hầu như không có sự khác biệt, chúng gần như tương đương khi so sánh trong cùng một thế hệ.

Thậm chí, vi xử lý Core i5 đôi khi còn cho xung nhịp cao hơn cả chip Core i7. Điều này có nghĩa là Core 4 sử dụng tốc độ xung nhịp cao sẽ mạnh hơn Core 6 sử dụng xung nhịp thấp khi làm việc cùng nhau trong các ứng dụng không yêu cầu nhiều lõi. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng yêu cầu số lượng lõi lớn, lõi 6 sẽ nhanh hơn và mang lại hiệu suất đa nhiệm tốt. Nếu có nhiều hơn 6 lõi kết hợp với tốc độ xung nhịp cao, chúng sẽ nhanh hơn.

Core là gì |Tất tần tật về core

Một khi bạn hiểu   kernel là   gì, mọi thứ khác tùy thuộc vào nhu cầu của bạn để chọn một máy tính có loại kernel phù hợp để tránh lãng phí. Khi chỉ được sử dụng cho mục đích sử dụng văn phòng, với việc sử dụng Microsoft Office thông thường, Core i3 hoàn toàn đáp ứng được. Đối với công việc thiết kế đồ họa, hình ảnh, video tầm trung thì core i5 rất đáng để bạn lựa chọn. Còn nếu yêu cầu sử dụng cao hơn thì chọn Core i7 4 nhân với 4 luồng xử lý là phù hợp.


Video Core là gì |Tất tần tật về core

Cảm ơn các bạn đã theo dõi bài viết Core là gì |Tất tần tật về core!. 123 DocX hi vọng đã mang đến thông tin hữu ích cho bạn. Xem thêm các bài viết cùng danh mục Hỏi đáp. Nếu thấy hay hãy chia sẻ bài viết này cho nhiều người được biết. 123 DocX chúc bạn ngày vui vẻ

Related Posts