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NVIDIA DLSS 5神經渲染效能實測：畫質有感提升但FPS效能砍半

國寶大師李文恩 — Fri, 04 Sep 2026 14:00:00 +0800

NVIDIA在DLSS 5升頻技術中導入神經渲染功能，可以透過AI圖像生成的方式強化遊戲的紋理與光影等影像細節，讓我們一起來看看它的效果並實測對效能的影響。

（本文使用之《NBA 2K27》序號由NVIDIA提供）

AI幫你開美肌

NVIDIA DLSS是款結合多樣AI與機器學習的升頻技術，能夠提供提升遊戲FPS效能以及強化畫質的效果。在最新推出DLSS 5除了延續先前既有的超解析度（Super Resolution）與畫格生成（Frame Generation）等功能之外，還加入了全新的神經渲染（Neural Rendering）功能，透過AI演算法生成畫面上指定物件或區域的材質紋理與光照效果。更詳細的解說請參考下方專題報導。

延伸閱讀：
NVIDIA DLSS 5技術解析：不再只是效能禁藥，AI美肌強化紋理與光影效果
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 NVIDIA DLSS 4.5光線重建實測，強化光線追蹤畫質效能不打折

筆者使用《NBA 2K27》進行實際測試，分析神經渲染帶來的畫質提升，以及所產生的效能衝擊。在畫質部分，透過Steam內建的擷圖功能擷取重播模式中的遊戲畫面，並開、關神經渲染功能進行對比。效能則是使用NVIDIA FrameView工具測量30秒遊戲進行中的FPS數據，測試2輪並確認沒有極端值之後，以取平均作為成績。

測試平台：
處理器：AMD Ryzen 7 9800X3D
散熱器：MSI MEG Coreliquid S360
主機板：ASRock X870E Taichi（UEFI版號：4.03.TS04 – AMD AGESA ComboAm5PI 1.2.7.1）
記憶體： G.Skill Trident Z5 Neo RGB 16GBx2（@DDR5-7200）
顯示卡：NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
儲存裝置：Samsung 9100 Pro 1TB（系統碟）、Solidigm P41 Plus 1TB（遊戲碟）
電源供應器：MSI MEG Ai1300P PCIE5
軟體環境：Windows 11專業版25H2（Build 26200.9168），GeForce Game Ready 616.64測試版

▲《NBA 2K27》是款以NBA美國職業籃球為主題的體育遊戲，提供籃球之城、MyCAREER、MyTEAM等多種遊戲模式。

▲ 測試平台使用AMD Ryzen 7 9800X3D處理器搭配NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition顯示卡。

▲ 測試過程開啟光線追蹤功能並設定為最高畫質設定。

▲ 在進階品質設定中，將所有設定選項都調整至最高。

▲ 進階品質設定之二，同樣調整至最高。

神經渲染效能實測

在測試過程中，筆者分別針對開、關超解析度（畫質設定為自動）與多重畫格生成（6X），以及是否啟用神經渲染（Neural Rendering）進行效能測試。並以圖片呈現在開啟超解析度與畫格生成的情況下，神經渲染造成的畫質差異。

值得注意的是，雖然開啟神經渲染會損失大約一半的FPS效能，但是在超解析度、畫格生成的協助下，遊戲的平均FPS仍達379.64幀，已經高於許多顯示器的規格，與其關閉神經渲染讓平均FPS衝上793.33幀，將多餘的效能轉換為肉眼可以分辨的畫質提升，也不失為改善遊戲體驗的方式。

▲ 開啟神經渲染之後，人物皮膚、頭髮、鬍鬚等紋理以及光影等細節都有明顯提升。

▲ 在關閉神經渲染的時候，人物的細膩度有明顯差異。

▲ 使用1:1方式裁切圖片，可以看到皮膚毛孔紋理的差異。

▲ 鬍鬚、嘴唇的差異也是肉眼就能分辨。

▲ 接著看另一個範例，可以將觀察重點放在整體的光影感受。

▲ 開、關神經渲染之間，可以看到AI模型修釋光影的效果。

▲ 開啟神經渲染後，額頭與嘴唇等部分的光線反射感覺更生動。

▲ 手臂部分的汗水反光感覺也比較真實。

▲ 在DLSS超解析度（自動）與多重畫格生成（6X）的加持下，關閉神經渲染的平均FPS效能可達793.33幀。雖然開啟神經渲染後效能驟降52.15%，剩下大約一半，但是仍有379.64幀，足以呈現流暢的視覺體驗。

如同筆者在技術解析專題中講到的，神經渲染不像超解與畫格生成等功能只需在遊戲引擎或開發工具中開啟、導入，就能明顯提高FPS效能。神經渲染更加依賴遊戲開發者與美術人員針對遊戲的畫面風格調整AI模型與參數，才能達到比較理想的視覺效果，不但代表著會提高開發商所投入的人力資源與成本，也可能會降低導入意願。

另一方面，目前如AMD與Intel等其他廠牌的繪圖處理器（GPU）並不支援神經渲染，日後就算加入此功能也可能與NVIDIA的技術不相容，造成遊戲導入神經渲染後，僅能在搭載GeForce RTX顯示卡的電腦上啟用該功能，而在其他顯示卡、遊戲主機上則無法使用，對續遊戲導入神經渲染的普及度也是一項挑戰。

目前神經渲染功能僅相容於GeForce RTX 50系列顯示卡，且對FPS效能的衝擊較大。NVIDIA表示DLSS 5是至今運算需求最高的模型，自2026年3月公布以來已將效能提升至原本的5 倍，後續將持序進行最佳化，預計於秋季稍晚推出針對GeForce RTX 50系列顯示卡的模型更新，隨後也會著手進行GeForce RTX 40 系列顯示卡的官方支援。

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輝達豪砸 129 億美元收購 Hugging Face！黃仁勳親發聲明：承諾維持平台開放性

janus — Fri, 04 Sep 2026 11:06:00 +0800

NVIDIA 宣佈收購 Hugging Face，這筆交易旨在強化 AI 生態系。NVIDIA 承諾維持 Hugging Face 獨立開放的精神，讓開發者能持續透過開放模型推動技術革...

傳聞已久的 NVIDIA 併購 Hugging Face 案終於正式浮上檯面。NVIDIA 官方於 2026 年 9 月 3 日正式宣佈，已同意以 129.303 億美元的價格收購全球最大的 AI 開源社群與模型平台 Hugging Face。

針對這項震撼 AI 圈的重大交易，執行長黃仁勳隨後發表了官方聲明，以下為官方發布的全文內容。

========================================

我很高興宣布，NVIDIA 已同意以 129.303 億美元收購 Hugging Face。雙方將共同擴展 Hugging Face 的平台規模、強化其基礎設施，並讓全球開發人員與機構得以更廣泛地使用人工智慧（AI）。

過去十年來，Clem、Julien、Thomas 與 Hugging Face 的團隊創造了一項非凡的成就：為開放模型開發者社群打造了一個充滿活力的家園。

目前已有超過 1,800 萬名開發人員、研究人員與創作者使用 Hugging Face，分享超過 300 萬個模型、50 萬個資料集及 100 萬個應用程式。另有超過 20 萬家企業透過該平台探索、評估、客製化與部署 AI。

Hugging Face 將持續作為整個 AI 生態系的開放平台。開發人員可以自由選擇所需的模型、框架、雲端與推論服務供應商，以及運算平台。透過 Hugging Face 建置或部署 AI，亦不限定使用 NVIDIA 的運算平台。

Hugging Face 將持續支援整個生態系中各家模型開發商所推出的開源與開放權重模型，也將繼續支援多雲與多加速器環境下的開發與部署，讓開發人員能選擇最符合自身需求的硬體與基礎設施。

最近，我與產業各界領袖共同發表了一封公開信，闡述開放權重對 AI 經濟的重要性。我們傳達的觀點很簡單：開放權重能擴大 AI 的普及範圍，並有助於確保 AI 的領導地位分布於不同企業、機構與社群之中。

開放模型讓新創公司、企業、大學與公共機構無須從零開始訓練每個模型，即可運用先進技術，並讓組織能針對不同工作選用最合適的模型。這正是 AI 得以安全發展、強化網路安全與主權、加速創新，並深入全球工廠、醫院、農場、教室及一般在地企業的方式。

當人們得以共同創造時，AI 就能發展得更快。

多年來，NVIDIA 始終致力於推動開放權重模型，透過長期投資並對 Hugging Face 等開源平台做出重大貢獻，展現這項承諾。NVIDIA 一直主張，開放的模型、資料與工具能讓更多人使用 AI，而作為這項努力的一部分，NVIDIA 已在 Hugging Face 貢獻數百個開放模型與資料集。

NVIDIA 是 Hugging Face 最大的開放模型與資料貢獻者，而我們的貢獻仍持續增加。
NVIDIA 已在 Hugging Face 發布超過 500 個模型，以及超過 250 個開放資料集。
我們以開放方式打造自有模型、函式庫與工具，讓全球各地的開發人員都能使用、修改，並在其基礎上進一步開發。

隨著開放模型的發展機會快速成長，Hugging Face 將能以前所未有的規模服務全球 AI 社群。NVIDIA 的基礎設施、工程能力與全球布局，將有助於提升平台的可靠性、安全性，以及模型評估、推論與部署能力，同時維持奠定 Hugging Face 重要地位的開放生態系。

我很榮幸 Clem 在思考 Hugging Face 下一階段發展時主動找上我，並相信 NVIDIA 能為這家公司、其社群以及開放模型的未來提供理想的發展環境。我們擁有共同的願景，而 Hugging Face 團隊今後將把他們的熱情與專業帶到更廣闊的舞台，同時延續大家熟悉且具代表性的 🤗 品牌識別。

致 Hugging Face 上數百萬的開發人員：感謝你們持續突破可能性的界線。我們迫不及待要與你們一起打造未來。讓我們攜手讓 AI 更加開放、更加強大，也讓全球更多人與機構都能享有並運用 AI。

延伸閱讀：狠砸4千億！輝達傳收購AI界GitHub　黃仁勳要靠Hugging Face築起算力防護罩
延伸閱讀：OpenAI發布Hugging Face遭入侵調查報告：證實模型「為求過關」竟學會自主作弊
延伸閱讀：從青少年聊天軟體變身成AI界的GitHub：Hugging Face驚傳估值衝破4千億台幣，科技巨頭瘋搶入主

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Intel於Hot Chips 2026解說Wildcat Lake處理器設計秘辛（下）：採用最先進製程確保效能，透過封裝技術壓低成本

國寶大師李文恩 — Thu, 03 Sep 2026 09:00:00 +0800

在前篇文章看完Wildcat Lake處理器剛剛好的效能設計之後，我們繼續來看看它剛剛好的平台功能設計理念，以及製程與封裝技術特色。

平台功能針對入門產品降規

由於Wildcat Lake的目標為入門級筆記型電腦與智慧邊緣平台，因此對於成本更加敏感，在僅犧牲最小限度效能的前提下，Wildcat Lake仍保留2組P-Core與4組LP E-Core的處理器核心組態，並將內建顯示晶片的Xe核心數量由4組下修至2組，接下來就是需要向平台功能開刀，保留「必須」的功能並精簡部分「有了更好」的功能。

延伸閱讀：
Intel 發表代號為 Wildcat Lake 的 Core 系列 3 處理器，15 W 功耗同樣搭載 Xe 3 內建顯示與 NPU 5
【COMPUTEX 2026】野貓現蹤，Intel Wildcat Lake處理器搶攻2萬元以下筆電市場，超長持久續航力可達20小時
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第一個被動刀的平台功能是Wildcat Lake移除了Panther Lake的IPU 7.5影像處理器，以及CSI攝影機實體層介面。這個變化除了能夠節省佔用的裸晶面積以降低晶片生產成本之外，也更符合廠商在入門級筆記型電腦傾向採用USB介面攝影機搭配外部影像處理方案實作Webcam功能的決策。

Wildcat Lake也為了縮減媒體引擎所佔用的處理器裸晶面積，將影片解碼的解析度縮減由8K60p至4K60p，並移除VVC（H.266）解碼硬體加速功能，也將影音輸出介面由4組支援8K60p的DisplayPort UHBR20縮減為3組僅支援4K60p的HBR3，

在I/O功能方面，Wildcat Lake將原本Panther Lake提供的4組PCIe Gen5、8組PCIe Gen4、3組Thunderbolt 4通道縮減至6組PCIe Gen4、2組Thunderbolt 4，也縮減喇叭與麥克風的通道數量，達到節省裸晶面積的效果。

▲ 整合於Panther Lake處理器的IPU 7.5影像處理器能夠同時連接3組MIPI介面攝影機或Webcam，支援AI降噪、色溫調整、單幀逐行高動態範圍（Staggered HDR）等功能，Wildcat Lake則移除此功能，改為需要外部解決方案。

▲ Wildcat Lake透過精減I/O功能的方式，達到減少15%裸晶面積的功效。

保留最強製程，以封裝省成本

Wildcat Lake的SoC（System on Chip，系統單晶片）僅由採用Intel 18A節點製程的運算與繪圖處理器模塊（Compute & GPU Tile），以及採用tsmc（台積電）N6節點製程的平台控制模塊（Platform Control Tile）構成，能夠延續先進製程帶來的效能、電力效率優勢，同時能降低研發與測試成本的攤提。

值得注意的是，本世代採用Xe3架構的內建顯示晶片在不同型號的產品採用不同製程，在4Xe核心、12 Xe核心版本的Panther Lake處理器型號中分別使用Intel 3、tsmc N3E節點製程，而Wildcat Lake因為將內建顯示晶片整合至Intel 18A節點製程的運算與繪圖處理器模塊內，所以反而成為採用最先近製程的成員。

在封裝部分，Panther Lake採用接點寬度（Bump Pitch）為36 μm的Foveros 2.5D技術，而Wildcat Lake則是採用接點寬度為100 μm的多晶片有機基板封裝（Organic，Multi Chip Package），並使用UCIe匯流排進行2組模塊的互連。如此一來能夠省去承載各種模塊的基底裸晶（Base Die），並降低封裝成本與良率折損，但設計上需要減少訊號傳輸、強化電源管理等手段來補償封裝差異帶來的劣勢。

Intel也提到雖然採用UCIe匯流排會讓各模塊互連部分的裸晶面積總合提高70%，然而更換封裝所節省的成本更多，因此仍有商業價值。

然而使用UCIe會面臨許多問題，Intel也設法解決，詳細請參考下方圖文說明。

▲ Wildcat Lake使用多晶片有機基板封裝，能夠簡化生產流程並省去基底裸晶，對成本控制有很大的幫助。

▲ Wildcat Lake具有較少的I/O功能與較小的晶片尺寸，也有助於降低筆記型電腦主機板的成本。

▲ 雖然Wildcat Lake在小晶片間互連功能使用UCIe，比Panther Lake使用Foveros會多出70%的裸晶面積，但改用多晶片有機基板封裝之下仍能降低整體成本。

▲ 使用UCIe且捨棄基底裸晶的挑戰包含接點寬度較大，會佔用較多裸晶面積，也需拉高資料傳輸的時脈速度，因此Wildcat Lake採用精簡I/O功能、資料流量等方式作為取捨。

▲ UCIe傳輸過程會因需要編碼、封裝資料而造成延遲，也可能發生開機、除錯、資安、顯示協定等問題，需求透過擴大資料驗證區域、提高可靠度來因應。

▲ 在電源管理部分，UCIe傾向永遠開啟以降低延遲，並會因顯示畫面的流量消耗大量電力（尤其在沒有自主控制更新頻率功能的面板上），解方式為導入階段式電源管理，並透過QoS排程降低閒置時的畫面流量。

▲ UCIe的高工作時脈也會造成嚴格的電壓工差與較嚴重的位元錯誤率（Bit Eerror Rate），Wildcat Lake透過提供2種不同IO電壓方案，以及將工作時脈限制在8 GTps（Giga Transfers per Second）來避免問題。

▲ Wildcat Lake一手壓低生產成本，另一手提升產品價值，透過多種方式強化產品的性價比。

筆者認為Wildcat Lake是相當出色的輕省處理器，與先前的入門等級處理器相比，能夠在相同價位下大幅提升效能、電持續航力與使用者體驗，比較可惜的是它有點生不逢時，在這個記憶體與固態硬碟價格飆漲的時期，各種3C產品的價格都必定受到影響，但與當下其他機種相比，搭載Wildcat Lake的筆記型電腦仍有一定的價格優勢。

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Intel於Hot Chips 2026解說Wildcat Lake處理器設計秘辛（上）：高效、持久、便宜我全都要

國寶大師李文恩 — Wed, 02 Sep 2026 09:00:00 +0800

Intel於Hot Chips 2026大會展示Wildcat Lake處理器，並說明其設計、製程、封裝之特色，以兼顧效能、電力效率與成本。

最新世代架構重新設計

Intel先前於Intel Tech Tour 2025活動中發表代號為Panther Lake的Core Ultra系列3處理器，隨後也發表了代號為Wildcat Lake的Core系列3處理器，後者的產品名稱少了「Ultra」字樣，顧名思義可以推測它屬於精簡版的產品定位，實際情況也確實如此。

延伸閱讀：
Intel 發表代號為 Wildcat Lake 的 Core 系列 3 處理器，15 W 功耗同樣搭載 Xe 3 內建顯示與 NPU 5
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 Intel Panther Lake處理器架構解析，3種衍生型號最多可選16核搭12組Xe 3核心

不過值得注意的是，Wildcat Lake雖然是「平價版」產品，但並非以往常見的單純「閹割版」，或是屏蔽高階處理器中部分不良核心以提高整體良率的「靈活就業版」，也並非重覆利用使用先前世代的架構設計，而是直接以這個世代最新的Panther Lake架構為基礎，從零開始進行最佳化設計。

2者使用相同的P-Core、E-Core等處理器核心，連Xe3內建顯示晶片、NPU 5神經處理器的架構也都相同，但Wildcat Lake進行許多功能與成本的取捨，以提供高效、持久、便宜的筆記型電腦使用者體驗。

▲ 代號為Wildcat Lake的Core系列3處理器在設計上追求價值最大化，透過控制運算、平台功能與部分取捨，達到更理想的性價比。

▲ Wildcat Lake的架構與最新世代的Panther Lake接近，設計上有所精簡與取捨，但仍保留許多重要的平台功能。

▲ Wildcat Lake控制成本最主要的方式為封裝方式、剛剛好的效能與平台功能，也重複使用現有設計、IP。

剛剛好的效能

Wildcat Lake的開發目標是為入門級筆記型電腦與智慧邊緣平台提供符合需求的AI運算能力，採用Intel 18A節點製程以及具成本效益的多晶片封裝設計，也是Intel首款導入UCIe互連的處理器，並以剛剛好的效能與平台功能（Right Sized Compute and Platform）為設計理念，以達到價值最大化的效益。

筆者簡單幫大家複習一下 Panther Lake處理器架構，其SoC（System on Chip，系統單晶片）由運算模塊（Compute Tile）、繪圖處理器模塊（GPU Tile）、平台控制模塊（Platform Control Tile）構成，並透過Foveros 2.5D技術搭配基底模塊（Base Tile）封裝為單一晶片。如果覺得有些抽象，可以參考利用積木解說處理器架構的專題報導。

Wildcat Lake則是將SoC的架構調整為僅有運算與繪圖處理器模塊（Compute & GPU Tile）以及平台控制模塊等2種模塊，前者與採用與Panther Lake的運算模塊一樣採用Intel 18A節點製程，後者也與Panther Lake一樣採用tsmc（台積電）N6節點製程。

Wildcat Lake的運算與繪圖處理器模塊具有2組P-Core與4組LP E-Core，搭配2組Xe核心的內建顯示晶片，並透過晶片篩選（Sorting）的方式揀選出1組P-Core或Xe核心以及NPU不良的裸晶，再依晶片的體質設定最高運作時脈，以作為不同型號之產品，能夠在不影響各型號運作前提之下提升整體良率，以達到降低成本的效益。

另一方面，Wildcat Lake的神經處理器（NPU）由3組引擎縮減至1組，僅具有17 TOPS之AI運算效能，雖不滿足Microsoft對Copilot+ PC的規格要求，但是Wildcat Lake同時也為邊緣運算、物聯網、工業控制等情境設計，因此相對貧弱但是省電、便宜的解決方案在這些情境仍有發揮空間。

在記憶體子系統部分，Wildcat Lake僅支援容量為64 GB的單通道（32 bit）組態，低於Panther Lake的96 GB與雙通道（64 bit）組態，同時記憶體側快取（Memory Side Cache）容量也由8 MB縮減至4 MB，透過減化電路板佈線、可由8層板改為使用6層Type3印刷電路板，以及節省處理器裸晶面積等方式控制成本。

▲ 滿血版Wildcat Lake具有2組P-Core、4組LP E-Core、2組Xe核心、1組NPU引擎。可透過屏蔽P-Core、Xe核心、NPU引擎等方式達成不同組態的型號，並透過提高整體良率的方式降低成本。

▲ 回顧滿血版Panther Lake具有4組P-Core、8組E-Core、4組LP E-Core，此外還有最多12組Xe核心與3組NPU引擎。

▲ 與Panther Lake（左）相比，Wildcat Lake縮減許多運算單元、記憶體子系統、影音功能，換取減少38%裸晶面積的成效。

▲ Wildcat Lake僅支援單通道記憶體，但可換取節省主機板電路板層數的優勢，並提供整合PowerDelivery充電、Wi-Fi 7無線網路功能，協助降低筆記型電腦成本。

筆者會在下篇專題文章中繼續說明Wildcat剛剛好的平台功能設計概念，以及它採用的製程與封裝技術特色，請讀者參考下方連結回到全文目錄。

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NVIDIA DLSS 5技術解析：不再只是效能禁藥，AI美肌強化紋理與光影效果

國寶大師李文恩 — Tue, 01 Sep 2026 21:00:00 +0800

繼日前NVIDIA推出DLSS 4.5升頻技術後，這次則是進一步推出包含神經渲染功能的DLSS 5，並宣佈功能將於2026年9月3日正式推出。

以圖生圖方式進行AI推論渲染

回顧過去第1至4代DLSS技術主要功能為超解析度（Super Resolution）與畫格生成（Frame Generation），前者為降低遊戲實際繪製的解析度，並透過AI演算法將解析度提高，舉例來說以1920 x 1080解析度繪製遊戲畫面，並以DLSS技術提升至3840 x 2160後再輸至螢幕，而後者則是參考1幀實際繪製的畫格，並透過AI演算法產生最多5幀生成畫格，舉例來說能讓原本FPS為20幀的畫面提升至120幀，這2項功能都能大幅改善遊戲的FPS效能與視覺流暢度。更多DLSS的技術說明請參考下列文章。

延伸閱讀：
玩遊戲不再有鬼影！NVIDIA 推出 DLSS 4.5 光線重建功能全系列 RTX 顯卡都能戰
 【CES 2026】NVIDIA發表DLSS 4.5效能禁藥，第2代超解析度Transformer模型、6X多重動態畫格生成，強化遊戲畫質與效能
 【CES 2025】 - NVIDIA編輯日（下）：RTX 50系列顯示卡獨有DLSS 4多重畫格生成超級效能禁藥與Reflex低延遲技術

DLSS 5除了延續先前既有功能之外，還加入了全新的神經渲染（Neural Rendering）功能，透過AI演算法生成畫面上指定物件或區域的材質紋理與光照效果。它的概念比較類似使用AI圖像生成的「圖生圖」（Image to Image）功能，能夠先讓遊戲引擎繪製紋理與光影較為粗糙的「3D草稿」，然後再讓AI模型參考草稿搭配遊戲引擎提供表面反射率（Surface Albedo）、光照資訊、表面法線、動態向量等資訊，生成具有更細緻肌膚紋理、布料材質、光影反射等要素的圖像，在透過「美肌修圖」方式強化逼真度與視覺效果的同時，平衡繪圖運算資源的消耗與效能衝擊。

值得注意的是，當遊戲影引擎能夠提供更多畫面資訊，神經渲染就能生成更理的圖像品質，因此適度提高遊戲畫質並開啟光線追蹤，有助於能帶來最佳畫面品質。

與超解析度不同的是，超解析度的核心概念是降低繪製的解析度以降低運算量，達到提升FPS的效過，本身並不需要介入遊戲開發過程，就能取得理想的效能增益效果。

而神經渲染則更依賴遊戲的美術設計人員在開發過程中調整神經渲染應用的區域與強度，在不同的物件上微調設定參數以取得較理想的視覺體驗，而不是只單純在遊戲開發環境中「啟用 RTX On」。整體而言，神經渲染能在兼顧效能的前提下強化遊戲畫質體驗，但可能會佔用更多人力與成本進行美術設計與調整。

▲ 傳統3D繪圖使用光柵化搭配光線追蹤等技術繪製遊戲畫面，AI圖像生成則透以大量資料訓練模型，並使用模型進行推論運算得到圖像。

▲ 然而AI圖像生成存在一定隨機性，如果單純使用「文生圖」（Text to Image）的方式容易造成生成的角色、物件、背景前後不一致。

▲ DLSS 5神經渲染採用類似「圖生圖」的概念，使用遊戲引擎繪製的圖像為基礎，再讓AI模行進行「美肌修圖」。

▲ 除此之外，神經渲染的AI模型還會參考遊戲引擎提供的多種資料強化圖像生成的效果。此範例為表面反射率。

▲ 遊戲引擎也會將場景中的光照資訊提供給AI模型參考，以強化光影效果。

▲ 場景的表面法線有助於讓AI模型判斷物件表面型狀，以判斷光線反射的方向。

▲ 動態向量則記錄物件的移動行為，可以改善生成畫面的動態穩定性。

▲ DLSS 5神經渲染會使用上述多種資訊引導AI模型進行圖像生成，以確保生成圖像的一致性與品質。

▲ 不使用DLSS 5技術的基本參考畫面。

▲ 開啟DLSS 5之後，畫面的紋理與光照細節都有所改善。

▲ 開啟DLSS 5之後，花瓣間的複雜光影表現更加真實，右下角花盆的石材紋理也更細膩。

▲ DLSS 5也改善了樹葉的葉脈紋理與光線反射的質感。

▲ 值得注意的是，如果遊戲影引擎能夠提供更多畫面資訊，仍然能提升神經渲染的效果與品質。圖片左側為關閉光線追蹤的畫面，右側開啟光線追蹤後，具有更多光影細節。

▲ 2者開啟神經渲染後，開啟光線追蹤的情況能帶來最佳畫面品質。

開發工具賦予高度控制權

NVIDIA在Gamescom 2026的展示中說明許多神經渲染對於遊戲開發者的設定細節，它提供AI模型、結構強度、色調強度、遮罩等豐富的設定功能，讓開發者能夠在導入神經渲染的同時，將遊戲畫面控制在自己設定的範圍之內，而不會因為讓AI模型把「美肌功能」開過頭，而造成畫風崩壞。

詳細的設定功能與效果比較，請參考下方圖文說明。比較可惜的是，NVIDIA並沒有提供開、關DLSS 5的效能對照數據，僅提供開啟的效能表現做為參考，但是可以放心的是，即便是GeForce RTX 5060也能提供理想且流暢的遊戲體驗。

1 ▲ 神經渲染提供詳細的設定功能，可以調整AI模型、結構強度、色調強度、遮罩等等，給與遊戲開發者相當大的自由度調整出理想的畫面效果。

▲ NVIDIA透過調整開發工具中的設定參數，展示神經渲染的效果。

▲ 首先開發者可以設定多組遮罩，方便進行圖層式的強度設定。

▲ 遮罩的層數並不會以影響神經渲染的效能表現，開發者可以對不同物件進行精細微調。

▲ 舉例來說，套用不同的AI模型會得到不同的圖像，開發者可以選擇適合的AI模型。

▲ 確定AI模型後，還可以調整強度，達到適中的畫面強化效果，而不至於影響畫面風格。

▲ 最後我們看到DLSS 5在實際遊戲NBA 2K27的效果，圖為關閉DLSS 5的情況。

▲ 開啟DLSS 5之後，人物的肌膚更細膩，手臂上汗水的反光效果也更加逼真。

▲ 仔細查看細節，可以看到DLSS 5的神經渲染功能可以明顯改善眼珠、毛孔、鬍鬚等部位的視覺效果。

▲ 籃球表面的顆粒感也獲得明顯提升。

▲ GeForce RTX 5090 / 5080能在4K解析度並開啟最高畫質、光線追蹤、DLSS 5的情況下，讓NBA 2K27的平均FPS達到370幀、232幀。

▲ 多張顯示卡在2K解析度並開啟最高畫質、光線追蹤、DLSS 5，也都能提供流暢的遊戲體驗。

▲ 在1080p解析度將畫質調至「高」，同樣開啟光線追蹤、DLSS 5，GeForce RTX 5060仍能提供258幀的平均FPS。

GeForce RTX 50系列顯示卡使用者可以透過更新驅動程式的方式取得DLSS 5功能，而開發者則可以透過Streamline SDK或Unreal Engine 5的外掛程式將DLSS 5整合至遊戲中。

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AI 效能狂噴 3.3 倍！AMD ROCm 10 正式登場，全面導入 AI 代理工具讓開發更神速

janus — Tue, 01 Sep 2026 10:30:00 +0800

AMD ROCm 10正式發布，並全面上線ROCm.AI開發平台。本次AMD ROCm 10透過核心最佳化大幅提升效能，結合ROCm.AI的代理式工作流程，協助開發者在AMD平台上實現...

AMD正式發布AMD ROCm 10，標誌著AMD軟體堆疊邁入10週年的重要里程碑，並同步宣布ROCm.AI正式全面上線（GA）。ROCm.AI於Advancing AI 2026年度大會中首次亮相，為一套AI原生軟體體驗，旨在提升AMD硬體上的開發效率與效能最佳化能力。

ROCm.AI匯聚三大核心開發體驗：AMD Skills、ROCm CLI以及AMD Hyperloom，將AMD專業技術與代理式工作流程整合於開發人員現有工具中，讓創新得以隨著AI演進的速度持續推進。

透過對核心（Kernels）、記憶體管理與排程進行AI驅動的最佳化，在相同硬體上，配置ROCm.AI的系統相較於ROCm 7，推論效能平均提升3.3倍，訓練效能平均提升2.4倍註1、2。

ROCm.AI涵蓋AI開發流程的三大環節，為開發人員提供支援：最佳化推論效能、運用AMD專業技術進行開發，以及執行AI工作負載。

透過AMD ROCm Hyperloom實現端對端推論最佳化

作為ROCm.AI的核心元件，ROCm Hyperloom是一套自主代理式系統，能夠對主機端程式碼（Host code）與GPU核心（Kernels）的端對端推論工作負載進行最佳化。

Hyperloom能對工作負載進行分析、識別瓶頸、探索最佳化方案、進行針對性的調整、執行效能基準測試，並驗證效能與正確性。

隨著ROCm 10的推出，Hyperloom擴大對AMD Instinct™ GPU的支援，並整合對vLLM與SGLang的支援。開發人員可對HIP、Triton及FlyDSL進行最佳化，系統將提供報告，詳細說明建議的程式碼變更方案，以及實測或預期的效能提升。

Hyperloom可透過獨立工作流程或AMD Skills兩種使用方式，為開發人員提供多元管道，將代理式最佳化能力整合於其開發流程中。

運用AMD專業技術進行開發

AMD Skills將經過整理的AMD專業知識與經過驗證的工作流程，整合至Claude Code、Cursor與Codex等受支援的AI程式編寫代理中，讓開發人員能在現有的工具中取得AMD專屬指引。隨著ROCm 10的推出，AMD Skills目錄進一步擴展至三大領域：

客戶端原生工作流程：適用於本地AI與應用程式整合。
跨堆疊工作流程：適用於診斷、路由、回放分析與最佳化。
伺服器原生工作流程：專為AMD Instinct GPU與AMD EPYC™處理器設計，涵蓋服務部署、效能分析與效能評估等。

在Advancing AI年度大會中預覽的AMD Skills，現已透過Claude Code、Codex與Cursor市集正式上線，亦可透過GitHub開放目錄取得。每項正式發布的AMD Skills在上線前都會通過結構與行為測試，以確保提供一致且可靠的工作流程。

以更簡化的工作流程執行

ROCm CLI為ROCm.AI的技術預覽（Technology Preview）元件，提供穩定且統一的命令列介面，用於在AMD硬體上設定、管理與執行AI工作負載。

開發人員可透過手動操作、AI程式編寫代理，或是持續整合（CI）環境中，使用相同的工作流程。透過單一介面，即可檢視系統、安裝與管理ROCm環境、部署模型服務、執行診斷、更新元件以及控制執行階段（runtime）。

ROCm CLI提供適用於Windows與Linux的預先編譯二進位檔（Prebuilt binary），無需預先安裝ROCm即可使用。它能提供託管式ROCm環境，可同時管理多個並存的Runtime，並支援Runtime的啟用與回復（rollback），同時整合模型服務與引擎管理功能。目前的轉接器已支援在部分AMD客戶端系統上使用Lemonade，以及透過vLLM在AMD Instinct GPU上進行部署。

CLI內建ROCm Console（原名為“dash”）可即時呈現系統狀態與工作負載活動。開發人員能監控ROCm執行階段的健康狀況、模型服務狀態、GPU使用率以及基準測試遙測數據。在支援的AMD Instinct系統上，更可查看高頻寬記憶體使用量、功耗以及每瓦每秒Token數等指標。

作為技術預覽版，ROCm CLI提供橫跨不同ROCm版本的無縫使用體驗，從ROCm 7.13軟體版本開始提供支援，並即將在ROCm 10中提供正式支援。

基於ROCm 10軟體堆疊進行建構

以上開發體驗建立於更廣泛的ROCm 10軟體堆疊之上，其中包含ROCm Core SDK，為在AMD平台建構與執行AI工作負載提供更具模組化的基礎。

ROCm 10同時帶來函式庫、編譯器、框架、工具、模型支援、效能及硬體平台等方面的更新。

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NVIDIA DLSS 4.5光線重建實測，強化光線追蹤畫質效能不打折

國寶大師李文恩 — Tue, 01 Sep 2026 09:00:00 +0800

NVIDIA先前於Computex台北國際電腦展2026發表DLSS 4.5光線重建功能，並在Gamescom 2026大會正式推出，我們一起來看看它的效果如何。

升級模型強化光線重建效果

NVIDIA DLSS 4.5升頻技術整合第2代Transformer模型、6X多重畫格生成、動態畫格生成、強化畫格生成模型等等。這次推出的新功能為在上述基礎將光線重建功能所使用的模型也升級至第2代Transformer模型，強化光線追蹤與路徑追蹤遊戲的畫質表現。

延伸閱讀：
《電馭叛客2077：自由幻局》資料片加入全新任務與地區，NVDIA DLSS 3.5光線重建技術強化畫質且效能更好
 【CES 2026】NVIDIA發表DLSS 4.5效能禁藥，第2代超解析度Transformer模型、6X多重動態畫格生成，強化遊戲畫質與效能
 NVIDIA DLSS 4.5效能禁藥實測，6X多重畫格生成效能突破天際

光線重建功能首次由DLSS 3.5開始提供，DLSS 4.5光線重建功能使用的模型整合降噪與超解析度等技術，透過AI推論的方式取代傳統降噪器，以改善畫面中未被光線取樣的雜訊問題，以提升畫質並降低鬼影等瑕疵，重大改進項目如下：

高效降噪器：新模型的參數量增加20%，運算能力提升35%，能夠維持與前代接近的效能

強化超解析度：具有更深入的空間感知能力，並能更聰明運用遊戲引擎提供的像素取樣與動態向量等資料，有助於提升光線追蹤精確度，帶來更穩定、清晰的畫面

擴展訓練資料集：新模型使用更大型的資料集進行AI模型訓練，具備更強的感知能力，能夠挑選最精確的引擎資料，以重建更接近實際情況的場景

更精細的開發者控制機制：提供更詳細的選項讓開發者精準調校模型的回應行為，進一步提升影像畫質

DLSS 4.5光線重建功能可在RTX 20世代之後的所有GeForce RTX顯示卡上執行，玩家只需更新驅動程式即可使用此項新功能。

▲ DLSS 4.5光線重建功能將降噪與超解析度技術整合為單一模型，能夠分析遊戲引擎的時域（Temporal）與空間（Spatial）資料，重建出更銳利、更穩定且準確度更高的高解析度遊戲畫面。

▲ RTX功能與歷代顯示卡的相容性對照表，DLSS 4.5光線重建可在所有GeForce RTX顯示卡上執行。

▲ 更新NVIDIA顯示卡驅動程式後，玩家從NVIDIA App內的DLSS模型覆寫選擇Preset F模型即可啟用DLSS 4.5光線重建。

DLSS 4.5光線重建效果實測

筆者使用《PRAGMATA》與《惡靈古堡安魂曲》等遊戲，並參考NVIDIA提供的測試指南，針對DLSS 4.5光線重建與舊版模型差異較為明顯的場景進行測試，遊戲的畫質設定皆為開啟路徑追蹤與光線重建，並於NVIDIA App內的DLSS模型覆寫選擇Preset F模型。

筆者以4K解析度進行測試，所有畫質相關選項皆調至最高（部份設定值與測試指南建議不同），並開啟4X多重畫格生成。請點擊連結查看《PRAGMATA》與《惡靈古堡安魂曲》的詳細設定。

2款遊戲的測試方式為參考下列展示影片的流程手動操作2輪並使用NVIDIA FrameView工具測量FPS數據並取平均。

測試平台：
處理器：AMD Ryzen 7 9800X3D
散熱器：MSI MEG Coreliquid S360
主機板：ASRock X870E Taichi（UEFI版號：4.03.TS04 – AMD AGESA ComboAm5PI 1.2.7.1）
記憶體： G.Skill Trident Z5 Neo RGB 16GBx2（@DDR5-7200）
顯示卡：NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
儲存裝置：Samsung 9100 Pro 1TB（系統碟）、Solidigm P41 Plus 1TB（遊戲碟）
電源供應器：MSI MEG Ai1300P PCIE5
軟體環境：Windows 11專業版25H2（Build 26200.9168），GeForce Game Ready 610.88測試版

▲在《PRAGMATA》中使用舊版光線重建模型的話，可以看到畫面中本應消失的雷射光產生鬼影。

▲透過NVIDIA App選擇代表DLSS 4.5光線重建功能的Preset F模型後，雷射光就不再有鬼影問題。

▲ 看到《惡靈古堡安魂曲》的部分，舊版光線重建模型處理玻璃上倒影的效果比較差。

▲ DLSS 4.5光線重建則能帶來較為清晰的倒影。

▲ 觀察玻璃上的紅色霓虹燈倒影，可以看到DLSS 4.5光線重建保留較多細節。（圖為1:1裁切4K解析度之遊戲擷圖，下同）

▲ 接下來在另一個場景中看到雨中的電話亭的倒影，DLSS需要同時處理雨滴與霓虹燈倒影等圖像變因。

▲ 啟用DLSS 4.5光線重建後可以看到較為清晰的雨滴效果。

▲ 新舊模型的1:1裁切對照圖。

▲《惡靈古堡安魂曲》使用舊版光線重建模型的動態效果展示。

▲《惡靈古堡安魂曲》啟用DLSS 4.5光線重建後能夠改善升頻後光線追蹤的準確度。

▲ 新舊模型的效能對照，DLSS 4.5光線重建的FPS效能表現幾乎與舊版模型相同。

由於DLSS 4.5光線重建功能是依附於DLSS超解析度之下的功能，所以無論是RTX 20、RTX 30、RTX 40、RTX 50世代的GeForce RTX系列顯示卡都能在更新驅動程式之後使用此功能，且根據測試結論可以看到對效能的影響微乎其微，因此相當推薦玩家升級以取得此功能。

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31年之後，聯電傳奇主機 Super A'Can 模擬器終於完美達成，重溫 1995 年國產 16 位元巔峰榮光

國寶大師李文恩 — Mon, 31 Aug 2026 15:30:00 +0800

1995年上市的遊戲主機Super A'Can在經歷31年的時光後，終於具備高完成度的模擬器，讓這款主機的數位內容能以不同方式保存、執行。

台灣之光遊戲主機

UMC（聯華電子）的子公司敦煌科技於1995年推出代號為F-16的Super A'can遊戲主機，其發售時間晚於1989年上市的Sega Mega Drive以及1990年上市的Nintendo Super Famicom，可歸類於第4世代的16 Bit遊戲主機，並以台灣研發的中文遊戲軟體為主要賣點，打破當年中文電視遊樂器遊戲相當希少的窘境。

延伸閱讀：
【模擬器改造】Mega Drive ( MD)篇：日式精神，美式風格
 【模擬器改造】SUPER Famicom 超任：2D主機最後一道夕陽餘暉
 儲存介面如何影響遊戲聲光效果？從卡匣、磁片到現代媒介的遊戲演化

Super A'can搭載時脈為10.6 MHz的Motorola 68000與3.58 MHz的MOS 6502雙處理器，搭配容量為64 KB的工作記憶體、32 KB次要記憶體、128 KB顯示記憶體。

圖像處理器採用UMC UM6618顯示能力為640 x 480解析度、能夠同時顯示32768色中的256色，支援4層背景，可動角色圖層（Sprite）解析度可達256 x 256，並支援透明、旋轉、放縮、馬賽克等特效。音效處理器採用UMC UM6619，支援16組PCM音源。

然而Super A'can並沒有取得商業上的成功，生命週期中僅推出12款遊戲，加上11款開發中、未上市的遊戲，就黯然退出遊戲主機爭霸戰的舞台。

▲ Super A'can的主機硬體與遊戲軟體都是由台灣研發、製作，在遊戲發展史算是比較特別的存在。

▲ Super A'can採用許多UMC生產的機晶片，包含UM6618圖像處理器與UM6619音效處理器。值得注意的是主機板右側的金手指功能為連接周邊擴充裝置之用，但是Super A'can並沒有撐到擴充裝置上市就結束生命。

▲ Super A'can的遊戲皆為鉅崴科技、熊貓軟體、敦煌科技在內的台灣廠商研發，故皆為中文遊戲。

模擬器動手玩

模擬器界的台灣傳奇人物Billy Jr先前就曾著手開發Super A'Can模擬器，並在2004年推出第一版模擬器，並在2010年正式納入MESS（Multi Emulator Super System）多系統模擬器，但是一直到2026年8月30日才由Billy Jr釋出高度完成的Super A'Can模擬器「Bcan」。

Super A'Can模擬器開發過程相關的故事，可以參考Billy Jr於Facebook粉絲團的貼文，文章的回覆也提供Bcan模擬器0.08b版的下載連結（Mega空間載點）。

Bcan模擬器0.0.8b版的功能相當完整，提供多種螢幕縮放、濾鏡效果以及即時存檔等功能，並支援手把操作。筆者隨意測試幾款遊戲，執行狀況皆相當理想，畫面與音效準確度也相當高，果然高手出手就是不一樣。

▲ Bcan模擬器採用僅支援Super A'Can系統的獨立式設計，操作上相對比較簡單。

▲ Bcan模擬器0.0.8b版提供多種濾鏡效果，可以模擬映像管電視的效果。

▲ 玩家可以設定使用鍵盤或是手把進行操作。

▲ 模擬器的多種功能也能自行設定熱鍵。

▲ 首先看到《爆爆動物園》遊戲的執行狀況。

▲ 它是款仿製《轟炸超人》（Bomberman）的遊戲。

▲《爆爆動物園》的畫面與音效一切正常。

▲ 接下來看到《福爾摩沙大對決》。

▲ 它是款與《對戰方塊》（Battle Puzzle Dama）類似的落下型方塊遊戲。

▲《福爾摩沙大對決》的特色是具有語音演出，甚至能夠聽到親切的台語配音。

從Bcan模擬器終於問世，可以從中看到模擬器開發工作並不簡單，尤其是Super A'Can中使用多款UMC客製化的晶片並沒有可以參考的規格與資料，有興趣瞭解更多開發秘辛可以參考參與Bcan模擬器測試工作的低分少年所製作的《台灣國產遊戲機 A'Can 模擬器正式完成！》影片。

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B850 AORUS ELITE-P ICE 評測：動漫美學兼具硬體效能

3CFALOME — Mon, 31 Aug 2026 09:30:00 +0800

B850 AORUS ELITE-P ICE 支援 PCIe 5.0 與 Wi-Fi 7，延續銀白配色並聯名 ARI 雕妹，讓玩家在 ARI 雕妹的陪伴下，打造兼具效能與二次元風格的夢幻白色電競主機。

AORUS ICE 系列一直是白色主機玩家的熱門選擇。這次推出的 B850 AORUS ELITE-P ICE 延續銀白配色，再加入 ARI 雕妹主題，從主機板、配件到開機畫面都有完整設計，也替沉寂已久的主機板市場增添新鮮感。

實用性很高的 B850 晶片組，比預期更耐操

X870E 長期占據高階晶片組市場，只要是以極致效能為主的評測，幾乎都看得到它的身影。不過，若不追求大量高速 I/O 與更多通道，B850 對一般玩家其實已經很夠用。PCIe 5.0 顯示卡插槽、Gen5 M.2、USB4 與高速 Type-C 介面一應俱全，不論用於電競、設計或地端 AI，基本條件都不差。

B850 的定位很明確，就是把 PCIe 5.0 顯示卡插槽與 Gen5 M.2 帶到中階價位。它與 X870 的主要差異在 USB4 配置與通道數量。對單顯示卡加單系統碟的玩家來說，精簡的項目往往用不到。B850 AORUS ELITE-P ICE 再加入 5GbE 網路、四組 M.2 與二次元塗裝，一次滿足遊戲、創作與高速儲存需求。

ARI 雕妹配 16+2+2 相供電，顏值與底子都顧到

ARI 在這張板子上不是只出現一次的聯名圖。角色採明快的二次元少女風格，淺色髮絲搭配少量橘色挑染，黑白線稿落在銀白裝甲上，沒有搶走 ICE 系列原有的乾淨感。板身最大的 ARI 肖像位於後方 I/O 與 VRM 裝甲，橫向構圖貼著主機板上緣。主機板直立安裝後，正好朝向側透玻璃。

從 PCB 到散熱裝甲都採白銀色系，VRM 散熱片印上 ARI，盒內另附限定公仔盲盒。開機時，VRM 上方的散熱片會顯示 ARI 動畫，BIOS 與進入作業系統前的載入畫面也都有對應主題。

連 AM5 腳座的出廠保護蓋都有 ARI 半身線稿，這塊保護蓋會在安裝處理器時取下，仍讓開箱第一眼維持一致的視覺主題。

M.2 散熱裝甲則換成表情更活潑的 Q 版 ARI。大幅肖像與小比例角色分開使用，讓整張板子更有層次，也避免同一張圖反覆出現。角色主題一路延伸到開機與 BIOS 階段，從按下電源到進入系統都沒有中斷。

盒內的限定 ARI 公仔也不是隨手附贈的小物，它把平面的板身角色帶到桌面上，讓拆封成為整套主題的第一幕。玩家從拆箱、安裝、開機到日常使用，都會遇到不同形式的 ARI。

更重要的是，角色設計沒有擠掉 16+2+2 相供電、四組 M.2 與 5GbE 等實用規格。官方所說的「動漫美學，硬核效能」，在這裡確實不只是一句宣傳。ARI 已經成為整張板子的視覺識別，喜歡雕妹的玩家一眼就能認出來。

動漫外觀之下，硬體規格同樣扎實

供電採數位並聯式 16+2+2 相設計，處理器電源接頭給到雙 8-pin。這套規格放在 B850 等級十分充裕，即使搭配 Ryzen 9 9950X 這類 16 核心處理器，供電餘裕也不成問題。並聯式設計以更多相數分攤電流，降低每一相的負擔與溫度。這種做法在中階主機板並不少見，關鍵在於散熱片是否同步加強。

B850 AORUS ELITE-P ICE 採用 VRM Thermal Armor Advanced 散熱配置，供電區覆蓋整片銀白色鋁擠散熱片，接觸面積與厚度都比入門主機板更充足。

顯示卡插槽採用 UD Slot，外圈包覆金屬裝甲，即使安裝三風扇厚卡，也能減少插槽承受的彎曲壓力，卡扣周圍的結構也有明顯加強。

燈效接頭提供一組 RGB 與三組 ARGB Gen2，可透過 GCC 內的 RGB Fusion 同步整機燈效。白色板身搭配淡色燈光，視覺一致性很高，也是同價位黑色主機板難以取代的優勢。

四組 M.2 配全套快拆，擴充性在同級中少見

X870E 的優勢是 I/O 配置豐富，但這張 B850 的儲存擴充也不遜色，四組 M.2 插槽在同價位並不常見。第一組採處理器通道，支援 PCIe 5.0 x4 全速介面，上方覆蓋加厚的 M.2 Thermal Guard Ext 散熱片。拆裝採免螺絲的 EZ-Latch Click 2 設計，按一下即可完成固定。

第二組 M.2 同樣採處理器通道，規格為 PCIe 4.0 x4，並支援 22110 長尺寸 SSD。其餘兩組採晶片組通道，需要注意的是，第四組 M.2 與主機板下方的 PCIe x4 插槽共享頻寬，兩者只能擇一使用。

顯示卡與 M.2 都有 EZ-Latch Plus 快拆。按壓卡榫即可取出零組件，不必再把手伸進顯示卡與散熱器之間的狹小縫隙，裝機體驗輕鬆許多。

主機板提供兩個 SATA 連接埠，以目前主流配置來說已足夠。後方 I/O 一口氣配置 12 個 USB 連接埠，包括兩個 USB 3.2 Gen 2 Type-C 與兩個紅色 Type-A，隨身碟與外接盒都能使用 10Gbps 頻寬。前置另有一組 20Gbps Type-C 接頭，只要機殼線材支援，就能直接發揮完整速度。實測以外接硬碟盒傳輸大型檔案，速度可穩定超過 1,700MB/s。

身為中高階主機板，除錯燈自然沒有缺席，全板共有六組風扇接頭，其中兩組支援水冷泵。一體式水冷搭配機殼風扇時，不加分接線也足以使用。

若尚未購入獨立顯示卡，背板設有 HDMI 輸出，AMD Ryzen 9000 系列處理器具備內顯，可直接輸出畫面。Power 鍵與 Reset 鈕也能從背板直接操作，對裸機測試很方便。

網路規格採 Realtek 5GbE 有線網路與 RTL8922AE Wi-Fi 7 無線網路，天線使用指向型高增益設計。接頭改用 WIFI EZ-Plug，對準後插入即可，不必再慢慢旋緊兩個小型接頭。實測由 NAS 以 5GbE 傳輸大型檔案，速度穩定維持在 460MB/s 左右，直接從 NAS 載入 4K 剪輯素材也很充裕。

Wi-Fi 7 在 6GHz 頻段近距離測試時，區域網路傳輸可突破 2Gbps，對租屋處不方便拉網路線的玩家來說，無線遊戲的延遲表現也足夠穩定。

測試硬體

處理器：AMD Ryzen 9 9950X
散熱器：AORUS WATERFORCE X II 360
記憶體：DDR5-5200 16GB × 2
顯示卡：AORUS GeForce RTX 5080 MASTER 16G
固態硬碟：AORUS Gen5 10000 SSD，PCIe 5.0 x4
電源供應器：GP-UD1000GM PG5 1000W

供電溫度控制出色，Gen5 SSD 全程不降速

測試在室溫 26°C 的開放平台進行。Cinebench 2024 連續燒機 30 分鐘後，Ryzen 9 9950X 全核心穩定維持在 5.0GHz 左右，封裝功率約 200W。供電模組散熱片的最高溫度為 63°C，以這個價位的主機板來說表現很理想。裝進封閉機殼後，溫度預估增加約 5°C 至 8°C，依然離降壓保護門檻很遠。開啟 PBO 再測一次，功耗提高到 230W，供電溫度也只升至 68°C，曲線維持線性，沒有觸發保護機制。

PCIe 5.0 固態硬碟的表現同樣穩定。在散熱片覆蓋下，循序讀取與寫入分別達到 9,850MB/s 與 9,280MB/s。連續讀寫 10 分鐘後，最高溫度停在 51°C，全程沒有觸發降速，證明加厚的 M.2 散熱片確實能發揮作用。

從測試結果來看，這張主機板的供電與散熱餘裕已超過 B850 晶片組的基本需求，日後升級 16 核心處理器與 Gen5 SSD，仍有充足的擴充空間。

效能實測：不拖後腿，就是主機板最大的本分

主機板對遊戲效能的影響通常不會非常明顯，真正的考驗是能否讓處理器與顯示卡完整發揮，不成為高效能零組件的瓶頸。本次以 X870E 高階主機板作為對照組，兩套平台都使用 Ryzen 9 9950X、RTX 5080 與 DDR5-5200 記憶體。

Cinebench 2024 多核心成績為 2,347 分，X870E 對照平台為 2,361 分，單核心成績分別為 137 分與 138 分，處理器項目的差距不到 1%。

六個測試項目的差距全部落在 1% 以內，屬於測試誤差範圍。B850 晶片組精簡的通道數量，對單顯示卡加單系統碟的遊戲主機幾乎沒有影響。把省下的預算用於升級顯示卡或 SSD，反而更能直接提升使用體驗。

新版 BIOS 介面支援主題切換，開機後即可監看 CPU、系統與 VRM 溫度，也能在進入作業系統前調整一體式水冷的風扇轉速，對裸機測試玩家很友善。DriverBIOS 會把 Wi-Fi 驅動預載在主機板上，完成系統安裝後即可連線上網。

年底 LAN Party 帶這張出場，效能與外觀都不吃虧

B850 AORUS ELITE-P ICE 的完成度比預期更高，供電、散熱、擴充與網路四個面向都沒有明顯短板。白色塗裝與 ARI 主題更是同級少見的組合。對想組全白主機的玩家來說，能同時兼顧外觀與規格的選擇並不多。與同價位產品相比，這張主機板還有 5GbE 與四組 M.2 的優勢，用料與規格都很有誠意。

簡單來說，X870E 可以提供的處理器與顯示卡效能，在這張 B850 上沒有明顯折損。它能搭配 RTX 5090 與 Ryzen 9 9950X3D，充分發揮兩者的效能。雖然 I/O 數量與總頻寬不如 X870E，但一般玩家很少同時用滿所有高速通道，B850 的配置已足以應付多數需求。

再加上對新手友善的快拆設計與鮮明外觀，帶到電競活動現場時，確實很容易成為眾人目光的焦點。

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終身免費保固的記憶體故障，維修運費竟比買新品貴2倍？國外網友怒批：不如直接買新的

NetEase — Sun, 30 Aug 2026 09:00:00 +0800

博帝記憶體近日爆發售後爭議，海外用戶申請終身保固時，驚覺跨國運費竟是產品價值的兩倍。標榜終身保固卻要求自付高額跨國運費，讓售後承諾形同虛設，消費者選購跨國硬體時應精算隱藏成本，避免權益受損。

全球 PC 硬體市場在記憶體供應波動與換機週期拉長的雙重效應下，越來越多消費者傾向透過品牌標榜的「終身保固」條款來延長舊有設備的使用壽命。然而，近日知名儲存與記憶體品牌博帝（Patriot Memory）卻在國外的社群引爆了一場關於售後承諾實質價值的激烈爭議。

一名使用者為出現故障的 DDR4 記憶體申請原廠售後維修（RMA）時，赫然發現跨國寄修的物流運費竟高達記憶體市價的兩倍，讓原本保障消費者的售後政策，反倒成了一筆財務懲罰。

哈薩克用戶申請保固遭遇高昂運費門檻

這起爭議源於 Reddit 論壇使用者「ChurkaDev」在社群上的投訴。

該名用戶在日常使用電腦時遭遇系統不穩定問題，經由專業記憶體檢測工具 Memtest86+ 進行硬體診斷後，確認其安裝的一條 16GB 博帝 DDR4 記憶體（型號為 PSD416G32002，DDR4 16GB 3200MT/s CL22 1.2V）在測試中出現大量記憶體錯誤碼（Errors: 20），確定為硬體內部故障。

為了修復電腦，該用戶決定向博帝官方申請行之有年的終身保固服務，並順利取得了官方核發的退換貨授權代碼（RMA 編號：RMAP114989，有效期限 30 天）。

然而，由於該名使用者居住於哈薩克（Kazakhstan），而博帝在該區域並未設立當地的授權維修據點或集貨中心，所有歐洲及鄰近地區的 RMA 售後倉庫均統一設在荷蘭。根據博帝現行的官方售後政策，非歐盟地區的消費者必須自行負擔將故障品寄送至荷蘭倉庫的單程國際運費。

運費高達 60 美元，遠超新品價格

這樣的規定讓使用者陷入了極其荒謬的兩難局面。

ChurkaDev 表示，同款 16GB DDR4 記憶體在哈薩克當地的零售通路售價僅約 30 美元（約合新台幣 960 元）。然而，依照官方建議使用具備追蹤與海關報關功能的國際快遞（如 DHL、FedEx、UPS 或具備海關處理機制的郵政服務）從哈薩克寄往荷蘭，單程運費報價高達 55 至 60 美元（約合新台幣 1,760 至 1,920 元）。

這意味著，消費者若想行使這項「免費」的終身保固權利，必須支付相當於記憶體新品價格近 200% 的高昂運費，即便對比原先記憶體本體價值，運費支出也遠遠超過了 80% 的警戒線。

面對如此不合理的售後成本，該名用戶在與博帝客服溝通時明確表達了抗議。他在信件中直言：「我理解貴公司的標準政策，但要求客戶支付 55 至 60 美元的運費，來寄回一條價值僅 30 美元的故障記憶體模組是極不合理的。這完全打破了博帝對國際客戶終身保固的承諾，並將保固變成了對買家的經濟懲罰。」

在後續的交涉中，該用戶進一步要求將工單升級至主管或客戶關係經理處理，並提出了兩項折衷方案：希望博帝能提供 RMA 預付郵資標籤，或是允許透過提供診斷日誌、序號照片與故障影片進行線上審核並直接補發新品。

然而，博帝客服回覆表示，官方目前不提供預先換貨服務（Advance RMA Service），且公司政策嚴格要求客戶必須先將瑕疵品寄回才能換貨。

事實上，綜觀當前 PC DIY 市場，包括博帝在內的許多跨國科技品牌，皆在產品保固條款的附屬細則中載明「消費者須自行承擔寄往原廠維修中心的單程運費」。雖然目前在亞馬遜（Amazon）等跨國電商平台上，購買一組全新的 16GB DDR4-3200 雙通道記憶體套裝售價約為 119.99 美元，單條替換品在各地市場則僅需約 30 美元，但面對高達 60 美元的單程跨國運費，任何理性的消費者最終都只能被迫放棄保固、直接在當地添購新品。

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地表最強PCIe推論卡？Intel Crescent Island正式現身，搭載480GB超大容量記憶體與Xe3P新架構

國寶大師李文恩 — Fri, 28 Aug 2026 14:00:00 +0800

Intel於Hot Chips 2026大會展出採用Xe3P架構的Crescent Island AI推論加速器，搭載高達480GB LPDDR5X記憶體，並採用易於擴展的PCIe運算卡型式。

搭載480 GB超大記憶體

Intel表示因應日益成長的代理式AI需求，AI加速器的採購關鍵因素除了效能之外，記憶體容量、頻寬、電力效率也越來越重要，因此推出代號為Crescent Island的次世代資料中心GPU（繪圖處理器），以滿足上述需求。

延伸閱讀：
Intel Panther Lake處理器GPU詳解，12組Xe 3核心帶來50%效能成長
 【COMPUTEX 2025】Intel發表Arc Pro B系列運算卡，還有雙GPU魔改卡與Battlematrix工作站
 Intel Arc Battlemage系列顯示卡架構說明，Xe2繪圖架構搭配XeSS 2 AI升頻

Crescent Island採用強化板第3代Xe3P架構，較先前世代支援FP4至FP64等多種資料類型，以支援更多先進AI運算和運算精度，提高GPU之汎用性與軟體相容性，同時也改善電力效率，以輸出更高的每瓦效能，提高資料中心的收益能力。

在記憶體方面，不同於先前2代的Arc A、Arc B系列獨立顯示卡、運算卡採用GDDR6記憶體，Crescent Island改為LPDDR5x記憶體，最高容量可達480 GB，與前代Arc Pro B60運算卡的24 GB相比相差達20倍，有助於部署參數量更大的模型，以及執行Token（字詞）吞吐量與前後文窗口（Context Window）更大的工作負載。

Crescent Island的外型為PCIe擴充卡型式，並採用TDP為350 W的氣冷式散熱方案，便於升級現有工作站或伺服器，也具備更高的升級與擴展彈性，有助於降低總持有成本。

▲ Intel表示代理式AI工作負載對於延遲的要求更為嚴苛，同時更大的前後文窗口也代表記憶體容量需求更大。

▲ Intel具有多種產品滿足不同場域的運算需求，其中Arc Pro GPU運算卡產品線適合本地、邊緣運算的工作站使用。

▲ Xe3P架構以首見於Panther Lake處理器的內建顯示晶片的Xe3架構為基礎，並進行效能強化以滿足資料中心、工作站的使用需求。

▲ Crescent Island GPU採用針對AI運算最佳化的Xe3P架構。

瞄準AI推論應用

Crescent Island採用針對AI運算強化的Xe3P架構，它以Xe3架構為基礎，將矩陣運算的Systolic層數由4層提高到16層，並額外支援FP4、FP8與Full Rate FP64資料類型，能夠強化矩陣運算的效能，並透過使用精度更低的資料類型為代價，換取效能的倍數成長，而Full Rate FP64能降低雙精度運算的效能衝擊，改善必須使用FP64資料類型的效能表現。

查看Xe3P架構的構成，每組Xe核心中具有XVE向量引擎與XMX矩陣引擎各8組，並具有專屬的512 KB L1快取記憶體。而8組Xe核心構成運算切片（Compute Slice）。

在以3D繪圖與遊戲應用為主的Xe3架構中，其繪圖切片（Render Slice）中僅有4組Xe核心，但額外具有4組光線追蹤單元，組成組態有很大的差異。

但Crescent Island仍採用Xe架構基礎，軟體方面能夠與先前Arc Pro系列運算卡相容，讓開發者能夠在熟悉的環境開發、驗證與最佳化AI應用程式，並透過前後向相容性，將現有程式無縫部署至Crescent Island，大幅降低世代轉換的工作量與阻力。

▲ 每組Xe3P架構的Xe核心中具有XVE向量引擎與XMX矩陣引擎各8組，並具有專屬的512 KB L1快取記憶體。

▲ 8組Xe核心會組成運算切片。而目前公佈的Crescent Island GPU具有4組運算切片，總共具有32個Xe核心、256組矩陣引擎，並具有總容量達32 MB L2快取記憶體。

▲ Xe3P架構除了具有更多組Xe核心，也將矩陣運算的Systolic層數由4層提高到16層，並額外支援FP4、FP8與Full Rate FP64資料類型。

▲ Crescent Island GPU也搭載媒體引擎，具有影片解碼器與編碼器各4組，能夠強化影像辨識相關應用。

▲ Crescent Island GPU透過多種硬體與軟體最佳化，強化代理式AI效能與產出Token的電力效率。

▲ Intel提供完整的AI開發軟體堆疊，上市首日就能將AI應用程式無縫部署至Crescent Island GPU。

▲ Crescent Island GPU規格特色一覽表，與前代產品相比最大的進步莫過於支援容量最高達480 GB的記憶體。

Crescent Island GPU預計於2026年下半年向客戶提供樣品，Intel也將提供開放且可程式化的AI軟體堆疊，並支援異質運算平台，達成開箱即用（Out-of-the-Box）的模型支援，簡化部署流程並實現大規模AI部署，由於它也支援多種資料類型，適合「Token-as-a-Service」服務供應商與各類推論應用。

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NVIDIA發表全新NVHBM架構！效能大漲30％還能幫晶片「瘦身」關鍵技術細節曝光

IFENG — Fri, 28 Aug 2026 09:00:00 +0800

NVIDIA發表NVHBM客製化架構，將控制器移入堆疊以釋放運算空間。相較於標準HBM4E規範，NVHBM頻寬飆升三成且功耗大減，更可大幅提升資料中心算力密度。這項超越HBM4E的創新...

NVIDIA 正式推出全新客製化高頻寬記憶體架構「NVHBM」，透過將記憶體控制器直接移入 HBM 堆疊內部，徹底顛覆傳統 HBM 架構佔用主運算裸片面積的物理設計瓶頸。

根據 NVIDIA 公布的官方技術數據，相較於標準 JEDEC HBM4E 規範，NVHBM 能實現最高 30% 的記憶體頻寬提升、降低 15% 的 HBM 運作功耗，並為處理器運算裸片（Compute Die）釋出高達 25% 的額外可用矽片空間，為下一代超大規模 AI 晶片與資料中心架構帶來革命性突破。

突破傳統控制器佔位瓶頸：控制器內置釋放 25% 運算裸片面積

在傳統 HBM 架構設計中，記憶體控制器通常必須配置於昂貴的先進製程運算裸片（如 GPU 或 XPU）上，這往往白白佔據了原本可用於配置運算核心與大容量快取記憶體的寶貴矽片面積。NVHBM 則採取革新設計，將控制器直接轉移整合至 HBM 堆疊晶片內部，旨在同時達成提升頻寬、降低能耗以及最大化運算裸片可用面積的三重效益。

除了架構移轉，面積節省的另一大關鍵來自全新設計的客製化實體介面（PHY）。傳統標準 HBM 採用較寬的介面佈線，容易擴大整體封裝佔用空間；而 NVHBM 所採用的客製化 PHY 能將 I/O 面積相較 JEDEC HBM4E 最多縮減達 67%。更窄的介面設計亦大幅簡化了中介層（Interposer）的走線佈局難度，在整體封裝晶片佈局中釋放高達 80% 的額外可用矽片空間。NVIDIA 特別強調，縮小 PHY 面積能顯著減輕中介層上的走線限制，這對於需要在大型運算裸片周圍緊密整合多組 HBM 堆疊的旗艦加速處理器而言尤為關鍵。

單堆疊理論頻寬上看 5.2TB/s：三星與亞馬遜率先攜手落地

在能源效率方面，NVHBM 實現 HBM 功耗降低 15% 的意義，遠不僅是單純節省用電，更為運算裸片爭取到了可觀的散熱餘裕（Thermal Headroom）。這項優勢在大型企業級部署與超大型資料中心中極具放大效應：當數千個運算單元在數百個機架內同步高速運算時，單一零組件的能效優化將轉化為龐大的系統級效益。

NVIDIA 指出，以一座採用單顆功耗 2000W XPU、總用電規模達到 1GW（百萬瓩，相當於一座核電機組）的頂級 AI 資料中心為例，單純透過 NVHBM 節省下來的電力與散熱餘量，理論上即可額外支援部署高達 15,000 顆（1.5 萬個）XPU 運算晶片，大幅提升資料中心的整體算力密度與投資報酬率。

值得關注的是，記憶體巨頭三星（Samsung）日前於 Hot Chips 2026 大會上已正式確認，正著手準備出貨單引腳傳輸速率達 16Gbps 的全新 HBM4E 晶片，較目前 14Gbps 版本顯著躍升。現行 14Gbps 的 HBM4E 透過 2048 個引腳可提供每堆疊 3.6TB/s 的記憶體頻寬，而 16Gbps 版本則將單堆疊頻寬推向 4TB/s 大關。若以此為基準疊加 NVIDIA NVHBM 所宣稱的 30% 額外頻寬提升幅度，單組 NVHBM 堆疊的理論頻寬最高將可達到驚人的 5.2TB/s 左右。

為加速產業落地，NVIDIA 表示 NVHBM 架構將開放接受多家記憶體晶片供應商的相容性驗證，以簡化終端客戶與雲端服務商的供應鏈認證流程。目前，亞馬遜（Amazon）旗下的客製化晶片設計部門 Annapurna Labs 已成為首家公開確認將與 NVIDIA 展開合作推進 NVHBM 技術的合作夥伴，預料未來將導入 AWS 旗下自研 AI 訓練與推論晶片陣容，加速雲端算力轉型。

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