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2024-03-07 21:10:13

SNB®股票自动交易软件自动交易系统程序化交易 - 官方首页

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SNB国内最早的股票自动交易类软件，他是一款非常实用的软件，使用它您可无需人工盯盘、多种委托单预先设置、条件化自动交易、多股多任务自动监视、止损、步步为赢式止盈...

传统的交易软件具有着诸多不可逾越的弊端，例如：不能预先设置一个止损价，当股价真的跌破此价格时自动卖出止损；也不能将所有股票同时挂在多个卖出点位；更不能为您在您预估的卖出价位上监视，当股价涨不动回头时才卖出……

这些只有SNB软件能做到！

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SNB正式用户享受贴心的售后服务，保障您能将软件发挥在实战之中。除此之外，您还将享受授权期内免费升级，以获得未来开发出的全新功能，也就是说您现在购买到的不仅仅是目前您看得到的功能，您还将拥得有更多。

我们的开发方向大多来自于用户的科学合理的、真实的需求，如果您是正式用户那欢迎您提出您想要的功能，当我们开发出来后会免费提供给所有正式用户升级使用。

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SNB简介

SNB，即《SNB股票自动交易伴侣》软件的简称，也叫SNB股票自动交易软件。

SNB是一款帮助股民自动盯盘，移动止损止盈，条件化交易，波段获利，自动下单的自动交易类炒股工具软件，搭配券商提供的交易软件来使用。适用于国内所有开户券商。用于进行股票、权证等操作。实现盲点获利，智能化证券交易、多账户监视等。有效提高盈利，控制风险。

购买时请认准SNB®注册商标（商标注册证号：7158963），品牌产品、信心的保证！

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SNB普及版主要是监视价格发生某种走势时,就按预定的方式进行某种交易。常用于监视破位止损、高位止赢、超底买入等等，股票交易中常见的需求普及版都可以应对。

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SNB专业版平台是为汇集广大股民的智慧，提供的一个开放的开发与分享空间，SNB正式用

户均可自由购买使用的插件功能，SNB专业版用户可自行开发自己的功能插件，并且可以发布您的功能插件以供其他股民朋友付费或免费共享使用。

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台_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10SNB平台播报讨论上传视频处理器微架构SNB(Sandy Bridge )是英特尔在2011年初发布的新一代处理器微架构，仍然保持酷睿i3、i5、i7三个系列，分别针对入门级、主流应用和高端用户。现有的酷睿i系列已经是智能处理器了，而SNB在此基础上智能特性全面升级，并且无缝融合了图形显示核心。中文名处理器微架构外文名SNB(Sandy Bridge )上市时间2011年所属品牌英特尔目录1基本信息2技术特点基本信息播报编辑英特尔这次推出的SNB处理器还重新定义了“整合平台”的概念，之前沿用多年的“集成显卡”将一去不复返，取而代之的是被处理器“无缝融合”的“核芯显卡”。技术特点播报编辑1、英特尔核芯显卡——3D更完美视觉更流畅如果说英特尔上一代Westmere处理器的GPU芯片是从主板北桥芯片里“搬家”到了CPU芯片里，那么SNB处理器的GPU就是“出生”在CPU芯片里了，我们称之为无缝融合。打个比方，Westmere的集成显卡并不像独立显卡那样拥有属于自己的工位（显存），工作的时候还要大老远的跑到人家内存的工位上去拿资料，然后再折回来处理工作。而作为SNB处理器“亲生”的GPU的待遇肯定更好，它可以直接使用共享的三级高速缓存，能与各个核心直接在高速缓存交换数据而不仅限于之前的系统内存。也就是说SNB处理器的GPU和CPU一样都有属于自己的工位，这对提升性能和降低功耗都大有裨益。据国外媒体透露，搭载核芯显卡的笔记本甚至可以流畅运行《星际争霸2》。SNB处理器中还设计了创新的高速环形联通架构，各个核心、各个高速缓存段、核显、内核管理中心等等可以通过这个高速的双向环形架构进行更高效的数据交换。这个环形架构将SNB处理器内部的各个单元连接起来，其中核显就是这个环形联通架构上的重要一个节点。2、无线显示技术（WiDi）——感受无线自由空间如果说在五官之中选一个最重要的部分，大约九成的人都会毫不犹豫地选择眼睛，因为眼睛让我们感受色彩、观察万物。那么我们是不是有理由对我们的眼睛更好一点，让它得到更清晰、更宽广的视觉画面呢？英特尔无线显示技术（WiDi）就可以帮助我们彻底摆脱只能坐在笔记本前，眼睛要紧盯着十几寸屏幕欣赏高清影片及图片的促狭局面，英特尔用科技掀起了从视觉到身体的解放运动。英特尔无线显示技术可以轻松将笔记本与大屏幕高清电视或者投影仪以无线方式相连，无论是基于网络还是本地硬盘，或是家庭影音中心，所有精彩和分享就这样轻松升级到高清大屏幕！将一款为英特尔无线显示技术设计的无线适配器连接到高清电视或者投影仪上，再通过拥有英特尔高清显卡技术和英特尔无线技术的笔记本电脑，就可以将笔记本无线连接到液晶电视或者投影仪上。3、引触3D影院技术——逼真影像一“触”即发大家都知道，游戏和电影都开始3D化了。自从有了蓝光3D影碟，你再跟人家炫耀DVD的、红蓝分色的立体电影就落伍了，1920x1080全高清、全彩色的蓝光3D才是真正媲美IMAX 3D影院的片源。而随着时间的推移，我们将马上可以在家中享受这个视觉盛宴，因为SNB处理器来了。之前的处理器或者显卡只能够应付一部普通的蓝光电影，而播放一部3D蓝光电影说白了就是在同时播放两部高码率的蓝光电影，这非SNB莫属了。为什么呢？因为SNB处理器中有一个媒体处理器，专门负责视频解码、编码。新的硬件加速解码引擎中，整个视频管线都通过固定功能单元进行解码，正好相反，SNB处理器在播放视频的时候功耗可降低一半。这就相当于SNB处理器专门给视频解码、编码组建了一个“特别工作小组”来专门负责像3D蓝光电影播放这样的重量级工作，而这个“小组”可谓是“以一当百”，他们只消耗了SNB处理器3平方毫米的核心面积。4、AVX指令集——双倍带宽双倍性能英特尔为SNB处理器带来全新的指令扩展集AVX，其演算单元从之前的128-bit倍增至256-bit，所以从理论上看SNB处理器内核浮点运算性能提升到了2倍。AVX并不是x86 CPU（SSE）的扩展指令集，而是可以实现更高的效率，同时也和CPU硬件兼容性也更好，并且也有着足够的扩展空间。这个技术就像是三环路上的立交桥，在同样宽度的占地面积上多修出一条凌空高架桥，使得单位时间内通过的车流量（数据计算）更多了。当然，256-bit的AVX指令集同时也代表了指令编码格式的变更。头部增加Prefix让扩展成为可能，而增强的寄存器也使指令头部分不断增加Prefix成为了可能。这就好像如果一个人长时间待在狭小的地方，因为没有参照物，那么时间久了他也就不会觉得自己所处的空间很狭小了。但是如果你把一个长时间蜗居在自己小窝里面的人带到空旷的，那么他一定会觉得很空旷。5、睿频加速2.0技术——智能表现完美升级众所周知，第一代睿频加速技术能让处理器“超频”多高是取决于TDP功耗的，这就好比一个保守的人觉得他的体力只能支撑他上固定数量的台阶，再高就上不去了。不过事实上他的体力可以支撑他爬上更高的台阶，如果一个好的教练让他相信自己的实力可以上更高的台阶，那么他完全可以根据自己的体力爬到更高的台阶上。这就是英特尔睿频加速2.0，它允许在短时间内将活跃的计算核心加速，散热功耗超越到TDP以上，控制单元会跟踪散热剩余空间(特别是系统空闲时)，在系统计算量大的时候提速超越TDP。处理器空闲的时间越长，能够超越TDP的时间就越长，但最长不超过25秒钟。在稳定性方面，控制单元不会允许处理器超过温度的上限。睿频加速2.0技术的另一大进步：SNB处理器的图形核心也可以独立动态加速，最高可达惊人的1.35GHz。如果软件需要更多CPU资源而这时图形运算并不多，那么CPU就会加速、图形单元就会减速，反之亦然。其实，第一代睿频加速技术已经可以在笔记本电脑上做到这一点了，而台式机电脑在睿频加速2.0技术也做到了这点。6、型号（LGA1155 I3\15\17）Core i3-2100 功耗65WCore i3-2100T 功耗35WCore i3-2120 功耗65WCore i5-2300 功耗95WCore i5-2390T 功耗35WCore i5-2400 功耗95WCore i5-2400S 功耗65WCore i5-2500 功耗95WCore i5-2500S 功耗65WCore i5-2500T 功耗45WCore i5- 2500K 功耗95WCore i7-2600 功耗95Core i7-2600S 功耗65Core i7-2600K 功耗95后缀名解释：K为不倍锁版，可以超频，集成显卡位HD 3000，S为节能版，不可以超频，集成显卡位HD 2000，T为超低功耗版，不可以超频，集成显卡位HD2000，没有后缀字母的为普通版7、三个Core桌面级品牌的级别参数I3：3MBL3缓存，双核四线程I5：6MBL3缓存，四核四线程（I5-2390T为3MBL3缓存）I7：8MBL3缓存，四核八线程7、其他级别的SNBSNB-E桌面旗舰版Core i7-3960X Extreme Edition、Core i7-3930K、Core i7-3820（首批三个版本）X为至尊版，K为不倍锁版拥有15MB缓存 8核16线程，性能非常的高，而价格也不菲，普通消费者无力购买SNB-奔腾、赛扬这两个系列是现英特尔低端主力军起性能比I3低一点，但也具备HD 2000集成显卡和3MBL3缓存SNB-至强服务器CPU英特尔服务器级CPU 具备8MB缓存，和桌面级英特尔I7性能接近，在服务器CPU里为中低端CPUSNB-I3\I5\I7移动级CPU英特尔笔记本处理器新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

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SNB股票自动交易伴侣_百度百科

票自动交易伴侣_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10SNB股票自动交易伴侣播报讨论上传视频自动交易类炒股工具软件本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！SNB股票自动交易伴侣，也叫SNB股票自动交易软件，或者SNB低买高卖软件，简称：“SNB”。是一款自动交易类炒股工具软件，同时也是国内第一款股票自动交易软件。中文名SNB股票自动交易伴侣别名SNB股票自动交易软件性质自动交易软件行业股票目录1简介2软件特点3用途4版本功能简介播报编辑SNB是一款帮助股民自动盯盘，移动止损止盈，高抛低吸，条件化交易，自动预警、自动下单的自动交易类炒股工具软件，搭配券商提供的交易软件来使用。适用于国内所有开户券商。用于进行股票、权证等操作。实现波段获利、盲点获利，智能化证券交易、多账户监视等。有效提高盈利，控制风险。就像一个不休息的操盘手，严格、细致、迅速地监视股市动向，到条件时执行操作。《SNB股票自动交易软件》产品官方主页SNB是昆明孔方兄计算机系统有限公司的合法软件产品，拥有自主知识产权，所属商标等。她不修改您股票软件的任何内容，不含任何插件、木马等恶意程序，不修改注册表，不监测不修改您电脑的任何数据！软件特点播报编辑1: SNB股票自动交易软件是全国第一款以无人监视自动交易为核心的新兴的股票类工具软件;2: 该软件拥有条件化，自动化，多样化的委买、委卖操作（上涨、下跌、上涨中回落、下跌中反弹、自上而下穿越、自下而上穿越买入或者卖出）；3: 条件化风险控制--止损；智能化步步为赢--止盈；4: 人性化的开放式设计--通用于市面上几乎所有的券商下单系统；5: 回归软件本质简洁明了的操作界面；6: 策略性自动交易可以执行您的投资交易计划----您：计划您的交易；SNB：交易您的计划！用途播报编辑1.高抛低吸：使得个股买卖差价最大化，提高盈利：SNB挂单可以卖在最接近高点位置，可以买在最接近低点位置；2.自动炒股：通过事先设置，条件达成了SNB软件就帮股民自动交易，省去股民实时盯盘的烦恼，特别是对于没有时间盯盘的股民来说，是极好的工具；3. 抢先交易：我们常常因人工下单速度无法跟上而错过交易机会，因为人工操作的速度是永远也比不上电脑和软件的速度，用SNB可以很好地解决这个问题；4.克服心理因素：人工盯盘时，常因卖低了或买高了而烦恼，心理波动大，影响情绪。用SNB事先设定好心理价位，条件达成严格成交。不会因错过或没有在最好的价位交易而自我折磨。5.其它个性化操盘SNB突出亮点：条件止损最小化，移动止盈最大化。用SNB放大盈利降低损失！特别适合做短线操作。PS:股民在交易时，往往毫厘必争，因为股市中交易时争之毫厘，其结果即可差之千里。用SNB设置交易，往往可在最接近低点买入或最接近高点卖出。版本功能播报编辑SNB目前按功能类型可分为三个版本：普及版、预警版、专业版SNB普及版主界面SNB普及版基本功能：【添加止盈监视】、【按价位监视】、【对买对卖监视】、【按时间监视】、【定时关机】、SNB普及版基本功能登记证书SNB软件，是由昆明孔方兄公司独家研发并于2007年首次推出。SNB新用户多为老用户推荐。5年来潜心为新老股民提供实用且稳定的软件，实践证明，SNB在股票自动交易领域所做的贡献是无法抹灭的，其实用、丰富的功能让很多使用SNB软件的股民从中获益。这是众多老用户几年来一如既往支持SNB软件的最根本的原因。目前有一些仿冒或盗版SNB的软件出现，并大肆做一些夸张不实的宣传，不稳定、无售后等等，软件不似一些光盘类的消费品，股票软件更不似普通的软件，其涉及到用户的资金安全，因此选择正规的公司、正版的软件及知名的品牌就显得尤为重要。为了保障用户的使用安全，投资者须仔细辨别。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

LDBC SNB测试 - 知乎

LDBC SNB测试 - 知乎首发于graph compute切换模式写文章登录/注册LDBC SNB测试啥都不太会系统爱好者简介LDBC（The Linked Data Benchmark Council）的全称是关联数据基准委员会。目前，LDBC旗下有四个基准测试：Graphalitcs：图分析平台图算法测试；Financial Bencmark：金融场景下分布式图数据库基准测试（在研）；Semantic Publish Bechmark:基于RDF图的语义数据库基准测试；Social Network Bechmark Suite：基于社交网络场景下的图数据库系统基准测试（SNB）。在某种程度上讲，SNB测试已经成为了图数据库领域的TPC-C测试。而且SNB测试的指定也参考了TPC-C测试。SNB提供两种场景测试：Interactive（社交网络交互场景）: 基于查询事务场景下的查询任务(transaction query workload)。根据查询任务特性，此场景更接近OLTP。Business Intelligence（商业智能场景）: 此查询时基于大规模数据的聚合、连接查询计算上，微批进行插入/删除数据。从任务的特性来说更倾向于OLAP。基于场景特点的分析可知，Interactive场景的数据量要小于BI。LDBC组织为用户提供完整的测试套件接口。SNB测试不局限于图数据库领域，同时包括各种支持图查询的框架或者RDF系统。SNB测试要求被测试对象必须支持事务的ACID特性。Financial Bencmark和SNB都是对图数据库查询分析能力的基准测试，区别仅限业务场景的不同，本质上没有任何区别。测试数据分析LDBC SNB的测试数据集具有现实性，可扩展性，确定性，可用性。现实性：数据仿照了facebookk的社交网络模型，多有的数据均来自于DBpedia，保证了生成的属性数据是一样的。可扩展性：为控制Benchmark测试数据规模，LDBC SNB通过SF(scale factor)比例因子控制数据的规模。比如SF 1（100），会生成1（100）GB的csv文件。目前SF：0.1，1, 3, 10, 30, 100, 300, 1 000, 3 000, 10 000。确定性：数据的生成过程与平台环境、硬件都无关，所有的测试对象都可见同样的数据。对测试结果和测试数据提供了审计模块。可用性：datagen的设计接口简单，降低了学习操作简单。LDBC datagen生成数据类型如下：DataGen schema定义上图通过UML图介绍了Interactive数据集的schema定义。点：City、Comment、Company、Continent、Country、Forum、Message、Organisation、Person、Place、Post、Tag、TagClass、University。边：containerOf、hasCreator、hasMember、hasModerator、hasTag、hasType、isLocatedIn、isPartOf、isSubclassOf、knows、likes、replyOf、studyAt、workAt。注意：DataGen边的schema可建立在不同的点schema之间。所以在测试时，需要根据测试对象，适配自己的schema模式。数据规模B.2 Number of Entities for SNB BI v1.0注意：相同SF因子，Interactive和BI场景生成的数据点边规模是不一样，数据不可通用。Query类型分析下面将对不同的场景进行分析：Interactive场景Interactive场景下包括四种查询，参考链接：https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/tree/main/cypher/queriescomplex（复杂长查询）复杂长查询共14个查询编号语句描述分析IC 1https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-1.cypherparams{personId:4398046511333,firstName:"Jose"}1.查询id为4398046511333的startNode和firstName为Jose的endnode（KNOWS无向图)最短路径，名字升序，取最短路径的前20个人2.获取前20个人居住的城市，学习过的大学及所在城市；允许没有上过学3.获取这个20个人工作公司所在的城市，允许没有工作4.这20人的id，lastname，distance，生日，creationDate，gender，使用过的浏览器、ip，email，speaks，name，大学信息，公司信息，信息需要按照distance、lastname、id排序。IC 2https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-2.cypher:params{personId:10995116278009,maxDate:1287230400000}1.personid为10995116278009的人的好友在date为1287230400000前创建的消息；2.返回朋友的id，firstname，lastname，message的id，信息的内容和图片url，消息的创建日期，需要对信息日期降序排序，消息id升序，并取前20.IC 3https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-3.cypher:params{personId:6597069766734,countryXName:"Angola",countryYName:"Colombia"startDate:1275393600000,endDate:1277812800000」1.获取personid为6597069766734人person，x国家Angola，和y国家为Colombia（唯一）2.并且获取x和y的所有城市信息；3.获取person（1度到2度）朋友不居住在上述城市中人friend，4.获取这个朋友在日期startDate~endDate，地点分别在x,y国发送的message，count(x)>0,count(y)>05。按照xycount降序，friendID升序，返回20个friend的信息，及count(x)、count(y)、count(x)+count(y)。IC 4https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-4.cypher:params{personId:4398046511333,startDate:1275350400000,startDate:1277856000000}1.获取personid为4398046511333的朋友friend及frind发送的post和tag信息；2.对发表在startDate和startDate之间的post进行过滤（tag，valid/invalide）,count(valide) ,count(invalide)3.按照count(valide)降序，tagName升序排序返回前10个valide tag的信息及tagName，count(valide)IC 5https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-5.cypher:params{personId:6597069766734,minDate:1288612800000}1.查找personid6597069766734的1度、2度friend；2.查找friend在minDate之后加入的forum；3.查找form中post消息的创建者2，此人不在friend中，计算其发送的post数量；4.按照postcout降序，forumID升序排序，返回前10 forumn.title和postcount。查找某人的1、2跳朋友中，访问过的forumn中minDate之后，前10 post message发送的消息数量。IC 6https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-6.cypher:params{personId:4398046511333,tagName:"Carl_Gustaf_Emil_Mannerheim"}IC 7https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-7.cypher:params{personId:4398046511333,tagName:"Carl_Gustaf_Emil_Mannerheim"}1.获取某tag的tagId2.获取某人的1、2跳好友信息f；3.f发送的post消息具有此TagID，含有其tag标签的数量，及tagName4.按照postCount降序获取某人的1、2跳好友中发送了某Tag标签的post消息中其他tag标签的数量，并返回前10个。IC 8https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-8.cypher:params{personId:143}1.获取某人发送的message中，谁（p2）对此message进行了comment2.返回p2的个人信息，和他所comment的信息。IC 9https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-9.cypher:params{personId:4398046511268,maxDate:1289908800000}1.返回某人的所有1、2跳邻居；2.查找这些邻居的所有maxDate之前的message3.按照message的创建日期降序，id升序进行排序返回前20个IC 10https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-10.cypherparams{personId:4398046511333,month:5}1.查找某人p不认识的两跳邻居friend及其所在的城市；2.过滤出5月份21日出生的人；3.friend创建的post消息还有标签，并且p对此tag感兴趣4.按照personID升序，向某人p不认识的出生在5月、21日之后二度朋友f，同时f也对这个post标签感兴趣。IC 11https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-11.cypher:params{personId:10995116277918,countryName:"Hungary",workFromYear:2011}1.获取某人的1、2跳自workFromYear之前工作在某城市countryName的好友2.按照工作起始workFrom升序，personid降序，公司名称降序返回前10获取某人的1、2度邻居中自workFromYear工作在countryName的朋友信息。IC 12https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-12.cypher:params{personId:10995116278009,tagClassName:"Monarch"}1.查询tagClassName父标签（包含自己）的子标签tag2.查找personId的1度好友中comment含有了tag的好友3.返回前20个好友信息及comment、标签获取某人好友中对某一类标签感兴趣的人。IC 13https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-13.cypher:params{person1Id:8796093022390,person2Id:8796093022357}找到两人之间的最短路径IC 14https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-complex-14.cypher:params{person1Id:14,person2Id:27}1.获取两人之间的最短路径path12.两两person求相关，根据numInteractions消息求权重；3.通过2部生成的matrix按照dijstra算法求取最短路径（主要是求最短路径）4.path1中出现的最短路径id，权重。这是一个复杂的存储过程：可信链接路径short query简单短查询7个查询编号语句描述分析IS 1https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-short-1.cypher依据用户id，获取用户的个人信息IS 2https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-short-2.cypher依据用户id，召回用户最近发布的10条消息IS 3https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-short-3.cypher依据用户id，获取他的所有朋友和认识的日期IS 4https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-short-4.cypher依据message id，获取消息的内容和创建日期IS 5https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-short-5.cypher依据message id，获取创建者信息IS 6https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-short-6.cypher依据message id，获取此消息发表的论坛IS 7https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-short-7.cypher依据message id，召回此消息的所有回复信息短查询的参数取自复杂长查询及insert操作的参数。insert（事务插入操作）事务更新操作8个查询编号语句描述分析INS 1https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-update-1.cypher增加Person节点，并为其增加isLocatedIn、studyAt、hasInterest、workAt四条边INS 2https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-update-2.cypher为某person点增加一条like某post点的边INS 3https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-update-3.cypher为某person点增加一条like某Comment点的边INS 4https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-update-4.cypher创建一个Forum点，并增加hasTag和hasCreator两条边INS 5https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-update-5.cypher为某Forum点增加一条指向Person的hasMember的边INS 6https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-update-6.cypher增加Post点，并为其增加isLocatedIn、hasCreator、hasTag、containerOf四条边INS 7https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-update-7.cypher增加一条评论，并且生成replyOf, hasCreator, isLocatedIn, hasTag四条边INS 8https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-update-8.cypher为两个Person点增加knows边delete （事务删除）事务删除操作8个查询编号语句描述分析DEL 1https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-delete-1.cypher删除某Person，并且删除与其相关联的所有边DEL 2https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-delete-2.cypher删除某Person与某Post之间的likes边DEL 3https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-delete-3.cypher删除某Person对某Comment得likes边DEL 4https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-delete-4.cypher删除某Forum和与之相关联的边DEL 5https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-delete-5.cypher删除某Forum下的Person的hasMember边DEL 6https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-delete-6.cypher删除某Post的所有边DEL 7https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-delete-7.cypher删除某comment的所有边DEL 8https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/cypher/queries/interactive-delete-8.cypher删除某两个person之间的knows边BI场景(Business Intelligence)BI查询20个查询编号语句描述分析BI / read / 1https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-1.cypherpost消息数量分类汇总BI / read / 2https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-2.cypher依据国家、年龄、性别、时间分类获取top k的tag数量BI / read / 3https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-3.cypher依据国家及Tag标签，找到包含这些标签的message的所有论坛和message计数。BI / read / 4https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-4.cypher通过国家名称找到指定日期内所有最流行的论坛。BI / read / 5https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-5.cypher依据消息tag信息，获取含有此BI / read / 6https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-6.cypher获取带有某标签信息的所有人BI / read / 7https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-7.cypher获取所有带有指定标签的信息BI / read / 8https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-8.cypher获取指定时间范围内，创建了带有指定标签的信息的所有人BI / read / 9https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-9.cypher统计指定日期内每个人创建消息的数量BI / read / 10https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-10.cypher依据给定人id，获取指定国家内的人与此人的最短路径BI / read / 11https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-11.cypher获取指定国家内的，互为好友的三个人BI / read / 12https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-12.cypher统计指定日期内，每个人用指定语言编写的创建消息条数BI / read / 13https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-13.cypher获取某国家内的僵尸用户信息BI / read / 14https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-14.cypher按照指定的算法，根据他们的交流方式，计算生活在两个不同国家城市的人之间的得分。BI / read / 15https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-15.cypher计算指定两人之间的置信路径BI / read / 16https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-16.cypher根据指定的tag和日期对新闻检测真伪BI / read / 17https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-17.cypher消息传播分析BI / read / 18https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-18.cypher根据两人对某些感兴趣消息的tag，进行好友关系推荐BI / read / 19https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-19.cypher根据特定统计算法，统计两个城市之间的交流路径信息BI / read / 20https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bi/blob/main/cypher/queries/bi-20.cypher根据特定过滤条件过滤招聘人员信息插入操作BI场景的插入只进行了独立实体数据的写入。删除操作（事务删除）BI场景的删除操作参考Interactive测试的删除操作，对图数据库的要求事务支持能力 ACID 原子性隔离性一致性持久性DataGen配置及生成Interactive数据生成源码参考：https://github.com/ldbc/ldbc_snb_datagen_hadoop支持三种生成方式：Docker 、伪分布式hadoop、分布式hadoop测试时以伪分布式hadoop方式为例。hadoop环境配置安装安装基础依赖包yum update -y && yum install python3 maven wget git -y

安装jdk1.8和hadoop（也可以jdk18等高版本）通过链接下载jdk：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8u211-later-archive-downloads.htmlwget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz

将jdk和hadoop解压到指定文件夹并配置环境变量export JAVA_HOME=/deps/jdk

export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tool.jar

export HADOOP_HOME=/deps/hadoop

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HADOOP_HOME/lib/native:$JAVA_HOME/jre/lib/amd64/server

export HADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx2G"

#datagen需要适配生成sf使用，官方给定sf1:-Xmx2G SF1000:-Xmx370G内存是充足

数据生成过程编译安装准备git clone https://github.com/ldbc/ldbc_snb_datagen_hadoop.git

cd ldbc_snb_datagen_hadoop/

注意：在编译datagen时，dsol-xml-1.6.9.jar下载失败，可使用wget https://simulation.tudelft.nl/maven/dsol/dsol-xml/1.6.9/dsol-xml-1.6.9.jar

mvn install:install-file -Dfile=dsol-xml-1.6.9.jar -DgroupId=dsol -DartifactId=dsol-xml -Dversion=1.6.9 -Dpackaging=jar

#将其保存到本地mvn仓库中

datagen编译环境依赖maven，由于网络原因maven源总是更新失败，建议使用aliyun

aliyunmaven

aliyunRepo

https://maven.aliyun.com/repository/public

注意：dsol-xml-1.6.9.jar从aliyunmvn 源无法找到，可以手动下载到/usr/share/java目录下（我使用的root用户）wget https://simulation.tudelft.nl/maven/dsol/dsol-xml/1.6.9/dsol-xml-1.6.9.jar

生成参数配置run.sh会根据datagen根目录下的params.ini的配置信息生成数据，根目录下提供了多个生成方案，用户可以直接使用（params-*.ini）。执行命令：./run.sh

附加工具：提供了Flink的加载器，在流计算平台Flink加载此数据。配置文件参数定义同时datagen也支持不同的参数选项，下面对不同参数进行说明：ldbc.snb.datagen.generator.numThreads:# 设置线程数，默认为1。只在为分布式hadoop中起作用。

ldbc.snb.datagen.parametergenerator.parameters:false #跳过参数生成过程，默认不跳过，会覆盖已生成数据

ldbc.snb.datagen.generator.numPersons #生成person的人数，默认是10000人

ldbc.snb.datagen.generator.numYears #生成数据的年数

ldbc.snb.datagen.generator.startYear #数据生成的起始年份，默认开始自2010年

ldbc.snb.datagen.serializer.compressed # 压缩输出gzip文件，默认为false

ldbc.snb.datagen.serializer.outputDir #输出目录，默认：./

ldbc.snb.datagen.serializer.updateStreams #指定关系网络更新流的策略，默认false，使用静态方案

ldbc.snb.datagen.serializer.activity #是否生成属性信息，snb测试下默认为true， Graphalytics是false

ldbc.snb.datagen.generator.scaleFactor #sf因子的参数

# snb.interactive.0.1

# snb.interactive.0.3

# snb.interactive.1

# snb.interactive.3

# snb.interactive.10

# snb.interactive.30

# snb.interactive.100

# snb.interactive.300

# snb.interactive.1000

序列化参数定义（一般使用默认参数）：keyvalue描述ldbc.snb.datagen.serializer.personSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonSerializer对person之间的knows关系进行序列化的方法类ldbc.snb.datagen.serializer.invariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVInvariantSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtleInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.personActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonActivitySerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonSerializerkeyvalue描述ldbc.snb.datagen.serializer.personSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonSerializer对person之间的knows关系进行序列化的方法类ldbc.snb.datagen.serializer.invariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVInvariantSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtleInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.personActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonActivitySerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonSerializerkeyvalue描述ldbc.snb.datagen.serializer.personSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonSerializer对person之间的knows关系进行序列化的方法类ldbc.snb.datagen.serializer.invariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVInvariantSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtleInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.personActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonActivitySerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVInvariantSerializerkeyvalue描述ldbc.snb.datagen.serializer.personSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonSerializer对person之间的knows关系进行序列化的方法类ldbc.snb.datagen.serializer.invariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVInvariantSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtleInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.personActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonActivitySerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtleInvariantSerializerkeyvalue描述ldbc.snb.datagen.serializer.personSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonSerializer对person之间的knows关系进行序列化的方法类ldbc.snb.datagen.serializer.invariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVInvariantSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtleInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.personActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonActivitySerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonActivitySerializerkeyvalue描述ldbc.snb.datagen.serializer.personSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonSerializer对person之间的knows关系进行序列化的方法类ldbc.snb.datagen.serializer.invariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVInvariantSerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtleInvariantSerializerldbc.snb.datagen.serializer.personActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVPersonActivitySerializer(default)ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.CSVMergeForeignPersonActivitySerializerldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.TurtlePersonActivitySerializerInteractive 与BI场景负载测试数据都使用了相同的参数配置和类。(sf参数类：snb.interactive.*，序列化过程类：ldbc.snb.datagen.serializer.snb.interactive.*，详细设计及参数使用可参考datagen参考代码设计）ldbc.snb.datagen.serializer.dynamicActivitySerializer:ldbc.snb.datagen.serializer.snb.csv.dynamicserializer.activity.CsvBasicDynamicActivitySerializer

ldbc.snb.datagen.serializer.dynamicPersonSerializer:ldbc.snb.datagen.serializer.snb.csv.dynamicserializer.person.CsvBasicDynamicPersonSerializer

ldbc.snb.datagen.serializer.staticSerializer:ldbc.snb.datagen.serializer.snb.csv.staticserializer.CsvBasicStaticSerializer

dynamicActivitySerializer定义了实体之间活动关系序列化的方法，保证数据生成的可重复性。可以到仓库中对应的类目录下找到，有兴趣可以自学一下，链接地址：https://github.com/ldbc/ldbc_snb_datagen_hadoop/tree/main/src/main/java/ldbc/snb/datagen/serializer。datagen数据目录结构讲解：datagen会生成三个目录：social_network:为图关系数据文件。substitution_parameters:为interatctive的14个complex查询的参数，对应查询参考：https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/tree/main/cypher/queries。其余的查询的参数文件可直接由图数据BI 数据生成源码参考：https://github.com/ldbc/ldbc_snb_datagen_spark官方提供了docker、spark生成方案。测试使用docker 镜像：centos 7.4环境配置依赖java、maven、hadoop、python3+、spark、scala、sbt工具包。其中java、maven、spark安装过程不再赘述，下面仅对spark环境配置进行描述（已经成功安装scala、maven、hadoop）。spark环境配置安装过程（spark的安装依赖开发包的版本，请参照官方文档）：安装scala2.11.8：wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz

tar zxf scala-2.11.8.tgz

配置环境变量：export SCALA_HOME=/deps/scala

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SCALA_HOME/bin

安装sparkwget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.3/spark-3.2.3-bin-without-hadoop.tgz

tar zxf spark-3.2.3-bin-without-hadoop.tgz -O spark

mv spark/ /usr/local/ -r #将spark 目录移到/usr/local/ 目录，也可通过path环境变量配置

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SCALA_HOME/bin:/usr/local/spark/bin

安装sbtwget https://github.com/sbt/sbt/releases/download/v1.8.2/sbt-1.8.2.tgz

tar zxf sbt-1.8.2.tgz -O sbt

mv sbt /usr/local/ -R

下载sbt-launch jar包到mvn目录wget https://repo1.maven.org/maven2/org/scala-sbt/sbt-launch/1.8.2/sbt-launch-1.8.2.jar

数据生成git clone https://github.com/ldbc/ldbc_snb_datagen_spark.git --depth=1

cd ldbc_snb_datagen_spark

sbt assembly #编译datagen

#数据生成操作

./tools/run.py --parallelism 1 -- --format csv --scale-factor 1 --mode bi

测试驱动LDBC官方提供了专用的测试源码，源码托管github地址：https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_driver测试驱动会根据测试查询的时间分布情况为不同的query生成对应的参数。生成过程见脚本：https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_impls/blob/main/scripts/generate-all.shLDBC也提供了一些现成的driver实现，支持：源码位置：https://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_implsBI场景测试驱动源码位置：https://github.com/ldbc/ldbc_snb_bidriver/create-validation-parameters.sh

driver/validate.sh

driver/benchmark.sh

SNB认证现状随着图数据库技术的发展，SNB测试已经受到厂商和用户大量关注。目前，国内多家公司完成了此测试（SF300），分别是蚂蚁的TuGraph、创邻的GalaxyBase、阿里的graph scope、海致星图atlasgraph。图数据库厂家都意识到了LDBC测试重要性，也多次创造了新的世界记录。起步比较早的TigerGraph第一个完成BI场景测试（SF-1000），TigerGraph报告唯一发布查询语言测试结果。入会条件LDBC是非盈利的标准化组织，目的是推动标准化的图基准测试。成员均来自工业界和学术界的团体和个人。如果想成为该组织成员，可直接访问https://ldbcouncil.org/becoming-a-member/。参考文档https://ldbcouncil.org/benchmarks/overview/http://ldbcouncil.org/ldbc_snb_docs/ldbc-snb-specification.pdfhttp://www.tpc.org/tpc_documents_current_versions/pdf/tpc-c_v5.11.0.pdfhttps://github.com/ldbc/ldbc_snb_datagen_hadoophttps://github.com/ldbc/ldbc_snb_datagen_hadoop/wiki/Configurationhttps://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_driverhttps://github.com/ldbc/ldbc_snb_interactive_implshttps://github.com/ldbc/ldbc_snb_datagen_sparkhttps://github.com/ldbc/ldbc_snb_bihttps://ldbcouncil.org/benchmarks/snb/https://ldbcouncil.org/benchmarks/snb/LDBC_SNB_I_20220816_SF30-100-300_tugraph.pdfhttps://ldbcouncil.org/benchmarks/snb/LDBC_SNB_I_20220516_SF30-100-300_galaxybase.pdfhttps://ldbcouncil.org/benchmarks/snb/LDBC_SNB_BI_20221109_SF1000_tigergraph.pdf编辑于 2024-01-20 17:32・IP 属地北京图数据库赞同 1添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录graph comp

接口引发的悲剧，6系主板BUG事件深入解读 - 超能网

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接口引发的悲剧，6系主板BUG事件深入解读

bolvar发布于

2011-2-9 15:49

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　　2011年1月底，大多数人已经开始放假，在忙碌了一年之后打算利用这个假期好好享受一下Sandy Bridge平台带来的兴奋，但是不幸总是喜欢在欢快的时刻捣乱，这时偏偏爆出一个意外的消息：P67/H67平台存在BUG隐患，Intel已经全球停止出货,并开始召回相关产品。

　　很多媒体和网站在报道这个问题时喜欢用“惊天BUG”或者冠以“Sandy Bridge平台”的字眼凸显问题的严重性，这种过度渲染也让不幸中招的用户觉得SNB平台不能用了，纷纷抱怨Intel这个“JS”，当然没有购买SNB平台的人大多抱有看热闹的心态关注事态发展。

因SNB发布而心情大好的Intel马上就遭遇了乌龙事件

　　如何解读这一乌龙事件带来的影响，它到底是如何产生的，对SNB用户有着什么样的影响，有没有解决的办法，而厂商们又会怎样对待已售的产品，这些无疑才是最重要的。要想精确还原这一事件的始末，首先来看这个问题是如何产生的。

起因:一颗晶体管的电压过高导致SATA控制器失效

　　出问题的并非整个SNB平台，而是代号Cougar Point的6系芯片组，包括P67、H67以及它们衍生出来的移动/商用型号，再准确来说是这些主板上的SATA接口存在Bug，使用久了可能会导致SATA设备性能下降，最终甚至会无法识别。

　　6系芯片组提供了2种SATA接口，编号分别为0-5，其中0和1支持SATA 6Gbps规范（也称SATA 3.0或者SATA III)，2-5支持SATA 3Gbps(SATA 2.0或者是SATA II），出问题的就是2-5这四个接口。在3Gbps的PLL时钟树（clocking tree）电路中有一颗晶体管，它的栅氧化层非常薄，正常状态下只需要很低的电压即可工作，不幸的是Intel给它设计了很高的电压，这一画蛇添足的举动导致漏电流过高，随着时间的推移最终会导致3Gbps接口失效。

SATA 6Gbps幸好不受这一BUG的影响

　　由于6Gbps和3Gbps的PLL电路彼此独立，因此这个问题并不影响SATA 6Gbps接口，但是大多数人基于使用习惯或者现实状况（没有SATA 6Gbps设备）可能还是使用3Gbps接口，因此这个问题还是会影响很多用户。

　　如果你要问这么严重的BUG难道Intel内部测试时没发现吗，他们的测试人员回老家过年去了？这样说还真有点冤枉他们了，因为出事的主板属于B2步进，之前步进的产品并没有这个问题，到现在也不知道是哪个倒霉的“临时工”捅出来这么个篓子。

影响：用户的主板需要召回，Intel损失超10亿

　　从上面的分析来看，这个BUG并不严重，SATA 3Gbps接口只是存在隐患，据Intel的测试分析，3年间出问题的SATA接口不过5%，但是因为这是一个硬件BUG，而且无法通过升级BIOS这样的方式解决，所以Intel无论是基于法律责任还是道义责任都要召回这批产品，现有问题产品也要停止销售，直至问题最终解决。

　　自1月4日CES正式发布到正式公布BUG存在为止不到一个月，Intel已经出货800万套SNB平台，Intel要为这些产品的召回、维修掏出7亿美元，再加上后期的赔偿（主要是面向合作伙伴，个人用户就别想啦）等问题，预计Intel要为这个小小的BUG付出10亿美元的代价。

解决：使用SATA 6Gbps接口，厂商换新或者退货处理

　　问题的起因简单来说就是SATA接口中一个晶体管电压过高，要想解决也很简单，在芯片组中更换那个金属层以重建SATA控制器，把电压恢复至正常水平即可。但是因为不能通过常规的软件或者BIOS解决，所以对应的主板需要召回至厂商那里才能修改解决。所以普通用户对这个问题无能为力，但是我们可以用别的方法规避这个问题。

　　因为SATA 6Gbps接口不受影响，而P67/H67主板原生支持两个SATA 6Gbps接口，所以受影响的用户首先要做的就是检查硬盘和光驱使用的SATA接口类型，如果你使用的正是SATA 6Gbps接口，那么恭喜你不会受影响，只需耐心等待主板厂商召回修改就是了。

　　如果你不幸使用的是SATA 3Gbps，那么也不用怕，只需将现在的SATA线拔下重新接到SATA 6Gbps接口上就可以了。目前中高端的P67/H67主板都提供了2个SATA 6Gbps，部分可能还会通过第三方芯片提供额外2个SATA 6Gbps接口，如果用户的SATA设备多于4个（比如组建了RAID之类），那可能会麻烦些，需要作出权衡保住主要功能。

　　如果你实在不知道使用的是哪个接口，那么也可以用一个小工具来检测一下。技嘉公司就提供了一个小软件可以检测用户使用的接口到底会不会受影响，并提出警告。

　　首先到技嘉公司页面下载“6 Series SATA Check”这个小软件，然后解压运行。这是一个绿色软件，无需安装，点击运行“67sfck.exe”就会显示检测结果。

设备接入了SATA 3Gbps接口，软件会提示用户转移接口

　　如果用户使用的是存在问题的SATA 3Gbps接口，那么软件就会显示拿个SATA接口上存在设备，同时出现红色提示，意思是“请从Intel PCH SATA 2.0接口上移除设备，并接入空余的SATA 3.0接口上（白色的那个），还会告知你“不推荐使用PCH SATA 2.0接口”

　　如果用户的SATA设备接的是SATA 3.0（6Gbps）接口，那么软件则会出现如下提示：

设备接入了SATA 6Gbps接口，软件提示不影响使用

　　这是在告诉你的SATA设备没有问题，不会受到影响。

　　虽然软件说只支持技嘉主板，不过经实际测试其他P67/H67主板如华硕P8P67 Deluxe也适用，只是提示信息中的“白色SATA接口”就无效了，用户需要找到自己主板上的SATA 6Gbps接口。

　　Update:技嘉的这个小软件只能给用户提供建议以防止SATA设备受损，如果用户拿不准自己是否已经受到影响，那么也可用HD Tune软件检测一下自己的硬盘健康度，看看是否出现了明显的错误提示。

HD Tune软件可以检查硬盘的健康度

　　尤其要注意的是“（C7）Ultra DMA CRC错误计数”这一项，因为Intel的这一Bug会造成bit错误率增加,使得硬盘的接口速度从DMA 6降到5到4到3再到2，直到彻底无法识别硬盘。因此C7的状态至关重要，如果用户检测到严重错误提示，最好是备份相关数据，转移到SATA 6Gbps接口。

　　受此问题影响，Intel已经停止出货6系芯片组，内部也在改进这个问题，可能要到2月底才会重新出货改进后的芯片组，恢复量产则要等到4月份。不过今天又有新闻说Intel现在就已恢复出货，只是出货的还是这些有瑕疵的6系主板，只不过保证将其用到不会受Bug影响的PC中。

　　目前主要的PC厂商如戴尔、联想、惠普以及三星等已经作出承诺提供退货或者免费更换问题产品，华硕、技嘉、微星等主板厂商也发声明表示可以为用户免费更换相应产品。只是目前适逢中国新年，很多公司还在放假，具体细则可能要到2月底才会有进一步消息。

　　最后重申一下这个问题的由来、影响及用户的对策：

　　1.出问题的是6系芯片组的SATA 3Gbps接口，由于设计问题使其工作电压异常导致漏电流过高，长期使用会引发SATA控制器信号不良，进而影响SATA设备正常运行。

　　2.这个Bug出现的几率并不高，3年间也只有大约5%的接口会出现故障，但是这个问题不能通过软件或者升级BIOS的方法解决，Intel需要将主板召回，并累及财报，预计总损失超过10亿美元。

　　3.用户目前能做的就是将SATA设备从3Gbps接口转移至6Gbps接口，如何判断自己是否会受影响可以借助技嘉的一个小软件，当然有点电脑知识的用户完全可以自己判断。

　　4.绝大多数厂商都已经提供退货或者换新承诺，用户可到官网查阅相关说明，由于新年放假和Intel出货新品的速度，退换问题可能还需要点时间，用户需要耐心等待。

　　有人说Intel闹出这个问题是频繁更新主板的报应，这种无稽之谈固不可信，但它也反应出很多人对Intel升级一次CPU就换一代主板做法的怨言，之前的P45、P55主板也都是用的SATA 3Gbps接口，它们并没有出现这个问题。CPU向下兼容对Intel并非什么技术难题，Intel之所以这样做肯定有自己的利益考虑。现在一个好消息就是22nm工艺的Ivy Bridge可以兼容LGA1155主板，这个消息多少也能安慰一下目前遭受SATA Bug困扰的用户的心吧。

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性能大幅提升 Sandy bridge平台本推荐CBSi中国·ZOL 作者：中关村在线周霄宇责任编辑：孙少军【原创】 2011年04月02日 05:23 评论

本文导航第1页：联想扬天V470G笔记本第2页：戴尔Vostro 3350笔记本第3页：神舟优雅A420P笔记本第4页：惠普Pavilion g4笔记本第5页：宏碁Aspire 4750G笔记本第6页：华硕N73YI263SV笔记本第7页：同方钢铁侠K41H笔记本第8页：海尔新7哥笔记本返回分页阅读文章

产品：V470G-ISE（H）联想笔记本电脑联想扬天V470G笔记本

虽然说英特尔Sandy bridge平台（以下简称SNB或者SNB平台）已经发布快三个月了，不过许多消费者对SNB平台还是知之甚少：由于英特尔的两代处理器都叫酷睿i系列处理器，因此许多人搞不清到底第二代酷睿i处理器（SNB平台）比第一代酷睿i处理器强在哪里。

那么，SNB平台的笔记本到底好在哪里呢？答：集成显卡的性能有大幅提升，如果老酷睿i的集显性能得10分的话，那么第二代酷睿i处理器的集显性能约为26分，完全可以秒杀上一代的入门级独显，比如G 310M、HD 5470等等。此外，处理器的性能毫无悬念地也有小幅进步，而且满载运行时的功耗反而略微降低了一点；第二代酷睿i处理器支持的睿频2.0技术可以让CPU的所有核心同时工作时也能小幅超频，并且CPU的额定频率整体都往上抬升了一个档次，但总体功耗并没有变化。

下面是目前市面上出现的几款具有代表性的Sandy bridge平台笔记本：

推荐产品：联想扬天V470G-ISE（H）笔记本

参考价格：5998元

　　外观上，联想扬天V470G-ISE（H）笔记本延续了时尚动感KINK ID设计，大量的直线加上边缘处的曲线过渡，为消费者呈现出一款拥有动感、紧凑、简约、沉稳的造型的产品。它的顶盖依旧采用金属材质，拉丝面板不仅刚毅稳健与内敛的奢华紧密结合起来，而且能够轻松抵御各种指纹污渍地入侵；镀铬lenovo logo还是出现在顶盖的一角，在金属面板的映衬与显得十分醒目。轻启顶盖，首先映入眼帘的就是经过重新设计的孤岛式键盘，每个按键都下方都有一道弧线，而且按键表面也稍稍向下凹陷，更加贴合手指；键盘上方的快捷键也拥有金属质感，下方的触摸板大小适中，边缘处运用了钻石切割工艺，在细节上突显了时尚品味。

联想扬天V470G系列笔记本

　　配置上，这款联想扬天V470G-ISE（H）笔记本搭载了英特尔酷睿i7-2630QM四核处理器，其标称主频为2.0GHz，通过睿频加速可以提升至2.9GHz，拥有6MB三级缓存；处理器内部集成了英特尔HD Graphics 3000核芯显卡；与处理器搭配的是英特尔HM65主板芯片；标配4GB内存，640GB硬盘，内置DVD刻录光驱；集成200万像素高清摄像头、英特尔1000 BGN无线网卡、千兆位以太网卡、蓝牙模块、六合一读卡器、4个USB 2.0接口；配备6芯锂离子电池、预装Windows 7 Home Basic（家庭普通版）操作系统。

联想扬天V470G-ISE（H）

操作系统

Windows 7 Home Basic（家庭普通版）

处理器型号

Intel 酷睿i7-2630QM

处理器主频

2GHz，最高睿频可达2.9GHz

核心数/线程

四核心/八线程

主板芯片组

Intel HM65

内存容量

4GB

硬盘容量

640GB

光驱类型

DVD刻录机

屏幕尺寸

14英寸

屏幕分辨率

1366×768

显卡芯片

Intel HD Graphics 3000（集成于处理器）

摄像头

集成200万像素摄像头

无线网卡

Intel 1000 BGN

网卡描述

1000Mbps以太网卡

蓝牙

支持，蓝牙3.0模块

数据接口

4×USB2.0，e-SATA接口

读卡器

6合1读卡器（SD，SDHC，MMC，MS，MS-pro，xD）

电池类型

6芯锂电池，4400毫安

笔记本重量

2.184千克

外形尺寸

340×234×20.7-31.3mm

质保备注

整机免费保修2年，电池1年

　　促销信息：赠送电脑包、鼠标垫

　　编辑点评：

　　这款联想扬天V470G-ISE（H）笔记本并没有配备独立显卡，对于一款主流14英寸笔记本而言有些不寻常。然而，仔细想想，作为一款面向主流市场的商务笔记本，一来图形方面的应用相对较少；二来从之前测试看，新的SNB平台集成的英特尔HD Graphics 3000核芯显卡在性能方面并不输给入门级独立显卡，况且i7四核处理器的性能也足可以满足各种商务应用的要求，因此，从降低系统整体发热量、保证机器运行稳定性这个角度出发，这样的选择无疑是极其明智的。除此之外，这款产品融合时尚元素的商务造型更容易被刚刚步入职场的年轻商务人士接受。虽然6000元的价格略有些偏高，但是对于一款拥有完善数据保护方案和出色处理器性能的笔记本而言，还是相当超值的。

联想扬天V470G-ISE（H）

[参考价格] 5998元[推荐商家] 中瑞信通(北京)科技中心[联系方式] 010-62619613 13681311925[商家地址] 海龙南行100米，中关村邮局南楼609A

产品：Vostro 成就 3350（V3350D-148）戴尔笔记本电脑戴尔Vostro 3350笔记本

推荐产品：戴尔Vostro 3350笔记本

参考价格：5499元

外观方面，戴尔Vostro 3350机身采用银灰色与黑色搭配，虽然是商务本中常见的配色方案，但是其整体给人的感觉并不像是一款传统意义上的商务笔记本电脑，因为在机身边缘的过渡地带，Vostro 3350更多的运用了大弧度而非直角或小弧度的设计模式，这就给人以更为圆润，更为活跃的整体感觉，凸显了其家用商用兼顾的特色。

同时，该机型C面主要以黑色为主，在触摸板和键盘边框部分，适当的加入了亮面金属质感材料做区域划分和装饰，整体显得颇为沉稳，秉承了商务笔记本的一贯特色。此外，戴尔Vostro 3350还配备了两个USB3.0接口，从而让数据传输更加迅速。

戴尔Vostro 3350

在配置方面，这款机器采用了英特尔酷睿i5-2410M处理器，4GB内存和320GB硬盘。另外，这款机器还搭配了ATI Mobility Radeon HD 6490M独立显卡。两个USB3.0接口，预装正版Windows 7专业版64位操作系统。

戴尔 Vostro 成就 3350

处理器系列

酷睿i5-2410M

屏幕尺寸

13英寸

屏幕比例

16:9

屏幕分辨率

1366×768

背光技术

LED背光

显卡类型

中低端独立显卡

显卡芯片

ATI Mobility Radeon HD 6490M

显存容量

512MB

显存位宽

64bit

流处理器个数

160

音频系统

内置音效芯片

扬声器

内置扬声器

麦克风

内置麦克风

无线网卡

支持802.11a/g/n无线协议

蓝牙

支持，蓝牙3.0模块

数据接口

USB3.0

视频接口

VGA，HDMI

电池类型

6芯锂电池

编辑点评：

作为一款商务产品，戴尔vostro 3350拥有金属的机身设计，并且外观也是以简约、严谨为主。在性能方面，英特尔酷睿i5-2410M处理器可以满足绝大部分用户的应用需求，微软Windows 7专业版64位操作系统也使用户在使用中更加得心应手。对于追求品质的商务人士来说，这款机器确实是不错的选择。

戴尔vostro 3350笔记本

[参考价格] 5499元[网上订购] >>点击进入戴尔特价专区<< [联系电话] 800-858-0888（座机）/400-881-2108（手机）[订购方法] 点击进入查看

产品：优雅 A420P-i7 D1 神舟笔记本电脑神舟优雅A420P笔记本

推荐产品：神舟优雅A420P-i3/i7笔记本

参考价格：3299/3999元

神舟优雅A420P采用金属铝拉丝的完美设计，炫彩中泛出细密的发丝金属光泽，时尚又科技，且拥有睿智黑、钛金灰、中国红三种靓丽的颜色可选。下沉式转轴灵活便捷，可调节0-150度观赏角度，让您轻松拥有多角度的视觉感受。B面采用主流的14.0英寸LED宽屏设计，显示画面色彩更饱和、质感更细腻，使您享受到影院级的视听盛宴。C面经典的巧克力键盘设计符合人体美学原理，间距精巧合理，更加方便快速输入，配合清脆的敲击声，使您拥有舒适愉悦的笔记本使用环境。

神舟优雅A420P-i3/i7笔记本

神舟优雅A420P-i3/i7应用英特尔最新Sandy Bridge平台，基于领先Nehalem微架构的第二代酷睿i3-2310M/i7-2630QM处理器，在英特尔睿频加速技术2.0下拥有较前一代更高的性能与更低的功耗，带给用户前所未有的极速应用体验。此外，新一代HM65高速芯片组、2G DDR3的内存的加盟，突破性的多媒体处理能力为内容的创建、编辑和共享带来难以置信的速度，并能显著提升3D性能，为主流游戏带来较之以前更为突出难忘的游戏体验。

神舟海报

A420P-i3/i7不仅性能强劲，外观上，睿智黑、钛金灰、中国红的靓丽三色使其更具吸引力。此外，完善的周边设备，320G硬盘、DVDRW光驱、耳机/麦克风接口、3个USB 2.0接口以及四合一读卡器接口，在办公、家庭、娱乐各方面满足不同消费人群的需求。内置130万高品质摄像头和802.11B/G/N无线网卡使即时视讯不再愁。

现在这款搭载最新SNB平台、且拥有靓丽外观的的炫彩小本优雅A420P-i3/i7，上市仅需3299/3999元，您心动了吗，那就别犹豫了，赶紧到各地的神舟专卖店看看吧！预知更多优惠请咨询神舟电脑免费订购电话：800-830-6306/800-830-6022（固定电话）；400-8862668/400-886-7668（手机用户），或登录神舟电脑网上商城http://www.hasee.net/index.html，拍拍商铺http://1067541388.paipai.com/或淘宝商城http://hasee.mall.taobao.com/，轻松享受网上支付、送货上门、定制升级等个性化服务！

产品：g4-1017TX（LQ369PA）惠普笔记本电脑惠普Pavilion g4笔记本

推荐产品：惠普Pavilion g4-1017TX笔记本

参考价格：4999元

外观方面，惠普Pavilion g4笔记本采用了最简洁明快的单色烤漆设计，外壳与内饰都采用同一种色彩的烤漆设计，简洁的外观带给用户清新干净的感觉。笔记本采用14寸LED背光液晶屏，1366×768分辨率，巧克力式键盘设计，掌托和触控区域设计较宽，操作感觉舒适。

配置方面，惠普Pavilion g4-1017TX笔记本采用英特尔酷睿i5-2410M处理器，主板芯片为英特尔HM65；标配2G DDR3内存，640G大容量硬盘，内置DVD刻录光驱，配备了拥有80个流处理器的ATI Mobility Radeon HD 6470独立显卡，1G显存。机器整体配置中档，性能还是十分不错的。接口方面，笔记本拥有3个USB接口，VGA接口，HDMI接口，RJ45等基本接口一应俱全；内置无线网卡和10-100-100M网卡。

惠普 g4笔记本

惠普 g4-1017TX

处理器系列

英特尔酷睿i5 2代系列（Sandy Bridge）

处理器型号

Intel 酷睿i5 2410M

处理器主频

2.3GHz

最高睿频

2900MHz

总线

1333MHz

三级缓存

3MB

核心类型

Arrandale

内存容量

2GB

内存类型

DDR3 1066MHz

硬盘容量

640GB

硬盘描述

5400转，SATA

光驱类型

DVD刻录机

屏幕尺寸

14英寸

屏幕分辨率

1366×768

背光技术

LED背光

显卡芯片

ATI Mobility Radeon HD 6470＋Intel GMA HD（集成于处理器）

显存容量

1GB

音频系统

环绕立体声音频

摄像头

集成摄像头

无线网卡

支持802.11b/g/n无线协议

网卡描述

100Mbps网卡

数据接口

USB2.0

视频接口

VGA，HDMI

音频接口

耳机输出接口，麦克风输入接口

其它接口

RJ45（网络接口），电源接口

读卡器

多合1读卡器

电池类型

6芯锂电池

编辑点评：

惠普Pavilion g4笔记本设计简洁，配置主流，机器性能突出，是一款十分不错的全能型笔记本，同时该款笔记本具备集显和独显切换功能，让续航时间和性能达到了平衡。

产品：Acer 4750G-2412G50Mnkk Acer宏碁笔记本电脑宏碁Aspire 4750G笔记本

推荐产品：宏碁Aspire 4750G（2412G50Mnkk）笔记本

参考价格：4400元

宏碁Aspire 4750G（2412G50Mnkk）笔记本整机以灰黑色调为主，顶盖采用了格纹设计，增强机身的质感，也可以防止指纹等污渍沾染；机身边缘进行了圆滑处理，醒目的acer logo依旧置于顶盖中央。键盘采用了宏碁标准的浮萍式键盘设计，键距较大，手感不错；它的键盘上方有一道镜面横条，它对于键盘表面起到了一个很好的装饰作用。掌托面也布满了小巧的格纹，与外壳风格保持一致，同时也具备了细腻的触感。它搭载了目前最为常见的14英寸LED背光屏幕，标准分辨率为1366×768，配合杜比音效技术，扬声器可以实现虚拟环绕声效果，为用户带来震撼的影音体验。

宏碁Aspire 4750G系列笔记本

　　配置方面，宏碁Aspire 4750G（2412G50Mnkk）笔记本搭载了酷睿i5-2410M处理器，其标称主频为2.3GHz，最高睿频可达2.9GHz，融合了英特尔GMA HD 3000核芯显卡；标配了2GB DDR3内存，500GB硬盘，内置DVD刻录光驱；带有1GB显存的NVIDIA Geforce GT 540M独立显卡；集成130万像素摄像头、千兆位以太网卡，支持802.11b/g/n无线协议；配备6芯锂离子电池，预装Windows 7 Home Basic（家庭基础版）操作系统。

宏碁Aspire 4750G（2412G50Mnkk）

操作系统

Windows 7 Home Basic（家庭基础版）

处理器型号

Intel 酷睿i5-2410M

处理器主频

2.3GHz

最高睿频

2.9GHz

核心数/线程

双核心/四线程

内存容量

2GB，DDR3

硬盘容量

500GB，5400转

光驱类型

内置DVD刻录机

屏幕尺寸

14英寸

屏幕分辨率

1366×768

显卡芯片

NVIDIA Geforce GT 540M

显存容量

1GB

摄像头

集成130万像素摄像头

数据接口

3×USB2.0

读卡器

5合1读卡器（SD，MMC，MS，MS PRO，xD）

电池类型

6芯锂电池

笔记本重量

2.2千克

外形尺寸

342×245×25.5-31.9mm

质保时间

3年

　　促销信息：标配全新原装机器+包+鼠标+键盘膜+屏幕膜+发票。

　　编辑点评：

　　拥有英特尔SNB平台i5处理器和英伟达最新的5系列显卡，这款产品性能已经十分出色，足以应付各种3D游戏的挑战。5000元不到的价格也可以让它在同类产品傲视群雄，喜欢游戏的朋友不要错过。

宏碁Aspire 4750G（2412G50Mnkk）

[参考价格] 4400元[推荐商家] 北京华源兴业 [联系方式] 010-82484277 [商家地址] 北京市海淀区中关村南大街11号E世界数码广场A座809室

产品：N73YI263SV-SL（540M）华硕笔记本电脑华硕N73YI263SV笔记本

推荐产品：华硕N73YI263SV-SL笔记本

参考价格：8999元

华硕N73系列还在外形的设计首度融入了北欧极简元素，其全新的动感设计，独到的波光曲线和简约唯美的形象气质，尽显低调不凡的气度。同时，其还配备了B&O ICEPower顶级认证的Sonicmaster“美声大师”音效系统，搭配上17.3英寸的超大屏幕，带给人们绝佳的娱乐体验。

华硕N73系列笔记本

配置方面，华硕N73YI263SV-SL笔记本搭载了英特尔酷睿i7-2630QM处理器，其主频为2GHz，拥有6MB三级缓存，具备四核心八线程处理能力；配备的NVIDIA GeForce GT 540M独立显卡，拥有1GB 128位GDDR3显存；标配4GB DDR3内存，640GB 7200转硬盘，内置DVD刻录光驱；集成200万像素摄像头、1000Mbps以太网卡、无线网卡，支持802.11b/g/n无线协议；配备6芯锂电池，预装正版Windows 7 Home Basic（家庭普通版）操作系统。

华硕 K73YI263SV-SL

操作系统

Windows 7 Home Basic（家庭基础版）

处理器系列

英特尔酷睿i7 2代系列（Sandy Bridge）

处理器型号

Intel 酷睿i7 2630QM

处理器主频

2GHz

最高睿频

2900MHz

总线

2000MHz

内存容量

2GB

内存类型

DDR3 1333MHz

最大支持内存

8GB

硬盘容量

640GB

硬盘描述

7200转，SATA

屏幕尺寸

17.3英寸

屏幕比例

16:10

屏幕分辨率

1920×1200

背光技术

LED背光

屏幕描述

高亮液晶显示屏

显卡类型

中高端独立显卡

显卡芯片

NVIDIA GeForce GT 540M

显存容量

1GB

显存类型

DDR3

显存位宽

128bit

流处理器个数

外壳描述

黑色

编辑点评：

不可否认，华硕N73YI263SV-SL在性能上无可挑剔，英特尔酷睿i7-2630QM处理器、NVIDIA GeForce GT 540M独立显卡、640GB高速硬盘再加上17.3英寸的大屏，可以说任何3D游戏在它面前都是浮云。不过，从另一个角度来说，17.3英寸的尺寸让华硕N73YI263SV-SL只能定位在家用电脑上了，毕竟谁也不会随身携带一款如此大分量的机型，同时，由于配置较为高端，所以在价格上也并不是十分便宜，所以，客观来说，其只能是那些高端游戏玩家的专属了。

华硕N73YI263SV-SL

[参考价格] 8999元[推荐商家] 华硕专卖店

产品：清华锋锐 K41H-i2414604 同方笔记本电脑同方钢铁侠K41H笔记本

推荐产品：同方锋锐K41H-i2414604笔记本

参考价格：4999元

同方锋锐K41H-i2414604笔记本拥有全金属机身，模组式一体化封装技术，14.1英寸的超薄LED高亮背光屏幕与笔记本上盖在无尘的环境直接进行封装，最薄仅为3.6毫米，相较于一般产品，这种结构更为坚固紧凑。得益于此种封装技术，整机厚度被控制在了31毫米（最厚处）。强化屏轴和金属转轴盖是同方锋锐K41H的贴心设计之一，下沉式的屏轴完全采用全钢架结构，能够解决诸多笔记本屏轴问题。针对强劲硬件特别设计的加强散热器，搭配大尺寸的下沉式排气系统和大尺寸静音风扇，在不影响整机美观的前提下，提高了散热性能，同时还能给用户安静的使用环境。

同方钢铁侠锋锐K41H笔记本

同方锋锐K41H-i2414604笔记本采用酷睿i5-2410M处理器、集成英特尔HD 3000核芯显卡、2GB显存的NVIDIA Geforce GT 525M独立显卡；拥有4GB DDR3内存、640G硬盘、超级DVD刻录光驱；802.11B/G/N无线网卡、130万像素摄像头、状态指示灯、四合一读卡器；6芯电池、支持一年保换。

编辑点评：

新上市的同方锋锐K41H-i2414604笔记本做工精细，金属外壳提升了档次；配置上采用最新的Sandy Bridge平台酷睿i5处理器以及2GB显存的独立显卡，对于大型游戏、高清视频都有很好的支持；同时该机还能切换到集成显卡，有利于延长电池续航时间；再加上4G内存、640G硬盘的海量存储空间，4999元的上市价格颇具性价比。

同方锋锐K41H-i2414604笔记本

参考价格：4999元

推荐商家：同方专卖店

产品：新简爱7G 海尔笔记本电脑海尔新7哥笔记本

推荐产品：海尔新简爱7哥

参考价格：5499元

海尔新简爱7哥采用橘红色的拉丝面板，镁铝合金材质的机身不仅更显档次，而且具备坚固、耐用的特点；巧克力键盘、圆柱形转轴也富有时尚气息；机身C面掌托处采用银色，并且拥有宽大的触摸板。

海尔新简爱7哥采用酷睿i5-2410M处理器，除了具备执行效率更高的特点之外，双封装的图形处理单元也有更好的应对高清视频的能力。500GB硬盘可以满足用户对存储空间的要求，而ATI Mobility Radeon HD 6730独立显卡在3D测试中有着抢眼的表现，并且可以轻松应对绝大多数大型3D游戏，是目前市场上中低价位笔记本使用的最高端的显卡。

海尔新7哥笔记本

海尔新简爱7G

处理器型号

Intel 酷睿i5-2410

处理器主频

2.3GHz

主板芯片组

Intel HM65

内存容量

2GB

硬盘容量

500GB

硬盘描述

5400转，SATA

光驱类型

DVD刻录机

屏幕尺寸

14英寸

屏幕比例

16:9

屏幕分辨率

1366×768

背光技术

LED背光

显卡类型

双显卡切换（独立＋集成）

显卡芯片

ATI Mobility Radeon HD 6730+Intel GMA HD（集成于处理器）

显存容量

2GB

音频系统

杜比认证音效

无线网卡

Intel 1000 BGN

网卡描述

1000Mbps以太网卡

蓝牙

支持蓝牙功能

数据接口

USB2.0*3

视频接口

VGA，HDMI

音频接口

耳机输出接口，麦克风输入接口

读卡器

4合1读卡器

指取设备

触摸板

这款笔记本强调游戏性能，我们从其使用的强劲显卡和最新平台的处理器都能看出这款电脑的不俗性能，当然从定价看，我们也能看出厂商对推广该产品的诚意，相比老款7哥，新7哥有更强的性能但售价却有所降低，随后还会有处理器更高版本的机型出现，当然售价也不会太高，目前马甸鹏润国美，中塔大中都有货，喜欢的朋友可以去看看。

文章小结：

Sandy bridge平台的笔记本与第一代酷睿i笔记本相比，主要是在集成显卡性能上有了飞跃，第二代酷睿i处理器集成的HD 3000核芯显卡在性能上已经达到了入门级独立显卡的水平。因此，买一款Sandy bridge平台的集成显卡笔记本用来看高清电影、玩玩一般的游戏也不成问题。

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SNB平台

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SNB(Sandy Bridge )是英特爾在2011年初發布的新一代處理器微架構，仍然保持酷睿i3、i5、i7三個系列，分別針對入門級、主流應用和高端用户。現有的酷睿i系列已經是智能處理器了，而SNB在此基礎上智能特性全面升級，並且無縫融合了圖形顯示核心。

中文名

處理器微架構

外文名

SNB(Sandy Bridge )

上市時間

2011年

所屬品牌

英特爾

基本信息

技術特點

SNB平台基本信息

英特爾這次推出的SNB處理器還重新定義了“整合平台”的概念，之前沿用多年的“集成顯卡”將一去不復返，取而代之的是被處理器“無縫融合”的“核芯顯卡”。

SNB平台技術特點

1、英特爾核芯顯卡——3D更完美視覺更流暢如果説英特爾上一代Westmere處理器的GPU芯片是從主板北橋芯片裏“搬家”到了CPU芯片裏，那麼SNB處理器的GPU就是“出生”在CPU芯片裏了，我們稱之為無縫融合。打個比方，Westmere的集成顯卡並不像獨立顯卡那樣擁有屬於自己的工位（顯存），工作的時候還要大老遠的跑到人家內存的工位上去拿資料，然後再折回來處理工作。而作為SNB處理器“親生”的GPU的待遇肯定更好，它可以直接使用共享的三級高速緩存，能與各個核心直接在高速緩存交換數據而不僅限於之前的系統內存。也就是説SNB處理器的GPU和CPU一樣都有屬於自己的工位，這對提升性能和降低功耗都大有裨益。據國外媒體透露，搭載核芯顯卡的筆記本甚至可以流暢運行《星際爭霸2》。SNB處理器中還設計了創新的高速環形聯通架構，各個核心、各個高速緩存段、核顯、內核管理中心等等可以通過這個高速的雙向環形架構進行更高效的數據交換。這個環形架構將SNB處理器內部的各個單元連接起來，其中核顯就是這個環形聯通架構上的重要一個節點。2、無線顯示技術（WiDi）——感受無線自由空間如果説在五官之中選一個最重要的部分，大約九成的人都會毫不猶豫地選擇眼睛，因為眼睛讓我們感受色彩、觀察萬物。那麼我們是不是有理由對我們的眼睛更好一點，讓它得到更清晰、更寬廣的視覺畫面呢？英特爾無線顯示技術（WiDi）就可以幫助我們徹底擺脱只能坐在筆記本前，眼睛要緊盯着十幾寸屏幕欣賞高清影片及圖片的促狹局面，英特爾用科技掀起了從視覺到身體的解放運動。英特爾無線顯示技術可以輕鬆將筆記本與大屏幕高清電視或者投影儀以無線方式相連，無論是基於網絡還是本地硬盤，或是家庭影音中心，所有精彩和分享就這樣輕鬆升級到高清大屏幕！將一款為英特爾無線顯示技術設計的無線適配器連接到高清電視或者投影儀上，再通過擁有英特爾高清顯卡技術和英特爾無線技術的筆記本電腦，就可以將筆記本無線連接到液晶電視或者投影儀上。3、引觸3D影院技術——逼真影像一“觸”即發大家都知道，遊戲和電影都開始3D化了。自從有了藍光3D影碟，你再跟人家炫耀DVD的、紅藍分色的立體電影就落伍了，1920x1080全高清、全綵色的藍光3D才是真正媲美IMAX 3D影院的片源。而隨着時間的推移，我們將馬上可以在家中享受這個視覺盛宴，因為SNB處理器來了。之前的處理器或者顯卡只能夠應付一部普通的藍光電影，而播放一部3D藍光電影説白了就是在同時播放兩部高碼率的藍光電影，這非SNB莫屬了。為什麼呢？因為SNB處理器中有一個媒體處理器，專門負責視頻解碼、編碼。新的硬件加速解碼引擎中，整個視頻管線都通過固定功能單元進行解碼，正好相反，SNB處理器在播放視頻的時候功耗可降低一半。這就相當於SNB處理器專門給視頻解碼、編碼組建了一個“特別工作小組”來專門負責像3D藍光電影播放這樣的重量級工作，而這個“小組”可謂是“以一當百”，他們只消耗了SNB處理器3平方毫米的核心面積。4、AVX指令集——雙倍帶寬雙倍性能英特爾為SNB處理器帶來全新的指令擴展集AVX，其演算單元從之前的128-bit倍增至256-bit，所以從理論上看SNB處理器內核浮點運算性能提升到了2倍。AVX並不是x86 CPU（SSE）的擴展指令集，而是可以實現更高的效率，同時也和CPU硬件兼容性也更好，並且也有着足夠的擴展空間。這個技術就像是三環路上的立交橋，在同樣寬度的佔地面積上多修出一條凌空高架橋，使得單位時間內通過的車流量（數據計算）更多了。當然，256-bit的AVX指令集同時也代表了指令編碼格式的變更。頭部增加Prefix讓擴展成為可能，而增強的寄存器也使指令頭部分不斷增加Prefix成為了可能。這就好像如果一個人長時間待在狹小的地方，因為沒有參照物，那麼時間久了他也就不會覺得自己所處的空間很狹小了。但是如果你把一個長時間蝸居在自己小窩裏面的人帶到空曠的，那麼他一定會覺得很空曠。5、睿頻加速2.0技術——智能表現完美升級眾所周知，第一代睿頻加速技術能讓處理器“超頻”多高是取決於TDP功耗的，這就好比一個保守的人覺得他的體力只能支撐他上固定數量的台階，再高就上不去了。不過事實上他的體力可以支撐他爬上更高的台階，如果一個好的教練讓他相信自己的實力可以上更高的台階，那麼他完全可以根據自己的體力爬到更高的台階上。這就是英特爾睿頻加速2.0，它允許在短時間內將活躍的計算核心加速，散熱功耗超越到TDP以上，控制單元會跟蹤散熱剩餘空間(特別是系統空閒時)，在系統計算量大的時候提速超越TDP。處理器空閒的時間越長，能夠超越TDP的時間就越長，但最長不超過25秒鐘。在穩定性方面，控制單元不會允許處理器超過温度的上限。睿頻加速2.0技術的另一大進步：SNB處理器的圖形核心也可以獨立動態加速，最高可達驚人的1.35GHz。如果軟件需要更多CPU資源而這時圖形運算並不多，那麼CPU就會加速、圖形單元就會減速，反之亦然。其實，第一代睿頻加速技術已經可以在筆記本電腦上做到這一點了，而台式機電腦在睿頻加速2.0技術也做到了這點。6、型號（LGA1155 I3\15\17）Core i3-2100 功耗65WCore i3-2100T 功耗35WCore i3-2120 功耗65WCore i5-2300 功耗95WCore i5-2390T 功耗35WCore i5-2400 功耗95WCore i5-2400S 功耗65WCore i5-2500 功耗95WCore i5-2500S 功耗65WCore i5-2500T 功耗45WCore i5- 2500K 功耗95WCore i7-2600 功耗95Core i7-2600S 功耗65Core i7-2600K 功耗95後綴名解釋：K為不倍鎖版，可以超頻，集成顯卡位HD 3000，S為節能版，不可以超頻，集成顯卡位HD 2000，T為超低功耗版，不可以超頻，集成顯卡位HD2000，沒有後綴字母的為普通版7、三個Core桌面級品牌的級別參數I3：3MBL3緩存，雙核四線程I5：6MBL3緩存，四核四線程（I5-2390T為3MBL3緩存）I7：8MBL3緩存，四核八線程7、其他級別的SNBSNB-E桌面旗艦版Core i7-3960X Extreme Edition、Core i7-3930K、Core i7-3820（首批三個版本）X為至尊版，K為不倍鎖版擁有15MB緩存 8核16線程，性能非常的高，而價格也不菲，普通消費者無力購買SNB-奔騰、賽揚這兩個系列是現英特爾低端主力軍起性能比I3低一點，但也具備HD 2000集成顯卡和3MBL3緩存SNB-至強服務器CPU英特爾服務器級CPU 具備8MB緩存，和桌面級英特爾I7性能接近，在服務器CPU裏為中低端CPUSNB-I3\I5\I7移動級CPU英特爾筆記本處理器

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