【菜科解读】

下雪天的时候，很多人都会将车子停在室外，这个时候一般不建议拉手刹，因为天气比较冷，气温低，车里面会有积水，就会容易结冰，第二天启动的时候就会容易损坏制动系统。

下雪天停车要拉手刹吗尽量不要。

下雪天停车时，尽量不要拉手刹。

这是因为在雪地中行驶后，车辆的制动盘和卡钳内部通常会留有很多积水。

如果停车后拉上手刹，这些积水有可能会冻结，导致第二天早上车辆无法启动，或者在启动过程中损害制动系统。

此外，如果在坡面上停车且没有采取其他措施，车辆可能会因重力作用而滑动，尤其是在冰雪覆盖的路面上。

因此，为了安全起见，应避免在下雪天停车时拉上手刹，并采取适当的预防措施，如选择合适的地点停车，或在坡面上用石头或木楔固定车辆以防滑动。

下雪天停车为什么不能拉手刹因为制动盘与卡钳在有积水的情况下，如果直接拉手刹，第二天用车启动时你就会听见“嘣”的一声，那就是制动盘与卡钳之间的冰冻被强行拉开的声音。

这样无论是对制动盘和卡钳都会有一定的损伤。

如果是稍微有点坡度的停车位，可适当使用挡位防止溜车，并在车轮下垫上石头或者木楔防止溜车。

虽然拉手刹可是起到作用，可是由于天气原因可能会冻住制动盘和卡钳之间，等你第二天启动车放下手刹的时候，猛的一下是冰冻破碎导致制动盘和卡钳的损伤，所以只是为了防止溜车的话可以找点东西垫在车轮旁就好。

下雪天停车要注意什么1. 选择合适的停车位置在雪天停车时，选择一个合适的停车位置非常重要。

最好将车辆停放在室内停车场或室外有遮盖的地方，避免车辆被大雪覆盖。

同时，要避免停放在坡道或易滑的地方，以免车辆打滑或被雪覆盖后难以移动。

2. 保持车辆清洁在雪天停车后，要及时清除车辆表面的积雪和冰霜，保持车辆的清洁。

这样可以防止积雪和冰霜对车辆造成损坏，也可以减少车辆被冻住的可能性。

3. 不要轻易移动车辆在雪天停车后，不要轻易移动车辆。

因为积雪可能会覆盖住车辆的轮胎，导致车辆无法正常行驶。

如果必须移动车辆，要确保积雪已经被清除，并且路面已经清理干净。

AMD新显卡曝光！RDNA 4m增加两个新版本

快科技3月25日消息，AMD在开源图形栈的LLVM编译器中，新增了两个全新RDNA 4m图形目标GFX1171和GFX1172。

这两款与此前发现的GFX1170组成三款型号，均归属RDNA 4m标签下，且指令集能力完全一致，确认AMD正在为下一代APU准备多规格的集成GPU方案， 此前编译器补丁已显示，RDNA 4m引入了多项RDNA 4级别的指令集升级，包括FP8和BF8数据格式支持，以及用于AI计算负载的WMMA矩阵指令。

RDNA 4m的命名本身也值得注意，它并非RDNA 4架构，RDNA 4只用于独立显卡产品线，不会出现在即将到来的AMD SoC上。

RDNA 4m归属于GFX11家族，对应的是RDNA 3架构体系，Linux内核文档也将GFX1170明确标注为APU/SoC级GPU，而非独立Radeon显卡。

当前预期显示，GFX1170系列将用于Zen 6架构的Medusa Point APU，Medusa Point是Zen 5架构Strix Point芯片的继任者，后者搭载RDNA 3.5 iGPU。

从架构定位来看，RDNA 4m实质上是RDNA 3.5到RDNA 4之间的过渡桥梁。

真正的代际跨越预计将在Medusa Halo上实现，Medusa Halo预计搭载RDNA 5图形架构，带来移动平台的真正换代升级，同时还将支持下一代LPDDR6内存。

代理式AI浪潮下，Arm亲自下场设计CPU意欲何为？

此前一直作为芯片IP（知识产权）提供商的Arm，如今也下场自主设计CPU了。

3月24日，Arm正式发布Arm AGI CPU。

这是一款面向人工智能数据中心的CPU，旨在满足日益增长的代理式 AI (agentic AI) 工作负载需求。

《每日经济新闻》记者注意到，CPU（中央处理器）曾是整个芯片领域的王者。

然而，在生成式AI（人工智能）时代，CPU完全被GPU（图形处理器）的耀眼光芒所掩盖。

英伟达成为全球瞩目的焦点，而英特尔、Arm则被视为仍属于PC（个人电脑）和手机时代的产物。

甚至，“CPU已死”的声音也逐渐浮现。

然而，从生成式AI进入代理式AI，推理的算力需求超越训练需求而获得爆发式增长。

在此背景下，Arm亲自下场设计CPU意味着什么？ 图片来源：每经媒资库 代理式AI重塑CPU需求 长期以来，Arm一直是芯片IP提供商。

苹果、高通、联发科、三星等厂商使用Arm的IP，设计各类手机CPU。

那么，Arm为何会亲自下场自主设计CPU呢？ Arm首席执行官Rene Haas表示：“AI从根本上重塑了计算的构建与部署，代理式计算正进一步加速这一变革。

” AI智能体的崛起，正推动全球计算产业迎来关键转折点。

随着AI的应用重心从模型训练逐步转向部署可持续运行、具备推理、规划与执行能力的智能体，整个AI系统生成的Token（词元） 数量正在飞速增长，亟需更多CPU来承载推理、协同调度与数据迁移等任务。

Arm云AI事业部执行副总裁Mohamed Awad认为，随着AI系统持续运行且工作负载复杂度不断提升，CPU已成为现代基础设施中决定运行节奏的关键要素——负责保持分布式AI系统大规模的高效运行。

在当下的AI数据中心中，CPU管理数千个分布式任务，包括协调加速器、管理内存与存储、调度工作负载、跨系统迁移数据，加上当今的代理式AI场景兴起，CPU还需面向海量智能体实现大规模协同调度。

产业链上的竞争与合作 一般而言，上游厂商进入下游领域，或将侵犯客户利益。

但从市场格局看，此次Arm面向的是数据中心CPU，而非下游客户集中的手机CPU领域。

“随着Arm AGI CPU芯片的推出，我们将基于Arm高性能、高能效的计算基石，为合作伙伴提供更多选择，助力代理式AI基础设施实现全球规模化部署。

”Rene Haas说。

Meta基础设施负责人Santosh Janardhan表示：“要在全球规模化提供AI体验，需要一套稳健、可适配性的定制化芯片解决方案，专为加速AI工作负载、优化Meta全平台的性能而打造。

我们与Arm携手开发Arm AGI CPU，以部署一套高效的计算平台，在显著提升数据中心性能密度的同时，为我们持续演进的AI系统构建跨多代产品的技术发展路线图。

” 芯片厂商方面，美光董事长、总裁兼首席执行官Sanjay Mehrotra表示：“随着AI系统的自主性不断增强、数据密集度持续攀升，性能的评判标准不再局限于计算本身，更取决于计算与内存的协同效率，这正是我们与Arm长期合作的重要意义所在。

” 三星电子副董事长兼首席执行官Young Hyun Jun表示：“随着AI工作负载的增长，性能的提升将愈发依赖逻辑、内存与先进封装技术的紧密协同优化。

Arm AGI CPU这类定制化AI计算平台的推出，为我们在芯片设计、内存集成及先进工艺制造创新领域开展更深层次的合作创造了机遇，这对整个生态而言是一座重要里程碑。

” 英伟达创始人黄仁勋表示：“我们与Arm的合作关系长达近20年，凭借Arm架构的高度适配性，我们得以持续将其集成至全平台产品中，覆盖AI发展的各个阶段。

我们正携手打造一套从云端到边缘侧再到AI工厂的无缝协同平台，期待与Arm共筑未来。

” 晶圆代工厂方面，台积电资深副总经理暨副共同营运长张晓强表示：“数据中心AI工作负载正在持续演进，市场对高效、可扩展算力的需求空前高涨，这推动了从芯片设计到制造创新的全生态深度协同。

作为Arm AGI CPU的制造伙伴，我们很荣幸能为这一突破性平台提供支持。

基于台积电领先的3纳米工艺技术，全新的Arm AGI CPU实现了卓越的性能与能效表现，有望在数据中心生态的下一代AI基础设施建设中发挥核心作用。

” 免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。

据此操作，风险自担。

每日经济新闻