【DIY小记】新手小白超频i9-12900kf和3070ti经验分享

最近cs2更新了之后,因为总是解决fps过高的问题,导致游戏性能降的非常明显。笔者组的老土机子先前一直没有搞超频,现在也不得不睿一下保证游戏能够稍微流畅的运作,最终比以前稍微提升了50fps左右,cs2的dust2-benchmark地图能勉强达到平均400fps。本文就分享一下笔者在这块的粗浅经验,有什么技术概念性问题也麻烦大家指正。

配置方面,笔者主板是微星z690刀锋ti,cpu是i9-12900kf,散热用的追风者冰灵m25-360,gpu是3070ti,内存是一个比较简陋的ddr4,当然ddr5主板也没法支持,可以说整体是非常乞丐了。

首先是cpu的超频,整体的结论是睿不到cpu本身最大的5Ghz以上,只能有限度地睿。调试的话,一些外部的文章可以参考,比如这一篇,设置恒定电压,每次调整频率后,看电压给的怎么样,如果恒定电压超过1.3v的话工作温度就会上去,系统会不稳,得考虑手动设置电压offset这种高端操作,或者是降最高频这类小白操作。感觉恒定电压差不多1.2v出头,给的ok之后,就可以进系统拿aida64烤鸡,fpu测试,看散热能不能跟得上,如果瞬间99度那就得降频了,如果不是的话可以看看电压给的低不低,cpu频率稳不稳,能不overheat就差不多可以用了。笔者最终设置的是大核睿46小核/ring是38,烤鸡90度出头,散热非常捉急,但估计日常温度也上不去,时刻注意风扇声音就行。总而言之,得找到一个cpu频率和温度的平衡。12900kf本身发热比较猛,散热容易跟不上,只好说cpu频率尽可能高,温度尽可能稳定不过热,然后系统尽可能稳定,就行。

其次是显卡超频。由于笔者用的是微星主板,所以选择下载小飞机(MSI Afterburner)然后执行OC-Scanner做无脑超频即可,参考文档比如这一篇,最终存了一个显存+200MHz然后核心频率走一个扫描后的曲线的设置。虽然NVIDIA里面的"游戏内覆盖"能力也可以做到超频,但风闻效果没有小飞机好,所以还是用了小飞机操作,没有用游戏内覆盖。

最后在这些基础上也还有点微调,比如cpu关掉超线程,显卡去掉低延时模式之类,这些在以前的文章也有聊过。在cs2实测看到的效果,感觉瓶颈还是在cpu,但因为散热跟不上,所以只能有限地优化了。

相关推荐
d1z8889 小时前
(二十一)32天GPU测试从入门到精通-LLaMA 系列模型测试day19
llama·显卡·llm推理·推理引擎
青Cheng序员石头16 小时前
龙虾运行时安全部署 | NVIDIA NemoClaw 深度研究报告
后端·aigc·nvidia
d1z8881 天前
(十七)32天GPU测试从入门到精通-vLLM 部署与性能测试day15
服务器·显卡·nvidia·vllm
d1z8881 天前
(二十)32天GPU测试从入门到精通-llama.cpp CPU/GPU 混合推理day18
人工智能·llama·显卡·llama.cpp
明月醉窗台2 天前
[jetson] AGX Xavier 安装Ubuntu18.04及jetpack4.5
人工智能·算法·nvidia·cuda·jetson
飞翔的SA2 天前
全程 Python:无需离开 Python 即可实现光速级 CUDA 加速,无需c++支持
开发语言·c++·python·nvidia·cuda
坏孩子的诺亚方舟3 天前
RTL设计师攻略0_架构与微架构
架构·cpu·面试攻略
初遇见4 天前
【DGX Spark v3.0:基于多智能体交互网络与 Alpaca 实盘集成的企业级量化交易系统】
大数据·网络·spark·nvidia
晨欣6 天前
单卡 48GB 实测:Gemma 4 26B A4B、Gemma 4 31B、gpt-oss-20b 三模型部署与并发对比
google·openai·nvidia·vllm·llama.cpp·gpt-oss-20b·gemma4