前我一直認為對于8GB的內存對于游戲體驗是綽綽有余的，直到某天同事告訴我8GB對于《絕地求生》其實只算是達到及格線，如果你想在任何地形、任務情況都獲得理想的體驗，那么16GB的內存帶來的體驗會理想很多。其實按照配置升級的時間年輪來說，8GB已經在歷史上存在的夠久，也是該升級的時候，不過因為高昂的價格，很多人都還在8GB，甚至還是8GB DDR3堅持。
現在接近年底，也正是全世界媒體為年度評測做準備的時候，TechSpot就為內存和游戲體驗之間的關系做一場非常嚴肅認真的測試。TechSpot這次對測試非常嚴謹，為追求結果的精確提出很多要求，比如說顯卡的因素。比如說我們在之前《絕地求生》就有明顯體驗：就平均來說8GB內存是足夠的，不過如果你使用的是4GB HMB顯存的R9 Fury，那么內存占用就將超過8GB。另外一點就是游戲材質緩存機制的存在，這會讓游戲的第二次、第三次測試結果高度趨同，所以僅僅跑每次進入游戲的首次性能才是最真實的，而還有一點就是游戲后5-10秒內游戲都還在加載材質，所以需要等待一下再測試，總的來說他們每次測試都只進行一次，每次60秒，但只取后面30秒的數據，我覺得這些平時測試時都可以借鑒。
首先來看看前文所說的不同的顯卡在同樣的游戲、同樣的測試中不同的內存占用表現。TechSpot所用的測試平臺使用的是Core i7-8700K、32GB DDR4-3200MHz，游戲中后臺還有Steam、Uplay、Origin、Discoed、Chrome、MSI Afterburner、RTSS、Fraps等應用。首先在使用GTX 1080 Ti的時候，在《戰地1》當中開啟Ultra畫質、1440p分辨率的時候，使用到的內存占用到8.2GB、3.8GB顯存，還有11.6GB的系統虛擬內存（本段數字都是記錄中的最高值）。而在使用GTX 1060 6GB的時候，相同的指標得出的數據是8.5GB的內存、3.6GB的顯存，12GB的系統虛擬內存，那么在更有限的GTX 1060 3GB當中呢？答案是10GB的內存、12.5GB的虛擬內存，還有2.8GB的顯存。顯然對于所述的設定來說，16GB的內存、8GB顯存是理想的，這些已經足夠說明現象背后的原理。
從這張圖開始，下面的都是TechSpot的圖
我們可以換幾款游戲來試試，比如說現在整個太陽系都在玩的《絕地求生》，依然在1440p分辨率、Ultra畫質，使用GTX 1080 Ti來錄得的數據是7.5GB的內存占用、13.4GB系統虛擬內存占用、6.2GB的顯存占用。而使用GTX 1060 6GB來測試呢？系統內存占用提高到8.1GB、顯存占用到5.8GB，系統虛擬內存占用到14.2GB。而如果使用GTX 1060 3GB就很難接受：內存占用11.6GB、系統虛擬內存占用13.77GB，顯存占用到3.025GB。后面還有《使命召喚：二戰》、《守望先鋒》、《星戰：前線2》的測試，大家可以前往看看，這里不加以贅述。
不過前面的都是開胃菜，現在開始才是大餐，TechSpot使用GTX 1060 6GB/3GB來搭配4GB、8GB、16GB、32GB，處理器還是Core i7-8700K，內存頻率還是3200MHz。需要注意的是8GB、16GB和32GB都是雙通道，而4GB是單通道。首先來看看《刺客信條：起源》的1080p@VH畫質，從結果來看，如果是使用GTX 1060 6GB的話，那么平均幀數的話，8GB-32GB的體驗都是一致的，不過16GB以上可以獲得更好的最低幀體驗。而使用GTX 1060 3GB的話。結論也差不多。而在1440p分辨率的話，圖形壓力更高讓大家的數據更接近，8GB和更高內存帶來的體驗差距更小。還想看其他內存大小的對比或測試不，可以向小超哥（微信9501417）提出需求，我們再滿足大家。
而在《戰地1》當中，雖然我們之前用32GB內存測出來的結果是他的胃口不小，不過從單獨針對內存和幀率的測試來看，不僅8GB、16GB、32GB的體驗差距很小，4GB搭配GTX 1060 6GB的時候也沒有很大差距，相同的結論也存在于GTX 1060 3GB，不過本來顯存就不夠，你還有4GB內存的話，最低幀就比較捉急。
次世代后對于顯存比較吃的《使命召喚》結論也差不多，如果在1080p分辨率來看的話，8GB內存可以保證平均幀率不會落后，而要保證最低幀不要太低的話就需要上16GB的更好。而如果是顯存絕對絕對捉襟見肘的GTX 1060 3GB的話，其實8GB的體驗已經和16GB有些差距（不過1440p分辨率帶來的差距就小得多）。
總的來說雖然沒有推翻大家對于內存和游戲的看法，不過還是把結論更具體的展現出來，大家可以看到8GB基本來說還是很有性價比的一個方案，但是16GB可以確保幀數不會出現劇烈的下跌，這一點可以從最低幀來看到。有趣的是最后TechSpot還用自己海量的內存條來做了一個House of Memory：
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作為專業的全球人工智能信息服務平臺，機器之心的讀者中有大量活躍于人工智能學術領域的頂級學者，也有大量正在攻讀 AI 專業的學生。
去年，機器之心發布了第一季招收碩士/博士博士后的文章，為廣大讀者們傳遞了海內外招生的教授與實驗室信息，引起了不錯的反響。
如今，又到了博士招生的季節，我們整理了海內外多所實驗室的招生信息。第一期，我們為讀者們介紹了清華大學、香港科技大學，本期我們將為大家介紹澳門科技大學人工智能課題組的招生信息。
希望這些消息能對正在立志在學界深造的你有所幫助。
澳門科技大學簡介
澳門科技大學（Macau University of Science and Technology, MUST）建校于 2000 年，是國家教育部承認的澳門正規高等學校，所頒發的學位獲國家承認。
澳科大發展迅速，目前是澳門規模最大的大學，含 12 個學院/學部，10 個研究院所，2 個國家重點實驗室，4 個教育部人文社科重點研究伙伴基地。目前有在讀本科生逾萬人，研究生 3800 多人，教學科研人員 450 多人，其中多數具有國際一流大學教育背景或從教經驗，在 2019 年 9 月 7 日的開學典禮暨榮譽博士學位頒授典禮上，向世界著名計算機科學家、圖靈獎得主姚期智教授頒授了榮譽理學博士學位。
澳科大已連續八年位列上海軟科發布的「中國兩岸四地大學排名」的百強大學，2018 年位列第 21。在英國泰晤士高等教育 2019 年 9 月最新公布的 2020 年世界大學排名（Times Higher Education World University Rankings）中，澳科大位列第 274 名（在中國內地高校中，只有 7 所大學排名在澳科大之前）。
在國家發展戰略「粵港澳大灣區」建設正式啟動的大背景下，澳門與廣州、深圳、香港四大中心城市作為區域發展的核心引擎，將迎來新的發展機遇。戰略的實施，將有力推動澳門深度參與國家發展戰略，通過深化與內地的合作，更好的作為連接中國與世界的橋梁，實現以科技驅動的產業升級。澳科大也將在這一戰略規劃中獲得加速發展。
請訪問：http://www.must.edu.mo 獲取更多有關澳門科技大學的信息。 澳科大人工智能課題組介紹
本課題組目前主要成員均來自于在北京大學深圳研究生院執教多年的教師，由北京大學信息工程學院前院長王文敏教授帶領，包括李險峰副教授和李大剛助理教授等，共同組成人工智能研究課題組。課題組在人工智能及相關領域開展高水平研究，在人工智能、高性能網絡等領域的頂級國際會議和期刊上發表了多篇論文。課題組目前有多個科研項目獲得澳門特別行政區政府資助，并與粵港澳大灣區內多所內地高校開展項目合作。
導師簡介
王文敏 教授
澳門科技大學下一代互聯網國際研究院教授，博導。曾任北京大學信息工程學院院長。早在 1986 年至 1989 年攻讀博士學位期間，提出了一種支持協同式問題求解的成員系統模型。1989 年，他又以「支持協同式問題求解的成員系統語言及其幷行模型研究」爲題獲得了中國國家青年自然科學基金資助。近幾年，隨機器學習的深入發展，提出了「協同式學習」的思想，并將協同式學習與機器學習、特別是深度學習相結合，取得了階段性的成果。近五年，他作為第一或通信作者先后發表論文在 AAAI、NIPS、ICCV、ACMMM 等人工智能相關領域頂級國際會議和 IEEE TMM、IEEE TCSVT、IEEE TIP 等頂級國際期刊上發表論文五十余篇，申請發明專利二十余項。還分別獲得 VCIP 2016 的 Best Top 10% Paper、BigMM 2017 的 Best Paper 獎。自 2017 年 3 月起，他先后應邀在北大華文慕課、中國大學 MOOC、北京高校優質課程研究會等 4 家大規模開放式在線課程平臺上開設了《人工智能原理》課程，參加聽講者累計達 20 萬人。他的《人工智能原理》一書，由高等教育出版社于 2019 年 8 月出版。
主要研究方向：
李險峰 副教授
澳門科技大學下一代互聯網國際研究院副教授，博導。于 2005 年獲新加坡國立大學計算機專業博士學位，2006 年 1 月至 2008 年 5 月在北京大學信息科學技術學院從事博士后研究，2006 年 6 月至 2019 年 7 月在北京大學深圳研究生院信息工程學院工作，2009 年 8 月獲聘為北京大學副教授。2009 年 4 月獲深圳市高層次人才認定。主要研究領域為機器學習、物聯網技術、嵌入式系統，以及邊緣計算。承擔過包括中國國家自然科學基金、深圳市基礎研究杰出青年基金等多個政府資助科研項目和中興通訊等產學研合作項目，曾擔任深圳物聯網智能感知工程實驗室副主任，深圳市人工智能學會發起人之一。歷年在 INFOCOM、GLOBECOM、DAC、RTSS、Springer Journal of Supercomputing, Real Time System Journal，Science of Computer Programming 等主流國際學術會議和期刊上發表論文逾 50 篇，其中包括單篇引用逾百次論文。申請中國發明專利 10 余項，已授權 2 項。部分研究成果以開源項目發布，獲得國際同行廣泛使用和引用。
主要研究方向：
李大剛 助理教授
澳門科技大學下一代互聯網國際研究院助理教授，博導。2010 年于比利時荷語魯汶大學電子系獲工學博士學位，2011 年至 2019 年在北京大學深圳研究生院信息工程學院工作，任講師及助理教授。2015 年 3 月獲深圳市海外高層次人才孔雀計劃認定。主要研究領域為高性能及下一代網絡、大數據及人工智能系統。主持和參與過包括國家自然科學基金、科技部 973 計劃、廣東省科技計劃、深圳市基礎研究及技術創新等縱向科研項目及多個產業橫向合作項目，是 IEEE EDS/SSCS Shenzhen Joint Chapter 及深圳市人工智能學會發起人之一，現任 CCF 計算機應用專委委員。歷年在 ComNet、IEEE NetLetter、IEEE TCSVT、IET Comm 等國際期刊及 ICDE、INFOCOM、ICNP、ANCS、ICC、GLOBECOM、ICCCN 等國際學術會議上發表論文 50 余篇，申請中國發明專利 10 余項，已授權 6 項。
主要研究方向：
課題組主要教師更多信息可通過如下網址訪問：https://www.must.edu.mo/nxt/staff
招生信息與要求
招生信息
詳細招生信息見本校研究生招生簡章，鏈接：https://www.must.edu.mo/sgs/admission/prospectus
招生要求
歡迎選報澳門科技大學人工智能課題組，感興趣者可與李險峰老師聯系：Email: xifli@must.edu.moQQ 號：1064331402
如果您的實驗室也正在招生，且希望通過我們的平臺進行招募，可以通過以下郵箱聯系我們：liyazhou@jiqizhixin.com。