Intel CPU配NVIDIA显卡!Serpent Lake将首发集成RTX GPU
4月7日消息,据Jaykihn透露,Intel Serpent Lake SoC将成为首款集成NVIDIA RTX GPU的Intel处理器,同时下一代P核架构代号"Copper Shark"也被一并曝光。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新! 👉 点此立即查看 👈
按照Intel目前的路线图,Razer Lake将是Nova Lake的继任者,预计2027-2028年推出,而Titan Lake紧随其后,Hammer Lake则排在更后面,整体时间线指向2028年及以后。
Serpent Lake将是Titan Lake CPU的一个分支,采用类似Halo的SoC设计方案。
Serpent Lake的特殊之处在于,它将是一颗完全不同于常规路线的SoC,首次在Intel芯片上嵌入基于NVIDIA RTX IP的GPU模块。
目前尚不清楚Serpent Lake GPU模块的具体规格配置,但考虑到其2028-2029年的发布窗口,预计将采用NVIDIA Rubin或Rubin-Next GPU架构。
这也意味着除了NVIDIA自家即将推出的SoC产品外,Serpent Lake将成为市面上首款搭载RTX级GPU的第三方芯片。

看另外此前有传闻称Intel正在推进统一核心方案,将P核与E核合并为同一架构设计,但Jaykihn明确表示,独立的P核和E核架构仍然存在,下一代P核代号为Copper Shark,下一代E核代号为Golden Eagle。
结合此前Razer Lake将采用Griffin Cove P核和Golden Eagle E核的传闻来看,Intel可能已经搁置或推迟了Titan Lake的统一核心计划。
此外,Intel正在使用与此前Nova Lake-AX评估相同的BGA 4326插槽来测试Razer Lake-AX SoC,该产品此前一度从路线图上被砍掉,如今重新回归评估阶段。
需要注意的是,以上信息均基于爆料,Intel尚未正式确认。

相关攻略
在统信UOS操作系统上部署IntelliJ IDEA时,若出现启动失败或无法识别Java运行环境的问题,通常无需质疑系统兼容性。绝大多数情况源于平台版本选择错误、JDK路径配置不当或文件权限限制。掌握正确的安装与配置方法,即可顺利启用这款强大的Java集成开发环境。 针对统信UOS桌面版与服务器版,
IntelliJIDEA支持自定义外观以缓解视觉疲劳。可切换全局主题,如深色或浅色模式。也可单独为代码编辑区设置护眼背景色,例如豆沙绿。此外,还能添加背景图片并调整透明度。自定义时需注意主题与背景色的区别,并可导入第三方主题或随时恢复默认设置。
风向已变,华尔街资金正从英伟达向硬件产业链扩散。英特尔与AMD引领CPU反攻,股价大幅上涨,存储巨头美光市值突破8000亿美元。AI推动服务器CPU市场预期翻倍,产业链各环节价值重估。然而,半导体涨幅引发泡沫担忧,市场未来可能面临修正。资本轮动带来机遇与风险并存。
官宣!高通核心高管转投英特尔:骁龙平台关键人物加盟 5月5日,全球半导体行业发生重大人事变动:长期主导高通骁龙平台战略、被业界誉为“骁龙之父”的阿力克斯·卡图赞(Alex Katouzian),已正式确认加入英特尔(Intel)担任要职。 此前一日,英特尔官方宣布了两项高层任命,以强化其核心业务与人
彻底抛弃Intel Mac!苹果 macOS 27 系统新功能前瞻 科技媒体Macrumors近日发布了一则前瞻性报道,为我们勾勒出苹果下一代操作系统macOS 27的潜在轮廓。虽然官方消息仍需等待WWDC 26的揭晓,但根据现有信息,这次更新似乎意在从交互、智能到系统根基,进行一次多维度的进化。
热门专题
热门推荐
这项由清华大学、美团、香港大学等多家顶尖机构联合开展的研究,于2026年3月以预印本论文(arXiv:2603 25823v1)的形式发布。它直指当前AI视觉生成领域一个被长期忽视的核心问题:这些能画出“神作”的模型,到底有多“聪明”?研究团队为此构建了一套全新的测试基准——ViGoR-Bench,
人工智能的浪潮席卷了各个领域,机器在诸多任务上已展现出超越人类的能力。然而,有一个看似寻常却异常复杂的领域,始终是AI研究者们渴望攻克的堡垒——让机器像真正的学者那样,撰写出一篇结构严谨、逻辑自洽、图文并茂的完整科学论文。这远比下棋或识图要困难得多。 2026年3月,一项由中科院AgentAlpha
这项由法国Hornetsecurity公司与里尔大学、法国国家信息与自动化研究院(Inria)、法国国家科学研究中心(CNRS)以及里尔中央理工学院联合开展的研究,发表于2026年3月31日的计算机科学期刊,论文编号为arXiv:2603 29497v1。 在信息爆炸的今天,我们每天都在网上留下数字
当你满怀期待地拆开一台全新的智能设备,最令人困扰的往往不是如何使用它,而是如何让它真正“理解”指令并智能地执行任务。如今,一个更为优雅的解决方案可能已经出现。来自清华大学深圳国际研究生院与哈尔滨工业大学(深圳)的联合研究团队,近期取得了一项极具前瞻性的突破:他们成功训练人工智能自主“撰写”并精准理解
2026年3月,来自华盛顿大学、艾伦人工智能研究所和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队,在图像智能矢量化领域取得了一项突破性进展。这项研究(论文编号:arXiv:2603 24575v1)开发了一个名为VFig的AI系统,它能够将静态的栅格图像智能地转换为可自由编辑的矢量图形,如同一位“图形考古学家





