Sandra Lite 2020 30.20 SP1 ソフトウェア情報交換

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Sandra Lite 2020 30.20 SP1

SiSoftware Sandra Lite(システムアナライザ、Diagnostic and Reporting Assistant)は情報& amp; Windows PC の診断ユーティリティ。ハードウェア、ソフトウェア、その他のデバイスについて、ハードウェアかソフトウェアかを問わず、知っておく必要のある情報のほとんど(文書化されていないものも含む)を提供する必要があります。サンドラはギリシャ起源の(女の子)名前であり、「守護者」、「人類の援助者」を意味する。我々はそれがかなり合っていると思う。 SiSoftware Sandra Lite は、ベンチマーク、テスト、リスティングモジュールを含む 32 ビット / 64 ビット Windows システムアナライザとして設計されています.

は、他の Windows ユーティリティのラインに沿って動作しますが、実際に何が起こっているのかを詳細に示します。ユーザに高いレベルと低いレベルの両方で比較を引き出す能力を与える。 CPU、チップセット、ビデオアダプタ、ポート、プリンタ、サウンドカード、メモリ、ネットワーク、Windows 内部、AGP、PCI、PCIe、ODBC 接続、USB2,1394 / Firewire などの情報を取得できます。

重要な機能 SiSoftware Sandra Lite:
(AMD / ATI、nVidia、Intel)4 つのネイティブ(GP)GPU / APU プラットフォームによる 6 つのネイティブアーキテクチャのサポート(x86、x64 - Windows、ARM、ARM64、MIPS、MIPS64、x86、x64 - Android)サポート(OpenCL、CUDA、DirectX Compute Shader、OpenGL Compute *)4 つのネイティブグラフィックスプラットフォームは、(DirectX 12、DirectX 11.x、DirectX 10.x、OpenGL 3.0+)9 言語バージョン(英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、スペイン語(Eval)バージョン(個人用 / 教育用、他の用途の評価用)注:一部のモジュールは Lite バージョンでは使用できません(これらのモジュールは、グレーアウト)。私的または教育目的の場合のみ(商用利用は認められません).

ファイルのバージョン Sandra Lite 2020 30.20 SP1
ファイル名 san2020-3020-BQR.exe
ファイルサイズ 162.6 MB
オペレーティングシステム Windows 7 / Windows 8 / Windows 10
ソフトウェアタイプ Freeware
著者 SiSoftware
更新日 http://www.sisoftware.net/
更新時間 2019-10-10
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What's new in this version:

Major changes:
- All connections to website engines (Ranker, Information, Price) are now secured by SSL through HTTP
- Sandra client (management console) is now installed as native 64-bit (on x64 and arm64) and thus needs 64-bit Access components (2016, 2013, 2010, etc.) or SQL Server (2017, 2016, 2014, etc) for its database

Brand-new benchmarks (AI/ML), hardware support:
- London, UK, July 18th, 2019 – We are pleased to announce the launch of SiSoftware Sandra 20/20 (2020), the latest version of our award-winning utility, which includes remote analysis, benchmarking and diagnostic features for PCs, servers, mobile devices and networks
- It adds two Neural Networks AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning) benchmarks for both CPU and GP (GPU) to measure both CNN (Convolution Neural Network) & RNN (Recurrent Neural Networks) performance on modern hardware
- It also adds hardware support and optimisations for brand-new CPU architectures (AMD Ryzen 2 (3000 series); Intel IceLake, CometLake) not forgetting GPGPU architectures across the various interfaces (CUDA, OpenCL, DirectX ComputeShader, OpenGL Compute)
- As SiSoftware operates a “just-in-time” release cycle, some features were introduced in Sandra 2017 service packs: in Sandra Titanium they have been updated and enhanced based on all the feedback received

Broad Operating System Support:
- All current versions supported: Windows 10, 8.1, 8, 7; Server 2019, 2016, 2012/R2 and 2008/R2
- Brand new AI/ML benchmarks featuring both CNN & RNN networks testing both inference/forward and training/back-propagation performance

Processor Neural Networks (AI/ML):
- A combined performance index of CNN (inference/forward & training) & RNN (inference/forward & training) for all precisions (single/FP32, double/FP64 floating-point) and instruction sets (AVX512, AVX2/FMA, AVX, SSE4, SSE2, RTM/HLE with NUMA and large-page support)
- Ranker: Processor Neural Networks (Normal/Single Precision)
- Ranker: Processor Neural Networks (High/Double Precision)

GP (GPU) Neural Networks (AI/ML):
- A combined performance index of CNN (inference/forward & training) & RNN (inference/forward & training) for all precisions (half/FP16, single/FP32 floating-point) and platforms (CUDA, OpenCL, DirectX Compute)
- GP (GPU) Neural Networks (Normal/Single Precision)
- GP (GPU) Neural Networks (Low/Half Precision)

CNN (Convolution Neural Network) Architecture:
- Detailed document on the CNN architecture, data-sets and results that underpin our choices for the new benchmarks
- The new Neural Networks (AI/ML) Benchmarks: CNN Architecture

RNN (Recurrent Neural Network) Architecture:
- Detailed document on the RNN architecture, data-sets and results that underpin our choices for the new benchmarks
- The new Neural Networks (AI/ML) Benchmarks: RNN Architecture

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