🎙️ เรื่องเล่าจาก Snapdragon X Elite ถึง Ryzen AI MAX: เมื่อ AMD ประกาศว่า ARM ไม่ได้มีข้อได้เปรียบเหนือ x86 แม้แต่เรื่องประหยัดพลังงาน ในงาน IFA 2025 AMD ได้ออกมาแสดงจุดยืนอย่างชัดเจนว่า “ARM ไม่ได้มีข้อได้เปรียบเหนือ x86” แม้แต่ในเรื่องที่เคยถูกมองว่าเป็นจุดแข็งของ ARM อย่างประสิทธิภาพด้านพลังงาน โดย AMD ชี้ว่า APU รุ่นใหม่ของตน เช่น Strix Point และ Strix Halo ได้พิสูจน์แล้วว่า x86 สามารถให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์ (perf/watt) ที่ยอดเยี่ยมได้เช่นกัน AMD ยังชี้ว่า hype ของ Windows on ARM ที่เคยเกิดขึ้นจากการเปิดตัว Snapdragon X Elite ของ Qualcomm เป็นเพียงกระแสระยะสั้น เพราะเมื่อ Intel และ AMD เปิดตัวชิปใหม่ในกลุ่ม APU และ NPU เช่น Lunar Lake และ Ryzen AI MAX 395+ ก็สามารถทำลายข้อได้เปรียบของ ARM ได้อย่างชัดเจน โดยเฉพาะ Ryzen AI MAX 395+ ที่ให้ประสิทธิภาพด้าน AI สูงถึง 126 TOPS ซึ่งเหนือกว่า ARM SoC ส่วนใหญ่ และยังสามารถใช้งานได้เต็มรูปแบบใน ecosystem ของ x86 โดยไม่ต้องพึ่งพาการจำกัดแอปหรือการแปลง binary แบบ ARM แม้ AMD จะยอมรับว่า ARM ยังมีพื้นที่ในตลาด เช่น Apple M-series หรือบางกลุ่มของ Qualcomm แต่ก็เชื่อว่า x86 จะยังคงเป็นแกนหลักของตลาด consumer hardware ไปอีกนาน โดยเฉพาะเมื่อมีการเปิดตัวแพลตฟอร์มใหม่อย่าง Medusa Point และ Panther Lake จาก AMD และ Intel ตามลำดับ ✅ จุดยืนของ AMD ต่อ ARM ➡️ ARM ไม่มีข้อได้เปรียบเหนือ x86 แม้แต่ในด้านพลังงาน ➡️ x86 สามารถให้ runtime ยาวนานในโน้ตบุ๊กได้เช่นกัน ➡️ Ecosystem ของ x86 ยังครอบคลุมและเสถียรกว่า ✅ การตอบโต้กระแส Windows on ARM ➡️ Snapdragon X Elite เคยสร้างกระแสว่า ARM จะมาแทน x86 ➡️ AMD และ Intel ตอบโต้ด้วย APU และ NPU รุ่นใหม่ ➡️ Lunar Lake และ Ryzen AI MAX 395+ แสดงให้เห็นว่า x86 ยังแข็งแกร่ง ✅ ประสิทธิภาพของ Ryzen AI MAX 395+ ➡️ ให้ AI TOPS สูงถึง 126 ซึ่งเหนือกว่า ARM หลายรุ่น ➡️ ถูกใช้งานในโน้ตบุ๊ก, mini-PC และ handheld อย่างแพร่หลาย ➡️ ไม่ต้องพึ่งการจำกัดแอปหรือ emulator แบบ ARM ✅ แนวโน้มของตลาดในอนาคต ➡️ x86 จะยังเป็นแกนหลักของ consumer hardware ➡️ ARM ยังมีพื้นที่ในบางกลุ่ม เช่น Apple M-series ➡️ แพลตฟอร์มใหม่อย่าง Medusa Point และ Panther Lake จะผลักดัน x86 ต่อไป https://wccftech.com/amd-claims-that-arm-doesnt-offer-any-advantage-over-x86-even-in-energy-efficiency/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Hynix ร้อนแรงถึง Samsung เย็นจัด: เมื่อการเลือกผู้ผลิต VRAM กลายเป็นจุดเปลี่ยนของ GPU XFX ผู้ผลิตการ์ดจอชื่อดังได้เปิดเผยผลการทดสอบของ Radeon RX 9060 XT V3 ซึ่งเปลี่ยนจากการใช้หน่วยความจำ GDDR6 ของ SK Hynix มาเป็นของ Samsung โดยพบว่าอุณหภูมิของ VRAM ลดลงถึง 10°C จากเดิม 87°C เหลือเพียง 77°C แม้จะใช้พัดลมที่หมุนช้าลงถึง 353 RPM การเปลี่ยนมาใช้ Samsung ยังช่วยลดการใช้พลังงานของบอร์ดจาก 207W เหลือ 183W ซึ่งหมายถึงความร้อนที่ลดลงถึง 24W และส่งผลให้ระบบระบายความร้อนทำงานเบาลง เสียงรบกวนน้อยลง และความเสถียรของระบบเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะการป้องกันการ downclock ของ VRAM ที่มักเกิดเมื่อร้อนเกินไป อย่างไรก็ตาม มีข้อสังเกตว่า GPU die กลับร้อนขึ้น 3°C ซึ่งอาจเกิดจากการทำงานหนักขึ้นของ memory controller หรือการลดรอบพัดลมที่ทำให้การระบายความร้อนโดยรวมลดลง แม้จะยังไม่มีการทดสอบอิสระมายืนยัน แต่การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้หลายคนในชุมชนเริ่มตั้งคำถามว่า “การเลือกผู้ผลิต VRAM” อาจมีผลมากกว่าที่เคยคิดไว้ โดยเฉพาะในยุคที่ GPU ต้องทำงานหนักกับ AI, ray tracing และการเล่นเกมระดับ 4K ✅ ผลการเปลี่ยนมาใช้ Samsung GDDR6 ➡️ อุณหภูมิ VRAM ลดลงจาก 87°C เหลือ 77°C ➡️ พัดลมหมุนช้าลงจาก 1814 RPM เหลือ 1461 RPM ➡️ การใช้พลังงานของบอร์ดลดลงจาก 207W เหลือ 183W ✅ ผลกระทบต่อระบบโดยรวม ➡️ ลดเสียงรบกวนจากพัดลม ➡️ เพิ่มความเสถียรของระบบ ป้องกัน VRAM downclock ➡️ GPU die ร้อนขึ้น 3°C อาจเกิดจาก memory controller ทำงานหนักขึ้น ✅ ความเปรียบเทียบกับ SK Hynix ➡️ SK Hynix มีอุณหภูมิสูงกว่า 10°C ➡️ บางรุ่นสามารถโอเวอร์คล็อกได้สูงกว่าเล็กน้อย ➡️ Hynix อาจมี timing ที่แน่นกว่า แต่แลกกับความร้อนที่สูงขึ้น ✅ ความเคลื่อนไหวของตลาด ➡️ XFX RX 9060 XT V3 วางขายแล้วในจีน ➡️ ผู้ผลิตเริ่มหันมาเลือก Samsung มากขึ้นในรุ่นใหม่ ➡️ ยังไม่มีข้อมูลว่า AMD หรือ NVIDIA จะเปลี่ยน supplier ในระดับ reference card https://www.techpowerup.com/340751/samsungs-gddr6-modules-run-10-c-cooler-than-sk-hynix-claims-gpu-aib

🎙️ เรื่องเล่าจาก Navi 44 ถึง XL: เมื่อชื่อที่ไม่ควรมีอยู่ กลับกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการคาดเดา ในเอกสาร ROCm 6.4.2 ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผล GPU ของ AMD มีการระบุชื่อ Radeon RX 9060 XL ว่าเป็นหนึ่งในรุ่นที่รองรับ แม้ว่า AMD จะยังไม่เคยประกาศ GPU รุ่นนี้อย่างเป็นทางการ และไม่มีข้อมูลใด ๆ ปรากฏในเว็บไซต์หรือข่าวเปิดตัว สิ่งที่ทำให้เรื่องนี้น่าสนใจคือ ROCm ระบุชื่อรุ่น RX 9070 XT, RX 9070, RX 9070 GRE, RX 9060 XT และ RX 9060 XL แต่กลับไม่มี RX 9060 รุ่นธรรมดา ซึ่งทำให้หลายคนสงสัยว่า “XL” อาจเป็นชื่อที่ใช้แทน RX 9060 ธรรมดา หรือเป็นการพิมพ์ผิดที่เกิดจากการสับสนระหว่างชื่อรุ่นกับชื่อชิป AMD เคยใช้คำว่า “XL” ในอดีต เช่น Radeon X1800XL หรือในชิป OEM-only แต่ได้เลิกใช้คำนี้ในชื่อผลิตภัณฑ์ตั้งแต่ยุค HD 3000 เป็นต้นมา อย่างไรก็ตาม ชิป Navi 31 XL ก็ยังใช้คำนี้เพื่อระบุรุ่นที่ถูกลดสเปก ซึ่งทำให้เกิดความเป็นไปได้ว่า RX 9060 XL อาจหมายถึงรุ่นที่ใช้ชิป Navi 44 XL นอกจากนี้ ยังมีข้อผิดพลาดในเอกสาร ROCm ที่ระบุว่า GPU ตระกูล RX 9000 ใช้สถาปัตยกรรม RDNA 3 ทั้งที่จริงแล้วเป็น RDNA 4 ซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงสำคัญ เช่น matrix accelerator ที่รองรับ FP8, ระบบ cache ใหม่, และ ray tracing engine ที่ปรับปรุงใหม่ทั้งหมด แม้จะมีความเป็นไปได้ว่า RX 9060 XL คือชื่อจริงของ GPU ที่ยังไม่เปิดตัว แต่หลายฝ่าย—including VideoCardz และ Wccftech—มองว่าอาจเป็นแค่การพิมพ์ผิดจาก RX 9060 ธรรมดา ซึ่งใช้ชิป Navi 44 แบบลดสเปก และไม่มีความจำเป็นที่ AMD จะเปิดตัว SKU ใหม่ในช่วงที่ยอดขาย GPU ยังไม่สูงมาก ✅ การปรากฏของชื่อ Radeon RX 9060 XL ➡️ พบในเอกสาร ROCm 6.4.2 ของ AMD ➡️ ไม่มีการประกาศหรือเปิดตัวอย่างเป็นทางการ ➡️ อาจเป็นการพิมพ์ผิดจาก RX 9060 ธรรมดา ✅ ความเป็นไปได้ของชื่อ “XL” ➡️ เคยใช้ในอดีตกับรุ่น OEM หรือรุ่นลดสเปก ➡️ ปัจจุบันยังใช้ในชื่อชิป เช่น Navi 31 XL ➡️ RX 9060 XL อาจหมายถึงรุ่นที่ใช้ Navi 44 XL ✅ ข้อผิดพลาดในเอกสาร ROCm ➡️ ระบุว่า RX 9000 ใช้ RDNA 3 ทั้งที่จริงเป็น RDNA 4 ➡️ RDNA 4 มีฟีเจอร์ใหม่ เช่น matrix accelerator FP8 และ ray tracing engine ใหม่ ➡️ เป็นการเปลี่ยนแปลงระดับ instruction set architecture ✅ สถานการณ์ตลาด GPU ของ AMD ➡️ AMD ขาย GPU desktop ได้ประมาณ 700,000–750,000 ตัวในครึ่งปีแรก ➡️ อาจไม่มีซิลิคอนเหลือพอสำหรับการผลิตรุ่นลดสเปกเพิ่ม ➡️ ไม่มีข่าวว่าจะเปิดตัว RX 9000 รุ่นใหม่ในเร็ว ๆ นี้ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amd-lists-mystery-radeon-9060-xl-model-in-rocm-documents-but-it-is-more-likely-to-be-a-typo-than-a-new-sku

🎙️ เรื่องเล่าจาก NPU ถึง Perfect PC: เมื่อ AMD บอกว่า AI ยังไม่ถึงจุดเปลี่ยน และ PC ที่ดีคือรากฐานของทุกอย่าง ในงาน IFA 2025 AMD ไม่ได้เปิดตัวชิปใหม่ แต่กลับใช้เวทีนี้เพื่ออธิบายแนวคิดเบื้องหลังกลยุทธ์ AI ของบริษัท โดย Jack Huynh รองประธานอาวุโสของ AMD กล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า “AI ยัง underhyped” เพราะสิ่งที่เราเห็นในวันนี้ เช่น generative AI หรือแชตบอท ยังเป็นแค่จุดเริ่มต้นเท่านั้น Huynh เปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของ AI กับยุคแรกของอินเทอร์เน็ต—เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่ต้องใช้เวลาหลายปี และ AMD เชื่อว่าเมื่อการเปลี่ยนแปลงนั้นมาถึง สถาปัตยกรรมแบบ edge-first ที่เน้นการประมวลผลในเครื่องจะเป็นคำตอบที่พร้อมที่สุด AMD ย้ำว่า NPU (Neural Processing Unit) ไม่ได้มาแทน CPU หรือ GPU แต่เป็นส่วนเสริมที่ช่วยให้ระบบสามารถรันแอป AI ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งพาคลาวด์ ซึ่งสอดคล้องกับแนวทางของ AMD ที่เน้น performance-per-watt และการออกแบบที่ปรับขนาดได้ Huynh กล่าวอย่างชัดเจนว่า “คุณจะไม่มี AI PC ถ้าไม่ได้เริ่มจากการสร้าง PC ที่ดีเสียก่อน” ซึ่งสะท้อนถึงแนวคิดที่ว่า AI ไม่ใช่ฟีเจอร์ที่แปะเข้าไปทีหลัง แต่ต้องฝังอยู่ในโครงสร้างของเครื่องตั้งแต่ต้น AMD ยังปฏิเสธแนวคิดการสร้างบริการสตรีมเกมแบบ GeForce Now โดยบอกว่า “จะไม่มี Radeon Now” และยืนยันว่าจะยังคงเป็นผู้ผลิตชิปให้กับพันธมิตรต่อไป—แม้แต่ Nvidia ก็ใช้ Threadripper ของ AMD ในโครงสร้างพื้นฐานของ GeForce Now อย่างไรก็ตาม AMD ยังเผชิญกับคำถามเรื่องส่วนแบ่งตลาด GPU ที่ลดลงเหลือเพียง 6% ในไตรมาสล่าสุด ซึ่งบริษัทเลือกที่จะอ้างอิงข้อมูลจาก Mercury Research แทนที่จะตอบตรง ๆ พร้อมยืนยันว่า Radeon ยังมีดีมานด์สูง และการผลิตยังตามไม่ทันหลังเปิดตัว RDNA 4 ✅ วิสัยทัศน์ AI ของ AMD ➡️ AI ยัง underhyped เพราะการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงยังมาไม่ถึง ➡️ เปรียบเทียบกับยุคแรกของอินเทอร์เน็ต—ต้องใช้เวลาหลายปี ➡️ AMD เน้นสถาปัตยกรรม edge-first ที่ไม่พึ่งคลาวด์ ✅ บทบาทของ NPU ➡️ ไม่ได้มาแทน CPU หรือ GPU แต่เป็นส่วนเสริม ➡️ ช่วยให้ระบบรันแอป AI ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ➡️ สอดคล้องกับแนวทาง performance-per-watt และ scalable design ✅ จุดยืนของ AMD ต่อ AI PC ➡️ “คุณจะไม่มี AI PC ถ้าไม่ได้เริ่มจากการสร้าง PC ที่ดีเสียก่อน” ➡️ เน้นการออกแบบเครื่องให้รองรับ AI ตั้งแต่โครงสร้าง ➡️ ไม่เน้นการเปิดตัวสเปกแรงเพื่อเรียกกระแส แต่เน้นความสมดุล ✅ การปฏิเสธบริการสตรีมเกม ➡️ AMD จะไม่เปิดตัว “Radeon Now” ➡️ ยืนยันบทบาทเป็นผู้ผลิตชิปให้พันธมิตร ➡️ Nvidia ใช้ Threadripper ของ AMD ใน GeForce Now ✅ สถานการณ์ตลาด GPU ➡️ ส่วนแบ่งตลาด GPU ลดลงเหลือ 6% ใน Q2 2025 ➡️ AMD อ้างอิงข้อมูลจาก Mercury Research แทน Jon Peddie ➡️ ยืนยันว่า Radeon ยังมีดีมานด์ และการผลิตยังตามไม่ทัน https://www.tomshardware.com/tech-industry/amd-calls-ai-underhyped-says-perfect-pc-comes-first

🎙️ เรื่องเล่าจาก H100 ถึง GAIN AI Act: เมื่อชิปกลายเป็นทรัพยากรยุทธศาสตร์ที่ต้องจัดลำดับความสำคัญ ในปี 2025 สหรัฐฯ ได้เสนอร่างกฎหมายใหม่ชื่อว่า GAIN AI Act (Guaranteeing Access and Innovation for National Artificial Intelligence) ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแพ็กเกจด้านความมั่นคงแห่งชาติ โดยมีเป้าหมายเพื่อควบคุมการส่งออกชิป AI ระดับสูง เช่น Nvidia H100, H200, B300 และ AMD Instinct MI308 โดยเฉพาะไปยังประเทศที่ถูกจัดว่าเป็น “D:5” หรือกลุ่มที่มีความเสี่ยงด้านความมั่นคง เช่นจีน ร่างกฎหมายนี้กำหนดให้ผู้ผลิตชิป เช่น Nvidia และ AMD ต้องให้ “สิทธิ์ซื้อก่อน” กับลูกค้าในสหรัฐฯ ก่อนส่งออกไปยังต่างประเทศ แม้แต่ประเทศพันธมิตรอย่างยุโรปหรือสหราชอาณาจักร โดยต้องพิสูจน์ว่าไม่มีคำสั่งซื้อค้างในประเทศ, ไม่มีการเสนอราคาที่ดีกว่าให้กับลูกค้าต่างชาติ และไม่มีผลกระทบต่อความสามารถในการแข่งขันของบริษัทอเมริกัน Nvidia ออกแถลงการณ์ตอบโต้ว่า “เราไม่เคยละเลยลูกค้าในสหรัฐฯ เพื่อไปบริการลูกค้าต่างประเทศ” และมองว่าร่างกฎหมายนี้พยายามแก้ปัญหาที่ไม่มีอยู่จริง พร้อมเตือนว่าการจำกัดการส่งออกจะกระทบต่อการแข่งขันระดับโลกในอุตสาหกรรมที่ใช้ชิปทั่วไป ไม่ใช่แค่ AI ข้อมูลจาก Nvidia ระบุว่าในปีงบประมาณ 2024 ยอดขายในสหรัฐฯ คิดเป็น 49.9% ของทั้งหมด ขณะที่จีนอยู่ที่ 28% และสิงคโปร์ 18% ซึ่งสะท้อนว่าสหรัฐฯ ยังคงเป็นตลาดหลักของบริษัท ร่างกฎหมายยังระบุเกณฑ์ทางเทคนิคที่ชัดเจน เช่น GPU ที่มี TPP (Total Processing Performance) เกิน 2,400 หรือ bandwidth เกิน 1.4 TB/s จะถูกควบคุมการส่งออก และหาก TPP เกิน 4,800 จะถูกห้ามส่งออกโดยเด็ดขาด ซึ่งครอบคลุมถึง H100 (TPP 16,000), B300 (TPP 60,000) และ MI308 ✅ รายละเอียดของ GAIN AI Act ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของกฎหมายความมั่นคงแห่งชาติปี 2026 ➡️ กำหนดให้ผู้ผลิตชิปต้องให้สิทธิ์ซื้อก่อนกับลูกค้าในสหรัฐฯ ➡️ ครอบคลุมทั้งประเทศคู่แข่งและพันธมิตร เช่นจีนและยุโรป ✅ ข้อกำหนดสำหรับการส่งออก ➡️ ต้องไม่มีคำสั่งซื้อค้างในประเทศ ➡️ ห้ามเสนอราคาดีกว่าให้ลูกค้าต่างชาติ ➡️ ห้ามส่งออกหากกระทบต่อการแข่งขันของบริษัทในสหรัฐฯ ✅ ชิปที่อยู่ภายใต้การควบคุม ➡️ Nvidia H100, H200, B300 และ HGX H20 ➡️ AMD Instinct MI308 ➡️ ชิปที่มี TPP เกิน 4,800 จะถูกห้ามส่งออกโดยเด็ดขาด ✅ จุดยืนของ Nvidia ➡️ ยืนยันว่าสหรัฐฯ เป็นตลาดหลักของบริษัท ➡️ มองว่าร่างกฎหมายนี้แก้ปัญหาที่ไม่มีอยู่จริง ➡️ เตือนว่าการควบคุมจะกระทบต่อการแข่งขันระดับโลก https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-says-we-never-deprive-american-customers-in-order-to-serve-the-rest-of-the-world-company-says-gain-ai-act-addresses-a-problem-that-doesnt-exist

🎙️ เรื่องเล่าจาก MLIR ถึง MI300X: เมื่อ Chris Lattner กลับมาอีกครั้ง พร้อมภาษาที่อาจแทนที่ CUDA ได้ในอนาคต Chris Lattner ผู้สร้าง LLVM, Clang และ Swift กลับมาอีกครั้งในฐานะผู้ก่อตั้ง Modular Inc. พร้อมเปิดตัว Mojo ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาหลักของการพัฒนา AI: ความซับซ้อนของการเขียนโค้ดที่ต้องควบคุมฮาร์ดแวร์โดยตรง Mojo ถูกสร้างขึ้นบน MLIR (Multi-Level Intermediate Representation) ซึ่งเป็นระบบที่ Lattner เคยออกแบบให้ Google ใช้ใน TensorFlow และตอนนี้กลายเป็นแกนกลางของการแปลงโค้ด Mojo ให้ทำงานได้ทั้งบน CPU, GPU, DSP, FPGA และแม้แต่ MCU สิ่งที่ทำให้ Mojo น่าสนใจคือการรวมความง่ายของ Python เข้ากับประสิทธิภาพของ C++ และความปลอดภัยของ Rust โดยสามารถเขียนโค้ดแบบ metaprogramming ได้เต็มรูปแบบ และยังรองรับการ compile แบบ static เพื่อให้ได้ performance สูงสุด ในงาน Advancing AI 2025 Lattner สาธิตการใช้ Mojo กับ ROCm และ CUDA เพื่อรันโมเดลบน GPU ของ AMD และ NVIDIA โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเฉพาะ vendor และยังสามารถใช้ Mojo สร้าง graph compiler ที่ปรับแต่งได้ตาม workload เขายังโชว์การรันโมเดลบนคลัสเตอร์ MI300X ของ AMD ซึ่งเป็น GPU ระดับสูงสำหรับงาน AI โดยใช้ Mojo ควบคุม tensor core และ memory layout ได้ละเอียดระดับ instruction—สิ่งที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้ CUDA หรือ HIP เท่านั้น เป้าหมายของ Mojo คือการเป็น “ภาษาเดียวที่ครอบคลุมทุกระดับของ AI stack” ตั้งแต่การเขียน preprocessing pipeline ไปจนถึงการ optimize kernel บน GPU โดยไม่ต้องสลับภาษาไปมา ✅ จุดเด่นของ Mojo ➡️ สร้างบน MLIR เพื่อรองรับหลายสถาปัตยกรรม ➡️ รวมความง่ายของ Python กับประสิทธิภาพของ C++ และความปลอดภัยของ Rust ➡️ รองรับ metaprogramming และ static compilation ✅ การใช้งานกับ GPU ➡️ ใช้ Mojo กับ ROCm และ CUDA ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเฉพาะ vendor ➡️ ควบคุม tensor core และ memory layout ได้ละเอียดระดับ instruction ➡️ รันโมเดลบนคลัสเตอร์ MI300X ของ AMD ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ เป้าหมายของ Mojo ➡️ เป็นภาษาเดียวที่ครอบคลุมทุกระดับของ AI stack ➡️ ลดความซับซ้อนของการพัฒนา AI infrastructure ➡️ สร้าง graph compiler ที่ปรับแต่งได้ตาม workload ✅ ความเชื่อมโยงกับ MLIR ➡️ MLIR เป็นระบบกลางที่ช่วยให้ Mojo แปลงโค้ดไปยังฮาร์ดแวร์ต่าง ๆ ได้ ➡️ เคยใช้ใน TensorFlow และตอนนี้กลายเป็นแกนของ Mojo ➡️ ช่วยให้การ optimize compiler เป็นเรื่องที่ทำได้แบบ modular https://signalsandthreads.com/why-ml-needs-a-new-programming-language/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Pentium 4 ถึง Software Defined Super Core: เมื่อ Intel หยิบเทคนิคเก่า มาปรับใหม่เพื่ออนาคตของ CPU Intel ได้จดสิทธิบัตรใหม่ชื่อว่า “Software Defined Super Core” ซึ่งเป็นแนวคิดที่รวมคอร์จริงหลายตัวให้กลายเป็นคอร์เสมือนเดียวในสายตาของระบบปฏิบัติการ โดยคอร์ที่รวมกันจะทำงานแบบขนานก่อนจะจัดเรียงคำสั่งใหม่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของงานแบบ single-thread โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดคอร์หรือความเร็วสัญญาณนาฬิกา แนวคิดนี้คล้ายกับ “inverse hyper-threading” ที่เคยทดลองในยุค Pentium 4 แต่ถูกปรับให้ทันสมัยขึ้น โดยใช้ shared memory และ synchronization module ขนาดเล็กในแต่ละคอร์ พร้อมพื้นที่หน่วยความจำพิเศษชื่อ wormhole address space เพื่อจัดการการส่งข้อมูลระหว่างคอร์ ในทางปฏิบัติ ระบบปฏิบัติการจะต้องตัดสินใจว่า workload ใดควรใช้โหมด super core ซึ่งอาจทำให้การจัดตารางงานซับซ้อนขึ้น และต้องการการสนับสนุนจาก compiler หรือ binary instrumentation เพื่อแบ่งโค้ดและใส่คำสั่งควบคุม flow Intel หวังว่าแนวทางนี้จะช่วยเพิ่ม performance-per-watt โดยเฉพาะในงานที่ต้องการประสิทธิภาพแบบ single-thread เช่น AI inference, mining, หรือ simulation ที่ไม่สามารถกระจายงานได้ดีบน multicore แบบเดิม แม้จะยังไม่มีข้อมูล benchmark ที่ชัดเจน แต่แนวคิดนี้อาจเป็นทางเลือกใหม่ที่ไม่ต้องพึ่ง brute-force แบบเพิ่มจำนวนคอร์หรือขยายขนาด cache เหมือนที่ AMD และ Apple ใช้ในปัจจุบัน ✅ แนวคิด Software Defined Super Core ของ Intel ➡️ รวมคอร์จริงหลายตัวให้กลายเป็นคอร์เสมือนเดียว ➡️ ทำงานแบบขนานก่อนจัดเรียงคำสั่งใหม่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ shared memory และ synchronization module ภายในคอร์ ✅ จุดต่างจากเทคนิคเดิม ➡️ คล้าย inverse hyper-threading แต่ปรับให้ทันสมัย ➡️ ต่างจาก AMD ที่ใช้ Clustered Multi-Threading โดยแบ่งคอร์เป็นโมดูล ➡️ มีการใช้ wormhole address space เพื่อจัดการข้อมูลระหว่างคอร์ ✅ การใช้งานและความคาดหวัง ➡️ เหมาะกับงาน single-thread ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง ➡️ หวังว่าจะเพิ่ม performance-per-watt โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดคอร์ ➡️ อาจใช้ในงาน AI inference, simulation, หรือ mining ✅ ข้อกำหนดด้านซอฟต์แวร์ ➡️ ต้องการ compiler หรือ binary instrumentation เพื่อแบ่งโค้ด ➡️ ระบบปฏิบัติการต้องจัดการ scheduling ให้เหมาะกับโหมด super core ➡️ ต้องการการสนับสนุนจาก ecosystem ทั้ง hardware และ software https://www.techradar.com/pro/is-it-a-bird-is-it-a-plane-no-its-super-core-intels-latest-patent-revives-ancient-anti-hyperthreading-cpu-technique-in-attempt-to-boost-processor-performance-but-will-it-be-enough

🎙️ เรื่องเล่าจาก Snapdragon X ถึง 18A: เมื่อ Intel ถูกปฏิเสธกลางเวที foundry และ Qualcomm เลือก TSMC อย่างเด็ดขาด Cristiano Amon ซีอีโอของ Qualcomm ให้สัมภาษณ์กับ Bloomberg เมื่อวันที่ 5 กันยายน 2025 โดยกล่าวว่า “Intel ยังไม่ใช่ตัวเลือกในวันนี้” สำหรับการผลิตชิป Snapdragon X ที่ใช้ในโน้ตบุ๊กแบบบางเบา แม้จะเสริมว่า “เราก็อยากให้ Intel เป็นตัวเลือกในอนาคต” แต่คำพูดนี้ก็สะเทือนแผนการพลิกโฉมธุรกิจของ Intel อย่างจัง Snapdragon X ถูกผลิตโดย TSMC บนเทคโนโลยี N4 ซึ่งเป็นกระบวนการระดับ 4 นาโนเมตรที่มีประสิทธิภาพด้านพลังงานสูง และเหมาะกับชิปที่มี GPU และ NPU ขนาดใหญ่ โดย Qualcomm ใช้ชิปนี้ในโน้ตบุ๊กสถาปัตยกรรม Arm ที่สามารถแข่งขันกับ Intel ได้อย่างสูสี หรือเหนือกว่าในบางกรณี Intel กำลังพยายามเปลี่ยนบทบาทจากผู้ผลิตชิปสำหรับตนเอง ไปสู่การเป็นผู้ผลิตให้กับบริษัทอื่น (foundry) โดยหวังว่าจะมีลูกค้ารายใหญ่จากภายนอกมาใช้เทคโนโลยี 18A ซึ่งเป็น node ที่ Intel วางไว้เป็นจุดกลับสู่ความเป็นผู้นำในอุตสาหกรรม แต่ Qualcomm กลับเลือก TSMC อย่างชัดเจน และคำพูดของ Amon ก็ทำให้ Intel สูญเสียหนึ่งในโอกาสที่ดีที่สุดในการสร้างชื่อเสียงในฐานะ foundry ระดับสูง โดยเฉพาะเมื่อ Apple, Nvidia และ AMD ต่างก็ใช้ TSMC สำหรับชิประดับเรือธงของตน ที่น่าสนใจคือ Intel เองก็ยังต้องพึ่ง TSMC ในการผลิตบางส่วนของ Nova Lake ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มใหม่ของ Intel โดยใช้ TSMC N2 สำหรับชิประดับสูง และ Intel 18A สำหรับชิประดับล่าง—สะท้อนถึงความย้อนแย้งในแผนการของบริษัท ✅ คำพูดของ CEO Qualcomm ➡️ “Intel ยังไม่ใช่ตัวเลือกในวันนี้” สำหรับการผลิต Snapdragon X ➡️ “แต่เราก็อยากให้ Intel เป็นตัวเลือกในอนาคต” ➡️ สะท้อนถึงความไม่พร้อมของ Intel ในการเป็น foundry ระดับสูง ✅ การเลือกใช้ TSMC ของ Qualcomm ➡️ Snapdragon X ผลิตบน TSMC N4 ซึ่งเหมาะกับ mobile SoC ➡️ ใช้ในโน้ตบุ๊ก Arm ที่มีประสิทธิภาพด้านพลังงานสูง ➡️ แข่งขันกับ Intel ได้อย่างสูสี หรือเหนือกว่าในบางกรณี ✅ สถานการณ์ของ Intel ➡️ พยายามเปลี่ยนบทบาทเป็นผู้ผลิตชิปให้บริษัทอื่น ➡️ หวังให้ 18A เป็น node ที่นำกลับสู่ความเป็นผู้นำ ➡️ Nova Lake ใช้ TSMC N2 สำหรับชิประดับสูง และ Intel 18A สำหรับชิประดับล่าง ✅ บริบทของตลาด foundry ➡️ Apple, Nvidia, AMD ใช้ TSMC สำหรับชิประดับเรือธง ➡️ TSMC ครองตลาด node ขั้นสูงอย่างต่อเนื่อง ➡️ Intel ยังไม่สามารถดึงลูกค้ารายใหญ่เข้ามาได้ https://www.tomshardware.com/tech-industry/qualcomm-ceo-says-intel-not-an-option-for-chip-production

🎙️ เรื่องเล่าจาก XPU ถึง N3: เมื่อ OpenAI ไม่รอใครอีกต่อไป และเลือกสร้างชิปเองเพื่อควบคุมอนาคตของ AI Broadcom เพิ่งประกาศว่าได้รับคำสั่งซื้อฮาร์ดแวร์ AI มูลค่า $10 พันล้านดอลลาร์จากลูกค้ารายหนึ่งที่ไม่เปิดเผยชื่อ โดยประกอบด้วย XPU (custom AI accelerator), ชิปเครือข่าย, และ reference rack platform สำหรับการประกอบเป็นระบบ AI ขนาดใหญ่ แม้ Broadcom จะไม่ระบุชื่อ แต่หลายฝ่าย—including CNBC, Financial Times และนักวิเคราะห์จาก Mizuho และ KeyBanc—ต่างชี้ว่า “ลูกค้าลึกลับ” รายนี้คือ OpenAI ซึ่งกำลังเตรียมเปลี่ยนจากการใช้ GPU ของ Nvidia และ AMD บน Azure ไปสู่การใช้ฮาร์ดแวร์ของตัวเองที่ออกแบบร่วมกับ Broadcom ชิปใหม่นี้คาดว่าจะใช้สถาปัตยกรรม systolic array ที่เหมาะกับงาน inference โดยเฉพาะ และจะมาพร้อมกับหน่วยความจำ HBM ระดับสูง (อาจเป็น HBM3E หรือ HBM4) ผลิตบนเทคโนโลยี 3nm-class ของ TSMC (N3 หรือ N3P) Broadcom ระบุว่าลูกค้ารายนี้ได้ผ่านการ validate แล้ว และได้ “ปล่อยคำสั่งผลิตจริง” ซึ่งหมายความว่าออกจากขั้นตอน prototype สู่การผลิตเชิงพาณิชย์เต็มรูปแบบ โดยจะเริ่มส่งมอบใน Q3 ปี 2026 และคาดว่าจะ deploy ได้ภายในปลายปีนั้น หากประเมินจากราคาชิป AI ที่อยู่ระหว่าง $5,000–$10,000 ต่อตัว ดีลนี้อาจหมายถึงการสั่งซื้อ XPU จำนวน 1–2 ล้านตัว ซึ่งจะถูกกระจายไปในหลายหมื่น node และ rack—เทียบเท่าหรือมากกว่าคลัสเตอร์ inference ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ณ ปัจจุบัน ดีลนี้ไม่เพียงแต่ทำให้ OpenAI มีฮาร์ดแวร์ของตัวเอง แต่ยังเพิ่มอำนาจต่อรองกับ Nvidia และ AMD ในอนาคต และอาจเป็นจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนผ่านจาก “GPU-centric AI” สู่ “custom silicon AI” ที่ออกแบบมาเพื่องานเฉพาะทางโดยตรง ✅ รายละเอียดของดีล Broadcom–OpenAI ➡️ มูลค่า $10 พันล้านดอลลาร์ สำหรับ XPU, networking chip และ reference rack ➡️ ลูกค้าผ่านการ validate และปล่อยคำสั่งผลิตจริง ➡️ ส่งมอบใน Q3 2026 และ deploy ได้ภายในปลายปี ✅ สเปกของชิป AI ที่คาดว่าจะใช้ ➡️ สถาปัตยกรรม systolic array สำหรับงาน inference ➡️ ใช้ HBM3E หรือ HBM4 เป็นหน่วยความจำ ➡️ ผลิตบนเทคโนโลยี TSMC N3 หรือ N3P (3nm-class) ✅ ขนาดของการ deploy ➡️ คาดว่าจะมี XPU 1–2 ล้านตัว กระจายในหลายหมื่น node ➡️ เทียบเท่าหรือมากกว่าคลัสเตอร์ AI inference ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ➡️ เป็นการเปลี่ยนผ่านจาก GPU-centric ไปสู่ custom silicon ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ เพิ่มอำนาจต่อรองของ OpenAI กับ Nvidia และ AMD ➡️ Broadcom กลายเป็นผู้เล่นใหม่ในตลาด AI hardware ➡️ อาจเร่งให้ hyperscaler รายอื่นหันมาพัฒนา custom chip ของตัวเอง https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/openai-widely-thought-to-be-broadcoms-mystery-usd10-billion-custom-ai-processor-customer-order-could-be-for-millions-of-ai-processors

🎙️ เรื่องเล่าจาก Nova Lake-S ถึง Zen 6: เมื่อ HWiNFO กลายเป็นผู้เปิดประตูสู่ยุคใหม่ของ CPU สายเดสก์ท็อป ใน release notes ของ HWiNFO เวอร์ชัน 8.31 มีการระบุว่าซอฟต์แวร์จะรองรับแพลตฟอร์มใหม่จากทั้ง Intel และ AMD โดยฝั่ง Intel คือ Nova Lake-S ซึ่งเป็นซีพียูเดสก์ท็อปที่ใช้ซ็อกเก็ตใหม่ LGA 1954 และมีรุ่นสูงสุดถึง 52 คอร์ ส่วนฝั่ง AMD คือ “Next-Gen Platform” ที่คาดว่าจะเป็นซีรีส์ 900 สำหรับ Zen 6 บนซ็อกเก็ต AM5 เช่นเดิม Nova Lake-S ถูกออกแบบมาให้เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดของ Intel ในรอบหลายปี โดยใช้สถาปัตยกรรมแบบ multi-tile ที่ประกอบด้วย 16 P-cores, 32 E-cores และ 4 LP-E cores รวมเป็น 52 คอร์ในรุ่นสูงสุด โดยไม่มี SMT บน P-core และใช้เทคโนโลยีการผลิตแบบผสมระหว่าง Intel 14A และ TSMC N2 สำหรับบางส่วนของ SoC ซ็อกเก็ต LGA 1954 มีขนาดเท่ากับ LGA 1700 เดิม (45 × 37.5 มม.) แต่เพิ่มจำนวนขาเพื่อรองรับพลังงานและแบนด์วิดธ์ที่สูงขึ้น พร้อมเปิดตัวคู่กับชิปเซ็ต 900-series เช่น Z990 และ H970 ที่รองรับ DDR5-6400+, Wi-Fi 7, Bluetooth 5.4 และ Thunderbolt 5 ฝั่ง AMD ก็ไม่น้อยหน้า โดย Zen 6 จะใช้ CCD บน TSMC N2P และ IOD บน N3P ซึ่งเป็นเทคโนโลยีระดับ 2nm และ 3nm ตามลำดับ โดยยังคงใช้ซ็อกเก็ต AM5 และคาดว่าจะเปิดตัวพร้อมกับเมนบอร์ดซีรีส์ 900 เช่น X970, B950 และ B940 ในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 การที่ HWiNFO เพิ่มการรองรับล่วงหน้า แสดงให้เห็นว่าแพลตฟอร์มเหล่านี้ใกล้เข้าสู่ช่วง Pre-QS หรือการทดสอบก่อนผลิตจริง และจะเป็นจุดเริ่มต้นของการแข่งขันรอบใหม่ระหว่าง Intel และ AMD ในตลาดเดสก์ท็อประดับสูง ✅ การอัปเดตของ HWiNFO ➡️ เวอร์ชัน 8.31 จะรองรับ Intel Nova Lake-S และ AMD Next-Gen Platform ➡️ เป็นครั้งแรกที่ Nova Lake-S ถูกระบุใน release notes ของซอฟต์แวร์ ✅ Intel Nova Lake-S และซ็อกเก็ต LGA 1954 ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม multi-tile: 16 P-cores + 32 E-cores + 4 LP-E cores ➡️ ไม่มี SMT บน P-core และใช้ Intel 14A + TSMC N2 ➡️ ซ็อกเก็ต LGA 1954 มีขนาดเท่าเดิมแต่เพิ่มจำนวนขา ➡️ เปิดตัวพร้อมชิปเซ็ต Z990, H970 รองรับ DDR5-6400+, Wi-Fi 7, Thunderbolt 5 ✅ AMD Zen 6 และแพลตฟอร์ม 900-series ➡️ ใช้ CCD บน TSMC N2P และ IOD บน N3P ➡️ ยังคงใช้ซ็อกเก็ต AM5 และเปิดตัวพร้อม X970, B950, B940 ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในครึ่งหลังของปี 2026 ✅ ความหมายต่อวงการเดสก์ท็อป ➡️ เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ทั้งด้านสถาปัตยกรรมและ I/O ➡️ HWiNFO เตรียมพร้อมสำหรับการตรวจสอบสเปกและการทดสอบเบื้องต้น ➡️ จุดเริ่มต้นของการแข่งขันรอบใหม่ระหว่าง Intel และ AMD https://wccftech.com/hwinfo-to-add-support-for-nova-lake-s-and-next-gen-amd-platform-likely-hinting-towards-amd-900-series-for-zen-6/

🎙️ เรื่องเล่าจาก MI500 UAL256: เมื่อ AMD เตรียมปล่อยระบบ AI ที่ใหญ่กว่า Nvidia ถึง 78% และอาจเปลี่ยนเกมการประมวลผลทั้งหมด AMD กำลังเตรียมเปิดตัว “MI500 Scale Up MegaPod” ในปี 2027 ซึ่งเป็นระบบ rack-scale ที่ประกอบด้วย 256 Instinct MI500-series GPU และ 64 EPYC Verano CPU โดยใช้สถาปัตยกรรมใหม่ชื่อ UAL256 ที่เชื่อมโยงกันผ่าน UALink switch tray ทั้งหมด 18 ชุดในแร็คกลาง ระบบนี้จะมีขนาดใหญ่กว่ารุ่น Helios ที่จะเปิดตัวในปี 2026 ซึ่งมีเพียง 72 GPU และยังใหญ่กว่าระบบ NVL576 ของ Nvidia ที่ใช้ Rubin Ultra GPU เพียง 144 ตัว โดย AMD MegaPod มีจำนวน GPU มากกว่าถึง 78% แม้จะยังไม่มีตัวเลขประสิทธิภาพอย่างเป็นทางการ แต่คาดว่า MI500 จะใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 2nm (N2P) จาก TSMC พร้อมเทคนิค CoWoS-L และ backside power delivery เพื่อเพิ่มความหนาแน่นและลดการใช้พลังงาน ส่วน Verano CPU ก็จะใช้ Zen 6 หรือ Zen 7 ที่มี core count สูงและ bandwidth มากขึ้น AMD ยังเน้นการใช้ liquid cooling ทั้งใน compute tray และ networking tray เพื่อรองรับความร้อนจาก GPU ที่ใช้พลังงานสูงขึ้นเรื่อย ๆ และจะเปิดตัวพร้อมกับ ROCm 7 ที่รองรับ FP8 และ Flash Attention 3 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเทรนและ inference ✅ สเปกของ AMD MI500 MegaPod ➡️ ใช้ 256 Instinct MI500 GPU และ 64 EPYC Verano CPU ➡️ แบ่งเป็น 64 compute tray และ 18 UALink switch tray ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม UAL256 แบบ 3 แร็คเชื่อมโยงกัน ✅ เทคโนโลยีที่ใช้ใน MI500 และ Verano ➡️ MI500 ใช้ TSMC N2P node และ CoWoS-L packaging ➡️ Verano CPU ใช้ Zen 6 หรือ Zen 7 พร้อม bandwidth สูง ➡️ รองรับ ROCm 7, FP8, Flash Attention 3 ✅ การเปรียบเทียบกับ Nvidia NVL576 ➡️ NVL576 ใช้ 144 Rubin Ultra GPU พร้อม 147TB HBM4 และ 14,400 FP4 PFLOPS ➡️ AMD MegaPod มีจำนวน GPU มากกว่าถึง 78% ➡️ ยังไม่มีตัวเลข FP4 หรือ HBM4 bandwidth ของ AMD อย่างเป็นทางการ ✅ การออกแบบเพื่อประสิทธิภาพและความเย็น ➡️ ใช้ liquid cooling ทั้ง compute และ networking tray ➡️ ออกแบบเพื่อรองรับการใช้พลังงานสูงและความร้อนจาก GPU รุ่นใหม่ ➡️ เน้น scalability และ energy efficiency สำหรับ data center ขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amd-preps-mega-pod-with-256-instinct-mi500-gpus-verano-cpus-leak-suggests-platform-with-better-scalability-than-nvidia-will-arrive-in-2027

🎙️ เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้ ✅ ผลการทดลองของ Mike Judge ➡️ ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21% ➡️ ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ➡️ ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity ✅ ข้อมูลจาก METR Study ➡️ นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง ➡️ ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25% ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์ ➡️ ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก ➡️ ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน” ➡️ ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา ➡️ บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน ➡️ นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง ➡️ การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding

🎙️ เรื่องเล่าจาก Citigroup Conference: เมื่อ AMD มองว่า AI คือโอกาสครั้งเดียวในชีวิต ไม่ใช่แค่กระแสชั่วคราว ในการประชุมกับนักลงทุนที่จัดโดย Citigroup เมื่อวันที่ 3 กันยายน 2025 Jean Hu (CFO ของ AMD) และ Matthew Ramsay (VP ฝ่ายนักลงทุนสัมพันธ์) ได้ตอบคำถามเกี่ยวกับสถานการณ์ตลาด AI, ความสัมพันธ์กับจีน, และราคาชิปที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง Hu ยืนยันว่า AMD ไม่ได้เริ่มผลิตชิปใหม่สำหรับตลาดจีน แม้จะได้รับใบอนุญาตจากรัฐบาลสหรัฐฯ โดยระบุว่าบริษัทกำลังพิจารณาว่าลูกค้าจีนจะสามารถซื้อจากสหรัฐฯ ได้หรือไม่ และยังไม่เริ่มผลิต wafer สำหรับ MI308 ซึ่งเป็น GPU รุ่นเฉพาะสำหรับจีน Ramsay เสริมว่า “ความต้องการชิป AI ในจีนมีมากกว่าความสามารถในการผลิต” เนื่องจากผู้ผลิตชิปในจีนถูกจำกัดจากมาตรการคว่ำบาตร และ Huawei ไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีระดับสูงจากสหรัฐฯ ได้ เมื่อถูกถามว่า AI เป็นฟองสบู่หรือไม่ Hu ตอบว่า “เรายังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำ AI ไปใช้” และชี้ไปที่การลงทุนของ hyperscaler รายใหญ่ในไตรมาสที่ผ่านมา รวมถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพขององค์กรผ่าน AI ซึ่งสะท้อนว่า AI ไม่ใช่แค่ hype แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง AMD ประเมินว่า TAM (Total Addressable Market) ของ AI จะสูงถึง 500,000 ล้านดอลลาร์ โดย Ramsay ระบุว่า inference workload, ขนาดของ dataset และการขยายไปยังอุตสาหกรรมต่าง ๆ คือปัจจัยหลักที่ผลักดันตลาดนี้ พร้อมเสริมว่า “AI คือจุดเปลี่ยนที่ใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่การเกิดอินเทอร์เน็ต” สำหรับราคาชิปที่เพิ่มขึ้น Hu อธิบายว่าเป็นผลจากการเพิ่มฟีเจอร์ในแต่ละรุ่น ทำให้ต้นทุนวัสดุสูงขึ้น แต่ AMD พยายามรักษาสมดุลระหว่างราคาขายกับต้นทุนรวมของการเป็นเจ้าของ (TCO) เพื่อให้ลูกค้าได้รับความคุ้มค่าในระยะยาว ✅ AMD ปฏิเสธว่า AI เป็นฟองสบู่ ➡️ Hu ระบุว่า AI ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำไปใช้ ➡️ การลงทุนของ hyperscaler และ productivity gains เป็นหลักฐานเชิงประจักษ์ ➡️ AI ถูกมองว่าเป็นโอกาสครั้งเดียวในชีวิตสำหรับอุตสาหกรรม ✅ การประเมินตลาด AI มูลค่า 500,000 ล้านดอลลาร์ ➡️ TAM ของ AI ถูกประเมินโดย AMD ว่าจะสูงถึง $500B ➡️ ปัจจัยหลักคือ inference workload, dataset ขนาดใหญ่ และการขยายสู่อุตสาหกรรม ➡️ Ramsay ระบุว่า AI คือจุดเปลี่ยนใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่การเกิดอินเทอร์เน็ต ✅ สถานการณ์ในจีนและการจำกัดการผลิต ➡️ AMD ยังไม่เริ่มผลิต MI308 GPU สำหรับจีน แม้ได้รับใบอนุญาต ➡️ ความต้องการในจีนสูงกว่าความสามารถในการผลิตเนื่องจากข้อจำกัดจากสหรัฐฯ ➡️ Huawei ไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีระดับสูงจากสหรัฐฯ ได้ ✅ เหตุผลของราคาชิปที่เพิ่มขึ้น ➡️ AMD เพิ่มฟีเจอร์ในแต่ละรุ่น ทำให้ต้นทุนวัสดุสูงขึ้น ➡️ บริษัทเน้นการปรับปรุง TCO เพื่อให้ลูกค้าได้รับความคุ้มค่า ➡️ ราคาขายสูงขึ้นเพื่อรักษา margin และความสามารถในการแข่งขัน https://wccftech.com/amd-rejects-ai-bubble-defends-500-billion-ai-market-says-chip-price-hikes-are-due-to-high-costs/

🎙️ เรื่องเล่าจาก BlazeCore: เมื่อ CPU ที่ยังไม่เปิดตัวถูกใส่ไว้ในเครื่องขายจริง ต้นเดือนกันยายน 2025 มีผู้พบว่า BlazeCore ซึ่งเป็นผู้ผลิตพีซีเกมมิ่งแบบประกอบล่วงหน้า ได้ระบุ “Ryzen 7 9700F” ไว้ในรายละเอียดของเครื่องรุ่นหนึ่งที่ขายผ่านร้าน Microless ในสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ โดยในหน้าสเปกหลักยังคงระบุว่าใช้ Ryzen 7 9700X แต่เมื่อเลื่อนลงไปอ่านรายละเอียดกลับพบชื่อ 9700F โผล่ขึ้นมา Ryzen 7 9700F เป็นรุ่นที่ยังไม่มีการเปิดตัวจาก AMD แต่มีข้อมูลหลุดออกมาก่อนหน้านี้ว่าเป็นหนึ่งในสองรุ่นใหม่ในตระกูล Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว (F-series) โดยอีกตัวคือ Ryzen 5 9500F จากข้อมูลที่หลุดออกมา Ryzen 7 9700F มีสเปกใกล้เคียงกับ 9700X ทุกประการ: 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB แต่ boost clock ต่ำกว่าเล็กน้อยที่ 5.4 GHz (9700X อยู่ที่ 5.5 GHz) และไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรจะถูกกว่า แต่ในรายการสินค้ากลับตั้งไว้ที่ $294 ซึ่งสูงกว่าที่คาดไว้ เมื่อดูจาก benchmark ล่าสุด พบว่า 9700F มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ 9700X ทั้งในงาน multi-core และ single-core โดยต่างกันเพียงเล็กน้อยในคะแนน Cinebench และ Geekbench ซึ่งหมายความว่าในงานจริง เช่น การเล่นเกมหรือการตัดต่อวิดีโอ ความแตกต่างแทบไม่รู้สึกได้ หากใช้ GPU แยก ✅ การปรากฏตัวของ Ryzen 7 9700F ➡️ ถูกระบุในรายละเอียดของเครื่อง BlazeCore บนร้าน Microless ➡️ ยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการจาก AMD ➡️ อาจเป็นการเตรียมเปลี่ยนสเปก หรือพิมพ์ผิดจากผู้ประกอบ ✅ สเปกของ Ryzen 7 9700F เทียบกับ 9700X ➡️ 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB เท่ากัน ➡️ boost clock ต่ำกว่า 9700X เล็กน้อย (5.4 GHz vs 5.5 GHz) ➡️ ไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรต่ำกว่า แต่กลับตั้งไว้ที่ $294 ✅ ประสิทธิภาพจาก benchmark ล่าสุด ➡️ คะแนน Cinebench และ Geekbench ต่างกันเพียง ~2% ใน single-core ➡️ multi-core performance เท่ากันทุกประการ ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ที่มี GPU แยกและไม่ต้องการ iGPU ✅ บริบทของ Zen 5 และ F-series ➡️ Ryzen 7 9700F และ 9500F เป็นรุ่นแรกของ Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว ➡️ เหมาะกับตลาดที่เน้นประสิทธิภาพต่อราคา เช่น เกมมิ่งและ workstation ➡️ อาจเป็นกลยุทธ์ของ AMD เพื่อลดต้นทุนและแข่งขันกับ Intel F-series https://wccftech.com/system-integrator-mentions-ryzen-7-9700f-with-boost-clock-of-5-4-ghz-configuration-still-boasts-9700x/

🎙️ เรื่องเล่าจาก UAL256: เมื่อ AMD สร้างระบบ rack-scale ที่ไม่ใช่แค่แรง แต่ “เชื่อมโยงทุกอย่าง” ด้วย Ultra Ethernet และ Vulcano switch แม้ AMD ยังไม่เปิดตัว Instinct MI400 อย่างเป็นทางการ แต่บริษัทก็เริ่มเผยโครงสร้างของรุ่นถัดไป—Instinct MI500 UAL256 ซึ่งเป็น rack-scale system รุ่นที่สอง ต่อจาก MI450X “Helios” ที่จะเปิดตัวในปี 2026 ในระบบ UAL256 แต่ละ compute node จะประกอบด้วย 1 CPU รหัส “Verano” ที่ใช้สถาปัตยกรรม Zen 7 และ 4 GPU รุ่น MI500 โดยรวมแล้ว Mega Pod หนึ่งชุดจะมี 64 CPU และ 256 GPU กระจายอยู่ในสองแร็คหลัก (32-node ต่อแร็ค) และเชื่อมต่อกันด้วยแร็คกลางที่มี 18 networking trays แต่ละ tray จะใช้ Vulcano switch ASICs จำนวน 4 ตัว ที่รองรับ throughput ระดับ 800G ต่อ tray และผลิตบนเทคโนโลยี 3nm ของ TSMC ซึ่งถือเป็นการยกระดับการเชื่อมต่อภายใน rack-scale system อย่างแท้จริง Verano CPU จะใช้ Socket SP7 และรองรับ PCIe Gen 6, UALink และ Ultra Ethernet ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ AMD กำลังผลักดันให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานของ AI/HPC ในยุคถัดไป โดยยังไม่ยืนยันว่าจะเพิ่มจำนวนคอร์เกิน 256 cores ต่อแพ็กเกจเหมือน Venice หรือไม่ ✅ โครงสร้างของ Instinct MI500 UAL256 ➡️ ประกอบด้วย 64 Verano CPUs และ 256 MI500 GPUs ➡️ แบ่งเป็นสองแร็คหลัก (32-node ต่อแร็ค) และแร็คกลางสำหรับ networking ➡️ ใช้ Vulcano switch ASICs ที่รองรับ 800G throughput ต่อ tray ✅ สถาปัตยกรรมของ Verano CPU ➡️ ใช้ Zen 7 microarchitecture ที่เน้น IPC และ instruction set ใหม่ ➡️ ยังคงใช้ Socket SP7 และรองรับ PCIe Gen 6, UALink, Ultra Ethernet ➡️ ยังไม่ยืนยันว่าจะเพิ่ม core count เกิน 256 cores ต่อแพ็กเกจ ✅ เทคโนโลยีการเชื่อมต่อภายในระบบ ➡️ Vulcano switch ผลิตบน TSMC 3nm node ➡️ รองรับ external throughput ระดับ 800G ➡️ ใช้ Ultra Ethernet เป็นโครงสร้างหลักในการเชื่อมต่อ GPU/CPU ✅ แผนการเปิดตัว ➡️ MI450X “Helios” จะเปิดตัวในครึ่งหลังของปี 2026 ➡️ MI500 UAL256 Mega Pod จะเปิดตัวในปี 2027 ➡️ เป็นระบบ rack-scale รุ่นที่สองของ AMD สำหรับ AI และ HPC https://www.techpowerup.com/340598/amd-instinct-mi500-ual256-mega-pod-to-scale-up-to-256-gpus-64-verano-cpus

🎙️ เรื่องเล่าจาก YMTC x CXMT: เมื่อ NAND และ DRAM รวมพลังเพื่อสร้าง HBM รุ่นถัดไป ในปี 2025 จีนกำลังเร่งเครื่องเข้าสู่ยุค self-reliance ทางเทคโนโลยีอย่างเต็มรูปแบบ โดยเฉพาะในด้านหน่วยความจำที่มีความสำคัญต่อ AI, HPC และระบบคลาวด์ ล่าสุด YMTC (Yangtze Memory Technologies) ซึ่งเป็นผู้ผลิต NAND ชั้นนำของจีน ได้ประกาศจับมือกับ CXMT (ChangXin Memory Technologies) ซึ่งเป็นผู้ผลิต DRAM รายใหญ่ที่สุดของประเทศ เพื่อร่วมกันพัฒนาเทคโนโลยี HBM3 และ HBM รุ่นถัดไป CXMT เคยผลิต HBM2 ได้แล้ว และกำลังเร่งเข้าสู่ HBM3 ด้วยเทคนิค hybrid bonding ที่ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่าง die มีความหนาแน่นและประสิทธิภาพสูงขึ้น ขณะที่ YMTC ซึ่งเคยร่วมมือกับ Samsung มาก่อน มีความเชี่ยวชาญด้าน NAND และ packaging ที่สามารถนำมาใช้ใน HBM ได้โดยตรง การร่วมมือครั้งนี้ไม่ใช่แค่การแบ่งปันเทคโนโลยี แต่เป็นการสร้าง supply chain ภายในประเทศที่สามารถผลิต HBM ได้ครบวงจร ตั้งแต่ DRAM wafer ไปจนถึงการประกอบแบบ 3D stacking ซึ่งเป็นหัวใจของชิป AI เช่น Nvidia H100 หรือ AMD MI300 นอกจากนี้ ยังมีรายงานว่า YMTC ได้เริ่มสั่งซื้ออุปกรณ์ R&D สำหรับ DRAM แล้ว และมีแผนจะลงทุนในสายการผลิต DRAM โดยตรง ซึ่งจะทำให้จีนมีผู้ผลิตหน่วยความจำแบบครบทุกประเภท—NAND, DRAM, และ HBM—ภายในประเทศ https://wccftech.com/china-ymtc-set-to-enter-the-dram-segment-by-partnering-with-cxmt/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Peoria: เมื่อ Amkor สร้างโรงงานแพ็กชิปมูลค่า 2 พันล้าน เพื่ออุดช่องโหว่ของอเมริกา ในขณะที่สหรัฐฯ ทุ่มงบมหาศาลเพื่อดึงการผลิตชิปกลับสู่ประเทศผ่าน CHIPS Act โรงงานผลิตเวเฟอร์ของ TSMC และ Intel ก็เริ่มตั้งหลักในแอริโซนาแล้ว แต่ปัญหาคือ “หลังบ้าน” อย่างการประกอบ ทดสอบ และแพ็กเกจชิปยังต้องส่งกลับไปทำที่ไต้หวันหรือเกาหลีใต้ ทำให้เกิดคอขวดที่กระทบต่อทั้ง AI server และ GPU ระดับสูง Amkor Technology จึงประกาศสร้างโรงงานใหม่ใน Peoria, Arizona บนพื้นที่ 104 เอเคอร์ ด้วยงบลงทุนกว่า 2 พันล้านดอลลาร์ โดยมี Apple เป็นลูกค้ารายแรก และ TSMC เซ็น MOU เพื่อส่งเวเฟอร์จากโรงงานในฟีนิกซ์มาประกอบที่นี่โดยตรง ลดเวลารอจากหลายสัปดาห์เหลือไม่กี่วัน โรงงานนี้จะรองรับเทคโนโลยีแพ็กเกจระดับสูง เช่น CoWoS และ InFO ซึ่งเป็นหัวใจของชิป AI อย่าง Nvidia H100/H200 และ AMD MI300 รวมถึงชิป Apple M-series ที่ใช้ใน Mac และ iPad โดยได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act กว่า 407 ล้านดอลลาร์ และสิทธิประโยชน์ทางภาษีจากรัฐบาลกลาง แต่แม้จะเป็นก้าวใหญ่ของอุตสาหกรรม โรงงานนี้จะเริ่มผลิตจริงในปี 2028 ซึ่งหมายความว่าคอขวดของการแพ็กชิปจะยังคงอยู่ไปอีกหลายปี และที่น่าห่วงกว่าคือปัญหาขาดแคลนแรงงาน—คาดว่าจะขาดคนงานถึง 70,000–90,000 คนทั่วสหรัฐฯ แม้จะมีระบบอัตโนมัติช่วยก็ตาม https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/amkor-arizona-plant-plans-approved

🎙️ เรื่องเล่าจาก Kazeta: เมื่อ Linux กลายเป็นคอนโซลยุค 90 ที่ไม่ต้องต่อเน็ต ไม่ต้องล็อกอิน แค่เสียบแล้วเล่น ในยุคที่เกมพีซีเต็มไปด้วย launcher, DRM, cloud save, subscription และ UI ที่ซับซ้อน Kazeta OS กลับเลือกเดินทางย้อนยุค—พัฒนา Linux OS ที่ให้ประสบการณ์แบบ “เสียบตลับ กดเปิด แล้วเล่น” เหมือนเครื่องเกมในยุค 1990s โดยไม่ต้องต่ออินเทอร์เน็ต ไม่ต้องล็อกอิน และไม่ต้องอัปเดตอะไรทั้งสิ้น Kazeta พัฒนาโดย Alesh Slovak ผู้สร้าง ChimeraOS มาก่อน โดยมีเป้าหมายเพื่อผู้เล่นที่เบื่อความซับซ้อนของ SteamOS หรือ digital storefronts และอยากเก็บเกมแบบ physical media ที่จับต้องได้ Kazeta จึงอนุญาตให้ผู้ใช้แปลงเกม DRM-free เช่นจาก GOG หรือ itch.io ให้กลายเป็น “ตลับเกม” บน SD card ที่เสียบแล้วเล่นได้ทันที เมื่อไม่มีตลับเสียบ เครื่องจะบูตเข้าสู่ BIOS สไตล์เรโทรที่ให้ผู้เล่นจัดการเซฟเกมได้อย่างง่ายดาย โดยเซฟจะเก็บไว้ในเครื่อง ส่วนตลับเกมจะเป็น read-only เพื่อรักษาความบริสุทธิ์ของไฟล์เกม แม้จะฟังดูเรียบง่าย แต่ Kazeta รองรับทั้งเกมใหม่และเกมเก่าผ่าน emulator และสามารถใช้กับพีซีทั่วไปที่มี GPU ระดับกลางขึ้นไป โดยมีข้อจำกัดบางอย่าง เช่น ไม่รองรับ dual boot, VM, hybrid graphics หรือ Bluetooth controller (แต่จะรองรับในอนาคต) ✅ แนวคิดหลักของ Kazeta OS ➡️ สร้างประสบการณ์ “เสียบตลับแล้วเล่น” แบบคอนโซลยุค 90 ➡️ ไม่ต้องล็อกอิน, ไม่ต้องต่อเน็ต, ไม่มี launcher หรือ subscription ➡️ รองรับเกม DRM-free จาก GOG, itch.io และ emulator ✅ วิธีใช้งาน ➡️ ติดตั้ง Kazeta OS บนพีซีที่มีสเปกพอประมาณ ➡️ เตรียม SD card เป็น “ตลับเกม” โดยใส่เกม DRM-free ทีละเกม ➡️ เสียบ SD card แล้วเปิดเครื่องเพื่อเข้าเกมทันที ➡️ หากไม่มีตลับ จะเข้าสู่ BIOS สไตล์เรโทรเพื่อจัดการเซฟเกม ✅ จุดเด่นด้านการเก็บเกม ➡️ ตลับเกมเป็น read-only เพื่อรักษาไฟล์เกม ➡️ เซฟเกมเก็บไว้ในเครื่อง และสามารถแบ็กอัปออกไปได้ ➡️ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเก็บเกมแบบ physical media ✅ ความเข้ากันได้ของระบบ ➡️ รองรับ GPU: AMD RX 400+, NVIDIA GTX 1600+, Intel Gen 9+ (แต่ไม่แนะนำ) ➡️ รองรับ controller: 8Bitdo Ultimate 2C (ผ่าน dongle หรือสาย) ➡️ ไม่รองรับ VM, dual boot, hybrid graphics, Bluetooth controller (ยังไม่พร้อม) https://www.tomshardware.com/software/linux/linux-gaming-os-kazeta-promises-console-gaming-experience-of-the-1990s-for-pc-users-supports-almost-any-drm-free-game-past-or-present

🎙️ เรื่องเล่าจาก Intel: เมื่อหลายคอร์รวมพลังกลายเป็น “ซูเปอร์คอร์” เพื่องานเดี่ยว ในโลกของ CPU เรามักคิดว่า “คอร์เยอะ” เหมาะกับงานหลายเธรด แต่ถ้าเราต้องการประสิทธิภาพสูงสุดจากงานเดี่ยวล่ะ? Intel กำลังทดลองแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า Software Defined Supercore (SDC) ซึ่งใช้ซอฟต์แวร์รวมหลายคอร์ให้ทำงานร่วมกันเป็น “คอร์เสมือน” ที่กว้างขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของงานแบบ single-thread โดยไม่ต้องสร้างคอร์ขนาดใหญ่ที่กินพลังงานมหาศาล แนวคิดนี้คล้ายกับการสร้าง pipeline เสมือนที่กว้างขึ้น โดยแบ่งคำสั่งของเธรดเดียวออกเป็นบล็อก แล้วให้แต่ละคอร์ประมวลผลพร้อมกัน พร้อมมีระบบซิงก์และการจัดการลำดับคำสั่งเพื่อให้ผลลัพธ์ยังถูกต้องตามลำดับเดิม Intel ใช้เทคนิคทั้งด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เช่น wormhole address space สำหรับการส่งข้อมูลระหว่างคอร์, JIT หรือ static compiler สำหรับแบ่งโค้ด, และ OS-level scheduling เพื่อควบคุมว่าเมื่อใดควรเปิดหรือปิดโหมด supercore แม้จะยังเป็นแค่สิทธิบัตร แต่แนวคิดนี้อาจเปลี่ยนวิธีคิดเรื่อง IPC (Instructions per Clock) ไปโดยสิ้นเชิง โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับข้อจำกัดของ x86 ที่ไม่สามารถสร้างคอร์แบบ 8-way superscalar ได้จริงเพราะติด bottleneck ด้าน front-end ✅ แนวคิด Software Defined Supercore (SDC) ➡️ รวมหลาย physical core ให้ทำงานเป็น virtual supercore สำหรับงาน single-thread ➡️ แบ่งคำสั่งออกเป็นบล็อก แล้วให้แต่ละคอร์ประมวลผลพร้อมกัน ➡️ ใช้ระบบซิงก์และการจัดลำดับเพื่อรักษาความถูกต้องของโปรแกรม ✅ เทคนิคที่ใช้ใน SDC ➡️ wormhole address space สำหรับการส่งข้อมูลระหว่างคอร์ ➡️ ใช้ JIT compiler, static compiler หรือ binary instrumentation เพื่อแบ่งโค้ด ➡️ inject คำสั่งพิเศษสำหรับ flow control และ register passing ✅ การจัดการโดย OS ➡️ OS เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะเปิดหรือปิดโหมด supercore ตาม runtime condition ➡️ ช่วยบาลานซ์ระหว่าง performance และ core availability ✅ เปรียบเทียบกับแนวทางเดิม ➡️ x86 core ปัจจุบัน decode ได้ 4–6 คำสั่ง และ execute ได้ 8–9 micro-ops ต่อ cycle ➡️ Apple Arm core เช่น Firestorm สามารถ decode ได้ถึง 8 และ execute ได้มากกว่า 10 ➡️ SDC อาจช่วยให้ x86 เข้าใกล้ประสิทธิภาพของ Arm โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดคอร์ ✅ ความเชื่อมโยงกับแนวคิดเก่า ➡️ คล้ายกับ inverse hyper-threading และแนวคิด Bulldozer ของ AMD ➡️ อาจมีรากฐานจากโครงการ Royal Core ที่ถูกยกเลิกไปก่อนหน้านี้ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-patents-software-defined-supercore-mimicking-ultra-wide-execution-using-multiple-cores

🎙️ เรื่องเล่าจาก Intel: เมื่อยอมรับความพลาด และวางเดิมพันกับอนาคตที่ชื่อว่า Panther Lake David Zinsner, CFO ของ Intel ออกมายอมรับอย่างตรงไปตรงมาว่า CPU Desktop รุ่นบนของบริษัทในปี 2025 “ไม่สามารถแข่งขันได้” กับ AMD Ryzen 9000-series ได้เลย โดยเฉพาะในตลาด high-end ที่ Intel ขาดผลิตภัณฑ์ที่โดดเด่น ทำให้สูญเสียส่วนแบ่งรายได้ แม้จะยังรักษายอดขายในระดับ unit ได้อยู่ แต่ Intel ไม่ได้ยอมแพ้ พวกเขากำลังวางแผนกลับมาอย่างเต็มรูปแบบผ่าน Panther Lake และ Nova Lake ซึ่งจะใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 18A (1.8nm-class) ที่บริษัทพัฒนาขึ้นเอง โดย Panther Lake จะเริ่มเปิดตัวปลายปี 2025 และทยอยเพิ่ม SKU ในครึ่งแรกของปี 2026 ส่วน Nova Lake ซึ่งลือกันว่าจะมีถึง 52 คอร์ จะเปิดตัวในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 เพื่อเจาะตลาด high-end desktop โดยเฉพาะ อย่างไรก็ตาม การปรับแต่งประสิทธิภาพของ Panther Lake ส่งผลให้ yield ของ 18A ลดลง ทำให้ต้องใช้เวลานานกว่าที่คาดไว้ในการปรับปรุงกระบวนการผลิต และแม้จะมีความคืบหน้า แต่ Intel ก็ยังไม่สามารถเปิดเผยได้ว่าปัญหาเกิดจาก functional yield หรือ parametric yield ในฝั่ง data center แม้ Xeon 6-series จะดีขึ้น แต่ก็ยังไม่สามารถหยุด AMD จากการแย่งส่วนแบ่งตลาดได้ Intel จึงฝากความหวังไว้กับ Diamond Rapids และ Coral Rapids ที่จะใช้ 18A เช่นกัน โดย Coral Rapids จะเป็นรุ่นแรกที่นำ SMT กลับมาใช้ใน P-core สำหรับเซิร์ฟเวอร์ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-talks-about-its-lackluster-pc-chips-18a-yield-challenges-and-perforamnce-and-panther-lake-ramp

🎙️ เรื่องเล่าจาก LinkedIn: เมื่อ AMD เตรียมปลุกชีพ GPU แบบหลายชิ้นส่วนอีกครั้ง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา AMD ได้สร้างชื่อจากการใช้สถาปัตยกรรม chiplet ใน CPU อย่าง Ryzen และ EPYC ซึ่งช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และปรับขนาดได้ง่าย แต่ในโลกของ GPU การใช้ chiplet ยังเป็นเรื่องท้าทาย เพราะกราฟิกต้องการการประมวลผลแบบขนานที่เร็วและแม่นยำมากกว่าการคำนวณทั่วไป ล่าสุดจากโปรไฟล์ LinkedIn ของ Laks Pappu ซึ่งเป็น Chief SoC Architect ของ AMD มีการเปิดเผยว่าเขากำลังพัฒนา GPU แบบใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี packaging แบบ 2.5D และ 3.5D โดยเฉพาะในสถาปัตยกรรม RDNA 5 (Navi 5x) และ Instinct MI500 สำหรับ data center และ cloud gaming สิ่งที่น่าสนใจคือ AMD อาจนำแนวคิด multi-tile GPU กลับมาใช้ในตลาด consumer อีกครั้ง ซึ่งเคยถูกจำกัดไว้เฉพาะใน data center เพราะปัญหาด้าน latency, coherency และการจัดการซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนมากในงานกราฟิก แต่ด้วยประสบการณ์จาก Navi 31 ที่ใช้ chiplet สำหรับ cache และ memory controller รวมถึงความก้าวหน้าด้าน interconnect อย่าง Infinity Fabric และ CoWoS ทำให้ AMD อาจพร้อมแล้วสำหรับการแยก compute core ออกเป็นหลาย tile และรวมกลับมาเป็น GPU เดียวที่ OS และเกมมองว่าเป็นชิ้นเดียว https://www.tomshardware.com/tech-industry/according-to-a-linkedin-profile-amd-is-working-on-another-chiplet-based-gpu-udna-could-herald-the-return-of-2-5d-3-5d-chiplet-based-configuration

อาเซียนฮีลใจ สั่งแกร็บเลี้ยงไรเดอร์อินโดฯ แม้การชุมนุมในอินโดนีเซียจะนำมาซึ่งความสูญเสีย แต่ก็เกิดธารน้ำใจหลั่งไหลสู่ไรเดอร์ ที่ชาวอินโดนีเซียเรียกว่าโอโจล (Ojol) ในภาวะที่ยากลำบาก พร้อมกับช่วยเหลือร้านอาหารขนาดเล็กในอินโดนีเซีย ที่ยอดขายหายไปจากสภาวะเศรษฐกิจ และผลจากการบริหารประเทศของประธานาธิบดีปราโบโว ซูเบียนโต เมื่อผู้ใช้แพลตฟอร์มสั่งอาหารออนไลน์ แกร็บ (Grab) และโกเจ็ก (Gojek) ในประเทศสิงคโปร์ มาเลเซีย และประเทศอื่นๆ สั่งอาหารจากร้านอาหารขนาดเล็กในอินโดนีเซียเพื่อเลี้ยงไรเดอร์ ที่ผ่านมาพบว่ามีผู้ใช้งานแกร็บและโกเจ็กในหลายประเทศ เช่น มาเลเซีย สิงคโปร์ ต่างช่วยเหลือไรเดอร์ และร้านอาหารในอินโดนีเซีย รวมทั้งบางคนซื้อสินค้าอุปโภคบริโภคให้ไรเดอร์ผ่านบริการ Grabmart ของแกร็บ หรือ GoMart ของโกเจ็ก โดยไรเดอร์ที่ได้รับอาหารต่างขอบคุณและอวยพรกลับมา ทั้งส่งข้อความส่วนตัวในแพลตฟอร์ม หรือโพสต์คลิปลงในแพลตฟอร์มโซเชียลฯ เช่น เอ็กซ์ ติ๊กต็อก เธรด อินสตาแกรม ฯลฯ เพื่อเป็นหลักฐานว่าได้รับอาหารแล้ว และขอบคุณในน้ำใจที่มีให้ แสดงให้เห็นว่าน้ำใจเกิดขึ้นได้โดยไม่มีพรมแดน และกระชับความสัมพันธ์ในฐานะเพื่อนร่วมชาติสมาชิกประชาคมอาเซียน ผู้ใช้งานแกร็บในประเทศมาเลเซีย สิงคโปร์ ฟิลิปปินส์ ไทย เมียนมา และกัมพูชา สามารถเลือกประเทศอินโดนีเซีย เพื่อสั่งอาหารช่วยเหลือไรเดอร์ข้ามประเทศได้ โดยชำระผ่านบัตรเครดิต ระบุข้อความถึงร้านอาหาร และข้อความถึงคนขับ เป็นภาษาอินโดนีเซียว่า "Pak/Bu, makanannya untuk abang/kakak driver & teman-teman" (คุณครับ อาหารนี้สำหรับคนขับและเพื่อนๆ ครับ) เพื่อให้ทราบว่าอาหารดังกล่าวสำหรับคนขับไรเดอร์และเพื่อนๆ อีกด้านหนึ่ง เมื่อวันที่ 1 ก.ย. นายแอนโทนี ตัน (Anthony Tan) ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งแกร็บ เดินทางจากสิงคโปร์มายังเมืองมากัสซาร์ จังหวัดซูลาเวซีใต้ เพื่อเยี่ยมครอบครัวของนายรุสดัมเดียนสยาห์ (Rusdamdiansyah) หรือ ดันดี (Dandi) ชายวัย 26 ปี ไรเดอร์แกร็บซึ่งเสียชีวิตเมื่อวันที่ 29 ส.ค. โดยจะให้การช่วยเหลือทางการเงินและอื่นๆ ในระยะยาว พร้อมกันนี้ยังได้เปิดสายด่วนฉุกเฉินเกอร์เซป (GERCEP หรือ Grab Respon Cepat) และโครงการตรักเตียร์ ไดร์ฟเวอร์ (Traktir Driver) ให้ผู้ใช้งานสามารถซื้ออาหารให้กับไรเดอร์โดยตรงได้อีกด้วย สำหรับผู้เสียชีวิตจากการชุมนุมอย่างน้อย 6 คน นอกจากนายรุสดัมเดียนสยาห์แล้ว ยังมีนายอัฟฟาน คูรเนียวัน (Affan Kurniawan) วัย 21 ปี ผู้ขับขี่แพลตฟอร์มโกเจ็ก ถูกรถหุ้มเกราะควบคุมฝูงชน (Brimob) พุ่งชนเสียชีวิตเมื่อค่ำวันที่ 28 ส.ค.ที่ที่กรุงจาการ์ตา #Newskit

🧠 AWS กับ Xeon 6 — เมื่อคลาวด์ต้อง “ฉลาดและจำเยอะ” กว่าที่เคย ในยุคที่ข้อมูลไหลเข้ามาไม่หยุด และแอปพลิเคชันต้องตอบสนองแบบเรียลไทม์ AWS ได้เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ EC2 รุ่นใหม่ชื่อ R8i และ R8i-flex ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานที่ใช้หน่วยความจำหนัก เช่น ฐานข้อมูล SQL/NoSQL, แคชแบบ in-memory อย่าง Redis และ Memcached, รวมถึงระบบวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อย่าง Apache Spark และ Hadoop หัวใจของเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่นี้คือชิป Intel Xeon 6 แบบปรับแต่งพิเศษ ซึ่งสามารถทำงานได้ที่ความเร็วสูงสุด 3.9 GHz แบบ all-core turbo และรองรับหน่วยความจำ DDR5 ที่ความเร็วสูงถึง 7200 MT/s ซึ่งถือว่าเร็วที่สุดในกลุ่มเซิร์ฟเวอร์ Intel บนคลาวด์ในตอนนี้ AWS ยังเปิดให้ผู้ใช้ปรับแต่งการจัดสรรแบนด์วิดท์ระหว่างระบบเครือข่ายและการเชื่อมต่อกับ Elastic Block Store (EBS) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของฐานข้อมูลได้ตามต้องการ แม้ AWS จะไม่เปิดเผยรายละเอียดทั้งหมดของชิป Xeon 6 ที่ใช้ แต่จุดเด่นคือการเพิ่มแบนด์วิดท์หน่วยความจำแบบจัดเต็ม ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถรองรับงานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากได้อย่างลื่นไหล การเปิดตัวครั้งนี้ถือเป็น “ชัยชนะเล็ก ๆ” ของ Intel ในช่วงที่ตลาดเซิร์ฟเวอร์ถูกแย่งชิงโดย AMD และ ARM อย่างหนัก โดยเฉพาะในงานที่เกี่ยวข้องกับ AI และการประมวลผลแบบกระจาย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AWS เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ EC2 รุ่นใหม่ R8i และ R8i-flex สำหรับงานที่ใช้หน่วยความจำหนัก ➡️ ใช้ชิป Intel Xeon 6 แบบปรับแต่งพิเศษ รองรับความเร็วสูงสุด 3.9 GHz แบบ all-core turbo ➡️ รองรับหน่วยความจำ DDR5 ที่ความเร็ว 7200 MT/s ซึ่งเร็วที่สุดในกลุ่ม Intel บนคลาวด์ ➡️ R8i รองรับตั้งแต่ 2 ถึง 384 vCPUs เทียบเท่าระบบ dual-socket ที่ใช้ Xeon 96-core ➡️ รองรับงานฐานข้อมูล SQL, NoSQL, แคชแบบ in-memory, SAP HANA, Hadoop และ Spark ➡️ ผู้ใช้สามารถปรับแต่งแบนด์วิดท์ระหว่างเครือข่ายและการเชื่อมต่อกับ EBS ได้ ➡️ R8i-flex เป็นรุ่นที่ออกแบบมาเพื่อประหยัดต้นทุนสำหรับงานที่ไม่ใช้ CPU เต็มประสิทธิภาพ ➡️ Intel ได้รับคำสั่งซื้อจาก AWS ซึ่งถือเป็นความสำเร็จในช่วงที่คู่แข่งอย่าง AMD และ ARM เติบโต ➡️ เซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ช่วยให้ AWS ขยายตัวเลือกสำหรับลูกค้าที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในงานหน่วยความจำ ➡️ การเพิ่มแบนด์วิดท์หน่วยความจำช่วยให้ระบบรองรับงานวิเคราะห์และ ERP ได้ดีขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ R8i-flex มีขนาดตั้งแต่ large ถึง 16xlarge และเป็น Flex instance รุ่นแรกที่เน้นหน่วยความจำ ➡️ R8i มีขนาดถึง 96xlarge และมีรุ่น bare metal สำหรับงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด ➡️ SAP HANA เป็นระบบฐานข้อมูลแบบ in-memory ที่ต้องการแบนด์วิดท์สูงมาก ➡️ Apache Spark และ Hadoop เป็นระบบวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้หน่วยความจำอย่างหนัก ➡️ Xeon 6 รุ่นใหม่ใช้สถาปัตยกรรม P-core และมีการปรับแต่ง firmware และ hypervisor ร่วมกับ AWS https://www.techradar.com/pro/its-not-all-bad-news-for-intel-aws-just-snapped-up-a-load-of-custom-xeon-chips-for-extra-cloud-power

💻 Framework Laptop 16 ปี 2025 — โน้ตบุ๊กที่ไม่แค่แรง แต่ “ปรับแต่งได้ทุกส่วน” Framework Laptop 16 รุ่นใหม่ปี 2025 ไม่ใช่แค่การอัปเกรดสเปกธรรมดา แต่เป็นการยกระดับแนวคิด “โน้ตบุ๊กที่คุณประกอบเองได้” ไปอีกขั้น ด้วยการเปลี่ยนแปลงแทบทุกส่วน ตั้งแต่กราฟิก ซีพียู ระบบระบายความร้อน ไปจนถึงที่ชาร์จ หัวใจของการอัปเกรดคือกราฟิกโมดูลใหม่ — NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPU ที่ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อมแรม GDDR7 ขนาด 8GB ให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 30–40% จากรุ่นเดิม RX 7700S โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 100W TGP Framework ยังปรับปรุงระบบระบายความร้อนด้วยแผ่น Honeywell phase change และพัดลมที่ออกแบบใบพัดใหม่ พร้อม IC ควบคุมที่ลดเสียงรบกวน และยังรองรับการส่งสัญญาณภาพและพลังงานผ่านพอร์ต USB-C ด้านหลัง ที่น่าตื่นเต้นคือกราฟิกโมดูล RTX 5070 นี้สามารถใช้งานกับ Framework Laptop 16 รุ่นเดิมได้ด้วย ทำให้ผู้ใช้สามารถอัปเกรดได้โดยไม่ต้องซื้อเครื่องใหม่ทั้งหมด ด้านซีพียู Framework เลือกใช้ AMD Ryzen AI 300 Series รุ่นใหม่ ได้แก่ Ryzen AI 9 HX 370 และ Ryzen AI 7 HX 350 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 พร้อมรองรับการทำงานที่ TDP 45W อย่างต่อเนื่อง และเพื่อรองรับพลังงานที่เพิ่มขึ้น Framework ได้เปิดตัวอะแดปเตอร์ชาร์จ USB-C แบบ 240W ซึ่งถือเป็นรุ่นแรกของโลกที่รองรับมาตรฐาน USB-PD 3.1 ในระดับนี้ นอกจากนี้ยังมีการอัปเกรดจอภาพให้รองรับ G-Sync, เพิ่มความแข็งแรงของฝาเครื่องด้วยอะลูมิเนียมใหม่, ปรับปรุงกล้องเว็บแคม และออกแบบลายคีย์บอร์ดใหม่ทั้งหมด 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Framework Laptop 16 รุ่นปี 2025 ได้รับการอัปเกรดครั้งใหญ่ในทุกส่วนของเครื่อง ➡️ ใช้กราฟิกโมดูล RTX 5070 Laptop GPU พร้อมแรม GDDR7 ขนาด 8GB ➡️ ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้น 30–40% จาก RX 7700S โดยใช้พลังงานเท่าเดิม ➡️ ระบบระบายความร้อนใหม่ใช้แผ่น Honeywell phase change และพัดลมใบพัดใหม่ ➡️ รองรับการส่งภาพและพลังงานผ่านพอร์ต USB-C ด้านหลัง ➡️ กราฟิกโมดูล RTX 5070 สามารถใช้งานกับ Framework Laptop 16 รุ่นเดิมได้ ➡️ มีตัวเลือกซีพียู Ryzen AI 9 HX 370 และ Ryzen AI 7 HX 350 ที่ใช้ Zen 5 ➡️ เปิดตัวอะแดปเตอร์ชาร์จ USB-C 240W รองรับ USB-PD 3.1 ➡️ จอภาพ 165Hz 2560x1600 รองรับ G-Sync ผ่าน mux switch ➡️ ฝาเครื่องอะลูมิเนียมใหม่เพิ่มความแข็งแรง และกล้องเว็บแคมรุ่นที่สองให้ภาพชัดขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RTX 5070 Laptop GPU ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell ซึ่งเป็นรุ่นล่าสุดจาก NVIDIA ➡️ Ryzen AI 300 Series มี NPU สำหรับงาน AI และรองรับการประมวลผลแบบ local ➡️ USB-PD 3.1 รองรับการชาร์จสูงสุดถึง 240W ผ่านสาย Type-C เส้นเดียว ➡️ Framework เป็นแบรนด์เดียวที่ให้ผู้ใช้เปลี่ยนกราฟิกโมดูลได้เองในโน้ตบุ๊ก ➡️ ระบบ Expansion Bay ของ Framework ช่วยให้ผู้ใช้เลือกใช้ GPU หรือ shell เปล่าได้ตามต้องการ https://www.tomshardware.com/laptops/framework-laptop-16-gets-a-2025-upgrade-modular-notebook-gets-rtx-5070-graphics-zen-5-cpu-options-and-240w-type-c-charger

⚡ เมื่อซีพียูทะลุ 9 GHz และมนุษย์ยังไม่หยุดท้าทายขีดจำกัด ในโลกของการโอเวอร์คล็อก ซีพียูที่เร็วที่สุดไม่ใช่แค่เรื่องของประสิทธิภาพ แต่เป็นการแสดงออกถึงความกล้าท้าทายขีดจำกัดของเทคโนโลยี และล่าสุด นักโอเวอร์คล็อกจากจีนชื่อ wytiwx ได้สร้างประวัติศาสตร์ใหม่ด้วยการดัน Intel Core i9-14900KF ไปถึง 9,130.33 MHz หรือ 9.13 GHz ซึ่งเป็นความเร็วสูงสุดที่เคยมีการบันทึกอย่างเป็นทางการ การทำลายสถิตินี้ใช้เทคนิคสุดขั้ว — ระบายความร้อนด้วย “ฮีเลียมเหลว” ซึ่งเย็นกว่าลิควิดไนโตรเจน และต้องใช้แรงดันไฟสูงถึง 1.388V เพื่อให้ซีพียูเสถียรในสภาวะสุดโต่งนี้ โดยใช้เมนบอร์ด ASUS ROG Maximus Z790 Apex ที่ออกแบบมาเพื่อการโอเวอร์คล็อกโดยเฉพาะ พร้อมแรม DDR5-5744 จาก Corsair และการ์ดจอ RTX 3050 เพื่อให้ระบบทำงานครบถ้วน ก่อนหน้านี้ สถิติสูงสุดอยู่ที่ 9.117 GHz โดย Elmor และ 9.121 GHz โดย wytiwx เองในรอบก่อน แต่ครั้งนี้เขาแซงตัวเองไปอีก 13 MHz ซึ่งในโลกของโอเวอร์คล็อก นั่นถือว่า “เยอะมาก” แม้จะเป็นความสำเร็จที่น่าทึ่ง แต่ก็มีข้อจำกัดที่ต้องเข้าใจ — การโอเวอร์คล็อกระดับนี้ไม่สามารถใช้งานจริงในชีวิตประจำวันได้ และอาจทำให้ชิปเสียหายถาวมหากไม่ควบคุมอย่างถูกต้อง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ wytiwx นักโอเวอร์คล็อกจากจีนทำลายสถิติโลกด้วยการดัน Core i9-14900KF ไปถึง 9.13 GHz ➡️ ใช้ฮีเลียมเหลวในการระบายความร้อน ซึ่งเย็นกว่าลิควิดไนโตรเจน ➡️ ใช้แรงดันไฟ 1.388V เพื่อให้ซีพียูเสถียรในสภาวะสุดขั้ว ➡️ เมนบอร์ดที่ใช้คือ ASUS ROG Maximus Z790 Apex พร้อมแรม Corsair DDR5-5744 ➡️ การ์ดจอที่ใช้คือ RTX 3050 และพาวเวอร์ซัพพลาย Corsair HX1200i ➡️ สถิติใหม่แซงสถิติเดิมของ Core i9-14900KS ไป 13 MHz ➡️ สถิตินี้ได้รับการรับรองโดย HWBot และ CPU-Z ➡️ ซีพียูรุ่น Raptor Lake Refresh มีศักยภาพในการโอเวอร์คล็อกสูงกว่ารุ่นก่อน ➡️ AMD เคยครองสถิติด้วย FX-8370 ที่ 8.722 GHz นานถึง 9 ปี ➡️ Intel Raptor Lake ยังเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับนักโอเวอร์คล็อกทั่วโลก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ฮีเลียมเหลวมีจุดเดือดต่ำกว่าลิควิดไนโตรเจนมาก ทำให้สามารถลดอุณหภูมิได้ถึง -269°C ➡️ HWBot เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้บันทึกและรับรองสถิติการโอเวอร์คล็อกระดับโลก ➡️ การโอเวอร์คล็อกระดับ extreme ต้องใช้ระบบไฟฟ้าและความเย็นที่ออกแบบเฉพาะ ➡️ CPU-Z เป็นเครื่องมือมาตรฐานในการตรวจสอบความเร็วและแรงดันของซีพียู ➡️ การโอเวอร์คล็อกแบบนี้มักใช้ Windows 7 เพราะมี latency ต่ำและเสถียรกว่าในบางกรณี https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/core-i9-14900kf-overclocked-to-9-13-ghz-to-become-the-highest-clocked-cpu-of-all-time-13-mhz-faster-than-the-previous-record-holder