📰 อัปเดตระบบ Android ธันวาคม 2025 Google ปล่อย Android System Update เดือนธันวาคม 2025 แล้ว โดยเน้นปรับปรุงเสถียรภาพ เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ใน Google Play Store และแก้ไขบั๊ก พร้อมคำแนะนำวิธีอัปเดตสำหรับผู้ใช้ Samsung และ Pixel Google ระบุว่าแพตช์ล่าสุดได้อัปเดต system management services เพื่อปรับปรุง Device Performance และ Stability ทำให้เครื่องทำงานได้ลื่นไหลขึ้น ลดปัญหาการค้างหรือการทำงานผิดพลาดที่ผู้ใช้บางรายเคยเจอ 🛡️ ฟีเจอร์ใหม่ใน Google Play Store มีการเพิ่ม คำเตือนสำหรับแอปที่ไม่ผ่านการตรวจสอบ Play Protect เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ระวังแอปที่อาจไม่ปลอดภัย อีกทั้งยังมีฟีเจอร์ใหม่ที่ให้ผู้ใช้สามารถ กลับไปดู/อ่าน/ฟังคอนเทนต์จากแอปที่ติดตั้งไว้ได้โดยตรงจาก Play Store ถือเป็นการเพิ่มความสะดวกในการใช้งาน 📲 การกระจายฟีเจอร์แบบค่อยเป็นค่อยไป Google ย้ำว่าแม้ฟีเจอร์ใหม่จะปรากฏใน changelog แต่ ไม่ใช่ทุกคนที่จะได้ใช้ทันที เพราะบางฟีเจอร์ต้องใช้เวลาสักระยะในการปล่อย เช่น การออกแบบใหม่ของ QR code scanner ที่ถูกยกเลิกไปก่อนหน้านี้ แต่กลับมาให้ใช้งานอีกครั้งในบางอุปกรณ์ 🔧 วิธีอัปเดตระบบ ขั้นตอนการอัปเดตแตกต่างกันไปตามอุปกรณ์ เช่น บน Samsung Galaxy S24 ผู้ใช้ต้องเข้าไปที่ Settings → Google → All Services → Privacy & Security → System Services แล้วเลือกอัปเดต ส่วนบน Google Pixel 10 Pro Fold จะต้องเข้าไปที่ Settings → Google Services → All Services → Privacy & Security → System Services การอัปเดตใช้เวลาไม่ถึงหนึ่งนาทีและไม่ต้องรีสตาร์ทเครื่อง 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การปรับปรุงระบบ ➡️ เพิ่มเสถียรภาพและประสิทธิภาพของอุปกรณ์ ➡️ ลดปัญหาการค้างและบั๊ก ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Play Store ➡️ คำเตือนสำหรับแอปที่ไม่ผ่าน Play Protect ➡️ ฟีเจอร์ resume content จากแอปที่ติดตั้ง ✅ การกระจายฟีเจอร์ ➡️ ฟีเจอร์ใหม่อาจไม่พร้อมใช้งานทันที ➡️ ตัวอย่างเช่น QR code scanner redesign ✅ วิธีอัปเดต ➡️ Samsung Galaxy S24: Settings → Google → All Services → Privacy & Security → System Services ➡️ Pixel 10 Pro Fold: Settings → Google Services → All Services → Privacy & Security → System Services ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ ⛔ ฟีเจอร์ใหม่บางอย่างอาจยังไม่ปรากฏในอุปกรณ์ของคุณ ⛔ ควรตรวจสอบการอัปเดตด้วยตนเองเพื่อความปลอดภัยและประสิทธิภาพสูงสุด https://www.slashgear.com/2043607/google-system-updates-android-december-2025/

🖥️ AMD Zen 6 Medusa Point: ก้าวใหม่ของชิปโน้ตบุ๊ก AMD เตรียมเปิดตัว APU รุ่นใหม่ภายใต้ชื่อ Medusa Point ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม Zen 6 โดยมีสองรุ่นตามค่า TDP คือ 28W สำหรับโน้ตบุ๊กบางเบา และ 45W สำหรับโน้ตบุ๊กที่ต้องการพลังประมวลผลสูง การแบ่งเป็นสองระดับนี้ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถเลือกใช้ได้ตามการออกแบบเครื่อง ไม่ว่าจะเน้นประหยัดพลังงานหรือเน้นประสิทธิภาพสูงสุด ⚡ สถาปัตยกรรม Zen 6 และการเปลี่ยนแปลงสำคัญ Zen 6 ถูกพัฒนาบนเทคโนโลยี TSMC 3nm และ 2nm โดยมีการเพิ่มจำนวนคอร์ต่อ CCD จาก 8 เป็น 12 คอร์ ทำให้รุ่นท็อปสามารถมีได้ถึง 22 คอร์ พร้อมการจัดการพลังงานที่ดีขึ้น และชุดคำสั่งใหม่ เช่น AVX512-FP16 เพื่อรองรับงาน AI และการประมวลผลเชิงวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงระบบแคชและตัวควบคุมหน่วยความจำแบบคู่ (Dual IMC) เพื่อเพิ่มแบนด์วิดท์และลดความหน่วง 🎮 กราฟิก RDNA 3.5 และ AI Acceleration Medusa Point จะมาพร้อม iGPU RDNA 3.5 ที่มี 8 Compute Units ซึ่งเหมาะสำหรับงานกราฟิกทั่วไปและเกมเบา ๆ แต่สิ่งที่น่าสนใจคือการเพิ่ม AI Engine สำหรับการเร่งงาน Machine Learning และงานประมวลผลภาพ เช่น การปรับปรุงคุณภาพวิดีโอหรือการทำงานร่วมกับแอปพลิเคชัน AI ที่กำลังได้รับความนิยมในโน้ตบุ๊กยุคใหม่ 🔮 แนวโน้มและคำเตือน แม้ข้อมูลที่รั่วไหลจะบอกว่า Zen 6 จะเปิดตัวในปี 2026 แต่ยังคงมีความไม่แน่นอนเรื่องกำหนดการผลิตและการวางจำหน่ายจริง เนื่องจากขึ้นอยู่กับกำลังการผลิตของ TSMC และการแข่งขันในตลาด CPU ที่รุนแรง หากเกิดความล่าช้า อาจทำให้ AMD เสียโอกาสในการแข่งขันกับ Intel และ Apple ที่เดินหน้าใช้ชิป 2nm เช่นกัน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Medusa Point เปิดตัวสองรุ่น TDP ➡️ รุ่น 28W สำหรับโน้ตบุ๊กบางเบา ➡️ รุ่น 45W สำหรับโน้ตบุ๊กที่ต้องการพลังสูง ✅ สถาปัตยกรรม Zen 6 ➡️ ใช้เทคโนโลยี 3nm และ 2nm ➡️ เพิ่มจำนวนคอร์ต่อ CCD เป็น 12 คอร์ ✅ กราฟิกและ AI ➡️ iGPU RDNA 3.5 พร้อม 8 Compute Units ➡️ มี AI Engine สำหรับงาน Machine Learning ‼️ ความไม่แน่นอนของกำหนดการ ⛔ อาจเลื่อนการผลิตไปถึงปี 2027 ⛔ ขึ้นอยู่กับกำลังการผลิตของ TSMC และการแข่งขันในตลาด https://wccftech.com/amd-zen-6-medusa-point-high-tdp-and-low-tdp/

🖥️ "ASRock เปิดตัว H610M Combo – เมนบอร์ดที่รองรับทั้ง DDR4 และ DDR5" ASRock เปิดตัวเมนบอร์ด H610M Combo บนแพลตฟอร์ม LGA1700 ที่สามารถใช้งานได้ทั้ง DDR4 และ DDR5 โดยมีสล็อตทั้งหมด 6 ช่อง แบ่งเป็น 2 ช่องสำหรับ DDR4 (สูงสุด 2666 MT/s) และ 4 ช่องสำหรับ DDR5 (สูงสุด 4800 MT/s) แต่ไม่สามารถใช้ทั้งสองรุ่นพร้อมกัน ต้องเลือกใช้อย่างใดอย่างหนึ่ง. เมนบอร์ดนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยผู้ใช้ที่ต้องการความยืดหยุ่น เช่น หากมี DDR4 อยู่แล้วก็สามารถใช้ต่อไปได้ และเมื่อราคาของ DDR5 ลดลงก็สามารถอัปเกรดได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนเมนบอร์ดใหม่ ถือเป็นการตอบโจทย์วิกฤตราคาหน่วยความจำที่กำลังพุ่งสูง. แม้จะมีฟีเจอร์ที่น่าสนใจ แต่ H610M Combo ยังคงมีข้อจำกัด เช่น ไม่รองรับการโอเวอร์คล็อกหน่วยความจำ (XMP) และ PCIe จำกัดที่ 4.0 ซึ่งเป็นข้อจำกัดของชิปเซ็ต H610 โดยรวมแล้วเหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการระบบพื้นฐานที่ยืดหยุ่นมากกว่าการใช้งานระดับสูง. ASRock ยังเสริมด้วยพอร์ต USB-C ที่ด้านหลัง และ VRM ที่เพียงพอสำหรับการใช้งานทั่วไป แม้จะไม่ใช่เมนบอร์ดระดับเรือธง แต่ก็ถือว่าเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประหยัดค่าใช้จ่ายและมีทางเลือกในการอัปเกรดในอนาคต. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ข้อมูลจากข่าว ➡️ ASRock เปิดตัวเมนบอร์ด H610M Combo รองรับทั้ง DDR4 และ DDR5 ➡️ มีสล็อตทั้งหมด 6 ช่อง (2 DDR4, 4 DDR5) ➡️ ไม่สามารถใช้ DDR4 และ DDR5 พร้อมกันได้ ➡️ ความเร็วสูงสุด DDR4 = 2666 MT/s, DDR5 = 4800 MT/s ➡️ ไม่รองรับ XMP และจำกัด PCIe 4.0 ✅ ข้อมูลเสริมจาก Internet ➡️ DDR5 กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ แต่ราคายังสูงและผันผวน ➡️ เมนบอร์ดแบบ hybrid ช่วยให้ผู้ใช้ค่อย ๆ เปลี่ยนผ่านจาก DDR4 ไป DDR5 ➡️ ตลาดเมนบอร์ด hybrid มีผู้เล่นไม่มาก ทำให้ ASRock เป็นหนึ่งในรายแรกที่นำเสนอ ‼️ คำเตือนจากข่าว ⛔ ไม่สามารถใช้ DDR4 และ DDR5 พร้อมกันได้ ต้องเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง ⛔ ไม่รองรับการโอเวอร์คล็อกหน่วยความจำ (XMP) ⛔ จำกัด PCIe ที่ 4.0 ไม่เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด https://www.tomshardware.com/pc-components/motherboards/asrock-releases-new-intel-motherboard-with-support-for-both-ddr4-and-ddr5-memory-the-h610-combo-features-both-types-of-dimm-slots-but-you-cant-mix-generations

💾 SSSTC ER4 SATA SSD Series สำหรับตลาดองค์กร ข่าวนี้รายงานการเปิดตัว SSSTC ER4 SATA SSD Series สำหรับตลาดองค์กร ที่มาพร้อมความจุสูงสุด 16TB และประสิทธิภาพการอ่านแบบสุ่มสูงถึง 98K IOPS ถือเป็นหนึ่งใน SSD แบบ SATA ที่มีความหนาแน่นสูงที่สุดในตลาด ⚙️ คุณสมบัติหลักของ ER4 Series 🎗️ ความจุสูงสุด 16TB (15.36TB) และรุ่น 8TB (7.68TB) 🎗️ อินเทอร์เฟซ SATA 6Gb/s ขนาด 2.5 นิ้ว รองรับการ hot-swap 🎗️ ความเร็วอ่าน/เขียนตามลำดับสูงสุด 550MB/s / 530MB/s 🎗️ ประสิทธิภาพการอ่านสุ่ม 98K IOPS และเขียนสุ่มสูงสุด 55K IOPS 🔐 ฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยและความทนทาน 🎗️ รองรับ End-to-End Data Protection 🎗️ มีระบบ TruePLP Power-Loss Protection 🎗️ การเข้ารหัส AES 256-bit พร้อมตัวเลือก TCG Enterprise 🎗️ ความทนทานสูงด้วยค่า MTBF 3 ล้านชั่วโมง และ UBER 10⁻¹⁷ 🎗️ รับประกันการใช้งาน 5 ปี ⚡ การใช้งานที่เหมาะสม SSSTC ชี้ว่า ER4 Series เหมาะสำหรับงานที่ต้องการ I/O สูงและความหน่วงต่ำ เช่น 🔷 ระบบ OLTP (Online Transaction Processing) 🔷 งาน AI inference และ real-time analytics 🔷 ระบบ Cloud, Virtualization, Big Data, NAS และ Backup 🔷 การใช้งานใน Video Surveillance ที่ต้องการความเสถียรต่อเนื่อง 🌍 ความหมายต่ออุตสาหกรรม แม้จะยังใช้มาตรฐาน SATA ซึ่งมีข้อจำกัดด้านแบนด์วิดท์เมื่อเทียบกับ NVMe SSDs แต่ ER4 Series เน้นไปที่ ความเข้ากันได้กับโครงสร้างพื้นฐานเดิม และ ความคุ้มค่าในการอัปเกรด ทำให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่ต้องลงทุนเปลี่ยนระบบครั้งใหญ่ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เปิดตัว SSSTC ER4 SATA SSD Series ➡️ ความจุสูงสุด 16TB และประสิทธิภาพ 98K IOPS ✅ ฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย ➡️ End-to-End Protection, Power-Loss Protection, AES 256-bit ✅ ความทนทานและการรับประกัน ➡️ MTBF 3 ล้านชั่วโมง และรับประกัน 5 ปี ✅ การใช้งานที่เหมาะสม ➡️ OLTP, AI inference, Cloud, Big Data, NAS, Backup, Surveillance ‼️ ข้อจำกัดของ SATA เมื่อเทียบกับ NVMe ⛔ แบนด์วิดท์ต่ำกว่า อาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วสูงสุด ‼️ ความเสี่ยงด้านต้นทุนการอัปเกรด ⛔ หากองค์กรต้องการประสิทธิภาพสูงสุด อาจต้องเลือก NVMe แทน SATA https://wccftech.com/ssstc-er4-sata-ssds-up-to-16-tb-capacities-98k-iops/

🧊 ขนาดแคช (cache size) อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพการเล่นเกมอย่างชัดเจน ข่าวนี้เล่าถึงการเปรียบเทียบระหว่าง Snapdragon 8 Gen 5 และ Snapdragon 8 Elite Gen 5 โดยชี้ว่าความแตกต่างด้าน ขนาดแคช (cache size) อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพการเล่นเกมอย่างชัดเจน แม้ทั้งสองรุ่นใช้สถาปัตยกรรม CPU คลัสเตอร์เดียวกันและกระบวนการผลิต 3nm N3P ของ TSMC ⚡ ความแตกต่างด้านแคช 🎗️ Snapdragon 8 Elite Gen 5 มี 12MB L2 cache สำหรับ performance cores และ 8MB L3 System-Level Cache (SLC) 🎗️ Snapdragon 8 Gen 5 มี 4MB L2 cache สำหรับ performance cores และ 12MB L2 cache สำหรับ efficiency cores 🎗️ ความแตกต่างนี้ทำให้ Elite Gen 5 มีแคชสำหรับ performance cores มากกว่า 3 เท่า ซึ่งอาจส่งผลให้การเล่นเกมลื่นไหลกว่า 🏭 ผลต่อประสิทธิภาพการเล่นเกม แม้ Snapdragon 8 Gen 5 มีความเร็วสัญญาณนาฬิกา (clock speed) ต่ำกว่า Elite Gen 5 (3.80GHz vs 4.32GHz) แต่สิ่งที่สำคัญคือ ขนาดแคช ที่ช่วยลดการหน่วงข้อมูลในการประมวลผลเกม ผลทดสอบเบื้องต้นจาก AnTuTu benchmark แสดงว่า Elite Gen 5 เร็วกว่าประมาณ 14% เท่านั้น ซึ่งถือว่า Snapdragon 8 Gen 5 ยังมีประสิทธิภาพสูงและสามารถรองรับเกมที่ต้องการเฟรมเรตสูงถึง 165FPS ได้ 🌍 ความหมายเชิงกลยุทธ์ Snapdragon 8 Gen 5 ถูกวางตำแหน่งเป็นรุ่นรองจาก Elite Gen 5 แต่ยังคงมีพลังเพียงพอสำหรับสมาร์ทโฟนระดับสูง ข้อได้เปรียบคือ การทำงานที่เย็นกว่า เนื่องจาก clock speed ต่ำกว่า ทำให้ลดความเสี่ยงจากการ throttling และรักษาเฟรมเรตได้เสถียรกว่าในบางกรณี 🔒 บทเรียนสำหรับผู้ผลิตสมาร์ทโฟน ผู้ผลิตมือถือที่เลือกใช้ Snapdragon 8 Gen 5 อาจได้สมดุลระหว่าง ประสิทธิภาพและการจัดการความร้อน ในขณะที่รุ่น Elite Gen 5 เหมาะกับเครื่องที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับเกมเมอร์และงานหนัก 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Snapdragon 8 Elite Gen 5 ➡️ 12MB L2 cache สำหรับ performance cores ➡️ 8MB L3 SLC และ clock speed 4.32GHz ✅ Snapdragon 8 Gen 5 ➡️ 4MB L2 cache สำหรับ performance cores ➡️ 12MB L2 cache สำหรับ efficiency cores, clock speed 3.80GHz ✅ ผลทดสอบเบื้องต้น ➡️ Elite Gen 5 เร็วกว่าประมาณ 14% ใน AnTuTu ➡️ Gen 5 ยังรองรับเกมสูงสุด 165FPS ✅ ความหมายเชิงกลยุทธ์ ➡️ Gen 5 ทำงานเย็นกว่า ลดการ throttling ➡️ Elite Gen 5 เหมาะกับเกมเมอร์ที่ต้องการพลังสูงสุด ‼️ คำเตือนต่อผู้ใช้และผู้ผลิต ⛔ ความแตกต่างด้าน cache อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพเกมอย่างชัดเจน ⛔ ผู้ผลิตต้องเลือกให้เหมาะสมกับสมดุลระหว่างพลังและการจัดการความร้อน https://wccftech.com/snapdragon-8-gen-5-vs-snapdragon-8-elite-cache-size-will-result-in-performance-difference/

⚡ Nova Lake กับ bLLC ข่าวนี้เล่าถึงการที่ Intel เตรียมเปิดตัวสถาปัตยกรรม Nova Lake ในปี 2026 โดยมาพร้อมเทคโนโลยี Big Last Level Cache (bLLC) ขนาดสูงสุด 144MB ซึ่งถูกมองว่าเป็นคำตอบต่อ AMD Ryzen X3D ที่ใช้ 3D V-Cache อย่างไรก็ตาม ฟีเจอร์นี้จะมีเฉพาะในรุ่น K-series ที่ปลดล็อกการโอเวอร์คล็อก เท่านั้น Nova Lake จะเป็นสถาปัตยกรรมเดสก์ท็อปใหม่ของ Intel ที่ใช้กระบวนการผลิต Intel 18A โดยมีการเพิ่ม bLLC (Big Last Level Cache) เข้าไปใน compute tile เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงข้อมูล หน่วยความจำ L3 cache จะสูงสุดถึง 144MB ซึ่งมากกว่า Ryzen 9 9950X3D ที่มี 96MB (รวม 3D V-Cache) อยู่ถึง 48MB 🏭 เฉพาะรุ่น K-series เท่านั้น ข้อมูลจาก leaker ระบุว่า bLLC จะมีเฉพาะในรุ่น K-series ที่ปลดล็อกการโอเวอร์คล็อก เช่น Core Ultra 5 และ Core Ultra 9 ขณะที่รุ่น non-K อาจไม่ได้รับฟีเจอร์นี้ การเลือกจำกัดฟีเจอร์ไว้เฉพาะรุ่น high-end ทำให้ Nova Lake ถูกวางตำแหน่งเป็นคู่แข่งตรงกับ Ryzen X3D ที่เน้นเกมเมอร์และผู้ใช้ระดับสูง 🌍 การแข่งขันกับ AMD AMD ใช้เทคโนโลยี 3D V-Cache ตั้งแต่ Ryzen 5000 series โดยเพิ่ม L3 cache ผ่านการวางซ้อนชิป (hybrid bonding) ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเกมอย่างชัดเจน Intel จึงต้องหาทางตอบโต้ และ bLLC คือความพยายามที่จะสร้างความได้เปรียบในตลาดเกมและงานที่ต้องการ cache ขนาดใหญ่ 🔒 ความหมายเชิงกลยุทธ์ การที่ Intel เลือกใส่ bLLC เฉพาะรุ่น K-series อาจสะท้อนถึงกลยุทธ์การตลาดที่เน้นกลุ่มผู้ใช้ enthusiast และเกมเมอร์ที่พร้อมจ่ายแพงเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด แต่ก็อาจทำให้ผู้ใช้ทั่วไปไม่ได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีใหม่นี้ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Nova Lake เปิดตัวปี 2026 ➡️ ใช้กระบวนการผลิต Intel 18A ➡️ เพิ่ม bLLC สูงสุด 144MB ✅ เฉพาะรุ่น K-series ➡️ bLLC มีเฉพาะรุ่นปลดล็อกการโอเวอร์คล็อก ➡️ non-K series อาจไม่ได้ฟีเจอร์นี้ ✅ การแข่งขันกับ AMD ➡️ AMD ใช้ 3D V-Cache ตั้งแต่ Ryzen 5000 ➡️ Intel ใช้ bLLC เพื่อตอบโต้และเพิ่ม cache ขนาดใหญ่ ✅ กลยุทธ์ของ Intel ➡️ เน้นตลาด enthusiast และเกมเมอร์ ➡️ อาจทำให้ผู้ใช้ทั่วไปไม่ได้รับประโยชน์เต็มที่ ‼️ คำเตือนต่อผู้ใช้ ⛔ bLLC มีเฉพาะรุ่นแพง ทำให้ต้นทุนสูง ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่เห็นความแตกต่างจากรุ่น non-K https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intels-next-gen-nova-lake-will-finally-tackle-amds-ryzen-x3d-but-only-with-pricey-k-models-144mb-big-last-level-cache-response-to-3d-v-cache-will-only-come-on-unlocked-desktop-parts

🎮 Valve เปิดตัวอุปกรณ์เกมใหม่ 3 รุ่น พร้อมความร่วมมือจาก Igalia Valve ได้สร้างความตื่นตาตื่นใจในวงการเกมด้วยการเปิดตัวอุปกรณ์ใหม่ 3 รุ่นในคราวเดียว ได้แก่ Steam Frame (VR Headset แบบไร้สาย), Steam Machine (Console คล้าย PlayStation/Xbox), และ Steam Controller (Gamepad) ซึ่งเป็นทายาทต่อจาก Steam Deck และ Valve Index ที่ประสบความสำเร็จมาก่อนหน้านี้ Igalia มีบทบาทสำคัญในการพัฒนา SteamOS ที่จะใช้ใน Steam Machine และ Steam Frame โดยเฉพาะการทำงานบน ARM-based CPU ของ Steam Frame ซึ่งปกติจะไม่สามารถรันเกมที่คอมไพล์สำหรับ x86 ได้ แต่ด้วย FEX Translation Layer ทำให้สามารถแปลงโค้ด x86 เป็น ARM64 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 🖥️ ความท้าทายด้านกราฟิกและการแก้ไข Steam Frame ใช้ Qualcomm Adreno 750 GPU ซึ่งต้องการ Vulkan driver ที่เสถียรและมีประสิทธิภาพสูง Igalia ได้พัฒนา Mesa3D Turnip (FOSS Vulkan driver) เพื่อแก้ไขปัญหาการเรนเดอร์และเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ เช่น LRZ optimization, tiled rendering และ Vulkan extensions ที่ช่วยให้เกมจาก DirectX และ OpenGL สามารถรันได้อย่างถูกต้องผ่าน DXVK และ Proton ผลลัพธ์คือ ประสิทธิภาพสูงกว่าไดรเวอร์ proprietary และมีความถูกต้องในการเรนเดอร์มากขึ้น ซึ่งได้รับเสียงตอบรับเชิงบวกจากผู้ใช้ที่นำไปใช้รันเกม PC บน Android อีกด้วย ⚡ การพัฒนา Kernel และการจัดการพลังงาน นอกจากกราฟิกแล้ว Igalia ยังทำงานด้าน Kernel Scheduling เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ Steam Frame ที่เป็นอุปกรณ์พกพา โดยพัฒนา LAVD (Latency-criticality Aware Virtual Deadline scheduler) ที่เขียนด้วย Rust เพื่อปรับสมดุลระหว่าง ประสิทธิภาพและการใช้พลังงาน ทำให้ VR Headset สามารถทำงานได้ลื่นไหลโดยไม่เปลืองแบตเตอรี่ นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุง AMD Kernel Display Drivers เพื่อรองรับ HDR และการจัดการสีที่ดีขึ้นบน Steam Machine และ Steam Deck ซึ่งช่วยยกระดับคุณภาพภาพและประสบการณ์การเล่นเกม 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Valve เปิดตัวอุปกรณ์ใหม่ ➡️ Steam Frame (VR Headset บน ARM) ➡️ Steam Machine (Console) ➡️ Steam Controller (Gamepad) ✅ ความร่วมมือกับ Igalia ➡️ พัฒนา SteamOS และ FEX Translation Layer ➡️ ทำให้เกม x86 รันบน ARM ได้ ✅ การพัฒนา Mesa3D Turnip ➡️ Vulkan driver สำหรับ Adreno 750 GPU ➡️ รองรับ DXVK, Proton, OpenGL → Vulkan ✅ Kernel และพลังงาน ➡️ LAVD Scheduler ปรับสมดุล performance/energy ➡️ AMD Display Driver รองรับ HDR และ color management ‼️ คำเตือนสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้ ⛔ การทดสอบยังต้องใช้ manual QA มาก อาจมีบั๊กเรนเดอร์ที่ CTS ไม่ตรวจพบ ⛔ การเปลี่ยนสถาปัตยกรรม ARM อาจทำให้บางเกมไม่เสถียรในช่วงแรก ⛔ ต้องติดตามการอัปเดต driver และ SteamOS อย่างต่อเนื่องเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด https://www.igalia.com/2025/11/helpingvalve.html

⚡ ยุโรปเปิดตัวซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Exascale เครื่องที่สอง ยุโรปได้เปิดตัวซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Alice Recoque ซึ่งถือเป็นระบบ Exascale เครื่องที่สองของภูมิภาค โดยใช้พลังจากซีพียู AMD EPYC “Venice” รุ่นใหม่และจีพียู Instinct MI430X ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานด้าน AI และการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์ขนาดใหญ่ 🖥️ สเปกและเทคโนโลยีล้ำสมัย Alice Recoque จะประกอบด้วย 94 แร็ค บนแพลตฟอร์ม BullSequana XH3500 ของ Eviden พร้อมระบบจัดเก็บข้อมูลจาก DDN และโครงสร้างการเชื่อมต่อ BXI fabric ที่ช่วยให้การประมวลผลแบบขยายตัวมีประสิทธิภาพสูงสุด ซีพียู Venice มีจำนวนคอร์สูงสุดถึง 256 คอร์ ขณะที่จีพียู MI430X มาพร้อมหน่วยความจำ HBM4 ขนาด 432 GB และรองรับรูปแบบข้อมูล FP4 และ FP8 เพื่อให้เหมาะกับงาน AI โดยเฉพาะ 🌍 พลังงานและการติดตั้ง ระบบนี้จะใช้พลังงานประมาณ 12 เมกะวัตต์ ภายใต้การทำงานปกติ และใช้เทคโนโลยี การระบายความร้อนด้วยน้ำอุ่นรุ่นที่ 5 ของ Eviden เพื่อจัดการกับความร้อนจากส่วนประกอบที่ใช้พลังงานสูง ซูเปอร์คอมพิวเตอร์จะถูกติดตั้งที่ประเทศฝรั่งเศส ภายใต้การดูแลของ GENCI และดำเนินงานโดย CEA โดยมีการสนับสนุนจากหลายประเทศในยุโรป เช่น เนเธอร์แลนด์ และกรีซ 🔮 การใช้งานและอนาคต Alice Recoque จะถูกใช้ในงานวิจัยที่หลากหลาย ตั้งแต่ การพัฒนาโมเดล AI, การแพทย์เฉพาะบุคคล, การวิจัยสภาพภูมิอากาศ, ไปจนถึง การวิเคราะห์ข้อมูลจากดาวเทียมและกล้องโทรทรรศน์ คาดว่าระบบจะเริ่มใช้งานจริงในช่วงปี 2027–2028 หลังจาก AMD เปิดตัวซีพียู Venice และจีพียู MI430X อย่างเป็นทางการในปี 2026 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เปิดตัว Alice Recoque ➡️ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Exascale เครื่องที่สองของยุโรป ✅ สเปกหลัก ➡️ ใช้ AMD EPYC Venice (256 คอร์) และ Instinct MI430X (432 GB HBM4) ✅ โครงสร้างระบบ ➡️ 94 แร็ค บน BullSequana XH3500 พร้อม BXI fabric และ DDN storage ✅ พลังงานและการระบายความร้อน ➡️ ใช้พลังงาน ~12 เมกะวัตต์ พร้อมระบบน้ำอุ่นรุ่นที่ 5 ✅ การติดตั้งและการดำเนินงาน ➡️ ติดตั้งที่ฝรั่งเศส ดูแลโดย GENCI และ CEA ‼️ ความท้าทายด้านเวลาและเทคโนโลยี ⛔ ระบบจะพร้อมใช้งานจริงได้ราวปี 2027–2028 หลังจากฮาร์ดแวร์หลักเปิดตัว ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพาเทคโนโลยีใหม่ ⛔ หากการพัฒนา Venice และ MI430X ล่าช้า อาจกระทบต่อกำหนดการใช้งาน https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/amd-and-eviden-unveil-europes-second-exascale-system-epyc-venice-and-instinct-mi430x-power-system-breaks-the-exaflop-barrier

🖥️ Intel ประกาศยกเลิกการพัฒนา Xeon Diamond Rapids รุ่น 8-channel memory เดิมที Intel มีแผนเปิดตัว Xeon 7 Diamond Rapids ทั้งรุ่น 8-channel และ 16-channel memory แต่ล่าสุดบริษัทได้ยืนยันว่าจะยกเลิกสาย 8-channel และหันไปโฟกัสเฉพาะรุ่น 16-channel เท่านั้น เหตุผลคือเพื่อ “simplify platform” และมอบประสิทธิภาพสูงสุดให้กับลูกค้าในตลาดเซิร์ฟเวอร์. ⚡ ประสิทธิภาพที่เหนือกว่า รุ่น 16-channel จะให้แบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงถึง 1.6 TB/s (เพิ่มจาก ~844 GB/s ใน Xeon 6) โดยใช้เทคโนโลยี MRDIMM รุ่นที่สอง ที่สามารถเพิ่มความเร็วจาก 8,800 MT/s เป็น 12,800 MT/s นอกจากนี้ Xeon 7 จะใช้ LGA9324 socket และมีสูงสุด 192 คอร์ (4 tiles × 48 cores) แม้ยังไม่มี Hyper-Threading แต่จะถูกเพิ่มในรุ่น Coral Rapids ถัดไป. 🆚 การแข่งขันกับ AMD การตัดสินใจครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ AMD เตรียมเปิดตัว EPYC Venice (Zen 6, 2nm) ที่อาจมีมากถึง 256 cores ทำให้ Intel เสียเปรียบด้านจำนวนคอร์ แต่ยังคงได้เปรียบในด้านแบนด์วิดท์หน่วยความจำและการรองรับ MRDIMM ซึ่งเป็นจุดขายสำคัญสำหรับงาน data center และ AI workload. ⚠️ ผลกระทบต่อตลาด การยกเลิกรุ่น 8-channel หมายความว่าลูกค้าที่เคยใช้ Xeon 6 รุ่น 6700P/6500P (8-channel) จะไม่มีรุ่นสืบทอดโดยตรง ทำให้ต้องขยับไปใช้รุ่น 16-channel ที่มีต้นทุนสูงกว่า แม้จะได้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น แต่ก็อาจกระทบต่อผู้ใช้งานที่ต้องการโซลูชันราคาประหยัด. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Intel ยกเลิกรุ่น Xeon Diamond Rapids 8-channel ➡️ มุ่งเน้นเฉพาะรุ่น 16-channel memory ➡️ เพื่อ simplify platform และเพิ่ม throughput ✅ รุ่น 16-channel memory ➡️ แบนด์วิดท์สูงสุด 1.6 TB/s ➡️ ใช้ MRDIMM รุ่นที่สอง ความเร็ว 12,800 MT/s ✅ สเปก Xeon 7 ➡️ ใช้ LGA9324 socket ➡️ สูงสุด 192 คอร์ (4×48 cores) ✅ การแข่งขันกับ AMD ➡️ EPYC Venice อาจมี 256 cores ➡️ Intel ได้เปรียบด้าน memory bandwidth ‼️ ผลกระทบต่อลูกค้า ⛔ ไม่มีรุ่นสืบทอดสำหรับ Xeon 6 8-channel ⛔ ลูกค้าต้องขยับไปใช้รุ่น 16-channel ที่แพงกว่า https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-cancels-part-of-its-next-gen-diamond-rapids-xeon-lineup-report-claims-xeon-7-will-drop-models-with-8-memory-dimms-to-focus-only-on-16-channel-cpus-for-extra-memory-throughput

📡 ตัวเลขข้างสัญลักษณ์ Wi-Fi บนมือถือ Android หมายถึงอะไร? หลายคนอาจเคยสังเกตเห็นตัวเลขเล็ก ๆ เช่น 5, 6 หรือ 7 ปรากฏอยู่ข้างสัญลักษณ์ Wi-Fi บนหน้าจอสมาร์ทโฟน Android แล้วสงสัยว่ามันคืออะไร จริง ๆ แล้วตัวเลขเหล่านี้บอกถึง “รุ่นของมาตรฐาน Wi-Fi” ที่อุปกรณ์และเราเตอร์กำลังเชื่อมต่ออยู่ เช่น Wi-Fi 5 (802.11ac), Wi-Fi 6 (802.11ax) และ Wi-Fi 7 (802.11be) ซึ่งแต่ละรุ่นมีความแตกต่างด้านความเร็ว ความหน่วง และประสิทธิภาพในการใช้งานในพื้นที่ที่มีผู้ใช้งานหนาแน่น 📶 Wi-Fi รุ่นใหม่ ๆ ไม่ได้หมายความว่าจะเร็วเสมอไป หากเราเตอร์ที่ใช้อยู่ยังเป็นรุ่นเก่า แม้โทรศัพท์จะรองรับ Wi-Fi 7 ก็จะเชื่อมต่อได้เพียง Wi-Fi 6 หรือ Wi-Fi 5 เท่านั้น ดังนั้นการอัปเกรดเราเตอร์จึงมีความสำคัญพอ ๆ กับการใช้สมาร์ทโฟนรุ่นใหม่ เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดในการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต 🌐 นอกจากนี้ บางรุ่นของสมาร์ทโฟน เช่น Xiaomi หรือ OnePlus ยังมีฟีเจอร์พิเศษที่แสดงตัวเลขวิ่งขึ้นลงข้างสัญลักษณ์ Wi-Fi ซึ่งเป็น “ตัวบ่งชี้การรับส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์” โดยตัวเลขนี้ไม่ได้บอกความเร็วสูงสุด แต่แสดงปริมาณข้อมูลที่กำลังอัปโหลดหรือดาวน์โหลดในขณะนั้น ทำให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบได้ทันทีว่ามีการใช้งานอินเทอร์เน็ตอยู่หรือไม่ ⚠️ อย่างไรก็ตาม การเลือกใช้เครือข่าย Wi-Fi ก็ยังต้องพิจารณาปัจจัยอื่น ๆ เช่น ความเร็วอินเทอร์เน็ตจากผู้ให้บริการ และการเลือกย่านความถี่ที่เหมาะสม (2.4 GHz หรือ 5 GHz) เพื่อให้ได้ความเร็วและความเสถียรที่ดีที่สุด โดย Wi-Fi 7 ยังมีฟีเจอร์ Multi-Link Operation ที่ช่วยให้เชื่อมต่อหลายย่านความถี่พร้อมกัน เพิ่มความเสถียรและลดการหลุดของสัญญาณ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ตัวเลขข้างสัญลักษณ์ Wi-Fi บน Android ➡️ บอกถึงรุ่นมาตรฐาน Wi-Fi (5, 6, 7) ที่อุปกรณ์เชื่อมต่ออยู่ ✅ ความแตกต่างของ Wi-Fi แต่ละรุ่น ➡️ Wi-Fi 5: ใช้ 802.11ac ➡️ Wi-Fi 6: ใช้ 802.11ax, ลดความหน่วงและรองรับผู้ใช้มากขึ้น ➡️ Wi-Fi 7: ใช้ 802.11be, มี Multi-Link Operation เพิ่มความเสถียร ✅ ฟีเจอร์เสริมในบางสมาร์ทโฟน ➡️ ตัวเลขวิ่งขึ้นลงแสดงการรับส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ ➡️ ฟีเจอร์ Dual Wi-Fi acceleration ในบางรุ่น เช่น OnePlus ‼️ ข้อควรระวังในการใช้งาน Wi-Fi ⛔ โทรศัพท์รุ่นใหม่อาจเชื่อมต่อได้เพียงมาตรฐานเก่า หากเราเตอร์ไม่รองรับ ⛔ ความเร็วจริงขึ้นอยู่กับแพ็กเกจอินเทอร์เน็ต ไม่ใช่แค่รุ่น Wi-Fi ⛔ การเลือกย่านความถี่ผิด (เช่นใช้ 2.4 GHz ในพื้นที่แออัด) อาจทำให้สัญญาณช้าหรือไม่เสถียร https://www.slashgear.com/2007604/number-next-wi-fi-symbol-meaning-android/

💻 Nitrux 5.0 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ – ดิสโทร Linux แบบ Systemd-Free พร้อม Hyprland หลังจากพัฒนามาอย่างยาวนาน ทีมงาน Nitrux ได้ประกาศเปิดตัว Nitrux 5.0 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ โดยตัด KDE Plasma ออกและหันมาใช้ Hyprland เป็น Wayland compositor หลัก ทำให้ระบบมีความเบาและตอบสนองได้รวดเร็วขึ้น พร้อมเครื่องมือใหม่ ๆ เช่น Waybar, Wlogout, Crystal Dock และ Wofi ที่ช่วยให้การใช้งานลื่นไหลและทันสมัยมากขึ้น Nitrux 5.0 ยังมาพร้อมกับ สองเวอร์ชัน คือ Liquorix kernel สำหรับผู้ใช้ AMD และ CachyOS kernel สำหรับผู้ใช้ NVIDIA โดยทั้งสองรุ่นใช้ Linux kernel 6.17 และมีการปรับแต่งเพื่อให้ประสิทธิภาพสูงสุดในแต่ละแพลตฟอร์ม นอกจากนี้ยังมีการรวมเครื่องมือสำคัญ เช่น PipeWire สำหรับจัดการเสียงและวิดีโอ, NetworkManager สำหรับการเชื่อมต่อเครือข่าย และ Flatpak สำหรับติดตั้งแอปพลิเคชัน สิ่งที่โดดเด่นอีกอย่างคือการใช้ OpenRC แทน systemd ทำให้ระบบมีความยืดหยุ่นและเบากว่าเดิม พร้อมฟีเจอร์เสริมอย่าง SCX global vtime CPU scheduler และ Ananicy-cpp daemon ที่ช่วยจัดการทรัพยากร CPU และ RAM อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ที่ต้องการอัปเกรดจากเวอร์ชันเก่าไม่สามารถทำได้ ต้องติดตั้งใหม่ทั้งหมด ✅ จุดเด่นของ Nitrux 5.0 ➡️ ใช้ Hyprland แทน KDE Plasma ➡️ มีเครื่องมือใหม่ เช่น Waybar, Wlogout, Crystal Dock, Wofi ✅ ตัวเลือก Kernel ➡️ Liquorix สำหรับ AMD ➡️ CachyOS สำหรับ NVIDIA ✅ ฟีเจอร์ระบบ ➡️ ใช้ OpenRC แทน systemd ➡️ มี SCX CPU scheduler และ Ananicy-cpp daemon ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ ⛔ ไม่สามารถอัปเกรดจากเวอร์ชันเก่า ต้องติดตั้งใหม่ ⛔ ผู้ใช้ที่ไม่คุ้นเคยกับ Wayland อาจต้องใช้เวลาเรียนรู้การปรับแต่ง https://9to5linux.com/systemd-free-nitrux-5-0-officially-released-with-hyprland-desktop-linux-kernel-6-17

🖥️ “สุดขั้ว! ผู้ใช้จัดสเปก Quad RTX 5090 เต็มเคส – แรงระดับ AI แต่ PSU อาจไม่รอด” ผู้ใช้ Reddit รายหนึ่งสร้างกระแสฮือฮาด้วยการติดตั้งการ์ดจอ ASUS ROG Astral GeForce RTX 5090 จำนวน 4 ใบในเคสเดียวกัน โดยใช้พื้นที่เกือบทั้งหมดของเคส พร้อมระบบระบายความร้อนและสายไฟสุดแน่น แต่ PSU ที่ใช้กลับต่ำกว่าความต้องการของระบบ Redditor ชื่อ u/Zestyclose-Salad-290 โพสต์ภาพ “battlestation” ที่จัดเต็มด้วยการ์ดจอ RTX 5090 ถึง 4 ใบ ซึ่งเป็นรุ่น ROG Astral จาก ASUS ที่มีขนาดเกือบ 4 สล็อตต่อใบ ทำให้ต้องใช้ PCIe 5.0 riser cable เพื่อย้ายการ์ดไปอีกฝั่งของเคส และเว้นพื้นที่ให้เมนบอร์ดและระบบระบายความร้อนของ CPU หายใจได้ แม้จะใช้เคสขนาดใหญ่และจัดสายไฟอย่างดี แต่การ์ดทั้ง 4 ใบกินพื้นที่ไปถึง 75% ของเคส และเหลือช่องว่างแค่สำหรับ PSU เท่านั้น โดยการ์ด RTX 5090 แต่ละใบสามารถใช้ไฟได้ถึง 600W เมื่อโหลดเต็ม ทำให้ระบบนี้อาจใช้ไฟรวมถึง 2,400W เฉพาะการ์ดจอ ยังไม่รวม CPU และอุปกรณ์อื่น ๆ ที่น่าตกใจคือ เขาใช้ PSU ขนาด 2,400W ซึ่งอาจไม่เพียงพอหากใช้งานเต็มประสิทธิภาพ โดยเฉพาะถ้าไม่ได้ใช้ PSU แบบ Platinum หรือ Titanium ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด แม้จะไม่มีการระบุว่าใช้ระบบนี้เพื่ออะไร แต่คาดว่าเป็นงานด้าน AI หรือการเรนเดอร์ระดับสูง เพราะการ์ดระดับนี้เกินความจำเป็นสำหรับการเล่นเกมทั่วไป ✅ สเปกของระบบ ➡️ ใช้ ASUS ROG Astral GeForce RTX 5090 จำนวน 4 ใบ ➡️ ติดตั้งด้วย PCIe 5.0 riser cable เพื่อจัดวางในอีกฝั่งของเคส ➡️ ใช้เคสขนาดใหญ่ที่รองรับการ์ด 4 สล็อต ➡️ มีระบบระบายความร้อนด้วย AIO สำหรับ CPU ✅ การใช้พลังงาน ➡️ RTX 5090 ใช้ไฟสูงสุด 600W ต่อใบ ➡️ รวมแล้วอาจใช้ไฟถึง 2,400W เฉพาะ GPU ➡️ PSU ที่ใช้มีขนาด 2,400W ซึ่งอาจไม่เพียงพอ ➡️ ควรใช้ PSU ขนาด 3,000W ขึ้นไปสำหรับระบบนี้ ✅ ความเป็นไปได้ในการใช้งาน ➡️ เหมาะกับงาน AI, การเรนเดอร์, หรือ simulation ➡️ ไม่เหมาะกับการเล่นเกมทั่วไป ➡️ ต้องมีการจัดการความร้อนและพลังงานอย่างระมัดระวัง ‼️ ความเสี่ยงด้านพลังงาน ⛔ PSU ขนาด 2,400W อาจไม่รองรับโหลดเต็มของระบบ ⛔ การใช้สาย 16-pin จำนวนมากอาจเสี่ยงต่อการหลอมละลาย ⛔ ต้องตรวจสอบคู่มือการใช้งานของผู้ผลิตอย่างละเอียด ‼️ ความร้อนและการระบายอากาศ ⛔ การ์ด 4 ใบในเคสเดียวอาจทำให้เกิดความร้อนสะสม ⛔ ต้องมีการจัด airflow ที่ดีเพื่อป้องกันความเสียหาย https://wccftech.com/user-sets-up-quad-rtx-5090-battlestation-with-gpus-filling-up-the-entire-tower/

🧠 “Google เปิดตัว Axion CPU และ Ironwood TPU รุ่น 7 – สร้าง ‘AI Hypercomputer’ ล้ำหน้า Nvidia GB300!” เรื่องเล่าจากแนวหน้าของเทคโนโลยี AI! Google Cloud ได้เปิดตัวระบบประมวลผลใหม่ที่ทรงพลังที่สุดเท่าที่เคยมีมา ด้วยการผสาน Axion CPU ที่ออกแบบเองกับ Ironwood TPU รุ่นที่ 7 เพื่อสร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ที่สามารถฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด Ironwood TPU รุ่นใหม่ให้พลังประมวลผลถึง 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป และสามารถรวมกันเป็นพ็อดขนาดใหญ่ถึง 9,216 ตัว ให้พลังรวม 42.5 FP8 ExaFLOPS ซึ่งเหนือกว่า Nvidia GB300 NVL72 ที่ให้เพียง 0.36 ExaFLOPS อย่างมหาศาล ระบบนี้ยังใช้เทคโนโลยี Optical Circuit Switching ที่สามารถปรับเส้นทางการเชื่อมต่อทันทีเมื่อมีฮาร์ดแวร์ขัดข้อง ทำให้ระบบทำงานต่อเนื่องได้แม้มีปัญหา พร้อมทั้งมีหน่วยความจำ HBM3E รวมกว่า 1.77 PB และเครือข่าย Inter-Chip Interconnect ความเร็ว 9.6 Tbps ในด้าน CPU, Google เปิดตัว Axion ซึ่งเป็นชิป Armv9 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Neoverse V2 ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% และประหยัดพลังงานมากขึ้นถึง 60% โดยมีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือกใช้งานตามความต้องการ บริษัทอย่าง Anthropic และ Lightricks ได้เริ่มใช้งานระบบนี้แล้ว โดย Anthropic เตรียมใช้ TPU กว่าล้านตัวเพื่อขับเคลื่อนโมเดล Claude รุ่นใหม่ ✅ Google เปิดตัว Ironwood TPU รุ่นที่ 7 ➡️ พลังประมวลผล 4,614 FP8 TFLOPS ต่อชิป ➡️ รวมเป็นพ็อดขนาดใหญ่ได้ถึง 42.5 FP8 ExaFLOPS ➡️ ใช้ Optical Circuit Switching เพื่อความเสถียร ➡️ หน่วยความจำรวม 1.77 PB แบบ HBM3E ✅ เปิดตัว Axion CPU ที่ออกแบบเอง ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Arm Neoverse V2 ➡️ ประสิทธิภาพสูงกว่าชิป x86 ถึง 50% ➡️ มีรุ่น C4A, N4A และ C4A Metal ให้เลือก ➡️ รองรับ DDR5-5600 MT/s และ UMA ✅ สร้างแพลตฟอร์ม “AI Hypercomputer” ➡️ รวม compute, storage และ networking ภายใต้ระบบเดียว ➡️ รองรับการฝึกและให้บริการโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ Titanium controller เพื่อจัดการ I/O และความปลอดภัย ✅ บริษัทชั้นนำเริ่มใช้งานแล้ว ➡️ Anthropic ใช้ TPU กว่าล้านตัวสำหรับ Claude ➡️ Lightricks ใช้ฝึกโมเดลมัลติโหมด LTX-2 ‼️ ความท้าทายด้านการพัฒนา AI ขนาดใหญ่ ⛔ ต้องใช้พลังงานและฮาร์ดแวร์จำนวนมหาศาล ⛔ ต้องมีระบบจัดการความเสถียรและความปลอดภัยขั้นสูง ‼️ ความเสี่ยงจากการพึ่งพาเทคโนโลยีเฉพาะ ⛔ หากระบบล่มหรือมีข้อบกพร่อง อาจกระทบโมเดลขนาดใหญ่ ⛔ ต้องมีการลงทุนต่อเนื่องเพื่อรองรับการเติบโตของ AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-deploys-new-axion-cpus-and-seventh-gen-ironwood-tpu-training-and-inferencing-pods-beat-nvidia-gb300-and-shape-ai-hypercomputer-model

บทความกฎหมาย EP.18 การยื่นคำร้องต่อศาลหรือหน่วยงานรัฐเป็นมากกว่าการส่งเอกสาร แต่คือการใช้สิทธิอันชอบธรรมของพลเมืองในการขอให้ภาครัฐใช้อำนาจตามกฎหมายเพื่อแก้ไข เยียวยา หรือดำเนินการในเรื่องที่เกี่ยวข้องกับชีวิตและความเป็นอยู่ของพวกเขา คำร้องเป็นกลไกสำคัญที่ทำให้เสียงของประชาชนไม่ว่าจะเป็นเรื่องเล็กน้อยหรือเรื่องใหญ่ระดับชาติถูกนำไปพิจารณาในระบบยุติธรรมและระบบบริหารราชการแผ่นดิน มันสะท้อนถึงหลักการพื้นฐานของการปกครองในระบอบประชาธิปไตย ที่อำนาจสูงสุดเป็นของปวงชนและสามารถแสดงออกผ่านช่องทางที่เป็นทางการเพื่อแสวงหาความยุติธรรมหรือการบริการจากรัฐ การเตรียมคำร้องจึงต้องอาศัยความเข้าใจในข้อกฎหมาย ข้อเท็จจริง และการเขียนที่ชัดเจนและหนักแน่น เพื่อให้ข้อเรียกร้องนั้นมีน้ำหนักและนำไปสู่การพิจารณาอย่างจริงจังตามขั้นตอนที่กำหนดไว้ การกระทำนี้จึงเป็นสัญลักษณ์ของการมีส่วนร่วมและการตรวจสอบถ่วงดุลอำนาจของรัฐด้วยวิถีทางที่สงบและเป็นระบบ ในทางปฏิบัติ คำร้องที่ถูกยื่นจะถูกกลั่นกรองและประเมินโดยเจ้าหน้าที่ผู้มีอำนาจหรือคณะผู้พิพากษาตามแต่กรณี การตอบสนองต่อคำร้องนั้นอาจนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงนโยบาย การยกเลิกคำสั่งที่ไม่ชอบ หรือการพิพากษาคดีเพื่อคืนความยุติธรรมให้แก่ผู้ที่ได้รับผลกระทบ ทุกครั้งที่มีการยื่นคำร้อง ถือเป็นการเปิดโอกาสให้หน่วยงานรัฐได้ทบทวนการทำงานของตนเองและปรับปรุงการให้บริการหรือการบังคับใช้กฎหมายให้สอดคล้องกับเจตนารมณ์ของรัฐธรรมนูญและหลักนิติธรรมมากยิ่งขึ้น ความศักดิ์สิทธิ์ของกระบวนการนี้อยู่ที่การให้โอกาสแก่ทุกฝ่ายได้นำเสนอข้อเท็จจริงและข้อกฎหมายอย่างเต็มที่ภายใต้กรอบของกฎหมาย เป็นการยืนยันว่าไม่มีใครอยู่เหนือกฎหมาย และทุกคนสามารถเข้าถึงกระบวนการยุติธรรมได้ การลงนามในคำร้องแต่ละฉบับจึงเปรียบเสมือนการส่งมอบความหวังและความเชื่อมั่นในระบบ ในขณะเดียวกันก็เป็นการท้าทายให้ระบบนั้นต้องทำงานอย่างโปร่งใสและมีประสิทธิภาพสูงสุด ท้ายที่สุดแล้ว คำร้องคือเครื่องมือทรงพลังที่เปลี่ยนข้อความบนกระดาษให้กลายเป็น การเคลื่อนไหวเพื่อความเป็นธรรมและการเรียกร้องให้เกิดการกระทำ ที่เป็นรูปธรรม มันคือหลักฐานที่แสดงให้เห็นว่าเสียงเล็กๆ ของประชาชนมีความหมายและมีช่องทางที่เปิดกว้างในการสร้างผลกระทบต่อการตัดสินใจของรัฐ ไม่ว่าผลลัพธ์จะเป็นไปตามที่ร้องขอหรือไม่ กระบวนการยื่นคำร้องเองก็เป็นเครื่องยืนยันถึงสิทธิเสรีภาพและเป็นรากฐานสำคัญที่ค้ำจุนสังคมที่ยึดมั่นในหลักนิติธรรมไว้ได้อย่างมั่นคง คำร้องจึงมิใช่เพียงแค่การขอ แต่คือ การประกาศสิทธิ์ ที่รอคอยการตอบรับจากผู้มีอำนาจเพื่อผลประโยชน์สาธารณะและความเป็นธรรมของสังคมโดยรวม

🧠 SQLite ล็อกไม่ไหลลื่น? Jellyfin แก้เกมด้วยกลยุทธ์ล็อกอัจฉริยะ ลองจินตนาการว่าคุณกำลังใช้แอปที่เก็บข้อมูลด้วย SQLite ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่เบาและทรงพลัง แต่จู่ๆ แอปก็แครชโดยไม่มีเหตุผลชัดเจน ทั้งที่คุณแค่สั่งให้มันเขียนข้อมูลเพิ่ม… นี่คือปัญหาที่ Jellyfin เจอมาอย่างยาวนาน และตอนนี้พวกเขาได้แชร์วิธีแก้ไขที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนา EF Core ทุกคน 📂 SQLite: ฐานข้อมูลที่ดีแต่มีข้อจำกัด SQLite เป็นฐานข้อมูลแบบไฟล์เดียวที่ทำงานในแอปโดยตรง ไม่ต้องพึ่งเซิร์ฟเวอร์ภายนอก แต่ข้อจำกัดคือมันไม่เหมาะกับการเขียนข้อมูลพร้อมกันหลายๆ ครั้ง เพราะมันล็อกไฟล์ไว้ขณะเขียน ทำให้เกิดปัญหา “database is locked” ได้ง่าย โดยเฉพาะในแอปที่มีการเขียนข้อมูลแบบขนาน 📝 WAL (Write-Ahead Logging): ตัวช่วยแต่ไม่ใช่คำตอบ แม้ SQLite จะมีโหมด WAL ที่ช่วยให้เขียนข้อมูลแบบขนานได้บ้าง แต่ก็ยังมีสถานการณ์ที่ WAL ไม่สามารถป้องกันการล็อกได้ทั้งหมด โดยเฉพาะเมื่อมีธุรกรรม (transaction) ที่ยาวหรือซับซ้อน 💥 Jellyfin เจอปัญหาเต็มๆ ก่อนเวอร์ชัน 10.11 Jellyfin มีบั๊กที่ทำให้เกิดการ overscheduling งานสแกนไลบรารี ส่งผลให้ SQLite ถูกถล่มด้วยคำสั่งเขียนหลายพันคำสั่งพร้อมกัน จนระบบ retry ก็เอาไม่อยู่ ทำให้แอปแครชบ่อยโดยไม่มีสาเหตุแน่ชัด 🔧 EF Core + Interceptor: ทางออกที่ Jellyfin เลือกใช้ เมื่อ Jellyfin ย้ายมาใช้ EF Core เต็มรูปแบบ พวกเขาใช้ “Interceptor” เพื่อควบคุมการเขียนข้อมูลแบบขนาน โดยมี 3 กลยุทธ์หลัก: 1️⃣ No-Lock: ไม่ทำอะไรเลย ใช้ในกรณีทั่วไปที่ไม่มีปัญหา 2️⃣ Optimistic Locking: ลองเขียน ถ้าไม่สำเร็จค่อย retry 3️⃣ Pessimistic Locking: ล็อกทุกครั้งก่อนเขียน เพื่อป้องกันปัญหาโดยเด็ดขาด 🧠 Polly: ตัวช่วยในการ retry Jellyfin ใช้ไลบรารี Polly เพื่อจัดการ retry อย่างชาญฉลาด โดยจะ retry เฉพาะคำสั่งที่ล้มเหลวจากการล็อกเท่านั้น 🚀 อนาคต: Smart Locking ทีม Jellyfin กำลังพิจารณาการผสมผสานระหว่าง Optimistic และ Pessimistic เพื่อให้ได้ทั้งความเร็วและความเสถียร ✅ SQLite มีข้อจำกัดด้าน concurrency ➡️ ไม่สามารถเขียนข้อมูลหลายคำสั่งพร้อมกันได้ดี ✅ WAL ช่วยได้บางส่วน ➡️ แต่ยังมีโอกาสเกิดการล็อกเมื่อมีธุรกรรมซับซ้อน ✅ Jellyfin เจอปัญหาแครชจากการเขียนขนาน ➡️ เกิดจากบั๊ก overscheduling และธุรกรรมที่ไม่เหมาะสม ✅ EF Core Interceptor คือทางออก ➡️ ใช้ควบคุมการเขียนข้อมูลแบบขนานอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ มี 3 กลยุทธ์การล็อก ➡️ No-Lock, Optimistic Locking, Pessimistic Locking ✅ Polly ใช้สำหรับ retry อย่างชาญฉลาด ➡️ ลดโอกาสแครชจากการล็อกซ้ำซ้อน ✅ Smart Locking อาจเป็นอนาคต ➡️ ผสมข้อดีของทั้งสองแนวทางเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ‼️ ธุรกรรมที่ยาวหรือไม่เหมาะสมอาจทำให้ระบบล่ม ⛔ SQLite ไม่สามารถจัดการกับคำสั่งเขียนจำนวนมากพร้อมกันได้ดี ‼️ การเขียนขนานโดยไม่มีการควบคุมเสี่ยงต่อการแครช ⛔ แอปอาจล้มเหลวทันทีหากไม่มีระบบ retry หรือ locking ที่ดี ‼️ WAL ไม่ใช่คำตอบสุดท้าย ⛔ ยังมีสถานการณ์ที่ WAL ไม่สามารถป้องกันการล็อกได้ https://jellyfin.org/posts/SQLite-locking/

🎮🛠️ AMD ยืนยัน RDNA 1 และ 2 ยังได้อัปเดตเกมวันแรก แม้เข้าสู่โหมด “maintenance” แล้ว หลังจากเกิดกระแสวิจารณ์อย่างหนักจากผู้ใช้ Radeon RX 5000 และ 6000 ที่เข้าใจว่า AMD จะหยุดสนับสนุนการ์ดจอรุ่นเก่า ล่าสุด AMD ออกมายืนยันว่า RDNA 1 และ 2 ยังจะได้รับการอัปเดตไดรเวอร์สำหรับเกมใหม่ในวันเปิดตัว พร้อมแก้บั๊กและอัปเดตด้านความปลอดภัยต่อเนื่อง ก่อนหน้านี้ AMD ประกาศว่า Radeon RX 5000 และ RX 6000 จะเข้าสู่ “maintenance mode” ซึ่งหลายคนตีความว่าเป็นการหยุดสนับสนุนฟีเจอร์ใหม่และอัปเดตเกม ทำให้เกิดเสียงวิจารณ์จากผู้ใช้ที่ยังใช้การ์ดเหล่านี้อยู่ โดยเฉพาะ RX 6700 XT ที่ยังติดอันดับบน Steam Hardware Survey ล่าสุด AMD ชี้แจงว่า “maintenance mode” หมายถึงการลดความถี่ในการอัปเดต แต่ยังคงมีการอัปเดตสำหรับเกมใหม่ในวันเปิดตัว (day-zero game support) รวมถึงการแก้บั๊กและอัปเดตด้านความปลอดภัยตามความจำเป็น การ์ดจอ RDNA 1 และ 2 ยังถูกใช้งานในอุปกรณ์สำคัญ เช่น Steam Deck, PlayStation 5, Xbox Series X/S และ Asus ROG Ally รุ่นแรก ทำให้ AMD ต้องรักษาการสนับสนุนเพื่อไม่ให้กระทบผู้ใช้จำนวนมาก นอกจากนี้ AMD ยังออกมาชี้แจงเพิ่มเติมเกี่ยวกับข่าวลือเรื่องการตัดฟังก์ชัน USB-C บน RX 7900 ว่าเป็น “ข้อมูลผิดพลาด” ใน release notes และไม่มีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ เกี่ยวกับพอร์ตดังกล่าว ✅ AMD ชี้แจงสถานะของ RDNA 1 และ 2 ➡️ เข้าสู่ “maintenance mode” แต่ยังได้รับอัปเดตเกมวันแรก ➡️ ยังมีการแก้บั๊กและอัปเดตด้านความปลอดภัยตามความจำเป็น ➡️ ไม่ได้รับฟีเจอร์ใหม่ที่พัฒนาเฉพาะสำหรับ RDNA 3 และ 4 ✅ การ์ดจอที่ได้รับผลกระทบ ➡️ Radeon RX 5000 และ RX 6000 series ➡️ รวมถึง iGPU บางรุ่นใน Ryzen 6000/7000 และอุปกรณ์พกพาอย่าง ROG Ally ✅ การใช้งาน RDNA 2 ในอุปกรณ์ยอดนิยม ➡️ Steam Deck, PlayStation 5, Xbox Series X/S ➡️ ยังมีผู้ใช้จำนวนมากในตลาดเกมพีซี ✅ ข่าวลือเรื่อง USB-C บน RX 7900 ➡️ AMD ยืนยันว่าไม่มีการตัดฟังก์ชัน USB-C ➡️ ข้อมูลผิดพลาดใน release notes ได้รับการแก้ไขแล้ว ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ RDNA 1 และ 2 ⛔ จะไม่ได้รับฟีเจอร์ใหม่ เช่น FSR รุ่นล่าสุดหรือเทคโนโลยีเฉพาะ RDNA 3 ⛔ การสนับสนุนอาจลดลงในระยะยาว หากตลาดเปลี่ยนไปใช้ RDNA 4 ⛔ ผู้ใช้ที่ต้องการฟีเจอร์ใหม่หรือประสิทธิภาพสูงสุด อาจต้องพิจารณาอัปเกรดการ์ดจอในอนาคต https://www.tomshardware.com/pc-components/gpu-drivers/amd-clarifies-that-rdna-1-and-2-will-still-get-day-zero-game-support-and-driver-updates-discrete-gpus-and-handhelds-will-still-work-with-future-games

⚡ Lenovo Legion บน Linux เตรียมได้โหมด Extreme ที่แท้จริง — แก้ปัญหาพลังงานผิดพลาด พร้อมระบบอนุญาตเฉพาะรุ่นที่รองรับ บทความจาก Tom’s Hardware รายงานว่า Lenovo Legion ที่ใช้ระบบปฏิบัติการ Linux กำลังจะได้รับการอัปเดตใหม่ที่เพิ่มโหมด “Extreme” สำหรับการใช้งานประสิทธิภาพสูง โดยจะมีการตรวจสอบรุ่นก่อนอนุญาตให้ใช้งาน เพื่อป้องกันปัญหาความร้อนและการใช้พลังงานเกินขีดจำกัด ก่อนหน้านี้ Legion บน Linux มีปัญหาเรื่อง power profile ที่ไม่ตรงกับความสามารถของเครื่อง เช่น โหมด Extreme ถูกเปิดใช้งานในรุ่นที่ไม่รองรับ ทำให้เกิดความไม่เสถียรและอาจทำให้แบตเตอรี่เสียหาย นักพัฒนาอิสระ Derek Clark ได้เสนอ patch ใหม่ให้กับ Lenovo WMI GameZone driver ซึ่งเป็นตัวควบคุมโหมดพลังงานบน Linux โดยเปลี่ยนจากระบบ “deny list” เป็น “allow list” หมายความว่า เฉพาะรุ่นที่ผ่านการตรวจสอบแล้วเท่านั้นที่จะสามารถเปิดใช้งานโหมด Extreme ได้ โหมดนี้จะตั้งค่า PPT/SPL สูงสุด ทำให้ CPU ใช้พลังงานเต็มที่ เหมาะสำหรับการใช้งานขณะเสียบปลั๊กเท่านั้น เพราะอาจกินพลังงานเกินที่แบตเตอรี่จะรับไหว ✅ ปัญหาเดิมบน Linux ➡️ โหมด Extreme เปิดใช้งานในรุ่นที่ไม่รองรับ ➡️ ทำให้ระบบไม่เสถียรและแบตเตอรี่เสียหาย ✅ การแก้ไขด้วย patch ใหม่ ➡️ เปลี่ยนจาก deny list เป็น allow list ➡️ เฉพาะรุ่นที่ผ่านการตรวจสอบเท่านั้นที่เปิด Extreme ได้ ➡️ ใช้กับ Lenovo WMI GameZone driver บน Linux ✅ ข้อควรระวังในการใช้งาน ➡️ โหมด Extreme ใช้พลังงานสูงมาก ➡️ เหมาะกับการใช้งานแบบเสียบปลั๊กเท่านั้น ➡️ ยังไม่มีรุ่นใดที่ผ่านการตรวจสอบอย่างเป็นทางการ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ Linux บน Legion ⛔ อย่าเปิดโหมด Extreme หากเครื่องยังไม่อยู่ใน allow list ⛔ ตรวจสอบ patch และรุ่นที่รองรับก่อนใช้งาน ⛔ ใช้โหมดนี้เฉพาะเมื่อต้องการประสิทธิภาพสูงสุดและมีระบบระบายความร้อนเพียงพอ https://www.tomshardware.com/software/linux/lenovo-legion-devices-running-linux-set-to-get-new-extreme-mode-that-fixes-previously-broken-power-limits-only-approved-devices-will-be-able-to-run-the-maximum-performance-mode

📶 TP-Link เปิดตัว Archer GE800 และ GE400 – เราเตอร์ Wi-Fi 7 สำหรับเกมเมอร์ พร้อมดีไซน์ RGB และราคาจับต้องได้ TP-Link เปิดตัวเราเตอร์เกมมิ่งรุ่นใหม่ในงาน Computex 2024 ได้แก่ Archer GE800 และ Archer GE400 โดยทั้งสองรุ่นรองรับ Wi-Fi 7 ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ให้ความเร็วสูงและความหน่วงต่ำ เหมาะสำหรับเกมเมอร์และผู้ใช้งานระดับสูง Archer GE800 เป็นรุ่นเรือธงแบบ Tri-band ที่ให้ความเร็วรวมสูงสุดถึง 19 Gbps พร้อมพอร์ต 10G และ 2.5G รวมถึงดีไซน์ RGB ที่ปรับแต่งได้ ส่วน Archer GE400 เป็นรุ่นรองที่มีราคาย่อมเยา แต่ยังคงประสิทธิภาพสูงด้วย Dual-band Wi-Fi 7 ความเร็วรวม 9.2 Gbps และพอร์ต 2.5G สองช่อง ทั้งสองรุ่นมาพร้อมฟีเจอร์ Game Panel สำหรับควบคุมการตั้งค่าเกมโดยเฉพาะ และรองรับเทคโนโลยี Multi-Link Operation (MLO) ที่ช่วยให้เชื่อมต่อหลายย่านความถี่พร้อมกัน เพิ่มความเสถียรในการเล่นเกมและสตรีมมิ่ง สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อแบบ bullet: ✅ การเปิดตัว Archer GE800 และ GE400 ➡️ GE800 เป็นรุ่น Tri-band Wi-Fi 7 ความเร็วรวม 19 Gbps ➡️ GE400 เป็นรุ่น Dual-band Wi-Fi 7 ความเร็วรวม 9.2 Gbps ➡️ ทั้งสองรุ่นมีพอร์ต 2.5G และดีไซน์ RGB ปรับแต่งได้ ➡️ มาพร้อม Game Panel สำหรับควบคุมการตั้งค่าเกม ✅ เทคโนโลยี Wi-Fi 7 และฟีเจอร์เด่น ➡️ รองรับ Multi-Link Operation (MLO) เชื่อมต่อหลายย่านความถี่พร้อมกัน ➡️ ลด latency และเพิ่มความเสถียรในการเล่นเกม ➡️ เหมาะสำหรับเกมเมอร์และผู้ใช้งานระดับสูงที่ต้องการความเร็วและเสถียรภาพ ✅ ความคุ้มค่าและการใช้งาน ➡️ GE400 เป็นตัวเลือกที่ราคาย่อมเยาแต่ยังคงประสิทธิภาพสูง ➡️ GE800 เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดและพอร์ตระดับ 10G ➡️ ดีไซน์ RGB เพิ่มความโดดเด่นให้กับเซ็ตอัปเกมมิ่ง ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ Wi-Fi 7 ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น อุปกรณ์ที่รองรับอาจยังมีจำกัด ⛔ การใช้งานฟีเจอร์ขั้นสูงต้องมีการตั้งค่าและอุปกรณ์ที่รองรับ ⛔ ราคาของ GE800 อาจสูงเกินไปสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ⛔ การใช้งานพอร์ต 10G ต้องมีอุปกรณ์เครือข่ายที่รองรับด้วย https://www.tomshardware.com/networking/routers/tp-link-launches-archer-ge400-wi-fi-7-gaming-router-dual-band-router-hits-more-affordable-price-point-includes-2-5-gbe-ports-and-rgb-lighting

🚀 “Broadcom Thor Ultra 800G: การ์ด Ethernet ที่เร็วที่สุดในโลกเพื่อยุค AI” Broadcom เปิดตัว Thor Ultra 800G NIC ซึ่งเป็นการ์ด Ethernet ที่เร็วที่สุดเท่าที่เคยมีมา โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงานในศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดในการประมวลผลข้อมูลระดับหลายแสน XPU การ์ดนี้ใช้ PCIe Gen6 x16 ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซที่เร็วที่สุดในตลาดปัจจุบัน พร้อมรองรับฟีเจอร์ล้ำ ๆ เช่น Packet-Level Multipathing, Out-of-Order Packet Delivery และ Selective Retransmission ที่ช่วยลด latency และเพิ่มความเสถียรในการส่งข้อมูล Thor Ultra ยังใช้มาตรฐานเปิดจาก Ultra Ethernet Consortium (UEC) ทำให้สามารถใช้งานร่วมกับอุปกรณ์จากหลายผู้ผลิตได้โดยไม่ต้องผูกขาดกับระบบเฉพาะของ Broadcom ✅ สเปกและเทคโนโลยีของ Thor Ultra 800G ➡️ ใช้ PCIe Gen6 x16 เพื่อความเร็วสูงสุดในการส่งข้อมูล ➡️ รองรับ 200G และ 100G PAM4 SerDes พร้อมสายทองแดงแบบ passive ระยะไกล ➡️ มี bit error rate ต่ำมาก ลดความไม่เสถียรของการเชื่อมต่อ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ที่โดดเด่น ➡️ Packet-Level Multipathing: ส่งข้อมูลหลายเส้นทางพร้อมกัน ➡️ Out-of-Order Packet Delivery: รับข้อมูลที่ไม่เรียงลำดับได้ ➡️ Selective Retransmission: ส่งเฉพาะแพ็กเก็ตที่เสียหายใหม่ ➡️ Programmable Congestion Control: ปรับการควบคุมความแออัดของเครือข่ายได้ ✅ ความปลอดภัยและความยืดหยุ่น ➡️ รองรับ line-rate encryption/decryption ด้วย PSP offload ➡️ มี secure boot และ signed firmware เพื่อความปลอดภัย ➡️ ใช้มาตรฐานเปิดจาก UEC ไม่ผูกขาดกับระบบเฉพาะ ✅ การใช้งานในศูนย์ข้อมูล AI ➡️ ออกแบบมาเพื่อใช้งานใน data center ที่มี XPU จำนวนมาก ➡️ รองรับการทำงานร่วมกับ Broadcom Tomahawk 5/6 และ Jericho 4 ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ Ethernet AI Networking ของ Broadcom ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ยังอยู่ในช่วง sampling เท่านั้น ยังไม่วางจำหน่ายทั่วไป ⛔ การใช้งานอาจต้องปรับระบบให้รองรับ PCIe Gen6 และมาตรฐานใหม่ ⛔ การ์ดนี้ออกแบบมาเฉพาะสำหรับศูนย์ข้อมูล AI ไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป https://www.techradar.com/pro/this-is-the-fastest-ethernet-card-ever-produced-broadcom-thor-ultra-800g-nic-uses-pcie-gen6-x16-and-will-only-be-used-in-ai-datacenters

🖥️ “Nvidia DGX Spark: เดสก์ท็อป AI ที่อาจเป็น ‘Apple Mac Moment’ ของ Nvidia” Nvidia เปิดตัว DGX Spark ซึ่งได้รับเสียงชื่นชมจากนักรีวิวว่าเป็น “เครื่องมือ AI ระดับวิจัยที่อยู่บนโต๊ะทำงาน” ด้วยขนาดเล็กแต่ทรงพลัง DGX Spark ใช้ชิป Grace Blackwell GB200 ที่รวม CPU และ GPU พร้อมหน่วยความจำ unified ขนาด 128GB ทำให้สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ รีวิวจากหลายสำนักชี้ว่า DGX Spark มีประสิทธิภาพสูงในการรันโมเดล Llama 3.1 70B และ Gemma 3 27B โดยตรงจากหน่วยความจำภายใน พร้อมระบบระบายความร้อนที่เงียบและเสถียร แม้จะมีข้อจำกัดด้าน bandwidth จาก LPDDR5X แต่ก็ยังถือว่าเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการทดลอง AI แบบ local ✅ สเปกและความสามารถของ DGX Spark ➡️ ใช้ชิป Grace Blackwell GB200 รวม CPU + GPU ➡️ หน่วยความจำ unified 128GB รองรับโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ รัน Llama 3.1 70B และ Gemma 3 27B ได้โดยตรงจาก RAM ➡️ มี batching efficiency และ throughput consistency สูง ✅ จุดเด่นด้านการใช้งาน ➡️ ขนาดเล็ก วางบนโต๊ะทำงานได้ ➡️ เสียงเงียบและระบบระบายความร้อนมีประสิทธิภาพ ➡️ ใช้พลังงานน้อยกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปถึงครึ่งหนึ่ง ➡️ รองรับการเชื่อมต่อผ่าน Nvidia Sync จากเครื่องอื่น ✅ ความเห็นจากนักรีวิว ➡️ LMSYS: “เครื่องวิจัยที่สวยงามและทรงพลัง” ➡️ ServeTheHome: “จะทำให้การรันโมเดลขนาดใหญ่เป็นเรื่องของทุกคน” ➡️ HotHardware: “เหมาะเป็นเครื่องเสริมสำหรับนักพัฒนา ไม่ใช่แทนที่ workstation” ➡️ The Register: “เหมาะกับงานทดลอง ไม่ใช่สำหรับ productivity หรือ gaming” ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Bandwidth ของ LPDDR5X ยังเป็นคอขวดเมื่อเทียบกับ GPU แยก ⛔ Driver และซอฟต์แวร์บางส่วนยังไม่สมบูรณ์ ⛔ ไม่เหมาะกับผู้ใช้ทั่วไปที่ต้องการเครื่องสำหรับงานทั่วไปหรือเล่นเกม ⛔ หากต้องการประสิทธิภาพสูงสุด อาจต้องรอเวอร์ชันที่ใช้ GB200 ในเครื่อง Windows https://www.techradar.com/pro/so-freaking-cool-first-reviews-of-nvidia-dgx-spark-leave-absolutely-no-doubt-this-may-be-nvidias-apple-mac-moment

🤝 “Intel Foundry คว้าดีลผลิตชิป AI Maia 2 ให้ Microsoft บนเทคโนโลยี 18A” — ก้าวสำคัญสู่ความร่วมมือระยะยาวในยุค AI Intel Foundry ได้รับสัญญาผลิตชิป AI รุ่นใหม่ของ Microsoft ในตระกูล Maia 2 โดยใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 18A และ 18A-P ซึ่งถือเป็นหนึ่งในกระบวนการผลิตที่ล้ำหน้าที่สุดของ Intel ในปัจจุบัน โดยรายงานจาก SemiAccurate ระบุว่า Microsoft จะใช้ Intel Foundry เป็นฐานการผลิตหลักสำหรับชิป AI รุ่นถัดไป ซึ่งอาจเป็นจุดเริ่มต้นของความร่วมมือระยะยาวระหว่างสองยักษ์ใหญ่ Maia 2 เป็นชิป AI ขนาดใหญ่ระดับใกล้ reticle size (ประมาณ 820 mm²) ที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานในศูนย์ข้อมูล Azure โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) เมื่อเทียบกับการใช้ GPU จาก Nvidia ซึ่ง Microsoft ยังใช้อยู่เป็นหลักในปัจจุบัน การเลือก Intel Foundry แทน TSMC มีความหมายเชิงยุทธศาสตร์ เพราะช่วยลดความเสี่ยงจากข้อจำกัดด้านกำลังการผลิตและการบรรจุชิปขั้นสูงที่ TSMC เผชิญอยู่ อีกทั้งยังสอดคล้องกับนโยบายของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่สนับสนุนการผลิตชิปภายในประเทศ Intel คาดว่าเทคโนโลยี 18A จะมี yield สูงพอสำหรับการผลิตชิปขนาดใหญ่แบบนี้ โดยอาจใช้เทคนิค partitioning เป็น chiplet หลายตัวเชื่อมด้วย EMIB หรือ Foveros แต่ Microsoft น่าจะเลือกใช้ดีไซน์แบบ monolithic เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ✅ Intel Foundry ได้รับสัญญาผลิตชิป AI Maia 2 ให้ Microsoft ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 18A และ 18A-P ✅ Maia 2 เป็นชิปขนาดใหญ่ระดับใกล้ reticle size (820 mm²) ➡️ มีทรานซิสเตอร์มากกว่า 105 พันล้านตัว ✅ Microsoft ใช้ชิปนี้ในศูนย์ข้อมูล Azure เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลด TCO ➡️ เปรียบเทียบกับ GPU จาก Nvidia ที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน ✅ การเลือก Intel Foundry ช่วยลดความเสี่ยงจากข้อจำกัดของ TSMC ➡️ ทั้งด้านกำลังการผลิตและการบรรจุชิปขั้นสูง ✅ สอดคล้องกับนโยบายของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่สนับสนุนการผลิตในประเทศ ➡️ เพิ่มความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทาน ✅ Intel คาดว่า yield ของ 18A จะสูงพอสำหรับชิปขนาดใหญ่ ➡️ อาจใช้ EMIB หรือ Foveros หากต้องแบ่งเป็น chiplet https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/intel-foundry-secures-contract-to-build-microsofts-maia-2-next-gen-ai-processor-on-18a-18a-p-node-claims-report-could-be-first-step-in-ongoing-partnership

📱 "Dimensity 9500: ชิปเรือธงราคาประหยัดที่แลกมาด้วยประสิทธิภาพที่ต้องพิจารณา" ลองจินตนาการว่าคุณเป็นผู้ผลิตสมาร์ตโฟน Android ที่ต้องเลือกชิปประมวลผลสำหรับรุ่นใหม่ในปี 2025 คุณมีตัวเลือกหลักสองตัว — Snapdragon 8 Elite Gen 5 จาก Qualcomm และ Dimensity 9500 จาก MediaTek ซึ่งใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 3nm N3P เหมือนกัน แต่ราคาต่างกันอย่างมาก Dimensity 9500 เปิดราคามาเพียง $180–$200 ต่อหน่วย ขณะที่ Snapdragon 8 Elite Gen 5 พุ่งไปถึง $280 นั่นหมายความว่า MediaTek เสนอราคาถูกกว่าถึง 55% ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบมหาศาลสำหรับผู้ผลิตที่ต้องการลดต้นทุนและเพิ่มกำไร แต่ราคาที่ถูกนั้นแลกมาด้วยข้อจำกัดบางอย่าง Dimensity 9500 ยังคงใช้ดีไซน์ CPU และ GPU จาก ARM ซึ่งช่วยลดต้นทุน แต่ก็ทำให้ประสิทธิภาพด้อยกว่าคู่แข่งที่ใช้คอร์แบบ custom เช่น Oryon ของ Qualcomm ที่พัฒนาเองภายในบริษัท จากการทดสอบ Geekbench 6 พบว่า Dimensity 9500 มีคะแนน multi-core ต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ Apple A19 Pro แถมยังใช้พลังงานมากกว่า ทำให้เกิดความร้อนสูง โดยเฉพาะในเกมที่ต้องใช้กราฟิกหนัก ๆ อย่างที่เห็นใน OnePlus 15 ที่ใช้ชิปนี้ นอกจากนี้ Qualcomm ยังลงทุนซื้อบริษัท Nuvia มูลค่า $1.4 พันล้านดอลลาร์ เพื่อพัฒนาคอร์แบบ custom แข่งกับ Apple ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการพัฒนาเทคโนโลยีภายในเป็นกลยุทธ์สำคัญในตลาดชิปสมาร์ตโฟนระดับสูง ✅ Dimensity 9500 ถูกกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 อย่างมาก ➡️ ราคาต่อหน่วยอยู่ที่ $180–$200 เทียบกับ $280 ของ Snapdragon ➡️ ถูกกว่าถึง 55% ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ผลิต Android ✅ MediaTek ใช้ดีไซน์จาก ARM เพื่อลดต้นทุน ➡️ ไม่พัฒนาคอร์เองแบบ Qualcomm ที่ใช้ Oryon cores ➡️ ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการออกแบบและผลิต ✅ ประสิทธิภาพของ Dimensity 9500 ต่ำกว่าคู่แข่ง ➡️ คะแนน multi-core ต่ำที่สุดในกลุ่มชิปเรือธง ➡️ ใช้พลังงานสูงและเกิดความร้อนมากในสมาร์ตโฟน ✅ Qualcomm ลงทุนพัฒนาเทคโนโลยีภายใน ➡️ ซื้อบริษัท Nuvia เพื่อสร้างคอร์ custom แข่งกับ Apple ➡️ เป็นกลยุทธ์ระยะยาวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแตกต่าง ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ผลิตที่เลือก Dimensity 9500 ⛔ แม้ราคาถูก แต่ประสิทธิภาพอาจไม่ตอบโจทย์การใช้งานหนัก ⛔ ความร้อนสูงอาจส่งผลต่อประสบการณ์ผู้ใช้และอายุการใช้งานของเครื่อง ⛔ การพึ่งพา ARM อาจทำให้ MediaTek เสียเปรียบในระยะยาว ถ้าคุณเป็นผู้ใช้งานทั่วไป การเลือกสมาร์ตโฟนที่ใช้ชิป Dimensity 9500 อาจช่วยประหยัดงบประมาณ แต่ถ้าคุณเน้นประสิทธิภาพสูงสุดและการเล่นเกมแบบจัดเต็ม Snapdragon 8 Elite Gen 5 ยังเป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าในหลายด้าน. https://wccftech.com/dimensity-9500-more-than-50-percent-cheaper-than-the-snapdragon-8-elite-gen-5/

🎮 “AMD เปิดตัว Radiance Cores, Neural Arrays และ Universal Compression — เทคโนโลยีใหม่ที่จะเปลี่ยนโลกกราฟิกเกมยุคถัดไป” AMD และ Sony ร่วมกันเปิดเผยเทคโนโลยีใหม่ 3 รายการที่จะถูกฝังอยู่ในสถาปัตยกรรมกราฟิก RDNA รุ่นถัดไป ได้แก่ Radiance Cores, Neural Arrays และ Universal Compression โดยทั้งหมดนี้ถูกออกแบบมาเพื่อยกระดับการเรนเดอร์ภาพแบบเรียลไทม์, การอัปสเกลด้วย AI และการจัดการแบนด์วิดธ์หน่วยความจำให้มีประสิทธิภาพสูงสุด Radiance Cores คือฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับการประมวลผล ray tracing และ path tracing โดยแยกออกจาก shader cores เพื่อให้สามารถจัดการกับการเคลื่อนที่ของแสง (ray traversal) ได้เร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น ซึ่งช่วยลดภาระของ CPU และเพิ่มประสิทธิภาพของ GPU ในการ shading และ lighting Neural Arrays คือการเชื่อมต่อ compute units (CU) ภายใน GPU ให้ทำงานร่วมกันแบบ AI engine เดียว ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลโมเดล machine learning ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะในงาน neural rendering, frame generation และ denoising สำหรับฉากที่ใช้ ray tracing Universal Compression เป็นระบบบีบอัดข้อมูลภายใน GPU ที่สามารถจัดการกับข้อมูลทุกประเภทได้แบบอัตโนมัติ ช่วยลดการใช้แบนด์วิดธ์หน่วยความจำ และเพิ่มความเร็วในการโหลด texture และโมเดลกราฟิก Mark Cerny สถาปนิกของ PlayStation และ Jack Huynh รองประธาน AMD ระบุว่า เทคโนโลยีเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ใน GPU และ SoC รุ่นถัดไป รวมถึงคอนโซล PlayStation รุ่นใหม่ ซึ่งจะช่วยให้เกมมีความสมจริงระดับภาพยนตร์ และสามารถเรนเดอร์ฉากซับซ้อนได้แบบเรียลไทม์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AMD เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ 3 รายการ: Radiance Cores, Neural Arrays และ Universal Compression ➡️ Radiance Cores เป็นฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับ ray/path tracing โดยแยกจาก shader cores ➡️ Neural Arrays เชื่อม compute units ให้ทำงานร่วมกันแบบ AI engine เดียว ➡️ Universal Compression บีบอัดข้อมูลทุกประเภทภายใน GPU เพื่อลดการใช้แบนด์วิดธ์ ➡️ เทคโนโลยีเหล่านี้จะถูกใช้ใน RDNA GPU รุ่นถัดไปและ SoC สำหรับ PlayStation ➡️ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเรนเดอร์, อัปสเกล, และโหลด texture ได้เร็วขึ้น ➡️ รองรับงาน neural rendering, frame generation และ denoising แบบเรียลไทม์ ➡️ Mark Cerny และ Jack Huynh ยืนยันว่าเทคโนโลยีจะเปลี่ยนโฉมกราฟิกเกมในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Radiance Cores คล้ายกับ RT Cores ของ Nvidia ที่ใช้ในการ์ดจอ RTX ➡️ Neural Arrays จะช่วยให้ FSR และ PSSR มีคุณภาพสูงขึ้นและทำงานเร็วขึ้น ➡️ Universal Compression มาแทน Delta Color Compression ที่ใช้ใน RDNA รุ่นก่อน ➡️ การแยก ray traversal ออกจาก shader ช่วยลด latency และเพิ่ม frame rate ➡️ Project Amethyst คือความร่วมมือระยะยาวระหว่าง AMD และ Sony เพื่อพัฒนา AI สำหรับเกม https://wccftech.com/amd-unveils-radiance-cores-neural-arrays-universal-compression-next-gen-rdna-gpu-architecture/

☁️ “AMD จับมือ AWS เปิดตัว EC2 M8a — เซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่แรงขึ้น 30% พร้อมฟีเจอร์ AVX-512 รองรับงาน AI และสตรีมมิ่งระดับโลก” เมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2025 AMD และ AWS ประกาศเปิดตัวอินสแตนซ์ EC2 M8a รุ่นใหม่ที่ใช้ขุมพลังจากซีพียู AMD EPYC รุ่นที่ 5 ซึ่งเป็นการร่วมมือระยะยาวที่เริ่มตั้งแต่ปี 2018 โดยอินสแตนซ์ M8a นี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงานทั่วไปที่ต้องการความสมดุลระหว่างการประมวลผล หน่วยความจำ และเครือข่าย เช่น เว็บโฮสติ้ง ฐานข้อมูล และระบบไมโครเซอร์วิส M8a ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 30% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า (M7a) พร้อมแบนด์วิดธ์หน่วยความจำเพิ่มขึ้น 45% และแบนด์วิดธ์เครือข่ายสูงสุดถึง 75 Gbps ซึ่งช่วยให้สามารถรองรับงานที่ต้องการการส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ดีขึ้น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ in-memory และระบบแคชแบบกระจาย Netflix ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ใช้งานหลักของ AWS ระบุว่า M8a กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักที่ช่วยให้สามารถสเกลการสตรีมแบบสดได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเมื่อมีการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่อย่าง AVX-512 ที่ช่วยเร่งการเข้ารหัส การปรับแต่งเนื้อหา และงาน machine learning ได้ทั่วโลก อินสแตนซ์ M8a ยังมีให้เลือกถึง 10 ขนาด และ 2 รุ่นแบบ bare metal (metal-24xl และ metal-48xl) รองรับตั้งแต่งานขนาดเล็กไปจนถึงระดับองค์กร โดยใช้ระบบ AWS Nitro รุ่นที่ 6 ซึ่งช่วยลด overhead ของ virtualization และเพิ่มความปลอดภัย ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AWS เปิดตัวอินสแตนซ์ EC2 M8a ที่ใช้ซีพียู AMD EPYC รุ่นที่ 5 ➡️ ประสิทธิภาพสูงขึ้น 30% เมื่อเทียบกับ M7a ➡️ แบนด์วิดธ์หน่วยความจำเพิ่มขึ้น 45% และเครือข่ายสูงสุด 75 Gbps ➡️ รองรับงานทั่วไป เช่น เว็บโฮสติ้ง ฐานข้อมูล และไมโครเซอร์วิส ➡️ Netflix ใช้ M8a เป็นโครงสร้างหลักสำหรับการสตรีมแบบสด ➡️ เพิ่มฟีเจอร์ AVX-512 สำหรับงาน encoding และ machine learning ➡️ มีให้เลือก 10 ขนาด และ 2 รุ่น bare metal สำหรับงานระดับองค์กร ➡️ ใช้ AWS Nitro รุ่นที่ 6 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความปลอดภัย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AVX-512 เป็นชุดคำสั่งที่ช่วยเร่งการประมวลผลเวกเตอร์ในงาน AI และมัลติมีเดีย ➡️ AWS Nitro เป็นระบบที่แยกการจัดการ I/O ออกจากซีพียูหลักเพื่อเพิ่มความเร็ว ➡️ Bare metal instances ให้ประสิทธิภาพสูงสุดเพราะไม่มี virtualization overhead ➡️ EPYC รุ่นที่ 5 ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 ที่เน้นการประหยัดพลังงานและความเร็ว ➡️ M8a เหมาะสำหรับงานที่ต้องการ predictable performance และ scaling ที่ยืดหยุ่น https://www.techpowerup.com/341730/amd-and-aws-announce-availability-of-new-amazon-ec2-m8a-instances-based-on-5th-gen-amd-epyc-processors

📦 “Solidigm เปิดตัวคลัสเตอร์ SSD ขนาด 23.6PB ในพื้นที่แค่ 16U — ปลดล็อกศักยภาพ AI ด้วยความหนาแน่นระดับใหม่” Solidigm บริษัทในเครือ SK hynix ที่เชี่ยวชาญด้านการจัดเก็บข้อมูลระดับองค์กร ได้เปิดตัว AI Central Lab ที่เมือง Rancho Cordova รัฐแคลิฟอร์เนีย ซึ่งเป็นศูนย์ทดสอบระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีความหนาแน่นสูงที่สุดเท่าที่เคยมีมา โดยใช้ SSD ขนาด 122TB จำนวน 192 ตัว รวมเป็นคลัสเตอร์ขนาด 23.6PB ในพื้นที่เพียง 16U ของแร็คเซิร์ฟเวอร์ คลัสเตอร์นี้ใช้ SSD รุ่น D5-P5336 สำหรับความจุ และ D7-PS1010 สำหรับความเร็ว โดยสามารถทำ throughput ได้สูงถึง 116GB/s ต่อ node ในการทดสอบ MLPerf Storage ซึ่งเป็นมาตรฐานสำหรับงานฝึกโมเดล AI แม้จะเป็นการทดสอบแบบ synthetic แต่ก็แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของระบบในการรองรับงาน AI ที่ต้องการความเร็วในการเข้าถึงข้อมูลสูงมาก AI Central Lab ยังใช้ GPU ระดับสูงอย่าง NVIDIA B200 และ H200 พร้อมระบบเครือข่าย Ethernet 800Gbps เพื่อจำลองสภาพแวดล้อมของศูนย์ข้อมูลยุคใหม่ โดยมีเป้าหมายเพื่อศึกษาว่า “การจัดเก็บข้อมูลใกล้ GPU” จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ AI ได้มากแค่ไหน หนึ่งในความร่วมมือที่น่าสนใจคือกับ Metrum AI ซึ่งพัฒนาเทคนิคการ offload ข้อมูลจาก DRAM ไปยัง SSD เพื่อลดการใช้หน่วยความจำลงถึง 57% ในงาน inference แบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งเป็นเทคนิคที่นิยมในงาน AI สมัยใหม่ Solidigm ระบุว่า AI Central Lab ไม่ใช่แค่พื้นที่ทดสอบ แต่เป็นเวทีสำหรับนวัตกรรมร่วมกับนักพัฒนาและพันธมิตร เพื่อสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในด้านพลังงาน ความเร็ว และต้นทุนต่อ token ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Solidigm เปิดตัว AI Central Lab ที่ Rancho Cordova, California ➡️ ใช้ SSD D5-P5336 ขนาด 122TB จำนวน 192 ตัว รวมเป็น 23.6PB ในพื้นที่ 16U ➡️ ใช้ SSD D7-PS1010 สำหรับความเร็ว throughput สูงสุด 116GB/s ต่อ node ➡️ ใช้ GPU NVIDIA B200 และ H200 พร้อมเครือข่าย Ethernet 800Gbps ➡️ ทดสอบงาน AI จริง เช่น training, inference, KV cache offload และ VectorDB tuning ➡️ ร่วมมือกับ Metrum AI เพื่อลดการใช้ DRAM ลง 57% ด้วยการ offload ไปยัง SSD ➡️ ศูนย์นี้ช่วยแปลงสเปก SSD ให้เป็น metric ที่ใช้ในอุตสาหกรรม เช่น tokens per watt ➡️ Solidigm เป็นบริษัทในเครือ SK hynix ที่เน้นโซลูชันจัดเก็บข้อมูลระดับองค์กร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SSD ขนาดใหญ่ช่วยลด latency และเพิ่ม throughput ในงาน AI ที่ใช้ GPU หนัก ➡️ MLPerf Storage เป็น benchmark ที่ใช้วัดประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูลในงาน AI ➡️ RAG เป็นเทคนิคที่ใช้ข้อมูลภายนอกมาช่วยตอบคำถามในโมเดล AI ➡️ การจัดเก็บข้อมูลใกล้ GPU ช่วยลด bottleneck และเพิ่ม utilization ของ accelerator ➡️ การใช้ SSD แทน DRAM ช่วยลดต้นทุนและพลังงานในระบบขนาดใหญ่ https://www.techradar.com/pro/solidigm-packed-usd2-7-million-worth-of-ssds-into-the-biggest-storage-cluster-ive-ever-seen-nearly-200-192tb-ssds-used-to-build-a-23-6pb-cluster-in-16u-rackspace