Google, Microsoft และ Meta นำเทคโนโลยีจากรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในศูนย์ข้อมูล ศูนย์ข้อมูลกำลังเผชิญกับความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลจาก AI workloads ทำให้บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ต้องปรับโครงสร้างพื้นฐาน โดยนำ ระบบไฟฟ้า 400VDC และระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว ซึ่งเคยใช้ใน รถยนต์ไฟฟ้า (EVs) มาปรับใช้กับเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องการพลังงานสูง 🔍 รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในศูนย์ข้อมูล ✅ Google ใช้ระบบไฟฟ้า 400VDC เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน - ลดพื้นที่ที่ใช้สำหรับระบบจ่ายไฟ ทำให้มีพื้นที่สำหรับเซิร์ฟเวอร์มากขึ้น ✅ Meta, Microsoft และ Open Compute Project (OCP) สนับสนุนมาตรฐาน Mt. Diablo - เป็น มาตรฐานใหม่สำหรับการจ่ายไฟในศูนย์ข้อมูล ✅ Google TPU Supercomputers ทำงานที่ระดับกิกะวัตต์ พร้อม uptime 99.999% - ใช้ ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวแทนฮีตซิงค์แบบเดิม ✅ ชิป AI รุ่นใหม่ใช้พลังงานมากกว่า 1,000 วัตต์ต่อชิป - ทำให้ ระบบระบายความร้อนด้วยอากาศเริ่มไม่เพียงพอ ✅ การใช้เทคโนโลยีจาก EVs ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานขึ้น 3% - ลด การสูญเสียพลังงานจากการแปลงไฟฟ้า https://www.techradar.com/pro/microsoft-google-and-meta-have-borrowed-ev-tech-for-the-next-big-thing-in-data-center-1mw-watercooled-racks

ลุงซวยแล้วววว .... OpenAI เปิดตัว Codex: ตัวช่วยด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ทำงานแบบคู่ขนาน OpenAI ได้เปิดตัว Codex ซึ่งเป็น ตัวช่วยด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบคลาวด์ ที่สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกัน โดยใช้โมเดล codex-1 ซึ่งเป็นเวอร์ชันปรับแต่งของ OpenAI o3 ที่ได้รับการฝึกด้วย reinforcement learning บนงานเขียนโค้ดจริง 🔍 รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับ Codex ✅ Codex สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันในสภาพแวดล้อมที่แยกออกจากกัน - เช่น เขียนฟีเจอร์ใหม่, วิเคราะห์โค้ด, แก้ไขบั๊ก และเสนอ pull request ✅ Codex ใช้เวลาทำงานตั้งแต่ 1-30 นาที ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงาน - สามารถ ให้หลักฐานการทำงาน เช่น log output เพื่อการตรวจสอบ ✅ ผู้ใช้สามารถเข้าถึง Codex ผ่าน ChatGPT โดยคลิก “Code” หลังจากพิมพ์คำสั่ง - ปัจจุบัน รองรับเฉพาะ ChatGPT Pro, Enterprise และ Team ✅ OpenAI จะเปิดให้ ChatGPT Plus และ Edu ใช้งาน Codex ในอนาคต - ขณะนี้ อยู่ในช่วงทดลองใช้งานโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ✅ OpenAI ยังเปิดตัว Codex CLI ซึ่งเป็นตัวช่วยเขียนโค้ดแบบ lightweight สำหรับเครื่อง local - ใช้โมเดล o4-mini ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับการตอบคำถามเกี่ยวกับโค้ด ‼️ Codex ไม่สามารถรับ input เป็นภาพสำหรับงาน frontend - อาจต้องใช้ เครื่องมืออื่นร่วมกันเพื่อทำงานด้าน UI ‼️ ผู้ใช้ไม่สามารถแก้ไขหรือเปลี่ยนแปลงการทำงานของ Codex ระหว่างที่มันกำลังทำงาน - ต้องรอให้ Codex ทำงานเสร็จแล้วจึงตรวจสอบผลลัพธ์ https://www.neowin.net/news/openai-announces-codex-a-cloud-based-software-engineering-agent/

AMD เปิดตัวไดรเวอร์ Adrenalin 25.5.1 พร้อมรองรับ Radeon RX 9070 GRE และเกมใหม่ AMD ได้ปล่อย ไดรเวอร์ Adrenalin 25.5.1 สำหรับ Windows 10 และ 11 ซึ่งเพิ่มการรองรับ กราฟิกการ์ด Radeon RX 9070 GRE รวมถึง เกมใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี FSR 4 เช่น Ghost of Tsushima และ Warhammer 40,000: Darktide นอกจากนี้ ไดรเวอร์ใหม่ยัง เพิ่มการรองรับ Vulkan 1.4 และแก้ไขปัญหาหลายรายการ เช่น การแครชของ SteamVR และ Metro Exodus Enhanced Edition ✅ รองรับกราฟิกการ์ด Radeon RX 9070 GRE - เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ ฮาร์ดแวร์ใหม่ของ AMD ✅ รองรับเกมใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี FSR 4 - Ghost of Tsushima, Frostpunk 2, Everspace 2, Fort Solis, Warhammer 40,000: Darktide, The Finals และ Influx Redux ✅ เพิ่มการรองรับ Vulkan 1.4 และส่วนขยายใหม่ - VK_EXT_shader_replicated_composites, VK_KHR_maintenance8 และ VK_EXT_image_2d_view_of_3d ✅ แก้ไขปัญหาหลายรายการ - การแครชของ SteamVR บน Radeon RX 9000 Series - การแครชของ Metro Exodus Enhanced Edition และ Civilization VII เมื่อเปิด Anti-Lag https://www.neowin.net/news/amd-2551-windows-whql-driver-adds-support-for-9070-gre-more-fsr-4-games-fixes-crashes/

Google ได้อ้างว่า Ironwood TPU v7p pod ของตนมีประสิทธิภาพสูงกว่า El Capitan supercomputer ถึง 24 เท่า แต่ Timothy Prickett Morgan นักวิเคราะห์จาก TheNextPlatform ได้ตั้งข้อสงสัยเกี่ยวกับการเปรียบเทียบนี้ โดยระบุว่า "เป็นการเปรียบเทียบที่ไม่สมเหตุสมผล" Google ได้ทำการเปรียบเทียบ Ironwood TPU v7p pod ซึ่งมี 9,216 TPU compute engines กับ El Capitan ที่ใช้ 44,544 AMD Instinct MI300A hybrid CPU-GPU compute engines โดยใช้ High Performance LINPACK (HPL) benchmark อย่างไรก็ตาม Prickett Morgan ชี้ให้เห็นว่า El Capitan ถูกออกแบบมาสำหรับการจำลองที่มีความแม่นยำสูง ขณะที่ Ironwood TPU ถูกออกแบบมาสำหรับ AI inference และ training ที่ใช้ความแม่นยำต่ำกว่า ✅ Google อ้างว่า Ironwood TPU v7p pod มีประสิทธิภาพสูงกว่า El Capitan ถึง 24 เท่า - ใช้ 9,216 TPU compute engines - เปรียบเทียบกับ El Capitan ที่ใช้ 44,544 AMD Instinct MI300A hybrid CPU-GPU compute engines ✅ นักวิเคราะห์จาก TheNextPlatform ตั้งข้อสงสัยเกี่ยวกับการเปรียบเทียบนี้ - ระบุว่า El Capitan ถูกออกแบบมาสำหรับการจำลองที่มีความแม่นยำสูง - ขณะที่ Ironwood TPU ถูกออกแบบมาสำหรับ AI inference และ training ✅ การเปรียบเทียบด้านต้นทุน - Ironwood pod มีต้นทุนการสร้าง $445 ล้าน และค่าเช่า $1.1 พันล้านใน 3 ปี - El Capitan มีต้นทุนการสร้าง $600 ล้าน - Ironwood pod มีต้นทุนต่อ teraflops สูงกว่า El Capitan ✅ El Capitan มีประสิทธิภาพสูงกว่า Ironwood TPU ในการประมวลผล FP16 และ FP8 - El Capitan มี 2.05 เท่าของประสิทธิภาพ FP16 และ FP8 เมื่อเทียบกับ Ironwood pod https://www.techradar.com/pro/google-says-that-its-ai-behemoth-is-24x-faster-than-the-worlds-best-supercomputer-but-this-analyst-armed-with-a-spreadsheet-disagrees

Google ได้ขยายฟีเจอร์ Audio Overviews ใน NotebookLM ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI สำหรับการวิจัยและจดบันทึก โดยเพิ่มการรองรับมากกว่า 50 ภาษา ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถฟังสรุปเนื้อหาจากเอกสาร สไลด์ หรือแผนภูมิในรูปแบบเสียงที่มีการสนทนาระหว่าง AI สองตัว ซึ่งเหมาะสำหรับการเรียนรู้ขณะเดินทาง ฟีเจอร์นี้เคยรองรับเฉพาะภาษาอังกฤษ แต่ตอนนี้ผู้ใช้สามารถเลือกภาษาที่ต้องการได้จากเมนู Settings > Output Language ใน NotebookLM โดยฟีเจอร์นี้มีให้ใช้งานในหลายแผนของ Google Workspace เช่น Business Starter, Nonprofits และ Education Fundamentals อย่างไรก็ตาม โหมดการสนทนาแบบโต้ตอบกับ AI ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Audio Overviews ยังคงอยู่ในช่วงเบต้าและรองรับเฉพาะภาษาอังกฤษ ✅ การขยายการรองรับภาษา - รองรับมากกว่า 50 ภาษา - ผู้ใช้สามารถเลือกภาษาที่ต้องการได้จากเมนู Settings ✅ ฟีเจอร์ Audio Overviews - สรุปเนื้อหาในรูปแบบเสียงที่มีการสนทนาระหว่าง AI สองตัว - เหมาะสำหรับการเรียนรู้ขณะเดินทาง ✅ การใช้งานใน Google Workspace - มีให้ใช้งานในแผน Business Starter, Nonprofits และ Education Fundamentals - ฟีเจอร์นี้ช่วยให้การเรียนรู้และการทำงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น ✅ โหมดการสนทนาแบบโต้ตอบ - ยังคงอยู่ในช่วงเบต้าและรองรับเฉพาะภาษาอังกฤษ https://www.neowin.net/news/google-is-expanding-audio-overviews-in-notebooklm-to-more-than-50-languages/

สัปดาห์ที่แล้วพูดถึงภาพวาดโบราณที่ถูกจัดอันดับให้เป็นหนึ่งในสิบที่ล้ำค่าที่สุดของจีน วันนี้มาคุยกันสั้นๆ ถึงภาพวาดที่ปรากฏในละครเรื่อง <สามบุปผาลิขิตฝัน> ละครเปิดฉากมาที่ร้านชาในเจียงหนานของนางเอกจ้าวพ่านเอ๋อร์ เพื่อนเพจที่ได้ดูละครอาจมัวแต่เพลินกับความสวยของนางเอกและวิวทิวทัศน์จนไม่ทันสังเกตว่าผนังร้านมีภาพวาดแขวนเต็มไปหมด Storyฯ จะบอกว่ามันคือแกลเลอรี่ดีๆ นี่เอง เพราะภาพที่โชว์อยู่ตามผนังเป็นภาพเหมือนของภาพวาดโบราณที่มีชื่อเสียงจัดเป็นสมบัติชาติของจีน ซึ่งในหลายฉากอื่นในละครก็มีภาพวาดโบราณเหล่านี้ให้ดูอีก วันนี้ยกตัวอย่างมาให้ดูกันสามภาพ ภาพแรกคือภาพ ‘เหลียนฉือสุ่ยโซ่ว’ (莲池水禽图 แปลได้ว่าภาพสัตว์น้ำในสระปทุม ดูรูปประกอบ1) ภาพนี้เป็นภาพวาดสมัยปลายถัง-ห้าราชวงศ์ เป็นภาพคู่ วาดขึ้นบนผ้าไหมหรือที่เรียกว่า ‘เจวี้ยนเปิ่น’ (绢本/silk scroll) ขนาดประมาณของภาพแต่ละผืนคือ 106 x 91ซม. วาดโดยกู้เต๋อเชียนซึ่งมีพื้นเพอยู่เจียงหนาน ปัจจุบันเก็บอยู่ที่พิพิธภัณฑ์แห่งชาติโตเกียว ภาพต่อมาคือภาพ ‘ซีซันหลี่ว์สิง’ (溪山行旅图 แปลได้ว่าภาพการท่องไปตามภูเขาลำธาร ดูรูปประกอบ2) ภาพนี้วาดโดยฟ่านควน จิตรกรสมัยซ่งเหนือ วาดขึ้นบนผ้าไหมเช่นกัน ขนาดประมาณ 206 x 103ซม. เป็นสมบัติในวังหลวงสืบทอดกันมา (มีตราประทับห้องทรงพระอักษรสมัยหมิงและชิงอยู่ที่ขอบรูปจริง) ปัจจุบันจัดเก็บอยู่ที่พิพิธภัณฑ์พระราชวังต้องห้าม ภาพที่สามคือภาพ ‘ชิวซานเวิ่นเต้า’ (秋山问道图 แปลได้ประมาณว่าภาพการแสวงหาทางธรรมกลางภูผาในสารทฤดู) เป็นภาพสมัยปลายห้าราชวงศ์-ต้นซ่ง ผู้วาดเป็นนักบวชนามว่าจวี้หรัน เป็นภาพวาดบนผ้าไหมเช่นกัน ขนาดประมาณ 165 x 77ซม. ปัจจุบันภาพที่จัดเก็บอยู่ที่พิพิธภัณฑ์พระราชวังต้องห้ามเช่นกัน พูดถึงภาพจริงกันไปแล้วพอหอมปากหอมคอ แน่นอนว่าในละครยังมีอีกหลายภาพ ใครที่ยังดูละครเรื่องนี้อยู่อย่ามัวแต่เพลินตากับพระนางนะคะ ดูอาร์ตแกเลอรี่ที่เขาใส่มาให้ในละครด้วย (ป.ล. หากอ่านแล้วชอบใจ ช่วยกดไลค์กดแชร์กดติดตามกันด้วยนะคะ #StoryfromStory) Credit รูปภาพและข้อมูลเรียบเรียงจากในละครและจาก: https://www.163.com/dy/article/HBHTPUAG055226SD.html https://news.yangtse.com/content/1470761.html http://www.chinashj.com/sh-gdhh-wd/502.html https://baike.baidu.com/item/秋山问道图/2237166 https://baike.baidu.com/item/溪山行旅图/1775752 #สามบุปผาลิขิตฝัน #ซีซันหลี่ว์สิง #เหลียนฉือสุ่ยโซ่ว #ชิวซานเวิ่นเต้า #ภาพวาดจีนโบราณ

Google ได้ตัดสินใจเปลี่ยนผู้ผลิตหน่วยความจำ HBM3E จาก Samsung ไปเป็น Micron หลังจากที่ Samsung ไม่สามารถผ่านการทดสอบคุณภาพของ NVIDIA ได้ การเปลี่ยนแปลงนี้ส่งผลกระทบต่อธุรกิจ HBM ของ Samsung ซึ่งกำลังเผชิญกับความท้าทายในการรักษาลูกค้าและแข่งขันกับผู้ผลิตรายอื่น เช่น SK Hynix และ Micron Samsung เคยมีความหวังว่าจะได้ร่วมงานกับ NVIDIA ในการจัดหาหน่วยความจำ HBM3E สำหรับชิป AI รุ่น H20 ที่ออกแบบมาสำหรับตลาดจีน แต่ข้อจำกัดด้านการส่งออกทำให้โอกาสนี้ลดลง นอกจากนี้ Google ซึ่งเคยใช้ HBM3E ของ Samsung ในชิป AI TPU ได้แจ้ง MediaTek ซึ่งเป็นพันธมิตรในการพัฒนา AI accelerator ว่าจะเปลี่ยนไปใช้ Micron แทน Micron ได้สร้างความแข็งแกร่งในตลาด HBM โดยเป็นผู้จัดหาหลักให้กับ NVIDIA และบริษัทชั้นนำอื่นๆ ซึ่งทำให้ Samsung ต้องเผชิญกับความท้าทายในการรักษาส่วนแบ่งตลาด ✅ การเปลี่ยนผู้ผลิต HBM3E - Google เปลี่ยนจาก Samsung ไปใช้ Micron สำหรับหน่วยความจำ HBM3E - Samsung ไม่สามารถผ่านการทดสอบคุณภาพของ NVIDIA ได้ ✅ ผลกระทบต่อธุรกิจของ Samsung - Samsung สูญเสียลูกค้าและเผชิญกับความท้าทายในการแข่งขัน - ข้อจำกัดด้านการส่งออกทำให้โอกาสร่วมงานกับ NVIDIA ลดลง ✅ ความแข็งแกร่งของ Micron - Micron เป็นผู้จัดหาหลักให้กับ NVIDIA และบริษัทชั้นนำอื่นๆ - สร้างความแข็งแกร่งในตลาด HBM ✅ การพัฒนา AI accelerator ของ Google - Google ร่วมมือกับ MediaTek ในการพัฒนา AI accelerator https://wccftech.com/google-has-reportedly-ditched-samsung-hbm3e-process/

ข่าวนี้เล่าถึงความท้าทายที่ Google กำลังเผชิญในการจัดการความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับชิป AI โดยบริษัทกำลังพิจารณาเช่าชิป Nvidia Blackwell จาก CoreWeave ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ปรับแต่งสำหรับงาน AI Google CFO Anat Ashkenazi เปิดเผยว่า Google มีความต้องการชิป AI มากกว่าความสามารถที่มีอยู่ในปัจจุบัน และกำลังเพิ่มการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับความต้องการนี้ในปี 2025 นอกจากนี้ Google ยังอยู่ในขั้นตอนการเจรจาเบื้องต้นกับ CoreWeave เพื่อเช่าพื้นที่ในศูนย์ข้อมูลของ CoreWeave สำหรับชิป TPU ที่ Google พัฒนาขึ้นเอง ในขณะเดียวกัน CoreWeave ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia กำลังเผชิญกับความท้าทายทางการเงิน โดยมูลค่าหุ้นลดลงถึง 25% ในเวลาเพียง 48 ชั่วโมง เนื่องจากผลกระทบจากภาษีของรัฐบาล Trump และความไม่แน่นอนในตลาด ✅ ความต้องการชิป AI ของ Google - Google มีความต้องการชิป AI มากกว่าความสามารถที่มีอยู่ในปัจจุบัน - กำลังเพิ่มการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับความต้องการในปี 2025 ✅ การเจรจากับ CoreWeave - Google พิจารณาเช่าชิป Nvidia Blackwell จาก CoreWeave - อยู่ในขั้นตอนการเจรจาเบื้องต้นเพื่อเช่าพื้นที่ในศูนย์ข้อมูลสำหรับชิป TPU ✅ สถานการณ์ของ CoreWeave - CoreWeave เผชิญกับความท้าทายทางการเงิน โดยมูลค่าหุ้นลดลงถึง 25% - ผลกระทบจากภาษีของรัฐบาล Trump และความไม่แน่นอนในตลาด ℹ️ ความเสี่ยงต่อการพึ่งพา CoreWeave - การพึ่งพา CoreWeave อาจเพิ่มความเสี่ยงในกรณีที่บริษัทเผชิญปัญหาทางการเงิน - ความไม่แน่นอนในตลาดอาจส่งผลกระทบต่อความมั่นคงของโครงสร้างพื้นฐาน ℹ️ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI - ความต้องการชิป AI ที่เพิ่มขึ้นอาจสร้างแรงกดดันต่อผู้ผลิตชิป - การแข่งขันในตลาด AI อาจเข้มข้นขึ้นจากการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานใหม่ https://www.techradar.com/pro/google-rumored-to-be-looking-to-rent-latest-nvidia-ai-gpu-from-coreweave-because-it-doesnt-have-enough-of-them

SSI (Safe Superintelligence Inc.) ได้รับการสนับสนุนทางการเงินจาก Nvidia และ Google โดย Google Cloud ยังได้ประกาศความร่วมมือกับ SSI ในการใช้ชิป TPUs เพื่อเร่งการวิจัยและพัฒนา AI ที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูง การเปลี่ยนแปลงนี้น่าสนใจเพราะปกติแล้ว AI มักใช้ชิป GPU ของ Nvidia แต่การใช้ TPUs ของ Google อาจเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในวงการ นอกจากนี้ SSI ยังได้รับการประเมินมูลค่าที่ 32 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นในความสามารถของ Sutskever ในการพัฒนา AI ที่ล้ำสมัย ✅ การสนับสนุนจาก Nvidia และ Google - SSI ได้รับการสนับสนุนทางการเงินจาก Nvidia และ Google - Google Cloud ร่วมมือกับ SSI ในการใช้ชิป TPUs เพื่อเร่งการวิจัย ✅ มูลค่าของ SSI - SSI ได้รับการประเมินมูลค่าที่ 32 พันล้านดอลลาร์ - ความเชื่อมั่นในความสามารถของ Sutskever เป็นปัจจัยสำคัญ ✅ การเปลี่ยนแปลงในวงการ AI - การใช้ TPUs ของ Google อาจเปลี่ยนแปลงแนวโน้มการใช้ชิปในวงการ AI - Nvidia ยังคงมีบทบาทสำคัญในตลาดชิป AI ℹ️ ความเสี่ยงด้านการแข่งขัน - การเปลี่ยนแปลงนี้อาจเพิ่มแรงกดดันให้ Nvidia ต้องปรับตัว - การแข่งขันในตลาดชิป AI อาจส่งผลต่อการพัฒนานวัตกรรม ℹ️ ผลกระทบต่อวงการ AI - การสนับสนุน SSI อาจเร่งการพัฒนา AI ที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ - การเปลี่ยนแปลงในวงการชิปอาจส่งผลต่อการพัฒนา AI ในอนาคต https://www.neowin.net/news/nvidia-and-google-back-sutskevers-quest-for-artificial-superintelligence/

ข่าวนี้เล่าถึงการลงทุนครั้งสำคัญในบริษัท Safe Superintelligence (SSI) ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้าน AI ที่ก่อตั้งโดย Ilya Sutskever อดีตหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ OpenAI โดยมีบริษัทใหญ่เช่น Alphabet และ Nvidia เข้าร่วมลงทุน มาฟังกันว่ามีอะไรน่าสนใจบ้าง: SSI ได้รับการสนับสนุนจาก Alphabet และ Nvidia ซึ่งเป็นการแสดงถึงความสนใจที่เพิ่มขึ้นในสตาร์ทอัพที่พัฒนา AI ขั้นสูงที่ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล Alphabet ยังได้ทำข้อตกลงผ่านแผนกคลาวด์คอมพิวติ้งของตนเพื่อขายชิปประมวลผล AI (TPUs) ให้กับ SSI ซึ่งเป็นชิปที่ออกแบบมาเพื่อการทำงานด้าน AI โดยเฉพาะ SSI ถูกประเมินมูลค่าล่าสุดที่ 32 พันล้านดอลลาร์ และเป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพที่มีชื่อเสียงที่สุดในวงการ AI เนื่องจากความสำเร็จของ Sutskever ในการพัฒนาโมเดล AI ที่ล้ำสมัย ✅ การลงทุนใน SSI Alphabet และ Nvidia ร่วมลงทุนใน SSI ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้าน AI ที่ก่อตั้งโดย Ilya Sutskever ✅ ข้อตกลงด้านชิปประมวลผล AI Alphabet ขายชิป TPUs ให้กับ SSI เพื่อสนับสนุนการวิจัยและพัฒนา AI ✅ มูลค่าของ SSI SSI ถูกประเมินมูลค่าที่ 32 พันล้านดอลลาร์ และเป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพ AI ที่มีชื่อเสียง ℹ️ ความต้องการพลังการประมวลผล การพัฒนา AI ขั้นสูงต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคสำหรับสตาร์ทอัพที่ไม่มีทรัพยากรเพียงพอ ℹ️ การแข่งขันในตลาดชิป AI ตลาดชิป AI มีการแข่งขันสูง โดยมีผู้เล่นหลักเช่น Nvidia, Alphabet และ Amazon ที่พัฒนาเทคโนโลยีของตนเอง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/12/exclusive-alphabet-nvidia-invest-in-openai-co-founder-sutskever039s-ssi-source-says

Google ได้เปิดตัว Ironwood TPU ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผล Tensor รุ่นที่ 7 ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผล AI ในระดับสูง โดยเน้นการใช้งานด้าน Inference ซึ่งเป็นความท้าทายใหม่ในโลก AI 🌐 จุดเด่นของ Ironwood TPU: - ⚡ ประสิทธิภาพที่เหนือกว่า: Ironwood สามารถรองรับการประมวลผลได้ถึง 42.5 exaflops ซึ่งมากกว่า 24 เท่า ของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ El Capitan - 🧠 การพัฒนา AI เชิงลึก: Ironwood ช่วยให้โมเดล AI สามารถทำงานเชิงวิเคราะห์และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น - 💾 หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น: มีหน่วยความจำแบบแบนด์วิดท์สูงถึง 192GB ต่อชิป และความเร็วในการส่งข้อมูลสูงถึง 7.2TBps ⚠️ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI: - 🌍 การเปลี่ยนแปลงใน AI Computing: Ironwood ช่วยให้ลูกค้าของ Google Cloud สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุน - 🔄 การรวมพลังของ DeepMind: Ironwood ใช้ซอฟต์แวร์ Pathways ที่พัฒนาโดย DeepMind เพื่อเพิ่มศักยภาพในการประมวลผล https://www.techradar.com/pro/google-cloud-unveils-ironwood-its-7th-gen-tpu-to-help-boost-ai-performance-and-inference

Microsoft ได้ปล่อยอัปเดต KB5055523 สำหรับ Windows 11 ในเดือนเมษายน 2025 ซึ่งนอกจากการแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยแล้ว ยังมีการค้นพบ โฟลเดอร์ลึกลับชื่อ “inetpub” บนไดรฟ์ C โดยโฟลเดอร์นี้ไม่มีไฟล์หรือข้อมูลใด ๆ และสามารถลบออกได้โดยไม่ส่งผลกระทบต่อระบบ ✅ ความเชื่อมโยงกับ IIS: - โฟลเดอร์ inetpub มีความเกี่ยวข้องกับ Microsoft Internet Information Services (IIS) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับโฮสต์เว็บไซต์และบริการที่เปิดตัวครั้งแรกในปี 1995 - แม้ IIS จะยังคงอยู่ใน Windows รุ่นปัจจุบัน แต่ฟีเจอร์นี้ถูกปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้น และต้องติดตั้งด้วยตนเองผ่าน Turn Windows features on or off ✅ ข้อสงสัยเกี่ยวกับการปรากฏตัวของโฟลเดอร์: - โฟลเดอร์ inetpub ไม่ควรปรากฏบนไดรฟ์ C โดยไม่มีการติดตั้ง IIS - Microsoft ยังไม่ได้ให้คำชี้แจงเกี่ยวกับเหตุการณ์นี้ ซึ่งอาจเป็น บั๊ก ที่หลุดรอดเข้าสู่การอัปเดตสาธารณะ ✅ ผลกระทบต่อผู้ใช้งาน: - การลบโฟลเดอร์ inetpub ไม่ส่งผลกระทบต่อกระบวนการหรือแอปพลิเคชันที่กำลังทำงาน - ผู้ใช้งานสามารถเลือกที่จะลบหรือปล่อยไว้ได้ เนื่องจากโฟลเดอร์นี้ไม่ใช้พื้นที่ในไดรฟ์ https://www.neowin.net/news/recent-windows-11-updates-create-a-mysterious-folder-on-drive-c/

Google ร่วมมือกับ MediaTek เพื่อพัฒนา TPU รุ่นใหม่ที่มีต้นทุนต่ำลงและประสิทธิภาพสูงขึ้น โดย Google จะออกแบบตัวชิป ส่วน MediaTek จะดูแลระบบ I/O เพื่อเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ ส่งผลให้ Google ลดการพึ่งพา Broadcom ในด้าน AI Hardware นักวิเคราะห์คาดว่า TPU รุ่นใหม่อาจช่วยเร่งการพัฒนาโมเดล AI ขนาดใหญ่ และทำให้ ต้นทุนการประมวลผล AI ถูกลงกว่าเดิม ✅ Google ลดการพึ่งพา Broadcom ในการพัฒนา AI Hardware - TPU รุ่นก่อนหน้าของ Google พึ่งพา Broadcom ในการพัฒนาแกนหลัก - แต่ครั้งนี้ Google เป็นผู้นำด้านการออกแบบ ขณะที่ MediaTek จะดูแลโมดูล I/O ✅ TPU รุ่นใหม่มุ่งเน้นประสิทธิภาพและความประหยัดพลังงาน - คาดว่า จะช่วยลดต้นทุนการประมวลผล AI สำหรับคลาวด์และบริการภายในของ Google - ออกแบบมาเพื่อ รองรับการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ (LLMs) ได้ดีขึ้น ✅ MediaTek ขยายอิทธิพลในตลาด AI Hardware - MediaTek ได้ร่วมมือในโครงการ AI Supercomputer และกำลังขยายธุรกิจด้าน ชิป AI อย่างต่อเนื่อง - การร่วมมือกับ Google จะช่วยให้ MediaTek แข่งขันกับผู้ผลิตชิประดับโลก เช่น Nvidia และ Broadcom ✅ อนาคตของ TPU ใหม่—อาจส่งผลต่อการพัฒนา AI Model ระดับโลก - หากโครงการนี้สำเร็จ Google อาจสร้าง ระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น โดยใช้ต้นทุนที่ต่ำลง - นักวิเคราะห์ชี้ว่า จะมีผลต่ออุตสาหกรรม AI ในวงกว้าง รวมถึงการพัฒนา Large Language Models (LLMs) https://www.techradar.com/pro/after-nvidia-mediatek-may-have-convinced-another-huge-tech-company-to-use-its-expertise-to-develop-ai-chips

ร้านค้าปลีก Alternate อธิบายว่าการขาย RTX 5090 'B-stock' ที่มี ROP Units ขาดหายไป เป็นเพียงข้อผิดพลาดของระบบ และสินค้านี้เป็นสินค้าคืนจากลูกค้า แม้ว่าราคาถูกตั้งไว้ที่ $3,100 เทียบเท่ากับรุ่นปกติ Nvidia ระบุว่าปัญหานี้กระทบการ์ดจอเพียง 0.5% ของ RTX 5090 และ RTX 5070 Ti และแนะนำให้ลูกค้าติดต่อผู้ผลิตบอร์ดเพื่อเปลี่ยนสินค้า ✅ ROP Units มีบทบาทสำคัญต่อการแสดงผลของ GPU - ROP (Render Output Unit) ทำหน้าที่ประมวลผลพิกเซล รวมถึงการเบลนด์ภาพและแอนตี้แรสเตอร์ไลซ์ - หาก ROP หายไป อาจทำให้ ประสิทธิภาพการ์ดจอลดลงถึง 11% ตามการทดสอบของ Gamer's Nexus ✅ ข้อผิดพลาดของ Alternate ทำให้ GPU มีราคาสูงเกินจริง - Alternate ลงขาย RTX 5090 'B-stock' ที่มี 168 ROP จาก 176 ที่ควรมี - ราคาถูกตั้งไว้ที่ €2,899 ($3,100) ซึ่งเทียบเท่ากับรุ่นปกติที่ไม่มีข้อบกพร่อง ✅ Nvidia ชี้แจงว่าปัญหานี้กระทบเพียง 0.5% ของ RTX 5090 และ RTX 5070 Ti - Nvidia ขอให้ลูกค้าติดต่อผู้ผลิตบอร์ด (AIB Partners) เพื่อรับการเปลี่ยนสินค้า - ผลกระทบจากข้อบกพร่องนี้พบใน RTX 5080 ด้วย ✅ ตลาด Blackwell ยังคงขาดแคลนและราคาสูง - แม้ว่าการผลิตจะเริ่มดีขึ้น แต่ ราคาตลาดยังสูงกว่าที่ควรจะเป็น - RTX 5090 Founders Edition บน eBay มีราคาเฉลี่ยอยู่ที่ $4,000 ✅ Alternate อธิบายว่าเป็นความผิดพลาดของระบบภายใน - บริษัทชี้แจงว่าการ์ดจอที่ขายเป็น สินค้าคืนจากลูกค้า และไม่ได้ตั้งใจนำออกขาย - ระบบการตั้งราคาผิดพลาด โดยใช้ราคาของ RTX 5090 รุ่นใหม่แทน https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/retailer-clarifies-rtx-5090-b-stock-listing-with-missing-rops-was-a-system-error

AWS นำเสนอสถาปัตยกรรม AI ใหม่ด้วยชิป Trainium ที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายการใช้งาน AI โดยเสนอทางเลือกที่ถูกกว่า Nvidia H100 ถึง 25% แม้ยังมีข้อจำกัดเรื่องการใช้งานที่ต้องพึ่งพา AWS แต่ถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้างระบบ AI ที่ประหยัดและมีประสิทธิภาพ กลยุทธ์ที่โดดเด่นในตลาด AI: - AWS เป็นหนึ่งในหลายบริษัทที่กำลังพัฒนาชิปของตนเอง เช่น Google ที่มีชิป Tensor Processing Units (TPU) เพื่อช่วยลดค่าใช้จ่ายและหลีกเลี่ยงปัญหาความขาดแคลน GPU ความสามารถของ Trainium: - แม้ Trainium อาจไม่สามารถแทนที่ Nvidia GPU ที่มีความซับซ้อนสูง เช่น DGX Spark ได้โดยตรง แต่ยังถือว่าเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับผู้ใช้งานที่ไม่ต้องการรอคิวหรือจ่ายค่าใช้จ่ายสูง ข้อจำกัดที่ควรพิจารณา: - Trainium มีการใช้งานเฉพาะใน AWS เท่านั้น ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้ถูกผูกมัดกับแพลตฟอร์ม และต้องลงทุนเพิ่มเติมเพื่อเรียนรู้ระบบใหม่ที่แตกต่างจาก CUDA ของ Nvidia แนวโน้มในอุตสาหกรรม: - ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่มุ่งสร้างระบบชิปของตนเองเพื่อลดการพึ่งพา Nvidia ซึ่งสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงในกลยุทธ์ตลาด AI และการพัฒนาระบบเทคโนโลยีที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละบริษัท https://www.techradar.com/pro/and-so-it-begins-amazon-web-services-is-aggressively-courting-its-own-customers-to-use-its-trainium-tech-rather-than-nvidias-gpus

บริษัทใหญ่อย่าง Amazon, Meta และ Google กำลังร่วมมือกันสนับสนุนการเพิ่มกำลังผลิตพลังงานนิวเคลียร์ทั่วโลกถึงสามเท่าภายในปี 2050 เพราะพลังงานนี้สามารถตอบโจทย์ความต้องการพลังงานมหาศาลจาก AI แถมยังเป็นพลังงานสะอาดและต่อเนื่อง พวกเขายังมุ่งพัฒนาเทคโนโลยีใหม่อย่างเตาปฏิกรณ์จิ๋วเพื่อให้ใช้งานได้เร็วขึ้น โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจากหลายประเทศและบริษัทต่าง ๆ ทั่วโลก เป้าหมายของโครงการ: - พลังงานนิวเคลียร์ถือเป็นหัวใจสำคัญในการสร้างพลังงานสะอาดและต่อเนื่องสำหรับศูนย์ข้อมูลที่รองรับ AI ซึ่งมีความต้องการพลังงานเพิ่มสูงขึ้นเรื่อย ๆ. - โครงการนี้ตั้งเป้าหมายเพิ่มกำลังผลิตพลังงานนิวเคลียร์ทั่วโลกถึงสามเท่าภายในปี 2050 ผ่านการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ เช่น micro nuclear reactors ที่คาดว่าจะเริ่มใช้งานได้ในช่วงต้นปี 2030. บริษัทที่มีบทบาทสำคัญ: - Amazon ได้ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ในโครงการและเทคโนโลยีพลังงานนิวเคลียร์ในปีที่ผ่านมา และมุ่งสู่เป้าหมายลดคาร์บอนเป็นศูนย์ภายในปี 2040. - Meta และ Google มุ่งส่งเสริมเทคโนโลยีนิวเคลียร์เพื่อตอบสนองความต้องการพลังงานของเศรษฐกิจโลกที่ขยายตัว รวมถึงช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในระยะยาว. การสนับสนุนระดับโลก: - โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจาก 31 ประเทศ บริษัทในอุตสาหกรรมกว่า 140 แห่ง และธนาคารใหญ่ ๆ อีก 14 แห่งทั่วโลก ผ่านการประชุมที่ World Nuclear Symposium 2023. ความสำคัญต่อ AI และศูนย์ข้อมูล: - พลังงานนิวเคลียร์เป็นคำตอบสำหรับการป้องกันความไม่เสถียรของระบบพลังงานในช่วงเวลาที่มีความต้องการสูง เช่น การประมวลผล AI ขนาดใหญ่ที่ต้องใช้พลังงานมหาศาล https://www.techradar.com/pro/microsoft-is-mia-as-amazon-meta-google-and-others-join-consortium-to-triple-nuclear-energy-output-by-2050

https://youtu.be/RVY25QTPUfY?si=SzR2I6SIR3yeIqvO

Upgrade LM2596 to 10A.Output

มีรายงานที่ระบุว่า GPU ของ Nvidia ในกลุ่ม RTX 50 Series สำหรับแล็ปท็อป อาจประสบปัญหาการขาดหน่วยประมวลผล ROPs (Render Output Units) ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพการแสดงผลเช่นเดียวกับปัญหาที่พบใน GPU สำหรับเดสก์ท็อปในซีรีส์เดียวกัน อย่างไรก็ตาม Nvidia ได้ออกมาปฏิเสธข้อกล่าวหา โดยยืนยันผ่านการตอบคำถามของสำนักข่าว The Verge ว่า GPU สำหรับแล็ปท็อปไม่ได้รับผลกระทบจากปัญหานี้ ROPs (Render Output Units) เป็นส่วนสำคัญในกระบวนการเรนเดอร์กราฟิก โดยช่วยในการประมวลผลภาพขั้นสุดท้ายก่อนแสดงผลบนหน้าจอ หาก GPU มีจำนวน ROPs น้อยกว่าที่ควร ระบบอาจแสดงผลช้าลงและลดประสิทธิภาพโดยรวมของ GPU ลงได้ถึง 11% ตามที่มีการทดสอบใน TimeSpy ข่าวก่อนหน้านี้ระบุว่า Nvidia ได้ร้องขอให้ผู้ผลิตแล็ปท็อปในภูมิภาคเอเชียตรวจสอบอุปกรณ์ที่อาจมี GPU ที่ประสบปัญหาดังกล่าว โดยผู้ผลิตบางรายรายงานว่าปัญหานี้ส่งผลกระทบเพียง "ล็อตแรก" ของการผลิต อย่างไรก็ตาม Nvidia ยืนยันว่าสถานการณ์นี้ไม่มีผลกับ GPU ของแล็ปท็อปในซีรีส์ RTX 50 อีกต่อไปแล้ว หรือหากเคยมีปัญหาก็อาจได้รับการแก้ไขแล้วก่อนที่ข่าวจะแพร่ออกไป แม้ว่าปัญหาเรื่อง ROPs จะถูกปฏิเสธโดย Nvidia แต่ GPU ในซีรีส์ RTX 50 ยังคงประสบปัญหาในด้านซัพพลายเชนที่ส่งผลให้การเปิดตัวอุปกรณ์ระดับไฮเอนด์ต้องถูกเลื่อนจากมกราคมเป็นมีนาคม และรุ่นกลางและล่างถูกเลื่อนจากมีนาคมไปเป็นเมษายน ปัญหาที่คล้ายกันเคยเกิดขึ้นกับ RTX 5090 และ RTX 5080 ซึ่ง Nvidia ยืนยันว่ามีหน่วย ROPs น้อยกว่าที่โฆษณาไว้ โดยเรื่องนี้เป็นบทเรียนสำคัญที่บ่งบอกถึงความซับซ้อนในกระบวนการผลิต GPU และความสำคัญของการตรวจสอบคุณภาพก่อนการจัดจำหน่าย ไม่ว่าจะมีปัญหาหรือไม่ในอดีต Nvidia ยังคงเผชิญกับความท้าทายในซัพพลายเชนและความเชื่อมั่นของผู้บริโภคในซีรีส์ RTX 50 การจัดการที่ดีและโปร่งใสสามารถช่วยลดผลกระทบต่อภาพลักษณ์ของบริษัทได้ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-denies-allegations-that-laptop-rtx-50-gpus-are-also-missing-rops

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา สงครามการค้าระหว่างสหรัฐฯ และจีนได้เข้าสู่ปีที่ห้า และดูเหมือนว่าการแทรกแซงของสหรัฐฯ กำลังย้อนกลับมาทำร้ายตัวเอง จากการศึกษาล่าสุดของ Emerging Technology Observatory (ETO) พบว่าจีนได้ทำการวิจัยเกี่ยวกับเทคโนโลยีชิปรุ่นใหม่มากกว่าสองเท่าของสหรัฐฯ ETO ระบุว่าระหว่างปี 2018 ถึง 2023 มีบทความวิจัยเกี่ยวกับการออกแบบและการผลิตชิปมากถึง 475,000 บทความทั่วโลก โดยมี 34% ของบทความเหล่านี้ที่ผลิตโดยสถาบันในจีน ซึ่งมากกว่าสหรัฐฯ ที่มีเพียง 15% และยุโรปที่มี 18% แม้ว่าการวิจัยเกี่ยวกับการผลิตชิปอาจไม่เป็นที่นิยมเท่ากับหัวข้อที่ร้อนแรง เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) แต่จีนดูเหมือนจะทุ่มเทกับการศึกษาการผลิตชิปในอนาคตเป็นอย่างมาก ที่น่าสนใจกว่านั้นคือคุณภาพของการวิจัยที่มาจากจีนอยู่ในระดับสูงสุด เมื่อพิจารณาบทความที่มีการอ้างอิงมากที่สุด 10% พบว่า 50% ของบทความเหล่านี้มาจากจีน ขณะที่สหรัฐฯ และยุโรปอยู่ที่ 22% และ 17% ตามลำดับ จีนกำลังมุ่งเน้นการวิจัยในด้านคอมพิวเตอร์เชิงนิวโรมอร์ฟิค (Neuromorphic Computing) และคอมพิวเตอร์เชิงแสง (Optoelectric Computing) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีหลังยุคกฎของมวร์ (Post-Moore's Law) ที่สามารถวิจัยนอกกรอบการกำหนดข้อบังคับที่ใช้ในอุตสาหกรรมชิปจีนในปัจจุบัน นโยบายของสหรัฐฯ ที่มุ่งห้ามการนำเข้าอุปกรณ์การผลิตชิปสมัยใหม่ไปยังจีนมีเป้าหมายเพื่อจำกัดการเข้าถึงชิปรุ่นล้ำหน้า ทำให้จีนต้องพึ่งพาชิปรุ่นเก่า อย่างไรก็ตาม การวิจัยชิปรุ่นใหม่ของจีนอาจนำไปสู่การค้นพบเทคโนโลยีการผลิตชิปที่เหนือกว่าความรู้และความสามารถของตะวันตกในอนาคต แม้ว่าการแข่งขันในด้านการผลิตชิประหว่างจีนและสหรัฐฯ จะยังคงดำเนินต่อไป แต่จีนกำลังทำก้าวย่างใหญ่ในด้านการวิจัย ซึ่งอาจส่งผลให้จีนมีความสามารถในการผลิตชิปรุ่นใหม่ที่มีคุณภาพสูงในอนาคต https://www.tomshardware.com/tech-industry/china-doubles-us-research-output-on-next-gen-chips-chipmaking-export-bans-are-fueling-a-research-wave

Nvidia ได้เปิดตัวการ์ดเครือข่าย SuperNIC รุ่นใหม่ที่ชื่อว่า ConnectX-8 ซึ่งเป็นการ์ดที่มีความเร็วในการส่งข้อมูลสูงถึง 800Gbps นับว่าเป็นความก้าวหน้าใหญ่จากรุ่นก่อนหน้าที่มีความเร็ว 400Gbps การออกแบบของการ์ดนี้มีลักษณะคล้ายกับ GPU แบบดั้งเดิม ด้วยรูปทรงที่บางและมีแผ่นหลังเพื่อช่วยเพิ่มการไหลเวียนของอากาศและประสิทธิภาพในการระบายความร้อน การ์ด ConnectX-8 นี้ต้องการการเชื่อมต่อ PCIe Gen6 x16 หรือสองช่องทางของ Gen5 x16 เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของการ์ดนี้เกินความสามารถของ CPU เดียวที่จะจัดการได้ ความสามารถนี้เหมาะสมกับความต้องการในการเชื่อมต่อที่สูงของแพลตฟอร์ม Grace ของ Nvidia ซึ่งการ์ด ConnectX-8 ทำหน้าที่สำคัญในการเชื่อมต่อเพิ่มเติม การออกแบบของ ConnectX-8 มีลักษณะเหมือนกับ GPU รุ่นใหม่ๆ ซึ่งบ่งบอกว่า Nvidia อาจมีวิสัยทัศน์ที่กว้างไกลกว่าในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่สามารถผสานรวมเข้ากับศูนย์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและความสามารถในการประมวลผลสูง ในด้านการใช้งาน ConnectX-8 มีพอร์ตเดียวที่ให้แบนด์วิธสูง และมีการเชื่อมต่อแบบมัลติ-โฮสต์ ซึ่งทำให้สามารถเชื่อมต่อกับ CPU เพิ่มเติมหรือทำหน้าที่เป็น PCIe switch output ได้ ทำให้ระบบเครือข่ายมีความยืดหยุ่นมากยิ่งขึ้น https://www.techradar.com/pro/the-shape-of-things-to-come-nvidias-super-fast-800gbps-supernic-card-spied-at-sc24-and-this-connect-x-8-aib-vaguely-resembles-a-gpu

TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) กำลังเดินหน้าในกระบวนการผลิตชิปรุ่น 2 นาโนเมตร (2nm) อย่างรวดเร็ว ซึ่งคาดว่าจะสามารถผลิตเวเฟอร์ได้ถึง 50,000 หน่วยต่อเดือนภายในปี 2025 และอาจเพิ่มขึ้นถึง 80,000 หน่วยหากไม่พบอุปสรรคในการผลิตใด ๆ จากข้อมูลล่าสุดที่เผยแพร่ใน Economic Daily News TSMC ได้บรรลุเป้าหมายสำคัญในการทดลองผลิตโดยมีอัตราการผลิตที่สำเร็จ (yield) สูงถึง 60% ซึ่งทำให้ TSMC สามารถเปลี่ยนมาสู่การผลิตเต็มรูปแบบในเร็วๆ นี้ เพื่อให้สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าที่ต้องการชิปรุ่นใหม่ในหลากหลายแอปพลิเคชัน มีโรงงานสองแห่งในไต้หวันที่เน้นการผลิตชิปรุ่น 2nm ได้แก่ โรงงานใน Baoshan และ Kaohsiung ในระยะการทดลองผลิต TSMC มีเป้าหมายในการผลิตเวเฟอร์ที่ 5,000 หน่วยที่โรงงานใน Kaohsiung และ Baoshan แต่จากข้อมูลล่าสุดแสดงให้เห็นว่า TSMC มีศักยภาพในการผลิตเวเฟอร์ได้ถึง 50,000 หน่วยต่อเดือนภายในสิ้นปีนี้ และหากไม่มีอุปสรรคในการผลิต จำนวนนี้อาจเพิ่มขึ้นถึง 80,000 หน่วย โรงงานใน Baoshan มีศักยภาพในการผลิตเวเฟอร์ได้ถึง 25,000 หน่วยต่อเดือน และอีก 25,000 หน่วยจะถูกผลิตโดยโรงงานใน Kaohsiung ความต้องการชิปรุ่น 2nm คาดว่าจะสูงกว่ารุ่น 3nm ซึ่งทำให้ TSMC ต้องเร่งการผลิตเพื่อให้ได้จำนวนที่ต้องการ ในขณะที่ TSMC กำลังทำได้ดีกว่า Samsung ที่มีอัตราการผลิตสำเร็จเพียง 30% ในกระบวนการผลิตชิปรุ่น 2nm GAA ของ Exynos 2600 การที่ TSMC สามารถเพิ่มการผลิตและตอบสนองความต้องการของตลาดได้เป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้บริษัทสามารถแข่งขันได้ https://wccftech.com/tsmc-2nm-output-could-reach-up-to-80000-monthly-wafers-in-2025/

NVIDIA ได้ออกมาชี้แจงเกี่ยวกับปัญหา ROP (Render Output Unit) ที่ขาดหายไปในกราฟิกการ์ดรุ่น GeForce RTX 5090 และ 5070 Ti ของพวกเขา พบว่า 0.5% ของชิปรุ่น GB202 และ GB203 ที่ใช้ในการ์ดเหล่านี้มีปัญหาจากการผลิต ซึ่งทำให้มี ROP น้อยกว่าที่ระบุ ปัญหานี้ส่งผลให้กราฟิกการ์ดบางรุ่นจากผู้ผลิตต่าง ๆ เช่น Zotac, MSI, Gigabyte และแม้แต่การ์ดรุ่น Founders Edition ของ NVIDIA เองมีจำนวน ROP น้อยลง 8 หน่วยจากที่คาดหวังไว้ ปัญหานี้เกิดจากข้อบกพร่องในการตรวจสอบคุณภาพที่อนุญาตให้ชิปที่มีข้อบกพร่องผ่านการตรวจสอบได้ NVIDIA กล่าวว่าปัญหานี้มีผลต่อประสิทธิภาพการทำงานกราฟิกเพียง 4% และไม่มีผลต่อการทำงานด้าน AI และ Compute อย่างไรก็ตาม ผู้ที่ได้รับการ์ดที่มีปัญหาสามารถติดต่อผู้ผลิตบอร์ดเพื่อขอเปลี่ยนการ์ดใหม่ได้ การพบปัญหานี้ตั้งแต่ต้นทำให้ NVIDIA สามารถแก้ไขข้อบกพร่องในกระบวนการผลิตและควบคุมคุณภาพได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งหมายความว่าการ์ดรุ่น RTX 5070 Ti ที่เปิดตัวไม่กี่วันที่ผ่านมาอาจได้รับผลกระทบเช่นกัน นอกจากนี้ NVIDIA ยังต้องแก้ไขปัญหาอื่น ๆ ที่เกิดขึ้นกับการเปิดตัวการ์ดรุ่น RTX 50-series เช่น ปัญหาสายไฟที่ละลาย การเกิด BSOD และจอดำ ซึ่งทางบริษัทกำลังสอบสวนและแก้ไขอย่างต่อเนื่อง ผู้ใช้หลายคนแสดงความผิดหวังกับการเปิดตัวครั้งนี้ เนื่องจากมีปัญหาหลายอย่างเกิดขึ้นในระยะเวลาไม่ถึงเดือนหลังการเปิดตัว โดยมีหลายคนบอกว่าประสิทธิภาพที่ดีขึ้นไม่คุ้มค่ากับการเพิ่มขึ้นของราคา https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-explains-the-missing-rops-defective-silicon-in-0-5-percent-of-rtx-5090-and-5070-ti-gpus

สัปดาห์ที่แล้วพูดถึงภาพวาดโบราณที่ถูกจัดอันดับให้เป็นหนึ่งในสิบที่ล้ำค่าที่สุดของจีน วันนี้มาคุยกันสั้นๆ ถึงภาพวาดที่ปรากฏในละครเรื่อง <สามบุปผาลิขิตฝัน> ละครเปิดฉากมาที่ร้านชาในเจียงหนานของนางเอกจ้าวพ่านเอ๋อร์ เพื่อนเพจที่ได้ดูละครอาจมัวแต่เพลินกับความสวยของนางเอกและวิวทิวทัศน์จนไม่ทันสังเกตว่าผนังร้านมีภาพวาดแขวนเต็มไปหมด Storyฯ จะบอกว่ามันคือแกลเลอรี่ดีๆ นี่เอง เพราะภาพที่โชว์อยู่ตามผนังเป็นภาพเหมือนของภาพวาดโบราณที่มีชื่อเสียงจัดเป็นสมบัติชาติของจีน ซึ่งในหลายฉากอื่นในละครก็มีภาพวาดโบราณเหล่านี้ให้ดูอีก วันนี้ยกตัวอย่างมาให้ดูกันสามภาพ ภาพแรกคือภาพ ‘เหลียนฉือสุ่ยโซ่ว’ (莲池水禽图 แปลได้ว่าภาพสัตว์น้ำในสระปทุม ดูรูปประกอบ1) ภาพนี้เป็นภาพวาดสมัยปลายถัง-ห้าราชวงศ์ เป็นภาพคู่ วาดขึ้นบนผ้าไหมหรือที่เรียกว่า ‘เจวี้ยนเปิ่น’ (绢本/silk scroll) ขนาดประมาณของภาพแต่ละผืนคือ 106 x 91ซม. วาดโดยกู้เต๋อเชียนซึ่งมีพื้นเพอยู่เจียงหนาน ปัจจุบันเก็บอยู่ที่พิพิธภัณฑ์แห่งชาติโตเกียว ภาพต่อมาคือภาพ ‘ซีซันหลี่ว์สิง’ (溪山行旅图 แปลได้ว่าภาพการท่องไปตามภูเขาลำธาร ดูรูปประกอบ2) ภาพนี้วาดโดยฟ่านควน จิตรกรสมัยซ่งเหนือ วาดขึ้นบนผ้าไหมเช่นกัน ขนาดประมาณ 206 x 103ซม. เป็นสมบัติในวังหลวงสืบทอดกันมา (มีตราประทับห้องทรงพระอักษรสมัยหมิงและชิงอยู่ที่ขอบรูปจริง) ปัจจุบันจัดเก็บอยู่ที่พิพิธภัณฑ์พระราชวังต้องห้าม ภาพที่สามคือภาพ ‘ชิวซานเวิ่นเต้า’ (秋山问道图 แปลได้ประมาณว่าภาพการแสวงหาทางธรรมกลางภูผาในสารทฤดู) เป็นภาพสมัยปลายห้าราชวงศ์-ต้นซ่ง ผู้วาดเป็นนักบวชนามว่าจวี้หรัน เป็นภาพวาดบนผ้าไหมเช่นกัน ขนาดประมาณ 165 x 77ซม. ปัจจุบันภาพที่จัดเก็บอยู่ที่พิพิธภัณฑ์พระราชวังต้องห้ามเช่นกัน พูดถึงภาพจริงกันไปแล้วพอหอมปากหอมคอ แน่นอนว่าในละครยังมีอีกหลายภาพ ใครที่ยังดูละครเรื่องนี้อยู่อย่ามัวแต่เพลินตากับพระนางนะคะ ดูอาร์ตแกเลอรี่ที่เขาใส่มาให้ในละครด้วย (ป.ล. หากอ่านแล้วชอบใจ ช่วยกดไลค์กดแชร์กดติดตามกันด้วยนะคะ #StoryfromStory) Credit รูปภาพและข้อมูลเรียบเรียงจากในละครและจาก: https://www.163.com/dy/article/HBHTPUAG055226SD.html https://news.yangtse.com/content/1470761.html http://www.chinashj.com/sh-gdhh-wd/502.html https://baike.baidu.com/item/秋山问道图/2237166 https://baike.baidu.com/item/溪山行旅图/1775752 #สามบุปผาลิขิตฝัน #ซีซันหลี่ว์สิง #เหลียนฉือสุ่ยโซ่ว #ชิวซานเวิ่นเต้า #ภาพวาดจีนโบราณ

Apple Silicon ถูกพบว่ามีช่องโหว่ต่อการโจมตีแบบ side-channel speculative execution ที่เรียกว่า "FLOP" และ "SLAP" ซึ่งถูกค้นพบโดยทีมนักวิจัยจาก Georgia Institute of Technology และ Ruhr University Bochum การโจมตีแบบ FLOP (False Load Output Prediction) และ SLAP (Speculative Load Address Prediction) ใช้ประโยชน์จากการคาดเดาของ CPU ในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ซึ่งสามารถทำให้ข้อมูลสำคัญเช่น อีเมล ประวัติการท่องเว็บ ข้อมูลบัตรเครดิต และประวัติตำแหน่งถูกขโมยได้ Apple ได้รับทราบถึงช่องโหว่นี้และขอบคุณนักวิจัยที่ช่วยให้เข้าใจถึงภัยคุกคามนี้มากขึ้น แต่ Apple เชื่อว่าช่องโหว่นี้ไม่เป็นภัยคุกคามทันทีต่อผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ที่ต้องการหลีกเลี่ยงการโจมตีนี้สามารถปิดการใช้งาน JavaScript ใน Safari บนอุปกรณ์ Apple ของตนได้ แต่จะทำให้เกิดปัญหาความเข้ากันได้กับเว็บไซต์หลายแห่ง https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/apple-silicon-is-vulnerable-to-side-channel-speculative-execution-attacks-flop-and-slap