สส.พรรครัฐบาลเหาหลีใต้เดือดสุดขีด ชี้กัมพูชาเป็นแหล่งก่อการร้ายระหว่างประเทศ จี้รัฐบาลพิจารณา "มาตรการทางทหาร" หากกัมพูชาไม่ประหารแก๊งมิจฉาชีพ https://www.thai-tai.tv/news/21903/ . #ไทยไท #อีอึนจู #เกาหลีใต้ #กัมพูชา #มาตรการทางทหาร #อาชญากรรมข้ามชาติ #เขตห้ามเดินทาง

https://youtu.be/jkKveH0fzoA?si=e66MM2W24p4xpFL2

ไม่ต้องแคร์เวทีโลก!!! นักการเมืองโสมขาวเสนอพิจารณา "ทางเลือกทางทหาร" หากกัมพูชาไม่ให้ความร่วมมือแก้ไขปัญหาอาชญากรรมข้ามชาติ https://www.thai-tai.tv/news/21902/ . #ไทยไท #เกาหลีใต้ #กัมพูชา #ลักพาตัว #อาชญากรรมข้ามชาติ #ODA #ใช้กำลังทหาร #วิกฤตพลเมือง

ตำรวจกัมพูชาแจงคดีฆาตกรรม นศ.เกาหลีใต้ ยืนยันไม่มีคำขอทางการจากครอบครัว-สถานทูตก่อนพบศพ https://www.thai-tai.tv/news/21901/ . #ไทยไท #ตำรวจกัมพูชา #นักศึกษาเกาหลีใต้ #ถูกสังหาร #SCMP #คดีฆาตกรรม #อาชญากรรมกัมพูชา

ผู้นำเกาหลีใต้สั่งเร่งช่วยเหลือเหยื่อสแกมเมอร์ หวั่นนักศึกษาถูกทรมานตายซ้ำรอย เตือนเลี่ยงไปกัมพูชา! https://www.thai-tai.tv/news/21900/ . #ไทยไท #เกาหลีใต้ #กัมพูชา #แก๊งสแกมเมอร์ #ลักพาตัว #อีแจมยอง #ยกระดับเตือนภัย

อาชญากรรมข้ามชาติถึงขีดสุด เหยื่อเกาหลีใต้เปิดเผย คนทำผลงานไม่ได้ในกัมพูชา ถูกขายถูกตัดอวัยวะ-ตายวันละคน-ถูกตัดนิ้ว-ควักลูกตา https://www.thai-tai.tv/news/21899/ . #ไทยไท #แก๊งมิจฉาชีพ #ค้ามนุษย์ #ทรมาน #เหวินชี #ปอยเปต #บาเวต #ตัดอวัยวะ

https://youtu.be/-zTBwhMqx6E?si=B9Mpp4tk_OODg-za

หลักฐานชี้ชัด แก๊งคอลเซ็นเตอร์จีนในกัมพูชา ลักพาตัว-ฆ่าพลเมืองโสมขาว เกาหลีใต้จี้รัฐบาลเขมรตั้งแผนกเฉพาะกิจ https://www.thai-tai.tv/news/21898/ . #ไทยไท #อาชญากรรมข้ามชาติ #แก๊งคอลเซ็นเตอร์ #นักศึกษาเกาหลีใต้ #กัมพูชา #ยกระดับเตือนภัย #ฆาตกรรม

สื่อเกาหลีใต้เผยภาพสุดช็อก "กองพาสปอร์ต" ถูกทิ้งในถังขยะกัมพูชา ส่อเค้าหลักฐานค้ามนุษย์ https://www.thai-tai.tv/news/21897/ . #ไทยไท #กองพาสปอร์ต #ค้ามนุษย์ #กัมพูชา #อาชญากรรมข้ามชาติ #เอเชียตะวันออกเฉียงใต้

สลด นักศึกษาเกาหลีใต้เสียชีวิตปริศนาหลังถูกลักพาตัว-เรียกค่าไถ่ในกัมพูชา https://www.thai-tai.tv/news/21896/ . #ไทยไท #นักศึกษาเกาหลีใต้ #อาชญากรรมข้ามชาติ #กัมพูชา #ค่าไถ่ #เอเชียตะวันออกเฉียงใต้

ครม.เห็นชอบ แต่งตั้งข้าราชการการเมือง 5 ราย "จำลอง ช่วยรอด" เสริมทัพรัฐบาล นั่งประจำสำนักเลขาธิการนายกฯ https://www.thai-tai.tv/news/21895/ . #ไทยไท #ครม #แต่งตั้งข้าราชการการเมือง #รองโฆษกสำนักนายก #สำนักนายกรัฐมนตรี #ข้าราชการการเมือง

พริษฐ์ ร่ายยาว ย้ำรัฐสภาต้องลงมติ "จัดทำรัฐธรรมนูญใหม่" ชี้ฉบับ 60 เป็นต้นเหตุวิกฤตประชาธิปไตยถดถอย-ปราบโกงไม่ได้ https://www.thai-tai.tv/news/21894/ . #ไทยไท #แก้รัฐธรรมนูญใหม่ #พริษฐ์ #พรรคประชาชน #รัฐธรรมนูญ60 #สสร #ประชาธิปไตยกินได้

“จีโน่ อาฒยา ฐิติกุล” ผงาดขึ้นบัลลังก์ นักกอล์ฟหญิงมือ 1 โลก อย่างถาวรในปีทอง 2025 หลังคว้าแชมป์ LPGA ที่เซี่ยงไฮ้ พลิกแซงเนลลี่ คอร์ด้า จนทิ้งห่างไม่เห็นฝุ่น อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000098024 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

https://youtu.be/2VHz4lYRhio?si=6sIa1gZjSjfPb33x

ภูมิธรรม ประกาศ พท. "ยกเครื่องพรรคครั้งใหญ่" ย้ำประชาธิปไตยต้องกินได้ https://www.thai-tai.tv/news/21893/ . #ไทยไท #ภูมิธรรม #เพื่อไทย #ยกเครื่องพรรค #ประชาธิปไตยกินได้ #Moonshot #การเมืองสร้างโอกาส #ไทยรักไทย

รมว.กลาโหม ปัดตอบ ปม "กัน จอมพลัง" เปิดเสียงหลอนชายแดน โยนให้ถามแม่ทัพภาคที่ 1 https://www.thai-tai.tv/news/21892/ . #ไทยไท #ณัฐพลนาคพาณิชย์ #รมวกลาโหม #กันจอมพลัง #เสียงผีชายแดน #IOT #กองทัพ

🧮 “เซิร์ฟเวอร์ AI 10.8kW จาก Sparkle – ทางเลือกใหม่แทน GPU แพงจาก NVIDIA” ในยุคที่การฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องใช้พลังการประมวลผลมหาศาล แต่ GPU ระดับสูงจาก NVIDIA เช่น H100 หรือ B200 กลับมีราคาสูงจนหลายองค์กรเอื้อมไม่ถึง ล่าสุดบริษัท Sparkle จากไต้หวันได้เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ “C741-6U-Dual 16P” ที่ใช้ Intel GPU ถึง 32 ตัว พร้อมหน่วยความจำรวม 768GB VRAM และระบบจ่ายไฟ 10,800W เพื่อรองรับงาน AI อย่างต่อเนื่อง เซิร์ฟเวอร์นี้ใช้กราฟิกการ์ด Arc Pro B60 Dual ซึ่งแต่ละใบมี GPU สองตัวจากสถาปัตยกรรม Battlemage รวมแล้วให้พลัง GPU core ถึง 81,920 คอร์ พร้อมรองรับ PCIe 5.0 x8 เต็มทุกช่องผ่าน Microchip switch เพื่อหลีกเลี่ยงคอขวดในการส่งข้อมูล ระบบรองรับ Intel Xeon Scalable Gen 4 หรือ Gen 5 พร้อมแรม DDR5 สูงสุด 8TB และมีระบบระบายความร้อนด้วยพัดลมถึง 15 ตัว เพื่อให้สามารถทำงานหนักได้ต่อเนื่องโดยไม่ร้อนเกินไป แม้ยังไม่มีข้อมูลด้านราคาหรือประสิทธิภาพในการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ แต่ Sparkle ตั้งใจให้เซิร์ฟเวอร์นี้เป็นทางเลือกสำหรับนักวิจัยและองค์กรที่ต้องการพลังประมวลผลแบบขนานในราคาที่เข้าถึงได้ ✅ สเปกเด่นของ Sparkle C741-6U-Dual 16P ➡️ ใช้ Arc Pro B60 Dual จำนวน 16 ใบ รวมเป็น 32 Intel GPUs ➡️ รวม VRAM ได้สูงสุด 768GB ➡️ ใช้ PCIe 5.0 x8 เต็มทุกช่องผ่าน Microchip switch ➡️ รองรับ Intel Xeon Gen 4/5 และ DDR5 สูงสุด 8TB ✅ ระบบพลังงานและระบายความร้อน ➡️ ใช้ power supply แบบ titanium 2,700W จำนวน 5 ตัว รวม 10,800W ➡️ รุ่นเล็กใช้ 2,400W จำนวน 4 ตัว รวม 7,200W ➡️ มีพัดลมระบายความร้อนถึง 15 ตัวในแชสซีขนาด 6U ✅ การเชื่อมต่อและการขยาย ➡️ รองรับ dual M.2, NVMe และ SATA bays สำหรับ local storage ➡️ GPU เชื่อมต่อกับ CPU ผ่าน PCIe 5.0 x8 โดยตรงหรือผ่าน switch ➡️ ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI และการประมวลผลแบบขนาน ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ยังไม่มีข้อมูล benchmark สำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ ⛔ ประสิทธิภาพของ Arc Pro B60 ยังไม่เทียบเท่า H100/B200 ⛔ Ecosystem ของ Intel GPU ยังไม่แข็งแรงเท่า CUDA ของ NVIDIA ⛔ ราคายังไม่เปิดเผย ต้องสอบถามโดยตรงกับผู้ผลิต https://www.techradar.com/pro/cant-afford-nvidias-expensive-ai-accelerators-then-consider-this-10-8kw-server-cluster-with-32-intel-gpus-and-768gb-vram

💾 “TDK เปิดตัวชิป AI แบบแอนะล็อก – เรียนรู้แบบเรียลไทม์ ท้าทายมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบ!” จากอดีตที่เคยเป็นแบรนด์เทปเสียงในยุค 80s วันนี้ TDK กลับมาอีกครั้งในบทบาทใหม่ ด้วยการเปิดตัว “ชิป AI แบบแอนะล็อก” ที่สามารถเรียนรู้แบบเรียลไทม์ และถึงขั้นสามารถทำนายการเคลื่อนไหวของมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบได้อย่างแม่นยำ ชิปนี้ถูกพัฒนาโดย TDK ร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด โดยใช้แนวคิด “reservoir computing” ซึ่งเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะสมองส่วน cerebellum ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลแบบต่อเนื่องและการตอบสนองอย่างรวดเร็ว แตกต่างจากโมเดล deep learning ทั่วไปที่ต้องพึ่งพาการประมวลผลบนคลาวด์และชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ชิปนี้ใช้วงจรแอนะล็อกในการประมวลผลสัญญาณแบบธรรมชาติ เช่น การแพร่กระจายของคลื่น ทำให้สามารถเรียนรู้และตอบสนองได้ทันทีด้วยพลังงานต่ำมาก TDK เตรียมนำชิปนี้ไปโชว์ในงาน CEATEC 2025 ที่ญี่ปุ่น โดยจะมีอุปกรณ์สาธิตที่ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว และใช้ชิป AI ในการทำนายว่าผู้เล่นจะออก “ค้อน กรรไกร หรือกระดาษ” ก่อนที่เขาจะทันได้ออกมือจริง ๆ ✅ จุดเด่นของชิป AI แบบแอนะล็อกจาก TDK ➡️ ใช้แนวคิด reservoir computing ที่เลียนแบบสมองส่วน cerebellum ➡️ ประมวลผลข้อมูลแบบ time-series ด้วยความเร็วสูงและพลังงานต่ำ ➡️ ไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ เหมาะกับงาน edge computing เช่น อุปกรณ์สวมใส่, IoT, ระบบอัตโนมัติ ✅ การสาธิตในงาน CEATEC 2025 ➡️ อุปกรณ์ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว ➡️ ใช้ชิป AI ทำนายการออกมือในเกมเป่ายิ้งฉุบแบบเรียลไทม์ ➡️ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเรียนรู้และตอบสนองทันที ✅ ความร่วมมือและเป้าหมายของ TDK ➡️ พัฒนาร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด ➡️ ต้องการผลักดัน reservoir computing สู่การใช้งานเชิงพาณิชย์ ➡️ เตรียมนำไปใช้ในแบรนด์ SensEI และธุรกิจระบบเซนเซอร์ของ TDK ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ reservoir computing ยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องการการพิสูจน์ในระดับอุตสาหกรรม ⛔ การประยุกต์ใช้งานจริงอาจต้องปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละอุปกรณ์ ⛔ ความแม่นยำในการทำนายยังขึ้นอยู่กับคุณภาพของเซนเซอร์และการเรียนรู้ ⛔ การแข่งขันจากเทคโนโลยี AI แบบดิจิทัลที่มี ecosystem แข็งแรงกว่า https://www.techradar.com/pro/remember-audio-tapes-from-tdk-they-just-developed-an-analog-reservoir-ai-chip-that-does-real-time-learning-and-will-even-challenge-humans-at-a-game-of-rock-paper-scissors

🛡️ “เริ่มต้นอาชีพสาย Cybersecurity ด้วย TryHackMe – ฝึกจริง เข้าใจจริง พร้อมใบรับรอง” ในยุคที่ภัยไซเบอร์กลายเป็นเรื่องใกล้ตัวมากขึ้นทุกวัน องค์กรทั่วโลกต่างต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างเร่งด่วน แต่ปัญหาคือ…จะเริ่มต้นยังไงดี? TryHackMe คือแพลตฟอร์มฝึกอบรมด้าน cybersecurity ที่ออกแบบมาเพื่อทุกคน ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่ที่เพิ่งเริ่มต้น หรือเป็นมือโปรที่ต้องการอัปสกิลเพิ่มเติม จุดเด่นของ TryHackMe คือการฝึกแบบ “ลงมือทำจริง” ผ่านระบบจำลองที่เรียกว่า “rooms” ซึ่งมีมากกว่า 900 ห้อง ครอบคลุมทุกระดับความรู้ คุณสามารถเรียนรู้ตั้งแต่พื้นฐาน เช่น การตั้งค่าความปลอดภัย ไปจนถึงการเจาะระบบ (ethical hacking) และการวิเคราะห์มัลแวร์ โดยไม่ต้องมีพื้นฐานมาก่อน และที่สำคัญคือมีใบรับรองที่ได้รับการยอมรับจากองค์กรใหญ่ เช่น Google, CompTIA และ KPMG ในรายงานของ World Economic Forum ระบุว่า “Information Security Analyst” จะเป็นหนึ่งในอาชีพที่เติบโตเร็วที่สุดในโลกจนถึงปี 2030 และ TryHackMe กำลังช่วยให้คนทั่วไปเข้าถึงโอกาสนี้ได้ง่ายขึ้น ด้วยค่าบริการเริ่มต้นเพียง £9 ต่อเดือน ✅ จุดเด่นของ TryHackMe ➡️ มีมากกว่า 900 ห้องฝึกอบรมแบบลงมือทำจริง ➡️ ครอบคลุมตั้งแต่ระดับเริ่มต้นจนถึงระดับมืออาชีพ ➡️ มีใบรับรองที่ได้รับการยอมรับจากองค์กรระดับโลก ➡️ เรียนได้ทุกที่ทุกเวลาแบบ on-demand ✅ ความต้องการในตลาดแรงงาน ➡️ องค์กรทั่วโลกขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้าน cybersecurity ➡️ 4 ใน 10 ธุรกิจ และ 3 ใน 10 องค์กรไม่แสวงกำไรใน UK ถูกโจมตีทางไซเบอร์ในปีที่ผ่านมา ➡️ อาชีพด้านความปลอดภัยไซเบอร์ติดอันดับ Top 15 ที่เติบโตเร็วที่สุดในโลก ✅ ความคุ้มค่าและความยืดหยุ่น ➡️ เริ่มต้นเพียง £9 ต่อเดือน ➡️ เหมาะสำหรับคนที่ทำงานประจำและต้องการเปลี่ยนอาชีพ ➡️ มีเส้นทางการเรียนรู้ที่ชัดเจน เช่น Red Team, Blue Team, SOC Analyst ‼️ คำเตือนสำหรับผู้เริ่มต้น ⛔ Cybersecurity ไม่ใช่อาชีพที่เรียนรู้แค่ทฤษฎีแล้วทำงานได้ทันที ⛔ ต้องมีทักษะจริงและความเข้าใจในการใช้งานเครื่องมือ ⛔ การเลือกแพลตฟอร์มฝึกอบรมที่ไม่มีใบรับรอง อาจทำให้เสียเวลาโดยไม่เกิดผลลัพธ์ ⛔ การเรียนรู้แบบไม่ต่อเนื่องอาจทำให้ทักษะไม่พัฒนาอย่างมีประสิทธิภาพ https://www.techradar.com/security/kickstart-your-path-towards-a-career-in-cyber-security-with-tryhackme

🖥️ “Dell Pro Max Mini AI PC – เล็กแต่แรงด้วย NVIDIA GB10 และหน่วยความจำ 128GB LPDDR5X” ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการประมวลผลทุกระดับ ตั้งแต่คลาวด์ไปจนถึงเดสก์ท็อป Dell ได้เปิดตัว “Pro Max Mini AI PC” ที่มาพร้อมกับ NVIDIA GB10 Superchip ซึ่งถือเป็นหนึ่งในชิป AI ที่ทรงพลังที่สุดในขนาดเล็ก Dell Pro Max GB10 สามารถรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ถึง 200 พันล้านพารามิเตอร์ได้แบบ local โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ด้วยหน่วยความจำ LPDDR5X ขนาด 128GB และพลังประมวลผล FP4 สูงถึง 1000 TOPS ตัวเครื่องมีขนาดเพียง 150×150×51 มม. น้ำหนัก 1.31 กก. ใช้พลังงานผ่านอะแดปเตอร์ 280W และรองรับการเชื่อมต่อระดับสูง เช่น USB-C 20Gbps, HDMI 2.1b, LAN 10GbE และ QSFP 200Gbps ภายในใช้ NVIDIA GB10 Superchip ที่มี 20 คอร์ ARM v9.2 และ GPU สถาปัตยกรรม Blackwell เทียบเท่า RTX 5070 พร้อมหน่วยความจำ LPDDR5X ความเร็วสูงถึง 9400 MT/s และแบนด์วิดท์ระบบรวม 273 GB/s นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับเครื่อง Pro Max อีกเครื่องผ่าน ConnectX-7 Smart NIC เพื่อรันโมเดลขนาดใหญ่ถึง 400 พันล้านพารามิเตอร์ได้ ✅ สเปกเด่นของ Dell Pro Max GB10 ➡️ ใช้ NVIDIA GB10 Superchip: 20 ARM v9.2 cores + Blackwell GPU ➡️ หน่วยความจำ LPDDR5X 128GB ความเร็วสูงถึง 9400 MT/s ➡️ พลังประมวลผล FP4 สูงสุด 1000 TOPS ➡️ รองรับโมเดล AI ขนาด 200B และสามารถขยายถึง 400B ด้วยการเชื่อมต่อสองเครื่อง ✅ การออกแบบและการเชื่อมต่อ ➡️ ขนาดเล็ก 150×150×51 มม. น้ำหนัก 1.31 กก. ➡️ พอร์ตเชื่อมต่อ: USB-C 20Gbps, HDMI 2.1b, LAN 10GbE, QSFP 200Gbps ➡️ รองรับ Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.4 ➡️ ใช้ DGX OS และ NVIDIA AI software stack เพื่อความเข้ากันได้กับระบบคลาวด์ ✅ การใช้งานและประโยชน์ ➡️ รัน LLM ขนาดใหญ่ เช่น Llama 3.3 70B ได้แบบ local ➡️ ลดค่าใช้จ่ายจากการไม่ต้องใช้คลาวด์ ➡️ เหมาะสำหรับนักพัฒนา AI, นักวิจัย และองค์กรที่ต้องการประมวลผลในพื้นที่ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ราคายังไม่เปิดเผยอย่างเป็นทางการ ⛔ การใช้งานเต็มประสิทธิภาพอาจต้องมีความรู้ด้านระบบ NVIDIA ⛔ การขยายระบบต้องใช้ ConnectX-7 NIC ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ⛔ แม้จะเล็ก แต่ยังต้องใช้พลังงานสูงถึง 280W https://wccftech.com/dell-pro-max-nvidia-gb10-now-available-128-gb-lp5x-small-form-factor-mini-ai-pc/

🎁 “Intel และ AMD จับมือยกระดับ x86 – เพิ่มฟีเจอร์ใหม่เพื่ออนาคตของการประมวลผล” ในยุคที่ ARM และ RISC-V กำลังรุกคืบเข้าสู่ตลาดพีซีและเซิร์ฟเวอร์อย่างรวดเร็ว สองยักษ์ใหญ่แห่งโลก x86 อย่าง Intel และ AMD ก็ไม่ยอมอยู่เฉย ล่าสุดได้ประกาศความร่วมมือในการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ให้กับสถาปัตยกรรม x86 เพื่อให้ทันกับความต้องการของงานประมวลผลยุคใหม่ ฟีเจอร์ใหม่ที่ถูกเปิดเผย ได้แก่: ✨ AVX10: ชุดคำสั่งเวกเตอร์รุ่นใหม่ที่รวมความสามารถของ AVX512 และ AVX2 เข้าด้วยกัน พร้อมรองรับการทำงานแบบ scalable บนทุกระดับของ CPU ✨ FRED (Flexible Return and Event Delivery): กลไกใหม่สำหรับการจัดการ interrupt และ event ที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ✨ CHKTAG: ฟีเจอร์สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของ pointer และ memory tag เพื่อป้องกันการโจมตีแบบ buffer overflow ✨ ACE (Architectural Capability Enumeration): ระบบระบุความสามารถของ CPU เพื่อให้ซอฟต์แวร์สามารถปรับตัวได้อย่างแม่นยำ การรวมฟีเจอร์เหล่านี้เข้าด้วยกันไม่ใช่แค่การเพิ่มประสิทธิภาพ แต่คือการสร้าง “มาตรฐานร่วม” ระหว่าง Intel และ AMD เพื่อให้ ecosystem ของ x86 มีความเสถียรและปลอดภัยมากขึ้นในระยะยาว ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน x86 ➡️ AVX10 รวมความสามารถของ AVX512 และ AVX2 รองรับทุกระดับ CPU ➡️ FRED ช่วยจัดการ interrupt/event ได้ปลอดภัยและเร็วขึ้น ➡️ CHKTAG ป้องกันการโจมตีหน่วยความจำด้วยการตรวจสอบ pointer ➡️ ACE ช่วยให้ซอฟต์แวร์รู้จักความสามารถของ CPU อย่างแม่นยำ ✅ ความร่วมมือระหว่าง Intel และ AMD ➡️ สร้างมาตรฐานร่วมเพื่อให้ ecosystem ของ x86 มีความเสถียร ➡️ ลดความซับซ้อนในการพัฒนาและปรับแต่งซอฟต์แวร์ ➡️ เตรียมรับมือกับการแข่งขันจาก ARM และ RISC-V ✅ ผลกระทบต่อผู้ใช้และนักพัฒนา ➡️ ซอฟต์แวร์สามารถทำงานได้ดีขึ้นบนทุกแพลตฟอร์ม x86 ➡️ เพิ่มความปลอดภัยในระดับฮาร์ดแวร์ ➡️ ลดต้นทุนในการพัฒนาและทดสอบระบบ ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง ⛔ ฟีเจอร์ใหม่อาจใช้เวลานานในการนำไปใช้จริงในผลิตภัณฑ์ ⛔ ซอฟต์แวร์เก่าอาจไม่รองรับฟีเจอร์ใหม่โดยทันที ⛔ การเปลี่ยนแปลงในระดับสถาปัตยกรรมอาจต้องปรับ ecosystem โดยรวม ⛔ หากไม่สื่อสารกับนักพัฒนาอย่างชัดเจน อาจเกิดความสับสนในการใช้งาน https://wccftech.com/intel-amd-strengten-x86-ecosystem-new-standardized-features-avx10-fred-chktag-ace/

🌀 "AMD Sound Wave – APU พลัง ARM ที่อาจเปลี่ยนเกมพกพาในอนาคต” แม้ AMD เคยยืนยันว่า ARM ไม่ได้มีข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพเหนือ x86 โดยตรง แต่ล่าสุดกลับมีข้อมูลจาก shipping manifest ที่เผยว่า AMD กำลังพัฒนา SoC ใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม ARM ภายใต้โค้ดเนม “Sound Wave” ชิปนี้มาในแพ็กเกจ BGA 1074 ขนาดเล็กเพียง 32 × 27 มม. เหมาะกับอุปกรณ์พกพาอย่างแล็ปท็อปหรือเกมคอนโซลแบบ handheld โดยใช้ซ็อกเก็ต FF5 ซึ่งเป็นรุ่นใหม่ที่มาแทน FF3 ที่เคยใช้ใน Steam Deck Sound Wave คาดว่าจะใช้สถาปัตยกรรมแบบ big.LITTLE โดยมี 2 P-Core และ 4 E-Core รวมเป็น 6 คอร์ พร้อมกราฟิก RDNA 3.5 สูงสุด 4 CUs และทำงานในพลังงานเพียง 10W ซึ่งเหมาะกับการเล่นเกมต่อเนื่องบนแบตเตอรี่ แม้ยังไม่มีข้อมูลชัดเจนว่า AMD จะนำชิปนี้ไปใช้ในผลิตภัณฑ์ใด แต่การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงการแข่งขันที่ร้อนแรงในตลาด ARM ระหว่าง AMD, Qualcomm และ NVIDIA ที่ต่างเตรียมเปิดตัวชิปใหม่สำหรับอุปกรณ์พกพาและ AI ✅ AMD พัฒนา APU สถาปัตยกรรม ARM ➡️ โค้ดเนม “Sound Wave” ปรากฏใน shipping manifest ล่าสุด ➡️ ใช้แพ็กเกจ BGA 1074 ขนาด 32 × 27 มม. ➡️ เหมาะกับ embedded systems และอุปกรณ์พกพา ✅ สเปกเบื้องต้นของ Sound Wave ➡️ ใช้ซ็อกเก็ต FF5 แทน FF3 ที่เคยใช้ใน Steam Deck ➡️ big.LITTLE architecture: 2 P-Core + 4 E-Core ➡️ กราฟิก RDNA 3.5 สูงสุด 4 CUs ➡️ TDP เพียง 10W พร้อมตัวเลือกปรับแต่งตามลูกค้า ✅ ความเป็นไปได้ในการใช้งาน ➡️ อาจใช้ใน handheld gaming, Chromebook หรืออุปกรณ์ IoT ➡️ รองรับการเล่นเกมต่อเนื่องบนแบตเตอรี่ ➡️ อาจเป็นคู่แข่งของ Snapdragon X Elite และ NVIDIA Grace ✅ แนวโน้มตลาด ARM ➡️ ARM กำลังขยายจากมือถือสู่ PC และเซิร์ฟเวอร์ ➡️ Apple M-series เป็นตัวอย่างความสำเร็จของ ARM บน desktop ➡️ AMD อาจใช้ Sound Wave เป็นจุดเริ่มต้นในการบุกตลาด ARM https://www.techpowerup.com/341848/amd-sound-wave-arm-powered-apu-appears-in-shipping-manifests

🤖 “OpenAI จับมือ Broadcom สร้างชิป AI 10GW – ก้าวใหม่สู่ยุคฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง” ในโลกที่ AI กำลังกลายเป็นหัวใจของทุกอุตสาหกรรม OpenAI ไม่หยุดอยู่แค่การพัฒนาโมเดลอัจฉริยะ แต่กำลังเดินหน้าสู่การสร้าง “ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง” ด้วยตัวเอง โดยล่าสุดได้ประกาศความร่วมมือกับ Broadcom ในการพัฒนาและติดตั้งระบบเร่งการประมวลผล (accelerators) สำหรับงาน AI ขนาดมหึมา รวมถึงระบบแร็คเซิร์ฟเวอร์ที่รองรับพลังงานรวมถึง 10 กิกะวัตต์ ข้อตกลงนี้เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ระยะยาวของ OpenAI ที่ต้องการลดการพึ่งพา GPU จาก Nvidia และหันมาใช้ชิปที่ออกแบบเอง โดยอาศัยความเชี่ยวชาญด้านเครือข่ายและ IP ฮาร์ดแวร์จาก Broadcom ซึ่งเคยผลิตชิป AI ให้กับ Google TPU มาก่อน ระบบใหม่จะใช้โครงสร้างเครือข่ายแบบ Ethernet เพื่อให้สามารถขยายได้ง่าย และไม่ผูกติดกับผู้ผลิตรายใดรายหนึ่ง โดยการติดตั้งจะเริ่มในครึ่งหลังของปี 2026 และคาดว่าจะเสร็จสมบูรณ์ภายในปี 2029 นอกจากนี้ OpenAI ยังมีดีลกับ AMD และ Nvidia รวมถึง CoreWeave ซึ่งรวมแล้วมีการลงทุนในฮาร์ดแวร์มากกว่า 26 กิกะวัตต์ทั่วโลก ถือเป็นการเตรียมความพร้อมสำหรับการฝึกและใช้งานโมเดล AI ขนาดใหญ่ในอนาคต ✅ ข้อตกลงระหว่าง OpenAI และ Broadcom ➡️ ร่วมกันพัฒนาและติดตั้งระบบเร่งการประมวลผล AI ขนาด 10GW ➡️ OpenAI ออกแบบตัวเร่งและระบบ ส่วน Broadcom รับผิดชอบการผลิตและติดตั้ง ➡️ เริ่มใช้งานจริงในครึ่งหลังของปี 2026 และเสร็จสิ้นภายในปี 2029 ✅ เป้าหมายของ OpenAI ➡️ ลดการพึ่งพา GPU จาก Nvidia ➡️ สร้างฮาร์ดแวร์เฉพาะทางที่เหมาะกับงานฝึกและใช้งานโมเดล AI ➡️ ใช้โครงสร้าง Ethernet เพื่อความยืดหยุ่นและขยายง่าย ✅ ความร่วมมือเพิ่มเติม ➡️ มีดีลกับ Nvidia, AMD และ CoreWeave รวมถึง 26GW ของฮาร์ดแวร์ ➡️ Broadcom เคยผลิตชิป AI ให้ Google TPU และมีความเชี่ยวชาญด้าน IP ➡️ OpenAI ได้เปรียบจาก supply chain ที่มั่นคงและทีมออกแบบ ASIC ระดับโลก ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ บริษัทใหญ่หลายราย เช่น Amazon, Google, Meta และ Microsoft กำลังพัฒนาชิป AI เอง ➡️ ตลาดกำลังเปลี่ยนจาก GPU-centric ไปสู่ระบบเร่งแบบเฉพาะทาง ➡️ ความสามารถในการผลิตและออกแบบชิปจะเป็นตัวชี้วัดความได้เปรียบในยุค AI ‼️ ความท้าทายและข้อควรระวัง ⛔ ยังไม่มีการเปิดเผยผู้ผลิตชิป (foundry), การบรรจุ (packaging) หรือชนิดหน่วยความจำ ⛔ การออกแบบและผลิตชิปใช้เวลานานและต้องการความแม่นยำสูง ⛔ ความสำเร็จของระบบใหม่ยังต้องพิสูจน์ในระดับการใช้งานจริง ⛔ Ecosystem ของ Broadcom ยังไม่เทียบเท่ากับ CUDA ของ Nvidia ในด้านซอฟต์แวร์และเครื่องมือ https://www.tomshardware.com/openai-broadcom-to-co-develop-10gw-of-custom-ai-chips

⚙️ “MRAM เจเนอเรชันใหม่ – พลิกวงการหน่วยความจำด้วยชั้นทังสเตน เร็วแรงเทียบ SRAM แต่กินไฟต่ำกว่า” ในโลกของหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ เรามักได้ยินชื่อของ DRAM และ SRAM เป็นหลัก แต่ตอนนี้มีผู้ท้าชิงรายใหม่ที่กำลังมาแรงอย่าง “MRAM” หรือ Magnetoresistive RAM ซึ่งล่าสุดนักวิจัยได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ที่ใช้ “ชั้นทังสเตน” (Tungsten Layer) เพื่อเพิ่มความเร็วในการสลับบิต (bit flipping) ให้เทียบเท่ากับ SRAM แต่ใช้พลังงานต่ำกว่ามาก MRAM เป็นหน่วยความจำแบบไม่ลบเลือน (non-volatile) ซึ่งหมายความว่ามันสามารถเก็บข้อมูลได้แม้ไม่มีไฟฟ้า ต่างจาก DRAM ที่ต้องรีเฟรชตลอดเวลา หรือ SRAM ที่เร็วแต่กินไฟสูงและมีขนาดใหญ่ การใช้ชั้นทังสเตนในโครงสร้างของ MRAM ช่วยให้สามารถควบคุมสนามแม่เหล็กได้แม่นยำขึ้น ทำให้การเขียนข้อมูลเร็วขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง ซึ่งเป็นก้าวกระโดดสำคัญในการพัฒนา MRAM ให้สามารถใช้งานในระดับเดียวกับหน่วยความจำหลัก (main memory) ได้ในอนาคต หากเทคโนโลยีนี้ถูกนำไปผลิตในระดับอุตสาหกรรมได้สำเร็จ มันอาจเปลี่ยนโฉมหน้าของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ตั้งแต่สมาร์ตโฟนไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ เพราะจะได้หน่วยความจำที่เร็วเท่า SRAM แต่ประหยัดพลังงานและไม่ลบเลือนเหมือน SSD ✅ MRAM คืออะไร ➡️ ย่อมาจาก Magnetoresistive Random Access Memory ➡️ เป็นหน่วยความจำแบบ non-volatile ที่ใช้สนามแม่เหล็กในการเก็บข้อมูล ➡️ รวมข้อดีของ DRAM (เร็ว) และ Flash (ไม่ลบเลือน) เข้าด้วยกัน ✅ ความก้าวหน้าล่าสุด ➡️ นักวิจัยพัฒนา MRAM ที่ใช้ชั้นทังสเตนเพื่อควบคุมสนามแม่เหล็ก ➡️ ทำให้สามารถสลับบิตได้เร็วเทียบเท่า SRAM ➡️ ใช้พลังงานต่ำกว่าหน่วยความจำแบบเดิมอย่างมีนัยสำคัญ ✅ ศักยภาพของ MRAM ในอนาคต ➡️ อาจแทนที่ DRAM และ SRAM ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ➡️ เหมาะกับอุปกรณ์พกพาและ IoT ที่ต้องการประหยัดพลังงาน ➡️ มีความทนทานสูงและอายุการใช้งานยาวนานกว่าหน่วยความจำแบบ Flash ‼️ ความท้าทายในการผลิต ⛔ การผลิต MRAM ยังมีต้นทุนสูงเมื่อเทียบกับ DRAM ⛔ การควบคุมสนามแม่เหล็กในระดับนาโนเมตรต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง ⛔ การนำไปใช้ในระดับ mass production ยังต้องใช้เวลาและการทดสอบเพิ่มเติม https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/next-gen-mram-breakthrough-using-a-tungsten-layer-can-flip-bits-at-sram-rivalling-speeds-with-very-low-power-researchers-claim-true-next-gen-breakthrough

ตลาดบริการแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูล: พลิกโฉมเศรษฐกิจดิจิทัลด้วยพลังของข้อมูล ในยุคดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ธุรกิจทั่วโลกต่างมองหาวิธีในการแบ่งปันและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ตลาด บริการแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูล (Data Exchange Platform Services Market) จึงกลายเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัลยุคใหม่ โดยช่วยให้บริษัท หน่วยงานรัฐบาล และสตาร์ทอัพ สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันได้อย่างโปร่งใส ปลอดภัย และรวดเร็ว https://www.marketresearchfuture.com/reports/data-exchange-platform-services-market-23989 แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำหน้าที่เป็น “สะพานเชื่อมข้อมูล” ระหว่างองค์กร โดยมีระบบเข้ารหัสและการควบคุมสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล เพื่อป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวและการรั่วไหลของข้อมูล ผู้ใช้งานสามารถแชร์ข้อมูลเชิงลึก เช่น ข้อมูลผู้บริโภค ข้อมูลตลาด และข้อมูลอุตสาหกรรม เพื่อสร้างมูลค่าทางธุรกิจร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัจจัยที่ผลักดันการเติบโตของตลาด หนึ่งในแรงขับเคลื่อนหลักคือ การเติบโตของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ บิ๊กดาต้า (Big Data) ซึ่งต้องอาศัยข้อมูลปริมาณมหาศาลจากหลายแหล่งเพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก นอกจากนี้ การเพิ่มขึ้นของกฎระเบียบด้านความปลอดภัยข้อมูล เช่น GDPR และ PDPA ทำให้องค์กรต้องพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ปลอดภัยและโปร่งใสมากขึ้น ในภาคอุตสาหกรรม เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และพลังงาน แพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนข้อมูลถูกใช้เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลการทำธุรกรรม ข้อมูลผู้ป่วย และข้อมูลการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้การตัดสินใจทางธุรกิจเร็วขึ้นและลดความเสี่ยงจากข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน