📡 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

⚡ “JEDEC เปิดตัวมาตรฐาน UFS 5.0 — ความเร็วทะลุ 10.8 GB/s เพื่อโลกแห่ง AI และอุปกรณ์พกพา” JEDEC สมาคมเทคโนโลยีโซลิดสเตต ได้ประกาศใกล้เสร็จสิ้นการพัฒนามาตรฐาน Universal Flash Storage (UFS) เวอร์ชัน 5.0 ซึ่งเป็นการอัปเกรดครั้งใหญ่จาก UFS 4.1 ที่เปิดตัวในปี 2024 โดย UFS 5.0 ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับอุปกรณ์พกพาและระบบคอมพิวเตอร์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ เช่น สมาร์ทโฟน อุปกรณ์สวมใส่ คอนโซลเกม รถยนต์ และระบบ edge computing UFS 5.0 จะสามารถทำความเร็วในการอ่าน/เขียนแบบต่อเนื่องได้สูงถึง 10.8 GB/s โดยใช้เทคโนโลยีจาก MIPI Alliance ได้แก่ M-PHY เวอร์ชัน 6.0 และ UniPro เวอร์ชัน 3.0 ซึ่งช่วยเพิ่มแบนด์วิดท์ของอินเทอร์เฟซได้ถึง 46.6 Gb/s ต่อเลน และรองรับการทำงานแบบสองเลนเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด นอกจากความเร็วแล้ว UFS 5.0 ยังเพิ่มฟีเจอร์ใหม่เพื่อความปลอดภัยและความเสถียร เช่น inline hashing เพื่อป้องกันข้อมูลเสียหาย, ระบบ equalization เพื่อรักษาคุณภาพสัญญาณ และการแยกแหล่งจ่ายไฟระหว่าง PHY กับหน่วยความจำเพื่อป้องกันสัญญาณรบกวน มาตรฐานใหม่นี้ยังคงรองรับฮาร์ดแวร์เดิมจาก UFS 4.x เพื่อให้ผู้ผลิตสามารถอัปเกรดได้ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างระบบทั้งหมด ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ JEDEC ใกล้เปิดตัวมาตรฐาน UFS 5.0 สำหรับอุปกรณ์พกพาและระบบคอมพิวเตอร์ ➡️ ความเร็วในการอ่าน/เขียนแบบต่อเนื่องสูงสุดถึง 10.8 GB/s ➡️ ใช้เทคโนโลยี MIPI M-PHY 6.0 และ UniPro 3.0 เพื่อเพิ่มแบนด์วิดท์ ➡️ รองรับการทำงานแบบสองเลนที่ความเร็ว 46.6 Gb/s ต่อเลน ➡️ เพิ่มฟีเจอร์ inline hashing เพื่อความปลอดภัยของข้อมูล ➡️ มีระบบ equalization เพื่อรักษาคุณภาพสัญญาณ ➡️ แยกแหล่งจ่ายไฟระหว่าง PHY กับหน่วยความจำเพื่อป้องกันสัญญาณรบกวน ➡️ ยังคงรองรับฮาร์ดแวร์จาก UFS 4.x เพื่อความสะดวกในการอัปเกรด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ UFS ถูกใช้ในสมาร์ทโฟนระดับเรือธง เช่น Galaxy S และ iPhone รุ่นใหม่ ➡️ มาตรฐาน UFS ช่วยให้การโหลดแอปและเกมเร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ➡️ MIPI Alliance เป็นองค์กรที่พัฒนาโปรโตคอลการเชื่อมต่อสำหรับอุปกรณ์พกพาทั่วโลก ➡️ Inline hashing เป็นเทคนิคที่ใช้ในระบบจัดเก็บข้อมูลระดับองค์กรเพื่อป้องกันการเปลี่ยนแปลงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ การแยกแหล่งจ่ายไฟช่วยลดความร้อนและเพิ่มเสถียรภาพของระบบ https://www.techpowerup.com/341645/jedec-ufs-5-0-standard-to-deliver-sequential-performance-up-to-10-8-gb-s

⚡ “OCuLink แซง Thunderbolt 5 ในการทดสอบ RTX 5070 Ti — เกมเมอร์สาย eGPU อาจต้องคิดใหม่ก่อนเลือกพอร์ต” ในยุคที่การใช้ eGPU (external GPU) กลายเป็นทางเลือกยอดนิยมสำหรับผู้ใช้โน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก คำถามสำคัญคือ “จะเชื่อมต่อผ่านอะไรดีที่สุด?” ล่าสุดเว็บไซต์ Tom’s Hardware ได้เผยผลการทดสอบที่ชี้ชัดว่า OCuLink ซึ่งเป็นการเชื่อมต่อแบบ PCIe โดยตรง ให้ประสิทธิภาพเหนือกว่า Thunderbolt 5 อย่างชัดเจน โดยเฉพาะในการเล่นเกม OCuLink (Optical-Copper Link) เป็นมาตรฐานที่พัฒนาโดย PCI-SIG เพื่อเชื่อมต่ออุปกรณ์ผ่าน PCIe โดยตรง โดยไม่ต้องผ่านการแปลงโปรโตคอลเหมือน Thunderbolt หรือ USB ซึ่งช่วยลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพการส่งข้อมูล โดย OCuLink รองรับ PCIe 3.0 และ 4.0 แบบ 4 เลน ให้แบนด์วิดธ์สูงสุดถึง 64 GT/s ในทางกลับกัน Thunderbolt 5 แม้จะมีฟีเจอร์ครบครัน เช่น การชาร์จไฟ การส่งภาพ และการเชื่อมต่อ USB ผ่านสายเดียว แต่ก็ต้องแลกกับ overhead จากการแปลงโปรโตคอล ซึ่งส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลง โดยเฉพาะในงานที่ต้องการแบนด์วิดธ์สูงและ latency ต่ำ เช่น การเล่นเกมผ่าน eGPU จากการทดสอบด้วย RTX 5070 Ti พบว่า OCuLink ให้ค่า throughput สูงถึง 6.6 GB/s (host-to-device) และ 6.7 GB/s (device-to-host) ขณะที่ Thunderbolt 5 ทำได้เพียง 5.6 และ 5.8 GB/s ตามลำดับ และเมื่อทดสอบเกมจริง 12 เกม Thunderbolt 5 มีค่า FPS เฉลี่ยต่ำกว่า OCuLink ถึง 13–14% โดยเฉพาะในเกมที่ใช้กราฟิกหนัก เช่น Spider-Man: Miles Morales และ Red Dead Redemption 2 ซึ่ง Thunderbolt 5 แพ้ถึง 20–23% แม้ Thunderbolt 5 จะสะดวกกว่าในแง่การใช้งานทั่วไป แต่สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุดในการเล่นเกมผ่าน eGPU OCuLink ยังคงเป็นตัวเลือกที่แรงกว่า — แม้จะยังไม่แพร่หลายในตลาดทั่วไป และต้องใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OCuLink เป็นการเชื่อมต่อแบบ PCIe โดยตรง ไม่ผ่านการแปลงโปรโตคอล ➡️ รองรับ PCIe 3.0 และ 4.0 แบบ 4 เลน ให้แบนด์วิดธ์สูงสุด 64 GT/s ➡️ Thunderbolt 5 รองรับ PCIe 4.0 x4 เช่นกัน แต่มี overhead จากการแปลงโปรโตคอล ➡️ OCuLink ให้ throughput สูงถึง 6.6–6.7 GB/s ขณะที่ Thunderbolt 5 ทำได้เพียง 5.6–5.8 GB/s ➡️ ในการทดสอบเกม 12 เกม Thunderbolt 5 มี FPS ต่ำกว่า OCuLink เฉลี่ย 13–14% ➡️ เกมที่ Thunderbolt 5 แพ้หนัก ได้แก่ Spider-Man: Miles Morales (-20%) และ Red Dead Redemption 2 (-23%) ➡️ Ghost of Tsushima เป็นเกมเดียวที่ทั้งสามระบบทำได้ 120 FPS เท่ากัน ➡️ Thunderbolt 5 ยังมีข้อดีด้านความสะดวก เช่น การชาร์จไฟและส่งภาพผ่านสายเดียว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OCuLink เคยใช้ในเซิร์ฟเวอร์และ SSD มาก่อน ก่อนถูกนำมาใช้กับ GPU ➡️ Thunderbolt 5 มีฟีเจอร์ใหม่ เช่น การชาร์จ 240W และส่งภาพระดับ 120 GT/s ➡️ eGPU ที่ใช้ Thunderbolt 5 เช่น Peladn Link S-3 มีพอร์ตหลากหลายแต่ยังมีข้อจำกัดด้านสาย ➡️ OCuLink ไม่รองรับการ hot-swap และไม่มีฟีเจอร์ USB หรือ video output ➡️ โน้ตบุ๊กที่รองรับ OCuLink ยังมีน้อยมาก ส่วนใหญ่ต้องใช้กับพีซีหรือ mini-PC เฉพาะทาง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/oculink-outpaces-thunderbolt-5-in-nvidia-rtx-5070-ti-tests-latter-up-to-14-percent-slower-on-average-in-gaming-benchmarks

🎨 “ศึก GPU สำหรับสายครีเอทีฟ: Nvidia นำโด่งทุกสนาม ขณะที่ Intel แอบแจ้งเกิดในงาน AI และ AMD ยืนหยัดในตลาดกลาง” ในยุคที่งานสร้างสรรค์ไม่ใช่แค่เรื่องของศิลปะ แต่เป็นการประมวลผลระดับสูง ทั้งการตัดต่อวิดีโอแบบเรียลไทม์ การเรนเดอร์ 3D และการใช้ AI ช่วยสร้างเนื้อหา GPU จึงกลายเป็นหัวใจของเวิร์กโฟลว์สายครีเอทีฟ ล่าสุด TechRadar ได้เผยผลการทดสอบจาก PugetSystem ที่เปรียบเทียบ GPU รุ่นใหม่จาก Nvidia, AMD และ Intel ในงาน content creation และ AI ผลลัพธ์ชี้ชัดว่า Nvidia ยังคงครองบัลลังก์ โดยเฉพาะ RTX 5090 ที่ทำคะแนนสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่าง RTX 4090 ถึง 20–30% ในหลายการทดสอบ เช่น Blender, V-Ray และ Octane แม้รุ่นอื่นในซีรีส์ 50 จะยังไม่ทิ้งห่างจากซีรีส์ 40 มากนัก แต่ RTX 5090 กลายเป็นตัวเลือกหลักสำหรับสายงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด AMD เข้ามาในตลาดด้วย RX 7900 XTX และ RX 9070 XT ซึ่งมีผลลัพธ์ผสมผสาน บางงานเช่น LongGOP codec กลับทำได้ดีกว่า Nvidia แต่ในงาน 3D และ ray tracing ยังตามหลังอยู่ โดย RX 9070 XT มีจุดเด่นด้านการใช้พลังงานต่ำและราคาที่เข้าถึงได้ Intel กลายเป็นม้ามืดที่น่าสนใจ โดย Arc GPU แม้ยังไม่เหมาะกับงานตัดต่อระดับมืออาชีพ แต่กลับทำผลงานได้ดีในงาน AI inference เช่น MLPerf Client โดยเฉพาะการสร้าง token แรกที่เร็วที่สุดในกลุ่ม และมีราคาต่อประสิทธิภาพที่คุ้มค่า เหมาะกับงานทดลองหรือระบบรอง ในภาพรวม Nvidia ยังคงเป็นตัวเลือกหลักสำหรับมืออาชีพที่ต้องการความเสถียรและประสิทธิภาพสูงสุด ขณะที่ AMD และ Intel เสนอทางเลือกที่น่าสนใจในบางเวิร์กโหลดหรือระดับราคาที่ต่างกัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Nvidia RTX 5090 ทำคะแนนสูงสุดในงานเรนเดอร์ เช่น Blender, V-Ray, Octane ➡️ RTX 5090 แรงกว่ารุ่น RTX 4090 ถึง 20–30% ในหลายการทดสอบ ➡️ GPU ซีรีส์ 50 รุ่นอื่นยังมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับซีรีส์ 40 ➡️ AMD RX 7900 XTX และ RX 9070 XT ทำผลงานดีในบาง codec แต่ยังตามหลังในงาน 3D ➡️ RX 9070 XT มีจุดเด่นด้านพลังงานต่ำและราคาคุ้มค่า ➡️ Intel Arc GPU ทำผลงานดีในงาน AI inference โดยเฉพาะ MLPerf Client ➡️ Intel มีราคาต่อประสิทธิภาพที่ดี เหมาะกับงานทดลองหรือระบบรอง ➡️ Nvidia ยังคงเป็นตัวเลือกหลักสำหรับงานสร้างสรรค์ที่ต้องการความเสถียร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RTX 5090 ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อม Tensor Core รุ่นที่ 5 และ GDDR7 ➡️ RX 9070 XT ใช้ RDNA4 พร้อม Ray Accelerator รุ่นที่ 3 และ AI Engine รุ่นที่ 2 ➡️ Intel Arc Battlemage A980 รองรับ OpenVINO และ oneAPI สำหรับงาน AI ➡️ MLPerf เป็นมาตรฐานการทดสอบ AI ที่วัดความเร็วในการประมวลผลโมเดล ➡️ CUDA และ RTX ยังคงเป็นพื้นฐานของซอฟต์แวร์เรนเดอร์ส่วนใหญ่ ทำให้ Nvidia ได้เปรียบ https://www.techradar.com/pro/which-gpu-is-best-for-content-creation-well-nvidia-seems-to-have-all-the-answers-to-that-question-but-intel-is-the-dark-horse

🔥 “Ampinel: อุปกรณ์ $95 ที่อาจช่วยชีวิตการ์ดจอ RTX ของคุณ — แก้ปัญหา 16-pin ละลายด้วยระบบบาลานซ์ไฟที่ Nvidia ลืมใส่” ตั้งแต่การ์ดจอซีรีส์ RTX 40 ของ Nvidia เปิดตัวพร้อมหัวต่อไฟแบบ 16-pin (12VHPWR) ก็มีรายงานปัญหาหัวละลายและสายไหม้ตามมาอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในรุ่น RTX 4090 และ 5090 ซึ่งดึงไฟสูงถึง 600W แต่ไม่มีระบบกระจายโหลดไฟฟ้าในตัว ต่างจาก RTX 3090 Ti ที่ยังมีวงจรบาลานซ์ไฟอยู่ ล่าสุด Aqua Computer จากเยอรมนีเปิดตัวอุปกรณ์ชื่อว่า Ampinel ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหานี้โดยเฉพาะ ด้วยการใส่ระบบ active load balancing ที่สามารถตรวจสอบและกระจายกระแสไฟฟ้าแบบเรียลไทม์ผ่านสาย 12V ทั้ง 6 เส้นในหัวต่อ 16-pin หากพบว่ามีสายใดเกิน 7.5A ซึ่งเป็นค่าที่ปลอดภัยต่อคอนแทค Ampinel จะปรับโหลดทันทีเพื่อป้องกันความร้อนสะสม Ampinel ยังมาพร้อมหน้าจอ OLED ขนาดเล็กที่แสดงค่ากระแสไฟแต่ละเส้น, ระบบแจ้งเตือนด้วยเสียง 85 dB และไฟ RGB ที่เปลี่ยนสีตามสถานะการใช้งาน นอกจากนี้ยังสามารถตั้งค่าผ่านซอฟต์แวร์ Aquasuite เพื่อกำหนดพฤติกรรมเมื่อเกิดเหตุ เช่น ปิดแอปที่ใช้ GPU หนัก, สั่ง shutdown เครื่อง หรือแม้แต่ตัดสัญญาณ sense บนการ์ดจอเพื่อหยุดจ่ายไฟทันที อุปกรณ์นี้ใช้แผงวงจร 6 ชั้นที่ทำจากทองแดงหนา 70 ไมครอน พร้อมบอดี้อะลูมิเนียมที่ช่วยระบายความร้อน และระบบ MCU ที่ควบคุม MOSFET แบบ low-resistance เพื่อให้การกระจายโหลดมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อ USB หรือซอฟต์แวร์ตลอดเวลา ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Ampinel เป็นอุปกรณ์เสริมสำหรับหัวต่อ 16-pin ที่มีระบบ active load balancing ➡️ ตรวจสอบสายไฟ 6 เส้นแบบเรียลไทม์ และปรับโหลดทันทีเมื่อเกิน 7.5A ➡️ มีหน้าจอ OLED แสดงค่ากระแสไฟ, ไฟ RGB แจ้งเตือน และเสียงเตือน 85 dB ➡️ ใช้แผงวงจร 6 ชั้นทองแดงหนา พร้อมบอดี้อะลูมิเนียมช่วยระบายความร้อน ➡️ สามารถตั้งค่าผ่าน Aquasuite ให้สั่งปิดแอป, shutdown หรือหยุดจ่ายไฟ ➡️ ระบบแจ้งเตือนแบ่งเป็น 8 ระดับ ตั้งค่าได้ทั้งภาพ เสียง และการตอบสนอง ➡️ ไม่ต้องพึ่งพา USB หรือซอฟต์แวร์ในการทำงานหลัก ➡️ ราคาประมาณ $95 หรือ €79.90 เริ่มส่งกลางเดือนพฤศจิกายน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ หัวต่อ 16-pin มี safety margin ต่ำกว่าหัว 8-pin PCIe เดิมถึง 40% ➡️ ปัญหาหัวละลายเกิดจากการกระจายโหลดไม่เท่ากันในสายไฟ ➡️ RTX 3090 Ti ไม่มีปัญหาเพราะยังมีวงจรบาลานซ์ไฟในตัว ➡️ MOSFET แบบ low-RDS(on) ช่วยลดความร้อนและเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุม ➡️ การตัดสัญญาณ sense บนการ์ดจอคือวิธีหยุดจ่ายไฟแบบฉุกเฉินที่ปลอดภัย https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-16-pin-time-bomb-could-be-defused-by-this-usd95-gadget-ampinel-offers-load-balancing-that-nvidia-forgot-to-include

📱❄️ “iPhone 17 Pro Max ติดชุดระบายความร้อน SSD — ทำคะแนนเสถียรภาพทะลุ 90% ใน 3DMark แต่หน้าตายังน่าถกเถียง” ในยุคที่สมาร์ตโฟนกลายเป็นเครื่องมือทำงานระดับโปร ไม่ใช่แค่โทรศัพท์อีกต่อไป ผู้ใช้งาน Reddit นามว่า T-K-Tronix ได้ทดลองติดตั้งชุดระบายความร้อนแบบ SSD บน iPhone 17 Pro Max เพื่อแก้ปัญหาความร้อนจากการใช้งานหนัก โดยเฉพาะการถ่ายวิดีโอแบบ Apple ProRes ซึ่งขึ้นชื่อเรื่องการทำให้เครื่องร้อนจัดเมื่อใช้งานต่อเนื่อง ผลลัพธ์น่าทึ่ง — iPhone ที่ติดตั้งชุดระบายความร้อนนี้สามารถทำคะแนนเสถียรภาพได้ถึง 90.5% 😝😝 ในการทดสอบ 3DMark Steel Nomad Light Stress Test ซึ่งสูงกว่าค่ามาตรฐานที่ Max Tech เคยทดสอบไว้ที่ 69.4% อย่างมีนัยสำคัญ ชุดระบายความร้อนที่ใช้คือ M.2 SSD cooler แบบพาสซีฟหลายตัว ซึ่งปกติใช้กับคอมพิวเตอร์ โดยมีฮีตไปป์ทองแดง, ฟินอลูมิเนียม และพัดลมขนาดเล็กติดอยู่ด้านหลังเครื่อง iPhone เพื่อช่วยดึงความร้อนออกจากชิป A19 Pro ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าระบบ vapor chamber ที่ Apple ติดตั้งมาในเครื่อง แม้ Apple จะเปลี่ยนดีไซน์ iPhone 17 Pro Max ให้ใช้บอดี้อลูมิเนียมแบบ wraparound พร้อม vapor chamber ที่ระบายความร้อนได้ดีกว่าไทเทเนียมถึง 20 เท่า แต่การใช้งานจริงโดยเฉพาะในงานวิดีโอระดับมืออาชีพยังคงมีข้อจำกัดด้านความร้อน ทำให้ผู้ใช้บางคนเลือกดัดแปลงเครื่องเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด อย่างไรก็ตาม การติดตั้งชุดระบายความร้อนขนาดใหญ่เช่นนี้อาจไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป เพราะมีขนาดใหญ่ หนัก และอาจขัดกับการใช้งานแบบพกพา แม้จะมีคนเสนอให้ใช้ร่วมกับ MagSafe หรือใส่ใน “cage” สำหรับงานวิดีโอโดยเฉพาะก็ตาม https://www.tomshardware.com/phones/iphone/monstrous-ssd-cooling-solution-strapped-to-iphone-17-pro-max-delivers-unparalleled-performance-clocks-90-percent-stability-in-3d-mark-stress-test-jury-still-out-on-hideous-aesthetics

🔐 “Signal เปิดตัว Triple Ratchet — ป้องกันแชตจากภัยควอนตัม ด้วย SPQR และการเข้ารหัสแบบผสมผสาน” ในยุคที่การสื่อสารส่วนตัวผ่านแอปแชตกลายเป็นเรื่องพื้นฐานของชีวิตประจำวัน ความปลอดภัยของข้อความจึงเป็นสิ่งที่ไม่อาจละเลย ล่าสุด Signal ได้เปิดตัวการอัปเกรดครั้งสำคัญของโปรโตคอลเข้ารหัสของตนเอง โดยเพิ่มกลไกใหม่ชื่อว่า SPQR (Sparse Post-Quantum Ratchet) เข้ามาเสริมความสามารถของระบบ Double Ratchet เดิม กลายเป็น Triple Ratchet ที่สามารถต้านทานการโจมตีจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคตได้ SPQR ถูกออกแบบมาเพื่อเสริมความปลอดภัยในสองด้านหลักคือ Forward Secrecy (FS) และ Post-Compromise Security (PCS) โดยใช้เทคนิคการแลกเปลี่ยนกุญแจแบบใหม่ที่เรียกว่า ML-KEM ซึ่งเป็นมาตรฐานการเข้ารหัสที่ทนทานต่อการถอดรหัสด้วยควอนตัม และสามารถทำงานร่วมกับระบบเดิมได้อย่างราบรื่น เพื่อให้การแลกเปลี่ยนกุญแจมีประสิทธิภาพสูงสุด ทีมงาน Signal ได้ออกแบบระบบ state machine ที่สามารถจัดการการส่งข้อมูลขนาดใหญ่แบบ chunk และใช้เทคนิค erasure code เพื่อให้การส่งข้อมูลมีความยืดหยุ่นและทนต่อการสูญหายของข้อความระหว่างทาง ที่สำคัญคือ Triple Ratchet ไม่ได้แทนที่ Double Ratchet แต่ใช้ร่วมกัน โดยนำกุญแจจากทั้งสองระบบมาผสมผ่าน Key Derivation Function เพื่อสร้างกุญแจใหม่ที่มีความปลอดภัยแบบผสมผสาน ซึ่งหมายความว่า ผู้โจมตีต้องสามารถเจาะทั้งระบบเดิมและระบบใหม่พร้อมกัน จึงจะสามารถถอดรหัสข้อความได้ การเปิดตัว SPQR ยังมาพร้อมการออกแบบให้สามารถ “downgrade” ได้ในกรณีที่ผู้ใช้ยังไม่ได้อัปเดตแอป ซึ่งช่วยให้การสื่อสารไม่สะดุด และยังคงปลอดภัยในระดับเดิม จนกว่าการอัปเดตจะครอบคลุมทุกผู้ใช้ Signal ยังใช้การตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดผ่านระบบ formal verification โดยใช้เครื่องมือเช่น ProVerif และ F* เพื่อให้มั่นใจว่าโปรโตคอลใหม่มีความปลอดภัยจริงตามที่ออกแบบ และจะยังคงปลอดภัยแม้มีการอัปเดตในอนาคต ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Signal เปิดตัว Triple Ratchet โดยเพิ่ม SPQR เข้ามาเสริม Double Ratchet ➡️ SPQR ใช้ ML-KEM ซึ่งเป็นมาตรฐานการเข้ารหัสที่ทนต่อควอนตัม ➡️ Triple Ratchet ให้ความปลอดภัยแบบ hybrid โดยผสมกุญแจจากสองระบบ ➡️ ใช้ state machine และ erasure code เพื่อจัดการการส่งข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ ระบบสามารถ downgrade ได้หากผู้ใช้ยังไม่รองรับ SPQR ➡️ การตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดใช้ formal verification ผ่าน ProVerif และ F* ➡️ SPQR จะถูกนำไปใช้กับทุกข้อความในอนาคตเมื่อการอัปเดตครอบคลุม ➡️ ผู้ใช้ไม่ต้องทำอะไรเพิ่มเติม การเปลี่ยนแปลงจะเกิดขึ้นเบื้องหลัง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Double Ratchet เป็นระบบที่ให้ FS และ PCS โดยใช้ ECDH และ hash function ➡️ ML-KEM เป็นหนึ่งในมาตรฐานที่ NIST รับรองสำหรับการเข้ารหัสหลังยุคควอนตัม ➡️ Erasure code ช่วยให้สามารถส่งข้อมูลแบบ chunk โดยไม่ต้องเรียงลำดับ ➡️ Formal verification เป็นกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของโปรโตคอลในระดับคณิตศาสตร์ ➡️ SPQR ได้รับการพัฒนาโดยร่วมมือกับนักวิจัยจาก PQShield, AIST และ NYU https://signal.org/blog/spqr/

“พล.อ.อ.เสกสรร” ประเดิมตำแหน่ง ผบ.ทอ.ตรวจเยี่ยมกองบิน 3 สระแก้ว เผย แม้ที่ผ่านมาได้รับคำชมจาก ผบ.ทบ. แต่ไม่ควรชะล่าใจ มองจากนี้อาจถูกโจมตีด้วยโดรนขนาดเล็ก-อาวุธระยะไกลยิงเข้าใส่ ลั่นจะทำให้ดีที่สุด ให้การรบร่วม 2 เหล่าทัพ 3 เหล่าทัพ ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000093782 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

⚡ “MediaTek Dimensity 9500 เปิดตัวแล้ว — ชิปมือถือที่แรงที่สุดของค่าย พร้อม AI แบบ on-device และประหยัดพลังงานกว่าเดิม” MediaTek ประกาศเปิดตัวชิปเรือธงรุ่นใหม่ Dimensity 9500 ซึ่งจะถูกนำไปใช้ในสมาร์ตโฟนระดับไฮเอนด์ช่วงปลายปี 2025 โดยชูจุดเด่นด้านประสิทธิภาพสูงสุด การประมวลผล AI แบบ on-device และการจัดการพลังงานที่เหนือกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่างชัดเจน Dimensity 9500 ใช้สถาปัตยกรรม CPU แบบ All Big Core รุ่นที่ 3 ประกอบด้วย ultra core ความเร็ว 4.21GHz, premium core 3 ตัว และ performance core อีก 4 ตัว พร้อมระบบจัดเก็บข้อมูลแบบ UFS 4.1 แบบ 4 ช่อง ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการอ่าน/เขียนข้อมูลขึ้นถึง 2 เท่า และลดการใช้พลังงานสูงสุดถึง 55% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ด้านกราฟิก ชิปนี้มาพร้อม GPU Arm G1-Ultra ที่ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้น 33% และประหยัดพลังงานขึ้น 42% รองรับการเล่นเกมระดับคอนโซลด้วย frame interpolation สูงสุด 120 FPS และ ray tracing แบบเรียลไทม์ พร้อมรองรับฟีเจอร์ MegaLights และ Nanite จาก Unreal Engine 5.6 และ 5.5 ในส่วนของ AI Dimensity 9500 ใช้ NPU รุ่นที่ 9 พร้อม Generative AI Engine 2.0 ที่สามารถประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่ได้เร็วขึ้น 100% และลดการใช้พลังงานลงถึง 56% รองรับการสร้างภาพ 4K แบบ ultra-HD และข้อความยาวถึง 128K token ได้แบบ on-device โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ด้านกล้องและภาพ Dimensity 9500 รองรับการถ่ายภาพ RAW สูงสุด 200MP พร้อมระบบโฟกัสต่อเนื่อง 30 FPS และวิดีโอ 4K 60 FPS แบบ cinematic portrait นอกจากนี้ยังมี MiraVision Adaptive Display ที่ปรับแสง สี และความคมชัดตามสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ การเชื่อมต่อก็ไม่แพ้ใคร ด้วยระบบ multi-network intelligence ที่ช่วยลด latency ได้ถึง 50% และเพิ่มความแม่นยำในการระบุตำแหน่ง 20% พร้อมระบบ AI ที่ช่วยเลือกเครือข่ายที่ดีที่สุดในแต่ละสถานการณ์ ✅ จุดเด่นของ MediaTek Dimensity 9500 ➡️ ใช้ CPU แบบ All Big Core รุ่นที่ 3 พร้อม ultra core 4.21GHz ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพ single-core 32% และ multi-core 17% จากรุ่นก่อน ➡️ ลดการใช้พลังงานสูงสุด 55% เมื่อทำงานเต็มที่ ➡️ รองรับ UFS 4.1 แบบ 4 ช่อง เพิ่มความเร็วอ่าน/เขียนข้อมูล 2 เท่า ✅ ด้านกราฟิกและการเล่นเกม ➡️ GPU Arm G1-Ultra ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้น 33% และประหยัดพลังงานขึ้น 42% ➡️ รองรับ frame interpolation สูงสุด 120 FPS และ ray tracing แบบเรียลไทม์ ➡️ รองรับ MegaLights และ Nanite จาก Unreal Engine 5.6 และ 5.5 ✅ ด้าน AI และการประมวลผลโมเดล ➡️ ใช้ NPU 990 รุ่นที่ 9 พร้อม Generative AI Engine 2.0 ➡️ รองรับ BitNet 1.58-bit สำหรับโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ ประมวลผล LLM ขนาด 3 พันล้านพารามิเตอร์ได้เร็วขึ้น 100% ➡️ รองรับข้อความยาว 128K token และภาพ 4K ultra-HD แบบ on-device ✅ ด้านกล้องและการแสดงผล ➡️ รองรับการถ่ายภาพ RAW สูงสุด 200MP และวิดีโอ 4K 60 FPS แบบ portrait ➡️ MiraVision Adaptive Display ปรับแสง สี และความคมชัดตามสภาพแวดล้อม ➡️ ป้องกันการร้อนเกินเมื่อใช้งานกลางแจ้ง และถนอมสายตาในที่มืด ✅ ด้านการเชื่อมต่อและพลังงาน ➡️ AI-powered communication ลดการใช้พลังงาน 10% ใน 5G และ 20% ใน Wi-Fi ➡️ 5CC carrier aggregation เพิ่มแบนด์วิดธ์ 15% ➡️ AI network selection เพิ่มความแม่นยำ 20% และลด latency 50% ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3 นาโนเมตร และคาดว่าจะใช้ในมือถือเรือธงปลายปี 2025 ➡️ เปรียบเทียบกับ Snapdragon 8 Gen 4 และ Apple A18 Pro ได้อย่างสูสีในหลายด้าน ➡️ รองรับการใช้งาน AI แบบต่อเนื่องโดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัว https://www.techpowerup.com/341208/mediatek-dimensity-9500-unleashes-best-in-class-performance-ai-experiences-and-power-efficiency-for-the-next-generation-of-mobile-devices

⚡ “OpenAI จับมือ NVIDIA สร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 10 กิกะวัตต์ — ก้าวใหม่สู่ยุค Superintelligence ด้วยพลัง GPU นับล้านตัว” วันที่ 22 กันยายน 2025 OpenAI และ NVIDIA ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ครั้งใหญ่ในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI รุ่นถัดไป โดยมีแผนจะติดตั้งระบบของ NVIDIA รวมพลังงานสูงถึง 10 กิกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่ากับการใช้ GPU หลายล้านตัว เพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดล AI ระดับ Superintelligence ในอนาคต NVIDIA เตรียมลงทุนสูงสุดถึง $100 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI โดยจะทยอยลงทุนตามการติดตั้งแต่ละกิกะวัตต์ โดยเฟสแรกจะเริ่มใช้งานในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 บนแพลตฟอร์ม Vera Rubin ซึ่งเป็นระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI รุ่นใหม่ของ NVIDIA ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับโมเดลขนาดใหญ่และการประมวลผลแบบกระจาย Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI กล่าวว่า “ทุกอย่างเริ่มต้นจาก compute” และการสร้างโครงสร้างพื้นฐานนี้จะเป็นรากฐานของเศรษฐกิจแห่งอนาคต ขณะที่ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ย้ำว่า “นี่คือก้าวกระโดดครั้งใหม่” หลังจากที่ทั้งสองบริษัทผลักดันกันมาตั้งแต่ยุค DGX จนถึง ChatGPT ความร่วมมือนี้ยังรวมถึงการ co-optimize ระหว่างซอฟต์แวร์ของ OpenAI และฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA เพื่อให้การฝึกโมเดลและการใช้งานจริงมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยจะทำงานร่วมกับพันธมิตรอย่าง Microsoft, Oracle, SoftBank และ Stargate Partners เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก OpenAI ปัจจุบันมีผู้ใช้งานประจำรายสัปดาห์กว่า 700 ล้านคน และมีการนำเทคโนโลยีไปใช้ในองค์กรทั่วโลก ทั้งขนาดใหญ่และเล็ก ความร่วมมือครั้งนี้จึงเป็นการขยายขอบเขตของ AI ให้เข้าถึงผู้คนในระดับมหภาค ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenAI และ NVIDIA ร่วมมือสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาด 10 กิกะวัตต์ ➡️ NVIDIA เตรียมลงทุนสูงสุด $100 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI ตามการติดตั้งแต่ละเฟส ➡️ เฟสแรกจะเริ่มใช้งานในครึ่งหลังของปี 2026 บนแพลตฟอร์ม Vera Rubin ➡️ ใช้ GPU หลายล้านตัวเพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดลระดับ Superintelligence ✅ ความร่วมมือและการพัฒนา ➡️ OpenAI และ NVIDIA จะ co-optimize ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ร่วมกัน ➡️ ทำงานร่วมกับพันธมิตรอย่าง Microsoft, Oracle, SoftBank และ Stargate Partners ➡️ OpenAI มีผู้ใช้งานประจำรายสัปดาห์กว่า 700 ล้านคนทั่วโลก ➡️ ความร่วมมือนี้จะช่วยผลักดันภารกิจของ OpenAI ในการสร้าง AGI เพื่อมนุษยชาติ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 10 กิกะวัตต์ เทียบเท่ากับการใช้ไฟฟ้าของเมืองขนาดกลาง ➡️ Vera Rubin เป็นแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่องาน AI ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ ➡️ การลงทุนระดับนี้สะท้อนถึงการแข่งขันด้าน compute infrastructure ที่รุนแรงขึ้น ➡️ การใช้ GPU จำนวนมากต้องการระบบระบายความร้อนและพลังงานที่มีประสิทธิภาพสูง https://openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/