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

🎙️ FugakuNEXT – ก้าวกระโดดของญี่ปุ่นสู่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ย้อนกลับไปเมื่อปี 2020 ญี่ปุ่นเปิดตัว “Fugaku” ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เคยครองอันดับหนึ่งของโลก และมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับโควิด-19 ผ่านการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ แต่วันนี้ ญี่ปุ่นกำลังเตรียมก้าวครั้งใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิมกับ “FugakuNEXT” ซึ่งตั้งเป้าเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ตัวแรกของโลก FugakuNEXT เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia โดยจะใช้ CPU รุ่นใหม่ชื่อ MONAKA-X ที่พัฒนาโดย Fujitsu ร่วมกับ GPU จาก Nvidia ซึ่งจะออกแบบระบบเชื่อมต่อ NVLink Fusion เพื่อให้ CPU และ GPU ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด ระบบนี้จะไม่ใช่แค่เครื่องจำลองทางฟิสิกส์แบบเดิม แต่จะเป็นแพลตฟอร์ม AI-HPC ที่สามารถใช้ AI ในการสร้างสมมติฐาน วิจัย และจำลองการทดลองได้โดยอัตโนมัติ เป้าหมายคือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ นอกจากจะเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ FugakuNEXT ยังเป็นการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ของญี่ปุ่นเพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ และสร้างมาตรฐานใหม่ของการประมวลผลระดับโลก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ FugakuNEXT เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ของญี่ปุ่นที่ตั้งเป้าเข้าสู่ระดับ zetta-scale ➡️ เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia ➡️ ใช้ CPU MONAKA-X จาก Fujitsu และ GPU จาก Nvidia พร้อม NVLink Fusion ➡️ เป็นครั้งแรกที่ญี่ปุ่นใช้ GPU เป็นแกนหลักในระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับชาติ ➡️ ตั้งเป้าเปิดใช้งานในปี 2030 ที่ศูนย์ RIKEN เมืองโกเบ ➡️ งบประมาณพัฒนาเกิน 110 พันล้านเยน หรือประมาณ $740 ล้าน ➡️ ประสิทธิภาพสูงสุดคาดว่าจะอยู่ที่ 600 exaFLOPS ใน FP8 sparse precision ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม ➡️ ใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้นมหาศาล ➡️ ระบบจะรองรับงาน AI เช่น climate modeling, drug discovery, disaster resilience ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MONAKA-X เป็นรุ่นต่อยอดจาก MONAKA ที่เน้น SIMD และ matrix engine สำหรับ AI ➡️ Nvidia อาจใช้ GPU รุ่น Feynman Ultra ที่มี Tensor Core เป็นหลัก ➡️ NVLink Fusion อาจมีแบนด์วิดธ์สูงถึงหลาย TB/s ต่อพอร์ต ➡️ ซอฟต์แวร์จะใช้ CUDA-X, TensorRT และ NeMo สำหรับงาน AI ➡️ มีการใช้ Physics-Informed Neural Networks (PINNs) เพื่อแทนการคำนวณที่ซับซ้อน ➡️ FugakuNEXT เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ญี่ปุ่นในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-gpus-and-fujitsu-arm-cpus-will-power-japans-next-usd750m-zetta-scale-supercomputer-fugakunext-aims-to-revolutionize-ai-driven-science-and-global-research

🎙️ AMD ปิดตำนาน B650 – เปิดทางสู่ B850 ที่แรงกว่าแต่แพงขึ้น ในโลกของฮาร์ดแวร์ที่เปลี่ยนแปลงเร็วเหมือนกระแสไฟ AMD ได้ประกาศอย่างเป็นทางการว่าจะยุติการผลิตชิปเซ็ต B650 ซึ่งเคยเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับผู้ใช้งานระดับกลางที่ต้องการเข้าสู่แพลตฟอร์ม AM5 โดยราคาที่เคยเริ่มต้นราว $125 และลดลงต่ำกว่า $100 ทำให้ B650 เป็นขวัญใจสายประกอบคอมงบจำกัด แต่เมื่อเทคโนโลยีก้าวไปข้างหน้า AMD ก็ต้องปรับตัว โดยเปิดตัวชิปเซ็ต B850 และ B840 ซึ่งเริ่มวางจำหน่ายตั้งแต่ต้นปี 2025 โดย B850 มาพร้อมกับการรองรับ PCIe 5.0 ที่กว้างขึ้น ทั้งในช่องเสียบ GPU และ M.2 NVMe ซึ่งใน B650 นั้นยังเป็นตัวเลือกเสริม ไม่ได้บังคับให้มี AMD ระบุว่าการเปลี่ยนผ่านนี้จะช่วยให้แพลตฟอร์ม AM5 พร้อมสำหรับอนาคต ทั้งในด้านการเชื่อมต่อ ความเร็วในการจัดเก็บข้อมูล และการขยายระบบ โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้งาน Ryzen 9000 และรุ่นใหม่ ๆ ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด แม้จะมีข่าวดีเรื่องฟีเจอร์ใหม่ แต่ก็มีผลกระทบตามมา เพราะ B850 มีราคาสูงกว่า B650 และผู้ผลิตเมนบอร์ดไม่สามารถสั่งซื้อ B650 เพิ่มได้อีกแล้ว ทำให้ผู้ใช้งานที่ต้องการประกอบคอมราคาประหยัดต้องรีบคว้า B650 ที่ยังเหลืออยู่ในตลาดก่อนหมด 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD ประกาศยุติการผลิตชิปเซ็ต B650 อย่างเป็นทางการ ➡️ ผู้ผลิตเมนบอร์ดไม่สามารถสั่งซื้อ B650 เพิ่มได้อีก ➡️ AMD แนะนำให้เปลี่ยนผ่านไปใช้ B850 และ B840 แทน ➡️ B850 รองรับ PCIe 5.0 สำหรับ M.2 NVMe แบบบังคับ และ GPU แบบเลือกได้ ➡️ B650 รองรับ PCIe 5.0 เฉพาะบางรุ่น และไม่บังคับในช่อง GPU ➡️ B850 ใช้ชิป Promontory 21 เหมือนกับ B650 แต่มีฟีเจอร์ที่ปรับปรุง ➡️ B650 เปิดตัวในปี 2022 และได้รับความนิยมจากผู้ใช้งานระดับกลาง ➡️ B850 เปิดตัวต้นปี 2025 พร้อมฟีเจอร์ใหม่และรองรับ Ryzen 9000 ➡️ AMD ยืนยันว่าเมนบอร์ด B650 ที่มีอยู่ยังสามารถใช้งานกับ CPU รุ่นใหม่ได้ ➡️ ผู้ผลิตเมนบอร์ดกำลังทยอยขายสต็อก B650 ให้หมดภายในไตรมาส 3–4 ปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ราคาของ B650 เคยลดลงต่ำกว่า $100 ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยม ➡️ B850 มีแนวโน้มราคาสูงขึ้น โดยเฉพาะรุ่นที่รองรับ PCIe 5.0 เต็มรูปแบบ ➡️ ผู้ใช้งานที่ต้องการประกอบคอมขนาดเล็กควรรีบซื้อ B650 ก่อนหมดตลาด ➡️ B850 ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถใช้ GPU และ SSD รุ่นใหม่ได้เต็มประสิทธิภาพ ➡️ การเปลี่ยนผ่านนี้เป็นส่วนหนึ่งของการรีเฟรชแพลตฟอร์ม AM5 ในปี 2024–2025 https://www.tomshardware.com/pc-components/chipsets/amd-discontinues-b650-chipset-to-transition-to-the-newer-b850-chipset-affordable-am5-motherboards-just-got-a-bit-pricier

🎯 ศึกกราฟิกการ์ดระดับกลาง: จาก RTX 2070 สู่ RTX 5070 ในโลกของเกมพีซี กราฟิกการ์ดระดับกลางของ NVIDIA ถือเป็นจุดสมดุลระหว่างราคาและประสิทธิภาพ และในปี 2025 นี้ RTX 5070 ได้เปิดตัวพร้อมความแรงที่เหนือกว่าเดิม แต่คำถามคือ “คุ้มไหมถ้าอัปเกรด?” จากการทดสอบของ ComputerBase และ NanoReview พบว่า RTX 5070 มีประสิทธิภาพสูงสุดในกลุ่ม โดยเฉพาะในเกมที่ใช้ ray tracing และความละเอียด 4K เช่น Cyberpunk 2077, Horizon Forbidden West และ Ghost of Tsushima ที่ความละเอียด 1080p การเปลี่ยนแปลงไม่ชัดเจนมากนัก เพราะเกมมักถูกจำกัดด้วย CPU แต่ที่ 4K ความต่างเริ่มชัดเจน—RTX 5070 ทำเฟรมเรตได้สูงกว่า RTX 4070 ถึง 20–30% ในหลายเกม อย่างไรก็ตาม RTX 4070 กลับโดดเด่นในด้าน “ประสิทธิภาพต่อวัตต์” และ “ความเย็น” ทำให้เหมาะกับผู้เล่นที่ต้องการความสมดุลระหว่างแรงกับความเงียบ RTX 3070 และ 2070 ยังถือว่า “เล่นได้ดี” ในหลายเกม แต่เริ่มตามไม่ทันในงานที่ใช้ ray tracing หนัก ๆ หรือความละเอียดสูง ✅ ประสิทธิภาพของแต่ละรุ่น ➡️ RTX 5070 ทำเฟรมเรตสูงสุดในทุกความละเอียด โดยเฉพาะ 4K ➡️ Cyberpunk 2077 ที่ 4K: 2070 = 19 FPS, 3070 = 31 FPS, 4070 = 48 FPS, 5070 = 63 FPS ➡️ Ratchet & Clank: 2070 = 19 FPS, 4070 = 92 FPS, 5070 = 119 FPS ➡️ Overwatch 2 ที่ 4K: 2070 = 99 FPS, 5070 = 275 FPS ➡️ RTX 4070 มีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่า 5070 ถึง 25% ➡️ RTX 5070 ใช้พลังงานมากขึ้น (231W) แต่ให้เฟรมเรตสูงกว่า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RTX 5070 ใช้สถาปัตยกรรมใหม่ 4nm และหน่วยความจำ GDDR7 ➡️ รองรับ DLSS 4 ที่ใช้โมเดล Transformer ทำให้ภาพลื่นขึ้น ➡️ RTX 4070 เหมาะกับผู้เล่นที่เน้นความเย็นและเสียงเงียบ ➡️ RTX 3070 ยังเล่นเกม AAA ได้ดีที่ 1080p และ 1440p ➡️ RTX 2070 เริ่มล้าหลังในเกมที่ใช้ ray tracing หนัก ๆ ➡️ การอัปเกรดจาก 4070 ไป 5070 อาจไม่คุ้มในแง่ประสิทธิภาพต่อราคา https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-midrange-gpus-through-the-years-revisited-pitting-the-rtx-5070-versus-the-4070-3070-and-2070-in-an-all-encompassing-gaming-showdown

🧠 Radeon AI Pro R9700: จากเบื้องหลังสู่มือผู้ใช้ DIY เดิมที AMD เปิดตัว Radeon AI Pro R9700 ในงาน Computex 2025 โดยตั้งใจให้เป็นการ์ดสำหรับงาน AI โดยเฉพาะ เช่นการรันโมเดล LLM ขนาดใหญ่แบบ local โดยใช้สถาปัตยกรรม RDNA 4 และชิป Navi 48 ที่มี 64 Compute Units และ 128 AI Accelerators พร้อม VRAM ขนาด 32GB GDDR6 บนบัส 256-bit แต่ตอนแรกการ์ดนี้จำกัดการขายเฉพาะ OEM และ System Integrator เท่านั้น จนกระทั่งมีผู้ใช้ Reddit รายหนึ่งโพสต์ว่าเขาสามารถซื้อรุ่น Gigabyte “AI Top” ได้จากช่องทางค้าปลีกในราคา $1,324 ซึ่งถือเป็นครั้งแรกที่การ์ดนี้หลุดออกสู่ตลาด DIY การ์ดรุ่นนี้ใช้พัดลมแบบ blower-style ซึ่งเหมาะกับการใช้งานในเซิร์ฟเวอร์หรือแร็คมากกว่าพีซีทั่วไป เพราะสามารถระบายความร้อนได้ดีในสภาพแวดล้อมที่แออัด 📊 เทียบกับคู่แข่ง: Nvidia และ Intel แม้ว่า R9700 จะมี VRAM เท่ากับ Nvidia RTX 5090 (32GB) แต่ราคาถูกกว่าครึ่ง ขณะที่ RTX 5090 มีแบนด์วิดธ์สูงกว่า (1.79TB/s เทียบกับ 644GB/s) และมีจำนวน core มากกว่า (21,760 เทียบกับ 4,096) ทำให้ RTX 5090 เหมาะกับงานที่ต้องการพลังประมวลผลสูงสุด ในฝั่ง Intel ก็มี Arc Pro B60 Dual ที่รวมสอง GPU เข้าด้วยกัน ให้ VRAM รวม 48GB และใช้สถาปัตยกรรม Xe2 “Battlemage” โดยมีราคาประมาณ $1,200 เช่นกัน เหมาะกับงาน inference ขนาดใหญ่ที่ต้องการความจุหน่วยความจำมาก ✅ การเปิดตัว Radeon AI Pro R9700 สู่ตลาด DIY ➡️ เดิมจำกัดการขายเฉพาะ OEM และ SI ➡️ ผู้ใช้ Reddit รายงานว่าได้ซื้อรุ่น Gigabyte “AI Top” จากร้านค้าปลีก ➡️ ราคาอยู่ที่ประมาณ $1,324 รวมภาษีและค่าขนส่ง ✅ สเปกเด่นของ R9700 ➡️ ใช้ชิป Navi 48 พร้อม 64 Compute Units และ 128 AI Accelerators ➡️ VRAM ขนาด 32GB GDDR6 บนบัส 256-bit ➡️ ประสิทธิภาพสูงสุด 96 TFLOPs FP16 และ 1,531 TOPS INT4 ✅ การออกแบบและการใช้งาน ➡️ ใช้พัดลมแบบ blower-style เหมาะกับเซิร์ฟเวอร์ ➡️ รองรับงาน AI inference และ LLM ขนาดใหญ่แบบ local ➡️ ใช้ PCIe 5.0 x16 และมีขนาด 2-slot ✅ เปรียบเทียบกับคู่แข่ง ➡️ RTX 5090 มีพลังประมวลผลสูงกว่า แต่ราคาสูงถึง $1,999 ➡️ Intel Arc Pro B60 Dual มี VRAM 48GB และราคาประมาณ $1,200 ➡️ R9700 มีจุดเด่นด้านความคุ้มค่าและการใช้งาน local AI https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amds-elusive-radeon-ai-pro-r9700-makes-its-first-retail-appearance-for-the-diy-market-customer-on-reddit-buys-the-gigabyte-ai-top-variant-for-usd1-324

🧠⚙️ Intel เปิดตัว LLM Scaler v1.0: ยกระดับ AI บน Arc Pro ด้วย Project Battlematrix ในงาน Computex 2025 Intel ได้เปิดตัว Project Battlematrix ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับงาน inference ด้วย GPU Arc Pro หลายตัว โดยล่าสุดได้ปล่อยซอฟต์แวร์เวอร์ชันแรก LLM Scaler v1.0 ที่มาพร้อมการปรับแต่งประสิทธิภาพอย่างหนัก LLM Scaler v1.0 ถูกออกแบบมาเพื่อรันบน Linux โดยรองรับการทำงานแบบ multi-GPU และการส่งข้อมูลผ่าน PCIe แบบ P2P ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุดถึง 80% เมื่อเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้า ฟีเจอร์เด่น ได้แก่: - การปรับแต่ง vLLM สำหรับ input ยาวถึง 40K tokens - การลดการใช้หน่วยความจำ GPU ด้วย quantization แบบชั้นต่อชั้น - รองรับ speculative decoding และ torch.compile แบบ experimental - รองรับ embedding, rerank model และ multi-modal model - ระบบจัดการ GPU ผ่าน XPU Manager ที่สามารถอัปเดต firmware และตรวจสอบ bandwidth ได้ Intel ยังวางแผนออก container รุ่น hardened ภายในไตรมาสนี้ และปล่อยเวอร์ชันเต็มใน Q4 ซึ่งจะรองรับการใช้งานระดับองค์กรอย่างเต็มรูปแบบ ✅ Intel เปิดตัว LLM Scaler v1.0 สำหรับ Project Battlematrix ➡️ เป็น container สำหรับ inference บน Arc Pro GPU หลายตัว ✅ รองรับ multi-GPU scaling และ PCIe P2P data transfer ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดถึง 80% ✅ ปรับแต่ง vLLM สำหรับ input ยาวถึง 40K tokens ➡️ ได้ผลลัพธ์เร็วขึ้นถึง 4.2 เท่าสำหรับโมเดล 70B ✅ มีฟีเจอร์ใหม่ เช่น quantization, speculative decoding, torch.compile ➡️ ลดการใช้หน่วยความจำและเพิ่มความเร็วในการประมวลผล ✅ รองรับ embedding, rerank model และ multi-modal model ➡️ ขยายขอบเขตการใช้งาน AI ได้หลากหลาย ✅ มีระบบ XPU Manager สำหรับจัดการ GPU ➡️ ตรวจสอบพลังงาน, bandwidth และอัปเดต firmware ได้ ✅ เตรียมปล่อย container รุ่น hardened และ full feature set ภายในปีนี้ ➡️ รองรับการใช้งานระดับองค์กรและงาน inference ขนาดใหญ่ ✅ Arc Pro B-Series รองรับการใช้งานร่วมกันสูงสุด 8 GPU ➡️ ให้ VRAM รวมถึง 192GB สำหรับโมเดลขนาด 70B+ ✅ ใช้เทคโนโลยี oneAPI และ Level Zero ใน software stack ➡️ ช่วยให้พัฒนาและปรับแต่งได้ง่ายขึ้น ✅ มีการใช้ ECC, SRIOV และ telemetry สำหรับความเสถียรระดับองค์กร ➡️ ลดความเสี่ยงจากการทำงานผิดพลาด ✅ Intel ตั้งเป้าสร้างแพลตฟอร์ม inference ที่แข่งขันกับ Nvidia ได้ ➡️ โดยเน้นความเปิดกว้างและประสิทธิภาพที่คุ้มค่า ‼️ ฟีเจอร์บางอย่างยังอยู่ในสถานะ experimental ⛔ เช่น torch.compile และ speculative decoding อาจยังไม่เสถียร ‼️ การใช้ multi-GPU ต้องการระบบที่รองรับ PCIe P2P อย่างเหมาะสม ⛔ หากระบบไม่รองรับ อาจไม่ได้ประสิทธิภาพตามที่ระบุ ‼️ Container รุ่นแรกอาจยังไม่เหมาะกับงาน production ขนาดใหญ่ ⛔ ต้องรอรุ่น hardened และ full feature set ใน Q4 ‼️ การเปลี่ยนมาใช้ Arc Pro อาจต้องปรับระบบจาก Nvidia เดิม ⛔ เสี่ยงต่อความไม่เข้ากันกับเครื่องมือหรือเฟรมเวิร์กที่ใช้อยู่ https://wccftech.com/intel-project-battlematrix-arc-pro-gpus-first-major-software-update-llm-scaler-v1-0-massive-performance-uplift-enhanced-support/

🎮🧠 เรื่องเล่าจากโลกกราฟิก: Intel ยุติ 16x MSAA บน Xe3 GPU เพื่อเปิดทางให้ AI Upscaler ครองเกม ในเดือนสิงหาคม 2025 Intel ประกาศยุติการรองรับ 16x MSAA (Multisample Anti-Aliasing) บนกราฟิกการ์ดรุ่นใหม่ Xe3 “Celestial” โดยจะเหลือเพียง 2x, 4x และ 8x เท่านั้น เหตุผลหลักคือ 16x MSAA มีต้นทุนการประมวลผลสูงมาก และไม่คุ้มค่าเมื่อเทียบกับเทคนิคใหม่ ๆ ที่ใช้ AI เช่น XeSS ของ Intel, FSR ของ AMD และ DLSS ของ Nvidia ซึ่งให้ภาพคมชัดกว่า ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า และยังสามารถสร้างเฟรมเพิ่มได้ด้วย MSAA เคยเป็นเทคนิคยอดนิยมในการทำให้ขอบภาพเรียบเนียน แต่ในยุคที่เกมใช้ deferred rendering และต้องการประสิทธิภาพสูงสุด การใช้ brute-force sampling แบบ MSAA กลายเป็นภาระที่ไม่จำเป็น โดยเฉพาะระดับ 16x ที่แทบไม่มีเกมไหนใช้จริง Intel จึงเลือกเดินตามแนวทางใหม่ที่เน้น AI-based upscaling และ temporal sampling ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในทุกด้าน ทั้งคุณภาพภาพ ความลื่นไหล และการประหยัดพลังงาน โดย XeSS SDK ล่าสุดยังรองรับ GPU จากทุกค่าย ทำให้เป็นทางเลือกแบบเปิดสำหรับนักพัฒนา ✅ Intel ยุติการรองรับ 16x MSAA บน Xe3 GPU ➡️ เหลือเพียง 2x, 4x และ 8x เท่านั้น ✅ การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มใน Mesa driver 25.3-devel และย้อนกลับไปยังเวอร์ชัน 25.1 และ 25.2 ➡️ เป็นการปรับปรุงในระดับไดรเวอร์สำหรับ Linux ✅ XeSS, FSR และ DLSS ให้ภาพคมชัดกว่า MSAA ด้วยต้นทุนต่ำกว่า ➡️ รองรับการสร้างเฟรมและลดการสั่นของภาพได้ดีกว่า TAA ✅ XeSS SDK ล่าสุดรองรับ GPU จาก Intel, AMD และ Nvidia ➡️ เป็นทางเลือกแบบ vendor-agnostic สำหรับนักพัฒนา ✅ Xe3 GPU จะเปิดตัวพร้อมกับซีพียู Panther Lake ➡️ เป็นการรวมพลังของกราฟิกและ AI สำหรับงานยุคใหม่ ✅ MSAA ทำงานโดยการสุ่มหลายจุดในแต่ละพิกเซลเพื่อทำให้ขอบภาพเรียบ ➡️ แต่ไม่สามารถจัดการกับความโปร่งใสหรือ shader artifacts ได้ดี ✅ AI upscaling เช่น DLSS 3.5 และ XeSS 2 ใช้ machine learning เพื่อสร้างภาพที่คมชัด ➡️ ลดภาระ GPU และเพิ่มเฟรมเรตได้พร้อมกัน ✅ Deferred rendering engine มักปิดการใช้งาน MSAA โดยอัตโนมัติ ➡️ เพราะไม่สามารถใช้ร่วมกับหลาย pass ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ การใช้ AI-based AA ช่วยให้เกมสามารถรันที่ความละเอียดต่ำแต่ได้ภาพระดับสูง ➡️ เหมาะกับ VR และ ray tracing ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/intel-will-retire-rarely-used-16x-msaa-support-on-xe3-gpus-ai-upscalers-like-xess-fsr-and-dlss-provide-better-more-efficient-results

🎮🧠 เรื่องเล่าจากวงการฮาร์ดแวร์: เมื่อจีนส่ง GPU 24GB VRAM ท้าชน NVIDIA และ AMD ในโลกที่ NVIDIA และ AMD ครองตลาดกราฟิกการ์ดมานาน จู่ๆ ก็มีผู้เล่นหน้าใหม่จากจีนชื่อว่า Lisuan Tech โผล่ขึ้นมาพร้อม GPU รุ่น 7G105 ที่มาพร้อม VRAM ขนาด 24GB และฟีเจอร์ที่ดูจริงจังเกินกว่าจะเป็นแค่ของเล่นสำหรับเกมเมอร์ Lisuan Tech ไม่ได้เน้น ray tracing หรือ DirectX 12 Ultimate แบบที่ค่ายใหญ่ทำ แต่หันไปโฟกัสที่งาน compute และ virtualization สำหรับตลาด workstation และ enterprise โดยใช้สถาปัตยกรรม TrueGPU ของตัวเอง ผลิตบนเทคโนโลยี 6nm จาก TSMC GPU รุ่นนี้รองรับการถอดรหัสวิดีโอ 8K AV1 และ HEVC ที่ 60fps และสามารถ encode ได้ทั้ง 4K และ 8K ขึ้นอยู่กับ codec มีพอร์ต DisplayPort 1.4 ถึง 4 ช่อง แต่ไม่มี HDMI เพราะต้องการลดต้นทุนด้านลิขสิทธิ์ จุดเด่นที่ทำให้มันดูจริงจังคือการรองรับ SR-IOV ซึ่งสามารถแบ่ง GPU ออกเป็น 16 virtual containers ได้ ทำให้เหมาะกับการใช้งานในระบบคลาวด์หรือองค์กรขนาดใหญ่ที่ต้องการความยืดหยุ่น แม้จะมีประสิทธิภาพในระดับ 24 TFLOPs (FP32) ซึ่งใกล้เคียง RTX 4060 แต่ยังมีข้อสงสัยหลายอย่าง เช่น ความเร็วสัญญาณนาฬิกา, ความถี่หน่วยความจำ และการใช้พลังงานที่ยังไม่เปิดเผย รวมถึงการขาดข้อมูลเรื่องไดรเวอร์และความเสถียรในระยะยาว ✅ Lisuan Tech เปิดตัว GPU รุ่น 7G105 พร้อม VRAM ขนาด 24GB ➡️ เน้นตลาด workstation และ enterprise มากกว่าการเล่นเกม ✅ ใช้สถาปัตยกรรม TrueGPU ผลิตบนเทคโนโลยี 6nm จาก TSMC ➡️ รองรับ DirectX 12, Vulkan 1.3, OpenGL 4.6 แต่ไม่รองรับ ray tracing ✅ รองรับการถอดรหัสวิดีโอ 8K และ encode ได้ทั้ง 4K/8K ➡️ ใช้ DisplayPort 1.4 จำนวน 4 ช่อง ไม่มี HDMI ✅ รองรับ SR-IOV แบ่ง GPU เป็น 16 virtual containers ➡️ เหมาะกับการใช้งานในระบบคลาวด์และองค์กรขนาดใหญ่ ✅ ประสิทธิภาพสูงสุด 24 TFLOPs (FP32) ใกล้เคียง RTX 4060 ➡️ มีผล benchmark จาก Geekbench และ 3DMark ที่น่าประทับใจ ✅ รุ่น 7G106 สำหรับผู้ใช้ทั่วไปมี VRAM 12GB และ TDP 225W ➡️ ใช้พลังงานผ่าน 8-pin PCIe connector และรองรับ 8K HDR ✅ รุ่น 7G105 สำหรับมืออาชีพมี ECC memory และระบบเข้ารหัสข้อมูล ➡️ รองรับการแสดงผลหลายหน้าจอพร้อมกันในระบบเสมือน ✅ ผลการทดสอบ synthetic benchmark แสดงว่าแรงกว่า RTX 4060 ➡️ แต่ยังไม่ถึงระดับ RTX 5060 หรือ RX 9060 XT ‼️ ยังไม่มีข้อมูลแน่ชัดเรื่องความเร็วสัญญาณนาฬิกาและการใช้พลังงาน ⛔ ทำให้ประสิทธิภาพจริงยังเป็นเพียงการคาดการณ์ ‼️ ขาดข้อมูลเรื่องไดรเวอร์และความเสถียรในการใช้งานระยะยาว ⛔ อาจมีปัญหาในการใช้งานกับซอฟต์แวร์มืออาชีพ ‼️ ไม่มี HDMI อาจเป็นข้อจำกัดสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ⛔ ต้องใช้ DisplayPort เท่านั้น ซึ่งอาจไม่สะดวกในบางกรณี https://www.techradar.com/pro/chinese-gpu-vendor-youve-never-heard-of-wants-to-challenge-nvidia-and-amd-in-the-pro-market-with-24gb-vram

🌐 การพัฒนาอินเทอร์เน็ต: จากสายทองแดงสู่ใยแก้ว และไปไกลถึงอวกาศ 🌏 ในยุคปัจจุบันที่โลกเชื่อมต่อกันอย่างแนบแน่น การเข้าถึงอินเทอร์เน็ตกลายเป็นปัจจัยสำคัญในการดำรงชีวิต ไม่ว่าจะเป็นการสื่อสาร การทำงาน การเรียนรู้ หรือการเข้าถึงข้อมูลข่าวสาร อินเทอร์เน็ตได้เปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตของมนุษย์ในทุกมิติ แต่การเดินทางของเทคโนโลยีนี้ไม่ได้เริ่มต้นจากความล้ำสมัย หากแต่เริ่มจากโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานอย่างสายทองแดง ก่อนจะพัฒนาไปสู่ใยแก้วนำแสง และก้าวข้ามพรมแดนทางภูมิศาสตร์ด้วยอินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียม 📞 จุดเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ตย้อนกลับไปในปี 1969 เมื่อกระทรวงกลาโหมของสหรัฐอเมริกาได้พัฒนาโครงการ ARPANET ซึ่งเป็นเครือข่ายแรกที่เชื่อมต่อคอมพิวเตอร์จากหลายสถาบันเข้าด้วยกัน โดยใช้สายโทรศัพท์ทองแดงเป็นโครงข่ายหลัก ความก้าวหน้านี้ได้ปูทางสู่การพัฒนาระบบการสื่อสารผ่านแนวคิดการสลับแพ็กเก็ต ซึ่งเป็นกลไกที่ทำให้ข้อมูลสามารถเดินทางผ่านเครือข่ายได้อย่างยืดหยุ่นและปลอดภัยมากยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม สายทองแดงเองก็มีข้อจำกัดมากมาย ทั้งในเรื่องของระยะทาง ความเร็ว และความไวต่อสัญญาณรบกวน 🧭 ในช่วงทศวรรษที่ 1990 การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตแบบ Dial-up ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลาย โดยอาศัยสายโทรศัพท์ทองแดงร่วมกับโมเด็ม ซึ่งทำหน้าที่แปลงสัญญาณดิจิทัลเป็นอนาล็อก และในทางกลับกัน แม้ว่าจะเป็นการเปิดประตูให้ประชาชนทั่วไปได้สัมผัสกับโลกออนไลน์ แต่ Dial-up ก็เต็มไปด้วยข้อจำกัด ไม่ว่าจะเป็นความเร็วที่ต่ำ การผูกขาดสายโทรศัพท์ระหว่างการใช้งาน หรือการหลุดสัญญาณอย่างสม่ำเสมอ ต่อมาจึงเกิดการพัฒนาเทคโนโลยี DSL (Digital Subscriber Line) ซึ่งสามารถใช้งานโทรศัพท์และอินเทอร์เน็ตได้พร้อมกันบนสายทองแดงเส้นเดียวกัน และให้ความเร็วสูงกว่าอย่างเห็นได้ชัด แม้จะยังอยู่บนโครงข่ายเดิม DSL ก็ช่วยยืดอายุของโครงสร้างพื้นฐานสายทองแดงออกไปได้อีกระยะหนึ่ง ⚠️ อย่างไรก็ดี พลังของสายทองแดงมีขีดจำกัดทั้งในเชิงฟิสิกส์และเศรษฐศาสตร์ ปริมาณข้อมูลที่สามารถรับส่งได้ต่อวินาทีนั้นมีข้อจำกัดจากระยะทาง ความต้านทาน และความถี่ของสัญญาณ การพยายามเพิ่มความเร็วผ่านสายทองแดงจึงต้องเผชิญกับปัญหาการลดทอนของสัญญาณ และความเสี่ยงต่อการรบกวนจากคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้ารอบข้างมากขึ้น ซึ่งไม่สอดคล้องกับความต้องการที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณของโลกในยุคดิจิทัล 💡 การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างจึงเกิดขึ้น ด้วยการหันมาใช้ใยแก้วนำแสงเป็นสื่อกลางในการส่งข้อมูล ใยแก้วนำแสงใช้พลังงานแสงแทนกระแสไฟฟ้า จึงสามารถส่งข้อมูลได้ด้วยความเร็วสูงมาก มีแบนด์วิดท์กว้าง และไม่ไวต่อคลื่นรบกวนภายนอก หลักการทำงานของใยแก้วนำแสงอาศัยปรากฏการณ์สะท้อนกลับหมด (Total Internal Reflection) ที่ทำให้แสงสามารถวิ่งผ่านเส้นใยแก้วได้ในระยะไกลโดยไม่สูญเสียพลังงานมากนัก ใยแก้วนำแสงไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพในการเชื่อมต่อ แต่ยังเพิ่มความปลอดภัย และลดต้นทุนในระยะยาวได้อย่างมีนัยสำคัญ 📺 ประโยชน์ของใยแก้วนำแสงเห็นได้ชัดในชีวิตประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นการสตรีมวิดีโอความละเอียดสูง การประชุมทางไกล การเรียนรู้ออนไลน์ หรือแม้แต่การเล่นเกมผ่านคลาวด์ ความเร็วที่สูงและความเสถียรของเครือข่ายช่วยให้บริการเหล่านี้ทำงานได้อย่างราบรื่น อีกทั้งยังส่งผลเชิงบวกต่อเศรษฐกิจดิจิทัลที่กำลังเติบโต และเปิดโอกาสใหม่ๆ ในการพัฒนานวัตกรรมและบริการที่อาศัยการรับส่งข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ 🚧 แม้ว่าใยแก้วนำแสงจะเป็นโซลูชันที่ดูจะ “พร้อมสำหรับอนาคต” แต่ในทางปฏิบัติ การติดตั้งโครงข่ายนี้ยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมาย โดยเฉพาะปัญหาในช่วง Last Mile หรือการเชื่อมโยงใยแก้วนำแสงจากสายหลักเข้าสู่บ้านและธุรกิจแต่ละหลัง ซึ่งมักมีต้นทุนสูง ใช้แรงงานผู้เชี่ยวชาญ และต้องอาศัยการวางแผนโครงข่ายอย่างรอบคอบ ความซับซ้อนนี้ทำให้ชุมชนชนบทหรือพื้นที่ห่างไกลถูกมองข้าม จนนำไปสู่ “ช่องว่างทางดิจิทัล” ที่ยังคงปรากฏอยู่ในหลายภูมิภาค 🛰️ เพื่อเติมเต็มช่องว่างดังกล่าว เทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียมได้ถูกพัฒนาขึ้น โดยเฉพาะดาวเทียมในวงโคจรต่ำ (LEO) อย่าง Starlink ที่ให้เวลาแฝงต่ำและความเร็วสูงกว่าเทคโนโลยีดาวเทียมรุ่นก่อน แม้จะมีข้อจำกัดด้านต้นทุนและความไวต่อสภาพอากาศ แต่การเข้าถึงที่ครอบคลุมทุกพื้นที่ของดาวเทียมได้สร้างความหวังใหม่สำหรับประชากรที่เคยอยู่นอกขอบเขตของโครงสร้างพื้นฐานแบบมีสาย 🔭 อนาคตของการเชื่อมต่อไม่ได้หยุดอยู่แค่ใยแก้วนำแสงหรือดาวเทียม ปัจจุบันมีการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีล้ำหน้า เช่น Wavelength Division Multiplexing (WDM) ที่ช่วยให้สามารถส่งข้อมูลหลายชุดพร้อมกันในเส้นใยเส้นเดียว หรือ Hollow Core Fiber ที่นำแสงวิ่งผ่านอากาศแทนแกนแก้ว เพิ่มความเร็วและลดเวลาแฝง นอกจากนี้ยังมีแนวคิดอินเทอร์เน็ตควอนตัม (Quantum Internet) ที่ใช้หลักกลศาสตร์ควอนตัมในการสร้างระบบเครือข่ายที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสุด 📌 สรุปได้ว่าการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของอินเทอร์เน็ตไม่ใช่เพียงเรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนการพัฒนาทางเศรษฐกิจ สังคม และคุณภาพชีวิตของผู้คนทั่วโลก อินเทอร์เน็ตที่เร็วขึ้นและเชื่อถือได้มากขึ้น หมายถึงโอกาสที่เปิดกว้างมากขึ้นเช่นกัน การลงทุนในเทคโนโลยีที่ยั่งยืนจึงไม่ใช่เพียงทางเลือก แต่เป็นความจำเป็นสำหรับอนาคตที่เชื่อมโยงกันมากยิ่งขึ้นในทุกมิติ #ลุงเขียนหลานอ่าน

อนุกมธ.ฯ ไฟเขียวไม่ตัดงบกลาโหม! ชี้เรือฟริเกต 1.75 หมื่นล้าน ควรซื้อ 2 ลำเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด https://www.thai-tai.tv/news/20531/ . #งบประมาณปี69 #กองทัพเรือ #เรือฟริเกต #งบกลาโหม #อนุกมธICT #ความมั่นคง #ชายแดนไทยกัมพูชา #อธิปไตย #ณพลเดชมณีลังกา

🎙️ เรื่องเล่าจากโรงงานจีน: G100 ชิปกราฟิกสายเลือดจีนที่เริ่มท้าชนโลก Lisuan Technology บริษัทสตาร์ทอัพด้านกราฟิกจากจีน ได้เปิดตัว GPU รุ่นใหม่ชื่อ G100 ซึ่งเป็นชิปที่ออกแบบและผลิตในประเทศจีนโดยไม่ใช้ IP จากต่างประเทศ โดยผลการทดสอบล่าสุดเผยว่า G100 รุ่น 48 CUs มีประสิทธิภาพสูงกว่า Intel Arc A770 และ Nvidia RTX 4060 ในการทดสอบ OpenCL และใกล้เคียงกับ RTX 5060 ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญของจีนในการพัฒนา GPU ระดับสูงด้วยตนเอง ในอดีต GPU ระดับสูงมักมาจากค่ายใหญ่ในสหรัฐฯ เช่น Nvidia และ AMD แต่ตอนนี้จีนเริ่มมีผู้เล่นใหม่อย่าง Lisuan Technology ที่พยายามสร้าง GPU ด้วยตนเอง โดยไม่พึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ G100 รุ่นใหม่ที่ถูกทดสอบมีสเปกดังนี้: - 48 Compute Units (CUs) - ความเร็วสูงสุด 2,000 MHz - หน่วยความจำ 12 GB (คาดว่าเป็น GDDR6) ผลการทดสอบ OpenCL จาก Geekbench พบว่า: - G100 รุ่น 48 CUs ได้คะแนน 111,290 - สูงกว่า RTX 4060 (101,028) และ Arc A770 (109,181) - ใกล้เคียงกับ RTX 5060 (120,916) โดยช้ากว่าเพียง 9% แม้จะยังไม่มีข้อมูลด้านสถาปัตยกรรม TrueGPU อย่างละเอียด แต่ Lisuan ยืนยันว่าออกแบบเองทั้งหมด และเตรียมเปิดตัวผลิตภัณฑ์อย่างเป็นทางการเร็ว ๆ นี้ 💡 GPU ที่ออกแบบโดยไม่ใช้ IP ต่างประเทศมีความสำคัญต่อความมั่นคงด้านเทคโนโลยี ➡️ โดยเฉพาะในยุคที่การควบคุมการส่งออกชิปจากสหรัฐฯ เข้มงวดขึ้น 💡 OpenCL เป็นมาตรฐานสำหรับการประมวลผลทั่วไปบน GPU ➡️ ใช้ในงาน AI, การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ และการเรนเดอร์ภาพ 💡 หน่วยความจำ 12 GB เป็นมาตรฐานใหม่สำหรับเกมยุคปัจจุบัน ➡️ เกม AAA หลายเกมเริ่มต้องการมากกว่า 8 GB เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด 💡 การพัฒนา GPU ภายในประเทศอาจช่วยลดการพึ่งพา Nvidia และ AMD ➡️ ส่งผลต่อการแข่งขันในตลาดโลกในระยะยาว https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/lisuan-g100-gpu-shows-promise-at-least-in-opencl-homegrown-chinese-chip-outguns-arc-a770-and-rtx-4060-in-new-benchmark-10-percent-slower-than-rtx-5060

จาก ย.ย่งฮะเฮง สู่โรงงานคุณ! ✨ ส่งมอบเครื่องจักรแปรรูปชุดใหญ่...ด้วยใจ! ความสุขของเราคือการเห็นธุรกิจของคุณเติบโต! วันนี้ ย.ย่งฮะเฮง ได้ส่งมอบ เครื่องจักรแปรรูปอาหารหลายเครื่องให้กับลูกค้าคนสำคัญของเรา เราใส่ใจในทุกรายละเอียด ตั้งแต่การคัดสรรเครื่องจักรคุณภาพ การทดสอบ ไปจนถึงการจัดส่ง เพื่อให้มั่นใจว่าเครื่องจักรเหล่านี้จะเป็นหัวใจสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณ: ผลิตได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงสุด ลดภาระงานและต้นทุน สร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสม่ำเสมอ ขอบคุณลูกค้าที่ให้ความไว้วางใจเราเสมอมา! เราพร้อมเป็นพาร์ทเนอร์ที่สนับสนุนทุกย่างก้าวของความสำเร็จของคุณ อยากรู้ว่าเครื่องจักรของเราช่วยอะไรธุรกิจคุณได้บ้าง? แวะมาชมเครื่องจักรจริงและปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่ ย.ย่งฮะเฮง! ทีมงานของเราพร้อมให้คำแนะนำอย่างเป็นกันเอง เพื่อให้คุณได้รับโซลูชันที่เหมาะสมที่สุด เวลาทำการ: จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น. เสาร์: 8.00 - 16.00 น. ช่องทางติดต่อเรา: แผนที่ร้าน: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 แชทกับเรา: Facebook Messenger: m.me/yonghahheng LINE OA: @yonghahheng (มี@ข้างหน้า) หรือคลิก https://lin.ee/5H812n9 โทรสายด่วน: 02-215-3515-9 081-3189098 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com อีเมล: sales@yoryonghahheng.com | yonghahheng@gmail.com อย่ารอช้า! โอกาสในการพัฒนาธุรกิจของคุณอยู่แค่เอื้อม! #ยย่งฮะเฮง #เครื่องจักรคุณภาพ #คู่คิดธุรกิจ #บริการครบวงจร #ยกระดับการผลิต #โรงงานทันสมัย #ความสำเร็จของคุณคือความสุขของเรา

🎙️ เรื่องเล่าจากโรงงานชิป: เมื่อ TSMC ต้องเร่งผลิตชิปเล็กที่สุดในโลกให้ทันความต้องการ TSMC เริ่มผลิตชิปขนาด 2 นาโนเมตรในปี 2025 โดยตั้งเป้าเริ่มต้นที่ 40,000 แผ่นเวเฟอร์ต่อเดือน และจะเพิ่มเป็น 100,000 แผ่นในปี 2026 — แต่ด้วยความต้องการจากบริษัทอย่าง Apple, NVIDIA, Intel, AMD และ MediaTek ที่ใช้ชิปเหล่านี้ในผลิตภัณฑ์ AI, มือถือ และเซิร์ฟเวอร์ ทำให้ TSMC อาจต้องเพิ่มกำลังการผลิตถึง 5 เท่าในปี 2027 หากแผนนี้สำเร็จ: - จะเป็นการผลิตชิปขนาด sub-7nm ที่มากที่สุดในประวัติศาสตร์ของ TSMC - ต้องใช้โรงงานถึง 8 แห่ง โดยมีโรงงานหลักอยู่ที่ F22 ในเมืองเกาสง ประเทศไต้หวัน แม้ Samsung จะมีเทคโนโลยีใกล้เคียง แต่ TSMC ยังครองตลาดด้วยอัตราการผลิตที่สูงกว่าและ yield ที่ดีกว่า — ทำให้กลายเป็นผู้ผลิตชิประดับสูงสำหรับลูกค้าภายนอกเพียงรายเดียวในโลก ✅ TSMC อาจเพิ่มกำลังผลิตชิป 2nm เป็น 200,000 แผ่นเวเฟอร์ต่อเดือนภายในปี 2027 ➡️ เริ่มต้นที่ 40,000 แผ่นในปี 2025 และเพิ่มเป็น 100,000 แผ่นในปี 2026 ✅ ความต้องการมาจากบริษัทเทคโนโลยีใหญ่ เช่น Apple, NVIDIA, Intel, AMD และ MediaTek ➡️ ใช้ในผลิตภัณฑ์ AI, มือถือ, เซิร์ฟเวอร์ และอุปกรณ์ประมวลผลขั้นสูง ✅ Apple มักได้รับล็อตแรกของชิปใหม่ เพราะไม่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด ➡️ ส่วน AMD และ NVIDIA จะใช้หลังจาก TSMC ปรับปรุงการผลิตให้เสถียร ✅ หากผลิตถึง 200,000 แผ่น จะเป็นระดับสูงสุดในกลุ่ม sub-7nm ของ TSMC ➡️ ต้องใช้โรงงานถึง 8 แห่ง โดยโรงงานหลักคือ F22 ที่เกาสง ✅ TSMC เป็นผู้ผลิตชิป 2nm รายเดียวที่ให้บริการภายนอกด้วย yield สูง ➡️ Samsung มีเทคโนโลยีใกล้เคียงแต่ yield ยังต่ำกว่า https://wccftech.com/tsmc-worlds-largest-contract-chipmaker-nvidia-ai-supplier-could-boost-output-to-200000-wafers-per-month-report/

คุณกำลังมองหาเครื่องบดที่แท้จริงเพื่อรองรับการแปรรูปวัตถุดิบที่หลากหลายและมีขนาดใหญ่ เช่น กบทั้งตัว หรือวัตถุดิบอื่น ๆ ในปริมาณมหาศาลใช่ไหม? ไม่ต้องมองหาที่ไหนอีกแล้ว! เครื่องบดของเราถูกออกแบบมาเพื่อมอบ ประสิทธิภาพที่เหนือชั้น ความทนทานขั้นสุด และความสามารถในการบดที่เหนือความคาดหมาย! 🔥 ทำไมเครื่องบดของเราถึงเป็นคำตอบสำหรับธุรกิจของคุณ? 📌บดได้ทั้งตัว ไม่ต้องหั่นย่อย! ด้วยช่องป้อนวัตถุดิบที่ออกแบบมาเป็นพิเศษ และกลไกการบดที่ทรงพลัง ทำให้เครื่องนี้สามารถบดวัตถุดิบที่มีขนาดใหญ่ อย่างเช่น กบได้ทั้งตัว ได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว! ประหยัดเวลา แรงงาน และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตของคุณได้อย่างมหาศาล! 📌กำลังบดมหาศาล 1100W (1.5 แรงม้า): มอเตอร์ที่แข็งแกร่งทำงานคู่กับเกลียวบดและใบมีดที่ออกแบบมาเป็นอย่างดี รับประกันการบดที่รวดเร็ว สม่ำเสมอ และละเอียด แม้กับวัตถุดิบที่แข็งหรือมีความเหนียว! 📌วัสดุสแตนเลสแท้ 💯% เกรดพรีเมียม: ผลิตจากสแตนเลส Food Grade ทั้งหมด ทนทานต่อการกัดกร่อน ไม่เป็นสนิม ปลอดภัยสูงสุดสำหรับทุกวัตถุดิบที่คุณแปรรูป มั่นใจได้ในคุณภาพและความสะอาดในระยะยาว 📌ทำความสะอาดง่ายกว่าที่เคย: หัวบดสามารถถอดแยกชิ้นส่วนได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ทำให้การทำความสะอาดเป็นเรื่องง่ายและทั่วถึง ลดการสะสมของเชื้อโรค พร้อมสำหรับการทำงานครั้งต่อไปได้อย่างรวดเร็ว! 📌ระบบเดินหน้า-ย้อนกลับ (FWD/REV): ควบคุมการบดได้อย่างราบรื่น หมดปัญหาวัตถุดิบติดขัด ช่วยให้การทำงานไม่สะดุดและเพิ่มความปลอดภัยในการใช้งาน ** ไม่ว่าธุรกิจของคุณจะเน้นการแปรรูป "กบ" ปริมาณมาก หรือต้องการเครื่องบดที่รับมือกับวัตถุดิบหลากหลายขนาด เครื่องบดสแตนเลสเบอร์ 22 ของเราคือการลงทุนที่คุ้มค่าที่สุดเพื่อการผลิตที่มีประสิทธิภาพสูงสุด! ✨ ยกระดับมาตรฐานการผลิตให้ก้าวกระโดดวันนี้! ✨ 📍 สนใจเข้ามาเยี่ยมชมและทดลองประสิทธิภาพได้ที่ร้านของเรา! แผนที่ร้าน: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 ⏰ เวลาทำการ: จันทร์-ศุกร์: 8.00-17.00 น. วันเสาร์: 8.00-16.00 น. 📞 ติดต่อเราได้เลย: แชท: m.me/yonghahheng LINE: @yonghahheng (มี@ข้างหน้า) หรือ https://lin.ee/HV4lSKp โทร: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com E-mail: sales@yoryonghahheng.com, yonghahheng@gmail.com #เครื่องบดกบ #บดกบทั้งตัว #เครื่องบดเนื้อสแตนเลส #เครื่องบดอเนกประสงค์ #เครื่องบดอาหาร #อุปกรณ์แปรรูปกบ #เครื่องบดปริมาณมาก #วัตถุดิบเฉพาะทาง #เครื่องบดอุตสาหกรรม #เครื่องบดคุณภาพสูง #อุปกรณ์ร้านอาหาร #ธุรกิจอาหาร #โรงงานอาหาร #ครัวมืออาชีพ #ย่งฮะเฮง #ยิ่งยงเฮง #เลือกคุณภาพ #เลือกBONNY #ลงทุนเพื่อธุรกิจ #ครัวสะอาด #ประสิทธิภาพสูงสุด #เมนูกบ #อาหารกบ #กบทอด #กบผัดเผ็ด #กบผัดฉ่า #ต้มยำกบ #กบย่าง #กบกระเทียม📌

15 กรกฎาคม 2568 -รายงานข่าวระบุว่า ฮุน มาเน็ต นายกรัฐมนตรีกัมพูชา ลงนามประกาศกวาดล้างแก๊งค์คอลเซนเตอร์-เว็บฉ้อโกงการพนันออนไลน์ทุกชนิดทั่วประเทศ! ลบข้อครหาดินแดน SCAMBODIA ฟาด UN หลังแฉเขมรมีแต่แก๊งค์คอลเซนเตอร์-เป็นที่ตั้งเว็บการพนันออนไลน์ข้ามชาติ Kampuchea Thmey Daily รายงานว่า ฮุนมาเน็ต นายกรัฐมนตรี ได้ออกประกาศว่ารัฐบาลกัมพูชาได้สังเกตเห็นว่าปัจจุบันการหลอกลวงทางออนไลน์ในราชอาณาจักรกัมพูชากำลังก่อให้เกิดภัยคุกคามและความไม่ปลอดภัยทั้งในโลกและภูมิภาค กลุ่มอาชญากรต่างชาติก็ได้แทรกซึมเข้ามาในการหลอกลวงทางออนไลน์เช่นกัน เพื่อป้องกัน ควบคุมและปราบปรามการฉ้อโกงโดยใช้ระบบเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูง มุ่งหวังที่จะมีส่วนสนับสนุนในการดูแลรักษาและคุ้มครองความปลอดภัย ความสงบเรียบร้อยของประชาชนและความปลอดภัยทางสังคม รัฐบาลจึงออกกฎระเบียบดังต่อไปนี้ 1. ผู้ว่าราชการจังหวัด คณะกรรมการบริหารส่วนจังหวัด นายอำเภอเมือง หัวหน้าคณะกรรมการบริหารส่วนจังหวัด และผู้บัญชาการตำรวจจังหวัด มีหน้าที่รับผิดชอบในการดำเนินการปราบปรามการทุจริตทางเทคโนโลยีในทุกพื้นที่ภายในพื้นที่และเขตอำนาจศาลของตนตามกฎหมาย ระเบียบ และบรรทัดฐานทางกฎหมายที่บังคับใช้2. กระทรวงมหาดไทย โดยมีผู้บัญชาการตำรวจแห่งชาติและกรมตรวจคนเข้าเมือง เป็นหัวหน้าหน่วยงาน มีหน้าที่จัดทำขั้นตอนการขับไล่ให้เป็นไปตามกฎหมายและระเบียบข้อบังคับที่เกี่ยวข้องกับต่างด้าวที่เข้ามาโดยผิดกฎหมาย อาศัยอยู่โดยผิดกฎหมายหรือประกอบกิจกรรมที่ผิดกฎหมาย3. กรมตำรวจแห่งชาติ กรมตรวจคนเข้าเมือง กองบัญชาการกลางองค์การบริหารส่วนจังหวัด กองบังคับตำรวจภูมิภาค และกองบัญชาการตำรวจตระเวนชายแดนในจังหวัดที่มีพรมแดนติดกับประเทศเพื่อนบ้าน มีหน้าที่รับผิดชอบในการป้องกัน ปิดกั้น และห้ามคนต่างด้าวลักลอบข้ามพรมแดนทางบกภายในพื้นที่และเขตอำนาจของตน4. คณะกรรมการความมั่นคงทางทะเลแห่งชาติ สำนักงานตำรวจแห่งชาติ กรมตรวจคนเข้าเมือง กองบัญชาการกลางปกครองส่วนท้องถิ่นตามแนวชายแดนทางทะเล กองบัญชาการทหารเรือ และกรมตำรวจตระเวนชายแดนทางน้ำ มีหน้าที่ป้องกัน ปิดกั้น และห้ามมิให้คนต่างด้าวลักลอบเข้า-ออกชายแดนทางน่านน้ำภายในเขตพื้นที่และเขตอำนาจศาลของตน5. ให้กระทรวงยุติธรรม สั่งการไปยังศาลและอัยการที่สังกัดศาลทุกระดับ ให้ความสำคัญและรับผิดชอบอย่างยิ่งในการบังคับใช้กฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการป้องกันและปราบปรามการทุจริตผ่านระบบเทคโนโลยีให้เป็นไปตามกฎหมายและขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง และให้การสนับสนุนทางกฎหมายแก่สถาบันและหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายในการปฏิบัติงานตามความจำเป็น6. ผู้บัญชาการทหารสูงสุดแห่งกองทัพกัมพูชา ผู้บัญชาการทหารบก ผู้บัญชาการทหารเรือ ผู้บัญชาการกองทัพอากาศ ผู้บัญชาการตำรวจตระเวนชายแดน ผู้บัญชาการหน่วยรบพิเศษ ผู้บัญชาการหน่วยบัญชาการรักษาพระองค์ ผู้บัญชาการหน่วยรบพิเศษต่อต้านการก่อการร้ายแห่งชาติ และผู้บัญชาการกองพลที่ 70 ต้องจัดเตรียมกำลังพล เครื่องมือ และอุปกรณ์ เพื่อสนับสนุนการปฏิบัติการเมื่อได้รับคำสั่ง7. กระทรวงสถาบันวิชาชีพที่เกี่ยวข้อง และศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศแห่งชาติ ต้องร่วมมือและมีส่วนร่วมในการปราบปรามการทุจริตผ่านระบบเทคโนโลยี8. คณะกรรมการการพนันเชิงพาณิชย์ของกัมพูชาจะต้องเข้มงวดกับการจัดการและการกำกับดูแลคาสิโนหรือศูนย์การพนันที่ได้รับอนุญาตทั้งหมด โดยมีข้อห้ามอย่างเคร่งครัดดังต่อไปนี้: • การฉ้อโกงทางเทคโนโลยี• การลักพาตัว การทรมาน และการคุมขังที่ผิดกฎหมาย• การค้ามนุษย์และการแสวงประโยชน์ทางเพศทุกรูปแบบ• การค้าอาวุธ การครอบครอง และการใช้อาวุธที่ผิดกฎหมาย • การสร้างกำลังที่ผิดกฎหมายผ่านบริษัทรักษาความปลอดภัยเอกชนและการใช้กองกำลังตำรวจติดอาวุธ • การค้า การใช้ และการจัดเก็บยาเสพติดและสารเสพติดที่ผิดกฎหมาย9. ผู้ว่าราชการจังหวัดและนายอำเภอเมือง หัวหน้ากองบัญชาการร่วมของสำนักงานบริหารจังหวัดและเมืองหลวง ผู้บัญชาการตำรวจประจำเมืองหลวง ผู้บัญชาการหน่วยงาน กระทรวงและสถาบันที่เกี่ยวข้อง ต้องปฏิบัติตามคำสั่งนี้อย่างเคร่งครัดและมีความรับผิดชอบ หากไม่ปฏิบัติตามคำสั่งนี้หรือไม่ให้ความร่วมมือใดๆ จะถูกประเมินผลในการแต่งตั้ง โยกย้าย หรือปลดออกจากตำแหน่งโดยทันที กระทรวง สถาบัน คณะกรรมการความมั่นคงทางทะเลแห่งชาติ สำนักงานเลขาธิการคณะกรรมาธิการปราบปรามการหลอกลวงทางออนไลน์ กองบัญชาการร่วม ฝ่ายบริหารระดับจังหวัด หน่วยงานและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง จะต้องปฏิบัติตามคำสั่งนี้ด้วยความเข้มงวดและมีประสิทธิภาพสูงสุดตั้งแต่วันที่ลงนาม

เรามักมองว่าเครื่องใหม่ = ต้องติดตั้งเบราว์เซอร์กับ Office ก็จบแล้ว...แต่ถ้าเลือกให้ดีตั้งแต่เริ่ม มันจะเปลี่ยนเครื่องของคุณให้ “พร้อมลุย” ไม่ว่าจะใช้งานหนักแค่ไหน TechSpot จึงจัดลิสต์โปรแกรมจำเป็นแบ่งตามหมวด เช่น: - เบราว์เซอร์ → Chrome, Firefox, Edge, Brave, Tor - จัดการรหัสผ่าน → Bitwarden, 1Password - ยูทิลิตี้ในเครื่อง → PowerToys, Alfred, WinGet, Everything - จดโน้ต/ทำงาน → Notion, OneNote, Obsidian - แก้ไฟล์ PDF → PDFsam - แต่งภาพ/ตัดวิดีโอ → GIMP, CapCut, DaVinci Resolve - นักพัฒนา → VS Code, Cursor, Docker - ใช้งานในองค์กร → Zoom, Slack, Teams - เล่นเกม → Steam, Epic, HandBrake - ดูหนัง/ฟังเพลง → VLC, Spotify - ดูสเปก/ปรับแต่งเครื่อง → CPU-Z, HWiNFO, Afterburner จุดเด่นคือแต่ละโปรแกรมมีคำอธิบายว่าเหมาะกับใคร ฟรีหรือไม่ และควรใช้งานคู่กับอะไรเพื่อได้ประสิทธิภาพสูงสุด เช่น PowerToys บน Windows ใช้กับ FancyZones เพื่อจัดหน้าจอแบบโปร ก็ยิ่งเจ๋ง นอกจากนี้ ยังมีการแนะนำโปรแกรมเฉพาะกลุ่มที่ไม่ค่อยมีใครพูดถึง เช่น: - Ollama → ใช้รัน LLM บนเครื่องเอง (ไม่ต้องต่อเน็ต) - SignalRGB → ซิงก์ไฟ RGB บน PC หลายแบรนด์เข้าด้วยกัน - Remote Mouse → ใช้มือถือควบคุมคอมได้จากไกล ๆ https://www.techspot.com/article/2974-desktop-software-essentials/

ซินโครตรอน อว. เปิดตัว 2 นวัตกรรมล้ำสมัย “เครื่องสังเคราะห์กราฟีน” และ “เครื่องเคลือบฟิล์ม DLC” ยกระดับอุตสาหกรรมไทยในงาน Thailand Research Expo 2025 สถาบันวิจัยแสงซินโครตรอน (องค์การมหาชน) กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม (อว.) ร่วมแสดงผลงานในงานมหกรรมวิจัยแห่งชาติ Thailand Research Expo 2025 ชู 2 นวัตกรรมก้าวล้ำพร้อมต่อยอดสู่การยกระดับอุตสาหกรรมไทย “เครื่องสังเคราะห์กราฟีนในระดับอุตสาหกรรม” และ “เครื่องเคลือบฟิล์มดีแอลซีสำหรับอุตสาหกรรมปิโตรเลียม” กรุงเทพฯ – สถาบันวิจัยแสงซินโครตรอนได้นำผลงานมาร่วมจัดแสดงภายในงานมหกรรมวิจัยแห่งชาติ 2568 หรือ Thailand Research Expo 2025 ซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 16-20 มิถุนายน 2568 ณ โรงแรมเซ็นทาราแกรนด์ และบางกอกคอนเวนชันเซ็นเตอร์ เซ็นทรัลเวิลด์ กรุงเทพฯ จำนวน 2 ผลงาน คือ “เครื่องสังเคราะห์กราฟีนสู่การนำไปใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์” และ“เครื่องต้นแบบการเคลือบฟิล์มดีแอลซีสำหรับอุตสาหกรรมปิโตรเลียม” โดยจัดแสดงที่บูธ CL2 ภายในโซนงานวิจัยและนวัตกรรมเพื่อใช้ประโยชน์ในภาคอุตสาหกรรมและพัฒนาเศรษฐกิจ ดร.พัฒนพงศ์ จันทร์พวง หัวหน้าฝ่ายพัฒนาเทคนิคและวิศวกรรม และหัวหน้าทีมวิจัยเครื่องสังเคราะห์กราฟีนฯ กล่าวว่า “กราฟีนเป็นคาร์บอนที่มีการจัดเรียงตัวในลักษณะ 2 มิติ ทำให้มีคุณสมบัติที่แข็งแรงกว่าเหล็กกล้าถึง 200 เท่า, นำไฟฟ้าได้ดีกว่าโลหะทองแดง, น้ำหนักเบา, แผ่ความร้อนได้ดี และความยืดหยุ่นสูง จึงถูกนำไปประยุกต์ใช้กับเทคโนโลยีหลากหลายด้าน เช่น อิเล็กทรอนิกส์, การก่อสร้าง, การแพทย์, และการกักเก็บพลังงาน เป็นต้น ปัจจุบันมีเทคโนโลยีในการสังเคราะห์กราฟีนหลายวิธี แต่ละวิธีก็มีข้อจำกัดแตกต่างกัน ซึ่งวิธีที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพสูงสุดในการสังเคราะห์กราฟีนให้ได้ระดับอุตสาหกรรม คือวิธี Flash Joule Heating (FJH) ที่อาศัยการจ่ายกระแสไฟฟ้าแรงสูงในเวลาฉับพลันผ่านผงคาร์บอนที่ได้จากขยะ จนทำให้เกิดความร้อนสูงกว่า 2700 องศาเซลเซียส แล้วเกิดการสลายพันธะระหว่างอะตอมของคาร์บอนกับแก๊ส หลังอุณหภูมิลดลงอะตอมของคาร์บอนจะจัดเรียงตัวกันกลายเป็นกราฟีนในเสี้ยววินาที” “ทั้งนี้ สถาบันฯ ประสบความสำเร็จในการพัฒนาระบบสังเคราะห์กราฟีนด้วยเทคนิคความร้อนกระตุ้นแบบพัลส์ยาว (Long-Pulse Joule Heating: LPJH) ที่มีกำลังผลิตวันละ 1 กิโลกรัม โดยอ้างอิงหลักการสังเคราะห์กราฟีนโดยใช้เทคนิค FJH และได้ศึกษาและพัฒนากระบวนการสังเคราะห์กราฟีนจากขยะเหลือทิ้งจากอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น ใบอ้อยและชานอ้อยจากอุตสาหกรรมผลิตน้ำตาล อุตสาหกรรมพอลิเมอร์, เศษผ้าและเสื้อผ้าเก่าจากอุตสาหกรรมเสื้อผ้าและสิ่งทอ เป็นต้น พร้อมกันนี้ได้ศึกษา พัฒนา และประยุกต์ใช้ กราฟีนที่ผลิตได้ สำหรับพัฒนาคุณสมบัติของผลิตภัณฑ์อื่นๆ ในอุตสาหกรรม เช่น อุตสาหกรรมก่อสร้างและคอนกรีต, อุตสาหกรรมยางและพอลิเมอร์, อุตสาหกรรมเสื้อผ้าและสิ่งทอ, อุตสาหกรรมสีเคลือบ เป็นต้น” ดร.พัฒนพงศ์ จันทร์พวง กล่าว อีกหนึ่งนวัตกรรมสำคัญคือ เครื่องเคลือบฟิล์มดีแอลซี (DLC) สำหรับอุตสาหกรรมปิโตรเลียม ซึ่ง ดร.ศรายุทธ ตั้นมี หัวหน้าฝ่ายยุทธศาสตร์องค์กรและหัวหน้าทีมวิจัยเครื่องต้นแบบการเคลือบฟิล์มดีแอลซีฯ อธิบายว่า “สิ่งปนเปื้อนในน้ำมันดิบและก๊าซธรรมชาติก่อให้เกิดการกัดกร่อนของชิ้นส่วนทางวิศวกรรมในอุตสาหกรรมปิโตรเลียม ส่งผลให้ต้องเสียค่าใช้จ่ายสูงในกระบวนการบำรุงรักษาทั้งการซ่อมและเปลี่ยนชิ้นส่วนใหม่ และยังส่งผลให้เกิดความเสียหายทางเศรษฐกิจต่อประเทศด้วย โดยเทคโนโลยีการเคลือบฟิล์มคาร์บอนคล้ายเพชร หรือ ฟิล์มดีแอลซี (DLC) ช่วยเพิ่มสมบัติความแข็ง ต้านการสึกกร่อนและการกัดกร่อน และลดแรงเสียดทานให้กับชิ้นส่วนอุตสาหกรรมได้” “สถาบันฯ ได้ร่วมกับ บริษัท ปตท.สํารวจและผลิตปิโตรเลียม จํากัด (มหาชน) พัฒนาเครื่องต้นแบบการเคลือบฟิล์มดีแอลซีสำหรับอุตสาหกรรมปิโตรเลียมเป็นเครื่องแรกของประเทศไทย เพื่อลดต้นทุนการนำเข้าจากต่างประเทศ และยกระดับขีดความสามารถของอุตสาหกรรมไทย ให้สามารถแข่งขันได้ในระดับสากล เครื่องต้นแบบเครื่องเคลือบฟิล์มดีแอลซีฯ นี้ ใช้เทคโนโลยีพลาสมาและการเคลือบฟิล์มด้วยเทคนิคการใช้พลาสมาเพิ่มการตกสะสมของไอเชิงเคมี (RF-PECVD) เพื่อสังเคราะห์ฟิล์มดีแอลซี และใช้เทคนิคแสงซินโครตรอนขั้นสูง Near Edge X-ray Absorption Fine Structure (NEXAFS) เพื่อวิเคราะห์โครงสร้างฟิล์มดีแอลซี และศึกษาการกระจายตัวของพันธะคาร์บอน ซึ่งฟิล์มดีแอลซีที่พัฒนาขึ้นนี้มีคุณสมบัติต้านการสึกกร่อนและการกัดกร่อนสูง เหมาะสมกับอุตสาหกรรมปิโตรเลียม ช่วยลดต้นทุนการซ่อมบำรุง และสามารถทดแทนวัสดุนำเข้าราคาแพงได้” ดร.ศรายุทธ ตั้นมี กล่าว สำหรับผู้ที่สนใจ สามารถเข้าชมทั้ง 2 นวัตกรรมของสถาบันวิจัยแสงซินโครตรอน ได้ที่ บูธ CL2 ในงาน Thailand Research Expo 2025 ตั้งแต่เวลา 08.30 - 17.00 น. ระหว่างวันที่ 16-20 มิถุนายน 2568 ณ โรงแรมเซ็นทาราแกรนด์ และบางกอกคอนเวนชันเซ็นเตอร์ เซ็นทรัลเวิลด์ กรุงเทพฯ

Intel Nova Lake-S: การอัปเกรดครั้งใหญ่ของซีพียูเดสก์ท็อป Intel กำลังเตรียมเปิดตัว Nova Lake-S ซึ่งเป็นซีพียูเดสก์ท็อปรุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับ DDR5-8000 และ PCIe 5.0 สูงสุด 36 เลน โดยมีการปรับปรุงด้านประสิทธิภาพและการรองรับฮาร์ดแวร์ที่เหนือกว่า Arrow Lake-S. รายละเอียดการอัปเกรด ✅ Nova Lake-S รองรับ DDR5-8000 MT/s ซึ่งเร็วกว่ารุ่นก่อนถึง 25%. ✅ มี PCIe 5.0 สูงสุด 36 เลน เพิ่มขึ้นจาก 24 เลนใน Arrow Lake-S. ✅ รองรับการเชื่อมต่อ USB ที่หลากหลาย รวมถึง USB 3.2 20 Gbps จำนวน 5 พอร์ต. ✅ ใช้ซ็อกเก็ต LGA 1954 ซึ่งเป็นรุ่นใหม่ที่แตกต่างจาก LGA 1851 ของ Arrow Lake-S. ผลกระทบและข้อควรระวัง ‼️ Nova Lake-S อาจต้องใช้เมนบอร์ดรุ่นใหม่ เนื่องจากใช้ซ็อกเก็ต LGA 1954. ‼️ การอัปเกรดเป็น DDR5-8000 อาจต้องใช้แรมที่มีคุณภาพสูง ซึ่งอาจมีราคาสูง. ‼️ PCIe 5.0 ที่เพิ่มขึ้นอาจต้องใช้พลังงานมากขึ้น ทำให้ต้องมีระบบระบายความร้อนที่ดี. แนวทางการเตรียมตัวสำหรับผู้ใช้ ✅ ตรวจสอบความเข้ากันได้ของเมนบอร์ด ก่อนอัปเกรดเป็น Nova Lake-S. ✅ เลือกแรม DDR5 ที่มีความเร็วสูงและรองรับการโอเวอร์คล็อก เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด. ✅ ใช้ระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพ เพื่อรองรับการทำงานของซีพียูที่มี TDP สูงถึง 150W. ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Nova Lake-S ✅ Nova Lake-S มีจำนวนคอร์สูงสุด 52 คอร์ ซึ่งมากกว่ารุ่นก่อนที่มีเพียง 24 คอร์. ✅ Intel อาจใช้สถาปัตยกรรม GPU แบบไฮบริด รวม Xe3 และ Xe4 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกราฟิก. ‼️ การอัปเกรด PCIe และ DDR5 อาจทำให้ต้นทุนของระบบสูงขึ้น โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงสุด. https://wccftech.com/intel-nova-lake-s-desktop-cpus-ddr5-8000-memory-support-natively-36-pcie-5-0-lanes/

ข่าวล่าสุดจาก TechRadar เปิดเผยว่า Kioxia กำลังพัฒนา SSD รุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเท่าที่เคยมีมา โดยสามารถทำ 10 ล้าน IOPS เพื่อรองรับปริมาณงาน AI ที่ต้องการความเร็วระดับสูง โดยใช้ XL-Flash ซึ่งเป็นหน่วยความจำ SLC NAND พร้อมตัวควบคุมใหม่ที่พัฒนาโดยบริษัท ✅ Kioxia เตรียมเปิดตัว SSD รุ่นใหม่รองรับ AI - Kioxia กำลังพัฒนา SSD ที่มี IOPS สูงถึง 10 ล้าน เพื่อรองรับงานด้าน AI - ใช้เทคโนโลยี XL-Flash ซึ่งเป็นหน่วยความจำ SLC NAND - ตัวควบคุมได้รับการออกแบบใหม่ทั้งหมดโดย Kioxia - คาดว่าจะมีตัวอย่างพร้อมทดสอบภายในครึ่งปีหลังของ 2026 ✅ IOPS สำคัญอย่างไร - IOPS คือการวัดประสิทธิภาพของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลในการจัดการ คำสั่งเล็กๆ จำนวนมากแบบสุ่ม - AI และเซิร์ฟเวอร์ต้องการ IOPS สูง เพื่อประมวลผลข้อมูลขนาดเล็กที่ถูกเรียกใช้บ่อย - แตกต่างจาก GBps ซึ่งเน้นความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลขนาดใหญ่ ✅ ผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง - CM9 series ของ Kioxia มุ่งเน้นความเร็วและความเสถียรสำหรับ GPU ที่ใช้ใน AI - LC9 series เน้นความจุขนาดใหญ่ระดับ 122TB สำหรับฐานข้อมูลขนาดมหาศาล - ใช้เทคโนโลยี BiCS FLASH รุ่นที่ 8 พร้อม CBA tech เพิ่มประสิทธิภาพและประหยัดพลังงาน ⚠️ คำเตือนและข้อมูลเพิ่มเติม ‼️ SSD ที่มี IOPS สูงอาจไม่ได้เหมาะกับทุกการใช้งาน - SSD ที่ออกแบบสำหรับ AI ไม่เหมาะสำหรับงานทั่วไป เช่น ตัดต่อวิดีโอหรือเล่นเกม - IOPS สูงช่วยให้เข้าถึงข้อมูลขนาดเล็กได้เร็ว แต่ไม่ส่งผลกับความเร็วในการอ่านไฟล์ขนาดใหญ่ ‼️ การเลือก SSD ที่เหมาะสมกับงาน - หากต้องการความเร็วในการรับส่งข้อมูลขนาดใหญ่ GBps สูงเป็นสิ่งสำคัญ - หากต้องการความเร็วในการอ่านข้อมูลเล็กๆ เช่นงานฐานข้อมูล IOPS สูงจึงมีประโยชน์มากกว่า - ตรวจสอบประเภทของ NAND และตัวควบคุมก่อนซื้อ SSD https://www.techradar.com/pro/samsung-rival-plans-monstrously-fast-ssd-that-can-reach-10-million-iops-using-slc-nand

🚀 Micron ผนึกกำลัง AMD พัฒนา HBM3E สำหรับ AI และ HPC Micron ประกาศการบูรณาการ HBM3E 36 GB 12-high เข้ากับ AMD Instinct MI350 Series ซึ่งเป็น แพลตฟอร์ม AI และ HPC รุ่นใหม่ โดยเน้น ประสิทธิภาพสูงและการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ 🔍 รายละเอียดของความร่วมมือ ✅ HBM3E 36 GB 12-high ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ AMD Instinct MI350 - AMD Instinct MI350 Series ใช้สถาปัตยกรรม CDNA 4 พร้อม หน่วยความจำ HBM3E ขนาด 288 GB - ให้แบนด์วิดท์สูงสุด 8 TB/s รองรับ AI models ขนาด 520 พันล้านพารามิเตอร์ ✅ การออกแบบที่เน้นประสิทธิภาพและการประหยัดพลังงาน - HBM3E ช่วยลดการใช้พลังงาน และ เพิ่ม throughput สำหรับงาน AI และ HPC - แพลตฟอร์มเต็มรูปแบบมีหน่วยความจำ HBM3E สูงสุด 2.3 TB และ ประสิทธิภาพสูงสุด 161 PFLOPS ที่ FP4 precision ✅ Micron และ AMD เร่งพัฒนา AI solutions ให้เข้าสู่ตลาดเร็วขึ้น - Micron ทำงานร่วมกับ AMD เพื่อปรับแต่ง HBM3E ให้เข้ากับ Instinct MI350 Series - ช่วยให้ศูนย์ข้อมูลสามารถขยายขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI และ HPC ‼️ ต้องติดตามว่า HBM3E จะสามารถแข่งขันกับ HBM4 ได้หรือไม่ - Micron เพิ่งเริ่มจัดส่งตัวอย่าง HBM4 ซึ่งมีแบนด์วิดท์สูงกว่า ‼️ การใช้พลังงานของ Instinct MI350 อาจเป็นปัจจัยสำคัญในการนำไปใช้งาน - ต้องดูว่าแพลตฟอร์มนี้จะสามารถรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการใช้พลังงานได้ดีแค่ไหน ‼️ การแข่งขันระหว่าง AMD และ Nvidia ในตลาด AI accelerators ยังคงเข้มข้น - Nvidia อาจเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่เพื่อตอบโต้ Instinct MI350 Series 🚀 อนาคตของ HBM และ AI accelerators ✅ Micron อาจขยายการพัฒนา HBM4 เพื่อรองรับ AI workloads ที่ใหญ่ขึ้น ✅ AMD อาจเปิดตัว Instinct MI355X และ MI400 Series ในอนาคต https://www.techpowerup.com/337991/micron-hbm-designed-into-leading-amd-ai-platform

⚡ Qualcomm อาจเปิดตัว Snapdragon 8 Elite Gen 3 สองเวอร์ชัน เพื่อลดต้นทุนการผลิต Qualcomm กำลังพิจารณา เปิดตัว Snapdragon 8 Elite Gen 3 สองเวอร์ชัน เนื่องจาก ต้นทุนการผลิตเวเฟอร์ 2nm สูงถึง $30,000 ต่อหน่วย ทำให้ ผู้ผลิตสมาร์ทโฟนบางรายไม่สามารถใช้ชิปตัวท็อปได้ Qualcomm อาจใช้ กลยุทธ์เดียวกับ Apple ที่เปิดตัว A18 และ A18 Pro โดยแบ่งชิปเป็น รุ่น SM8950 สำหรับเรือธง และรุ่น SM8945 ที่มีสเปกลดลง ✅ ข้อมูลจากข่าว - Qualcomm อาจเปิดตัว Snapdragon 8 Elite Gen 3 สองเวอร์ชัน เพื่อลดต้นทุนการผลิต - TSMC เริ่มรับคำสั่งซื้อเวเฟอร์ 2nm ตั้งแต่วันที่ 1 เมษายน 2025 โดยมีราคาสูงถึง $30,000 ต่อหน่วย - SM8950 จะเป็นรุ่นเรือธงที่มีประสิทธิภาพสูงสุด - SM8945 อาจมีสเปกลดลง เช่น ลดขนาดแคชและลดความเร็วของ CPU/GPU - Qualcomm อาจใช้กลยุทธ์ dual-sourcing โดยร่วมมือกับ Samsung เพื่อผลิตบางส่วนของ Snapdragon 8 Elite Gen 3 🔥 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมชิปเซ็ต Samsung กำลังพยายามเพิ่มอัตราผลิตของกระบวนการ 2nm GAA เป็น 50% เพื่อให้สามารถ แข่งขันกับ TSMC และดึงดูดลูกค้าอย่าง Qualcomm ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - ต้นทุนการผลิตเวเฟอร์ 2nm สูงมาก อาจทำให้ราคาสมาร์ทโฟนระดับเรือธงเพิ่มขึ้น - Samsung ยังมีปัญหาเรื่องอัตราผลิตต่ำ ซึ่งอาจส่งผลต่อการผลิต Snapdragon 8 Elite Gen 3 - ต้องติดตามว่า Qualcomm จะเลือกใช้ Samsung เป็นผู้ผลิตชิปบางส่วนหรือไม่ - ผู้ผลิตสมาร์ทโฟนอาจต้องเลือกใช้รุ่น SM8945 ที่มีสเปกลดลงเพื่อลดต้นทุน 🚀 อนาคตของ Snapdragon 8 Elite Gen 3 Qualcomm ต้องตัดสินใจว่าจะใช้ TSMC หรือ Samsung เป็นผู้ผลิตหลัก และ ต้องติดตามว่าผู้ผลิตสมาร์ทโฟนจะเลือกใช้รุ่นเรือธงหรือรุ่นที่มีสเปกลดลง https://wccftech.com/snapdragon-8-elite-gen-3-coming-in-two-version-to-give-qualcomm-partners-choices/

🏢 การพักระหว่างวันช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ผลการศึกษาล่าสุดจาก DeskTime พบว่า พนักงานที่มีประสิทธิภาพสูงสุดไม่ได้ทำงานต่อเนื่องตลอดทั้งวัน แต่ใช้ รูปแบบการทำงานแบบ 75/33 ซึ่งหมายถึง ทำงาน 75 นาที แล้วพัก 33 นาที ในช่วงการทำงานจากที่บ้านระหว่างการระบาดของโควิด-19 พนักงานมีแนวโน้ม ทำงานต่อเนื่องนานขึ้น โดยมีอัตราส่วน 112/26 (ทำงาน 112 นาที พัก 26 นาที) ซึ่งแตกต่างจากปัจจุบันที่พนักงาน ใช้เวลาพักมากขึ้น DeskTime วิเคราะห์ข้อมูลจาก ผู้ใช้ซอฟต์แวร์ 6,000 คน และพบว่า พนักงานที่มีประสิทธิภาพสูงสุดมักจะหยุดพักประมาณ 4 ครั้งต่อวัน ซึ่งมากกว่าช่วงที่ทำงานจากที่บ้านที่มีการพักเพียง 3 ครั้ง ✅ ข้อมูลจากข่าว - พนักงานที่มีประสิทธิภาพสูงสุดใช้รูปแบบการทำงาน 75/33 (ทำงาน 75 นาที พัก 33 นาที) - ในช่วงโควิด-19 พนักงานทำงานต่อเนื่องนานขึ้น โดยมีอัตราส่วน 112/26 - DeskTime วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ใช้ซอฟต์แวร์ 6,000 คน - พนักงานที่มีประสิทธิภาพสูงสุดมักจะหยุดพักประมาณ 4 ครั้งต่อวัน - การทำงานในออฟฟิศหรือแบบไฮบริดช่วยให้พนักงานมีโอกาสพักมากขึ้น ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - การทำงานต่อเนื่องโดยไม่พักอาจลดประสิทธิภาพและส่งผลเสียต่อสุขภาพจิต - ซอฟต์แวร์ติดตามการทำงานอาจไม่สามารถวัดประสิทธิภาพที่แท้จริงได้ - ต้องติดตามว่าการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานจะส่งผลต่อองค์กรในระยะยาวอย่างไร - การทำงานจากที่บ้านอาจทำให้พนักงานมีเวลาพักน้อยลงและรู้สึกโดดเดี่ยวมากขึ้น การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่า การพักระหว่างวันมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพการทำงาน และอาจช่วยให้ องค์กรสามารถปรับรูปแบบการทำงานเพื่อเพิ่มผลผลิตและความเป็นอยู่ที่ดีของพนักงาน https://www.techspot.com/news/108182-most-productive-workers-rest-almost-two-half-hours.html

เกมคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน: การพึ่งพาฮาร์ดแวร์ กับการรีดความสามารถผ่านการเขียนโค้ด ในยุคปัจจุบัน เกมคอมพิวเตอร์ได้ก้าวหน้าอย่างก้าวกระโดด ทั้งในด้านกราฟิกที่สมจริงราวกับภาพยนตร์ โลกเปิดขนาดใหญ่ที่เต็มไปด้วยรายละเอียด และฟีเจอร์ที่หลากหลาย เช่น การจำลองฟิสิกส์ขั้นสูงหรือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ชาญฉลาด อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าเหล่านี้มาพร้อมกับความต้องการทรัพยากรระบบที่สูงขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็น CPU, GPU หรือหน่วยความจำที่ต้องทรงพลังมากขึ้นเรื่อย ๆ คำถามที่เกิดขึ้นคือ เกมที่ดีควรพึ่งพาฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังเพียงอย่างเดียว หรือควรให้ความสำคัญกับการเขียนโค้ดอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อรีดประสิทธิภาพสูงสุด? บทความนี้จะวิเคราะห์ทั้งสองแนวทาง พร้อมเปรียบเทียบข้อดีข้อเสีย และมองไปยังอนาคตของการพัฒนาเกม 1️⃣ การพึ่งพาฮาร์ดแวร์ที่แรงขึ้น ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ เช่น GPU และ CPU รุ่นใหม่ ๆ ได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเทคโนโลยีอย่าง NVIDIA RTX ที่รองรับ Ray Tracing ซึ่งช่วยให้แสง สะท้อน และเงาในเกมสมจริงยิ่งขึ้น หรือ CPU ที่มีจำนวนคอร์และเธรดมากขึ้นเพื่อรองรับการประมวลผลที่ซับซ้อน เช่น AI Physics ในเกม AAA (เกมที่มีงบประมาณสูง) ตัวอย่างเช่น Cyberpunk 2077 หรือ Starfield ที่ใช้ทรัพยากรระบบมหาศาลเพื่อสร้างประสบการณ์ภาพที่ตระการตา นักพัฒนาเกม AAA มักเลือกแนวทาง “ปล่อยให้ฮาร์ดแวร์จัดการ” โดยอาศัยพลังของเครื่องรุ่นใหม่เพื่อลดความซับซ้อนในการพัฒนา ✅ ข้อดี ของแนวทางนี้คือ: - การพัฒนาเกมเร็วขึ้น เพราะไม่ต้องเสียเวลา optimize มาก - สามารถใช้ฟีเจอร์สมัยใหม่ เช่น Ray Tracing หรือ AI-driven NPC - กราฟิกที่สวยงามและสมจริง ตรงตามความคาดหวังของผู้เล่น ❌ ข้อเสีย: - ผู้เล่นที่ใช้เครื่องระดับกลางหรือล่างอาจไม่สามารถเล่นได้ หรือต้องลดกราฟิกลงจนเสียประสบการณ์ - การใช้ทรัพยากรเกินความจำเป็น อาจทำให้เครื่องร้อนหรือสิ้นเปลืองพลังงาน - ค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดฮาร์ดแวร์สูงสำหรับผู้เล่น 2️⃣ การรีดประสิทธิภาพผ่านการเขียนโค้ด ในทางตรงกันข้าม การเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพหรือ optimization เป็นหัวใจสำคัญของเกมที่ต้องการให้เล่นได้ลื่นไหลบนเครื่องหลากหลายระดับ เทคนิคที่นิยมใช้ ได้แก่: - ลด Draw Calls: ลดจำนวนครั้งที่ GPU ต้องวาดวัตถุในฉาก - Occlusion Culling: ตัดการประมวลผลวัตถุที่อยู่นอกมุมมองของผู้เล่น - Level of Detail (LOD): ปรับความละเอียดของโมเดลตามระยะห่างจากกล้อง - Multithreading: กระจายงานไปยังคอร์ CPU หลายตัวเพื่อประมวลผลพร้อมกัน - ตัวอย่างเกมอินดี้ เช่น Hollow Knight หรือ Stardew Valley แสดงให้เห็นว่า การ optimize ที่ดีสามารถสร้างเกมที่ลื่นไหลและสวยงามได้ แม้จะใช้ทรัพยากรน้อย ✅ ข้อดี ของแนวทางนี้: - รองรับเครื่องสเปคหลากหลาย ทำให้เข้าถึงผู้เล่นได้มากขึ้น - ระหยัดพลังงานและลดความร้อนของเครื่อง - มีเสถียรภาพสูง ลดปัญหาค้างหรือกระตุก ❌ ข้อเสีย: - ใช้เวลาและทรัพยากรในการพัฒนานานขึ้น - ต้องใช้ความรู้และประสบการณ์ของนักพัฒนาในระดับสูง 3️⃣ ตัวอย่างเปรียบเทียบ ลองเปรียบเทียบเกม AAA เช่น Cyberpunk 2077 ที่ต้องการสเปคสูง (เช่น RTX 3080 เพื่อ Ray Tracing เต็มรูปแบบ) กับเกมอินดี้อย่าง Hollow Knight ที่ใช้ทรัพยากรน้อยแต่ให้ประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยม: 👉 ความลื่นไหล: Cyberpunk 2077 อาจกระตุกบนเครื่องสเปคต่ำ แม้ลดกราฟิกแล้ว ส่วน Hollow Knight ลื่นไหลแม้บนเครื่องเก่า 👉 ความร้อนของเครื่อง: เกม AAA มักทำให้เครื่องร้อนและพัดลมทำงานหนัก ขณะที่เกมอินดี้ใช้พลังงานน้อยกว่า 👉 ความเสถียร: เกมที่ optimize ดีมักมีบั๊กน้อยกว่าและรันได้นานโดยไม่ crash ประสบการณ์ของผู้เล่นจึงขึ้นอยู่กับว่าพวกเขามีเครื่องที่แรงพอหรือไม่ และนักพัฒนาให้ความสำคัญกับ optimization มากน้อยเพียงใด 4️⃣ สรุปและมุมมองอนาคต นักพัฒนาในปัจจุบันต้องเผชิญกับทางเลือกที่ท้าทาย: ใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ทรงพลังเพื่อสร้างเกมที่อลังการ หรือทุ่มเทให้กับการ optimize เพื่อให้เข้าถึงผู้เล่นทุกกลุ่ม? เกมเอนจินอย่าง Unreal Engine และ Unity ช่วยลดช่องว่างนี้ โดยมีเครื่องมือในตัวที่ช่วยทั้งด้านกราฟิกและ optimization เช่น การจัดการ LOD หรือการเรนเดอร์ที่มีประสิทธิภาพ ในอนาคต การบาลานซ์ระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์จะสำคัญยิ่งขึ้น นักพัฒนาควรคำนึงถึง ประสบการณ์ของผู้เล่น เป็นหลัก ไม่ใช่แค่กราฟิกที่สวยงาม การ optimize ที่ดีจะช่วยให้เกมเข้าถึงผู้เล่นได้กว้างขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องอัปเกรดเครื่องใหม่เสมอไป ℹ️ℹ️ บทส่งท้าย ℹ️ℹ️ การพัฒนาเกมในอนาคตไม่ควรยึดติดที่กราฟิกหรือพลังของฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว แต่ควรเน้นที่ ประสบการณ์ที่สมดุล นักพัฒนาควรให้ความสำคัญกับการเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้เกมสามารถเล่นได้อย่างลื่นไหลบนเครื่องทุกระดับ สร้างความพึงพอใจให้ผู้เล่นโดยไม่ต้องลงทุนซื้อฮาร์ดแวร์ราคาแพง การ optimize ไม่ใช่แค่เทคนิค แต่คือกุญแจสู่การสร้างเกมที่ยั่งยืนและเข้าถึงได้สำหรับทุกคน #ลุงเขียนหลานอ่าน

TSMC กำลังเปิด ศูนย์ออกแบบชิปแห่งแรกในยุโรป ที่เมืองมิวนิก ประเทศเยอรมนี เพื่อช่วยนักพัฒนาชิปในยุโรปปรับแต่งการออกแบบให้เหมาะสมกับเทคโนโลยีการผลิตของบริษัท โดยศูนย์นี้จะให้บริการตั้งแต่การช่วยพัฒนา ไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCU) สำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ ไปจนถึงการปรับแต่งเทคโนโลยีการออกแบบ (DTCO) สำหรับ โปรเซสเซอร์ขั้นสูงที่ใช้ใน AI และ HPC TSMC มีศูนย์ออกแบบชิป 9 แห่งทั่วโลก ในแคนาดา จีน ญี่ปุ่น ไต้หวัน และสหรัฐฯ โดยศูนย์ในมิวนิกจะเป็นแห่งที่ 10 และเป็นแห่งแรกในยุโรป ซึ่งสะท้อนถึงการฟื้นตัวของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ในยุโรป นอกจากนี้ TSMC ยังร่วมมือกับ Bosch, Infineon และ NXP ในการสร้างโรงงานผลิตชิปแห่งแรกในยุโรป ซึ่งจะสามารถผลิตชิปที่ใช้กระบวนการ 12nm และ 16nm โดยเน้นไปที่ MCU แต่ก็สามารถผลิตชิปประเภทอื่นได้ ✅ ข้อมูลจากข่าว - TSMC เปิดศูนย์ออกแบบชิปแห่งแรกในยุโรป ที่เมืองมิวนิก เยอรมนี - ศูนย์นี้จะช่วยนักพัฒนาชิปปรับแต่งการออกแบบให้เหมาะกับเทคโนโลยีของ TSMC - ให้บริการตั้งแต่ MCU สำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์ ไปจนถึง โปรเซสเซอร์ AI และ HPC - TSMC มีศูนย์ออกแบบชิป 9 แห่งทั่วโลก และศูนย์ในมิวนิกเป็นแห่งที่ 10 - TSMC ร่วมมือกับ Bosch, Infineon และ NXP สร้างโรงงานผลิตชิปแห่งแรกในยุโรป ‼️ คำเตือนที่ควรพิจารณา - การออกแบบชิปต้องมีการปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด - การผลิตชิปต้องใช้เทคโนโลยีที่ซับซ้อน และต้องทำงานร่วมกับลูกค้าอย่างใกล้ชิด - ตลาดเซมิคอนดักเตอร์ในยุโรปยังอยู่ในช่วงฟื้นตัว และต้องแข่งขันกับสหรัฐฯ และเอเชีย - TSMC ไม่ได้ออกแบบชิปเอง แต่ให้บริการปรับแต่งการออกแบบให้เหมาะกับการผลิต การเปิดศูนย์ออกแบบชิปในยุโรปของ TSMC เป็นก้าวสำคัญที่ช่วยให้นักพัฒนาชิปในยุโรปสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีการผลิตระดับสูงได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม การแข่งขันในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ยังคงเข้มข้น และต้องจับตาดูว่าการลงทุนนี้จะช่วยให้ยุโรปสามารถแข่งขันกับตลาดอื่น ๆ ได้มากน้อยเพียงใด https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-to-open-up-chip-design-center-in-munich-to-help-local-chip-developers

Dell เปิดตัวแล็ปท็อป AI รุ่นใหม่ที่มาพร้อม NPU ระดับองค์กร Dell เปิดตัว Dell Pro Max Plus ซึ่งเป็นแล็ปท็อป AI รุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับ NPU ระดับองค์กร โดยใช้ Qualcomm AI 100 PC Inference Card ที่มี 32 AI-cores และหน่วยความจำ 64GB ซึ่งช่วยให้สามารถ ประมวลผลงาน AI ที่มีความเข้มข้นสูงได้แม้ในขณะเดินทาง 🔍 รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับ Dell Pro Max Plus ✅ Dell Pro Max Plus เป็นแล็ปท็อปเครื่องแรกที่มี NPU ระดับองค์กร - ใช้ Qualcomm AI 100 PC Inference Card ที่มี 32 AI-cores และ 64GB RAM ✅ สามารถรองรับงาน AI ที่ต้องการพลังประมวลผลสูง เช่น การฝึกโมเดลขนาดใหญ่ - เหมาะสำหรับ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร AI ✅ มาพร้อมกับ Nvidia GB300 ที่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดถึง 20 petaflops - สามารถ รันและฝึกโมเดลที่มีพารามิเตอร์ระดับล้านล้านได้ ✅ Dell เน้นว่าแล็ปท็อป AI กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรม - CEO Michael Dell ระบุว่า Windows 10 กำลังจะหมดอายุ และ AI PC จะเป็นอนาคตของการทำงาน ✅ มีหน่วยความจำสูงสุดถึง 800GB เพื่อรองรับงาน AI ที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก - ทำให้ สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ https://www.techradar.com/pro/dells-super-powered-new-mobile-workstation-has-one-crucial-feature-which-sets-it-apart-from-all-the-competition