Danh mục: Tin tức

Chiến tranh giữa các vì sao Jedi: Người sống sót đang nhận được một bản vá mới để giải quyết một loạt các vấn đề với hiệu suất của trò chơi. Đáng chú ý nhất, bản vá mới đang giải quyết Jedi: Người sống sótcác vấn đề quá giang ngang khét tiếng và cải thiện hiệu suất dò tia của nó. Bản vá đã được phát hành cho các máy chơi game PlayStation 5 và Xbox Series, với phiên bản PC sẽ ra mắt “càng sớm càng tốt trong tuần này”.

Khi Jedi: Người sống sót ra mắt vào tháng trước, trò chơi đã bị chỉ trích nặng nề vì các vấn đề về hiệu suất trên cổng PC. Những sự cố này ảnh hưởng đến cả cấu hình phần cứng PC cao cấp nhất. Các vấn đề tồi tệ đến mức EA đã đưa ra lời xin lỗi công khai trên Twitter vào ngày ra mắt, hứa hẹn trò chơi sẽ được khắc phục thông qua quá trình vá lỗi liên tục.

EA đã nhanh chóng thực hiện lời hứa của mình và bản vá đầu tiên đã được phát hành chỉ vài ngày sau đó Jedi: Người sống sót đưa ra. Nó giải quyết rất nhiều vấn đề về hiệu suất gây ảnh hưởng đến trò chơi và cải thiện đáng kể hiệu suất trên hầu hết các hệ thống. Chúng tôi đã tận mắt thấy những cải tiến này trong phân tích hiệu suất của chúng tôi về Jedi: Người sống sót, lưu ý cách trò chơi chạy tốt trên phần cứng GPU tầm trung và cao cấp. Chúng tôi thậm chí còn thấy kết quả tốt đáng ngạc nhiên với các thẻ 8GB như RTX 3070, cho thấy kết quả hiệu suất tốt so với các đối tác dòng RX 6000 dung lượng cao hơn của AMD.

Tuy nhiên, bản vá đầu tiên không khắc phục được mọi thứ và trò chơi vẫn gặp phải một số vấn đề về hiệu suất từ ​​nhỏ đến trung bình, cùng với một số lỗi phá game.

Đây là lúc bản vá mới nhất này xuất hiện, nhằm giải quyết nhiều vấn đề hơn. Một trong những cải tiến tốt nhất trong bản vá giải quyết các vấn đề quá tải truyền tải khét tiếng của trò chơi, trong đó tốc độ khung hình có thể giảm bất cứ lúc nào Cal Kestis chạy quanh thế giới trò chơi. Reverawn đang tối ưu hóa ngân sách phát trực tuyến của trò chơi để làm mượt hiệu suất khi kết cấu và nội dung mới được hoán đổi vào bộ nhớ chính và/hoặc bộ nhớ đồ họa.

Phần còn lại của các cải tiến hiệu suất bao gồm hiệu suất dò tia tốt hơn nhờ hành vi tắc được cập nhật giúp giảm thời gian chờ trong trò chơi, cải thiện hiệu suất cho một số hiệu ứng hình ảnh và cải thiện hiệu suất không dò tia khi bật hoặc tắt chế độ RT của trò chơi. Hy vọng rằng các cải tiến sẽ giải quyết một số vấn đề kết xuất (mở trong tab mới) chúng tôi nhận thấy.

Đáng tiếc là bản cập nhật lớn thứ hai này không khắc phục được tất cả các vấn đề về hiệu suất trong Jedi: Người sống sót, nhưng các nhà phát triển đã cho chúng tôi biết sơ qua về những gì nhóm phát triển đang thực hiện ngay bây giờ, với ba bản sửa lỗi hiệu suất chính nhằm vào các bản vá trong tương lai cho người dùng PC. Phần đầu tiên tập trung vào việc cải thiện hiệu suất với CPU Intel Alder Lake thế hệ thứ 12 và Raptor Lake thế hệ thứ 13 với các lõi hiệu quả. Thứ hai là một cải tiến chung đối với việc sử dụng CPU và GPU đồng thời giảm thời gian nhàn rỗi khi bật hoặc tắt RT. Cuối cùng, phần thứ ba liên quan đến các cải tiến quá giang hơn nữa xoay quanh việc truyền dữ liệu RT, truyền nội dung và “khoảng trống” trong các trình đổ bóng dựng sẵn của trò chơi.

Đối với các bản sửa lỗi còn lại, hãy nhớ xem báo cáo EA đầy đủ tại đây.

Ai nói bạn không thể vừa học vừa vui? Chắc chắn không phải Stewart Watkiss, kẻ chủ mưu đằng sau Gia Sư Chim Cánh Cụt. Trong dự án mới nhất của anh ấy, bạn có thể tìm hiểu khá nhiều về các nút nối dây và lập trình trò chơi của riêng bạn bằng cách sử dụng Quả mâm xôi Pi Pico vi điều khiển và kết thúc với một trò chơi vui mà bạn có thể giữ ở cuối!

Dự án này thực sự giới thiệu một vài khả năng dưới dạng nhiều trò chơi — ngoài ra, bạn có thể sáng tạo và tạo ra trò chơi của riêng mình sau khi hoàn thành. Nó liên quan đến việc lập trình một loạt các nút arcade được đặt trong một vỏ tùy chỉnh. Theo Watkiss, dự án được tạo ra chỉ dành cho The MagPi (tạp chí Raspberry Pi chính thức), cụ thể là số 129 nếu bạn muốn xem thử.

Trò chơi đầu tiên mà dự án giới thiệu có phần giống một trò chơi đố vui. Bạn sẽ cần ba người để chơi. Đầu tiên, một người đọc câu hỏi cho hai người chơi. Khi một người chơi nghĩ rằng họ có câu trả lời đúng, họ phải vỗ (hoặc ấn nhẹ) vào nút của mình. Nút được nhấn đầu tiên sẽ sáng lên, cho biết ai sẽ trả lời câu hỏi. Trò chơi thứ hai là trò chơi phản ứng có thể hỗ trợ tối đa bốn người chơi. Người chơi phải nhấn nút của họ càng nhanh càng tốt khi đèn sáng.

Không cần nhiều sức mạnh xử lý để xử lý các trò chơi này, vì vậy Watkiss đang sử dụng Raspberry Pi Pico. Có thể sử dụng bất kỳ mẫu Raspberry Pi Pico nào, kể cả một số bo mạch dựa trên RP2040 khác. Các nút arcade có đèn LED 5V rất quan trọng đối với các chức năng cốt lõi của trò chơi, vì vậy bạn không thể thay thế các nút này bằng các nút không có đèn LED. Bảng điều khiển Darlington ULN2803 được sử dụng để điều khiển đèn LED. Mọi thứ được đặt bên trong một chiếc hộp mà bất kỳ máy in 3D tốt nhất nào cũng có thể tạo ra.

Tất cả các tệp trò chơi đều dựa trên Python và hoàn toàn là nguồn mở cho bất kỳ ai muốn kiểm tra chúng. Bạn có thể tìm thấy cả trò chơi đố vui và trò chơi phản ứng trên trang dự án chính thức tại GitHub. Đây là những điểm khởi đầu tuyệt vời mà bạn có thể sử dụng để truyền cảm hứng cho các trò chơi của riêng mình.

Nếu bạn muốn tạo lại dự án Raspberry Pi này hoặc muốn xem kỹ hơn cách nó kết hợp với nhau, hãy xem trang dự án trò chơi đố vui Pico trên trang web chính thức của Penguin Tutor. Hãy chắc chắn theo dõi Watkiss để biết thêm các dự án thú vị cũng như hướng dẫn về cách kết hợp chúng lại với nhau. Chúng tôi cũng có phiên bản riêng để bạn dùng thử.

Không mất nhiều thời gian để GeForce RTX 4070 khẳng định mình là một trong những card đồ họa tốt nhất dành cho game thủ. Tuy nhiên, theo thông tin mới từ kopite7kimi (mở trong tab mới)một trong những nguồn rò rỉ đáng tin cậy hơn trong lĩnh vực phần cứng, biến thể thứ hai của GeForce RTX 4070 có thể đã sẵn sàng.

Các nhà sản xuất chip đã tận dụng silicon từ lâu đời và ngày nay đúng như vậy vì giá wafer không thể rẻ hơn được nữa. Lấy GeForce RTX 3070 Ti, ban đầu được ra mắt với silicon GA104. Nvidia sau đó sẽ tái chế silicon GA102 bị lỗi và đưa chúng vào GeForce RTX 3070 Ti. Tuy nhiên, sự hoán đổi khuôn đã xảy ra hơn một năm sau khi ra mắt card đồ họa. GeForce RTX 4070 vừa mới ra mắt vào tháng trước, vì vậy có vẻ hơi sớm để Nvidia đưa ra biến thể thứ hai.

Hiện nay, có hai giả thuyết. Điều rõ ràng hơn là Nvidia chỉ đang tận dụng những cái chết do các tấm wafer đắt tiền – nó có thể làm gì khác với chip AD103 khi một trong các bộ điều khiển bộ nhớ không hoạt động? Một tin đồn khác cho rằng việc chuyển sang khuôn mới có thể mở đường cho GeForce RTX 4070 với bộ nhớ 16GB.

GeForce RTX 4070 hiện đang sử dụng silicon AD104 chứa 60 Bộ đa xử lý phát trực tuyến (SM), nhưng chỉ 46 bộ được kích hoạt trên cạc đồ họa. Tin đồn hiện tại là Nvidia có thể tái sử dụng silicon AD103 cho GeForce RTX 4070. Silicon AD103, cung cấp năng lượng cho GeForce RTX 4080, lớn hơn khuôn AD104, vì vậy nó là một sự thay thế phù hợp hơn. GeForce RTX 4070 chỉ có 5.888 lõi CUDA, nghĩa là GeForce RTX 4070 AD103 sẽ có hơn một nửa số SM bị vô hiệu hóa.

Nvidia đã nhận được nhiều lời chỉ trích, bao gồm cả từ AMD, vì chỉ kết hợp bộ nhớ 12GB trên GeForce RTX 4070. AMD hả hê rằng card đồ họa Radeon 16GB của họ có giá khởi điểm là 479 USD (hiện tại), trong khi người tiêu dùng không nhận được dung lượng bộ nhớ tương tự trên GeForce RTX 4070. card đồ họa GeForce RTX 40-series mới nhất cho đến khi chúng đạt đến bậc GeForce RTX 4080, có giá khởi điểm 1.199 USD. Điều này có thể thúc đẩy Nvidia phát hành GeForce RTX 4070 16GB. Gigabyte trước đây đã liệt kê GeForce RTX 4070 16GB trên trang web của mình, cho thấy lý thuyết này có phần đáng tin cậy.

Các game thủ có thể muốn thấy GeForce RTX 4070 16GB với yêu cầu VRAM ngày càng tăng từ các trò chơi triple-A hiện đại. Tuy nhiên, ít nhất là tại thời điểm này, không có khả năng một chiếc sẽ ra mắt. Việc phát hành mẫu 16GB sớm như vậy sẽ chỉ khiến những người dùng GeForce RTX 4070 sớm tức giận — và đừng quên GeForce RTX 4070 Ti, cũng có 12GB. GeForce RTX 4070 thông thường, ở mức 599 đô la, đã khó nuốt và việc bổ sung thêm bộ nhớ sẽ chỉ đẩy MSRP lên cao hơn nữa. Mặc dù đó không phải là vấn đề nghiêm trọng với ngăn xếp sản phẩm sê-ri GeForce RTX 40 vì mọi SKU cho đến nay đều có mức giá cao.

Theo một nguồn đáng tin cậy, Nvidia được cho là sẽ công bố GeForce RTX 4060 Ti trong tháng này. Chúng tôi chỉ thấy danh sách nhà bán lẻ cho kiểu máy 8GB; tuy nhiên, một biến thể 16GB cũng được cho là sẽ ra mắt. GeForce RTX 4060 Ti 16GB, dường như sẽ được tung ra thị trường bán lẻ vào tháng 7, sẽ là SKU Ada Lovelace rẻ nhất với 16GB mà game thủ có thể mua. Nvidia có thể sử dụng chế độ vỏ sò trên VRAM và chỉ đặt bộ nhớ trên cả hai mặt của PCB, điều này sẽ cho phép 16GB chỉ với giao diện 128-bit.

Chúng ta sẽ phải chờ để tìm hiểu thêm về RTX 4060 Ti và liệu mẫu 4070 16GB có sắp ra mắt hay không. Chúng tôi hoàn toàn mong đợi sẽ thấy 4060 Ti 8GB và RTX 3060 cũng đã ra mắt với mẫu 12GB mặc dù RTX 3060 Ti, RTX 3070 và RTX 3070 Ti đều bị giới hạn ở mức chỉ 8GB. Vì vậy, không có gì lạ khi một bộ phận cấp thấp hơn có sẵn nhiều VRAM hơn các bộ phận cấp cao hơn.

TrendForce báo cáo rằng giá đèn flash DRAM và NAND thậm chí còn được giảm giá nhiều hơn trong quý này, bất chấp việc giảm giá lớn và cắt giảm sản xuất đã xảy ra trong ngành ngay bây giờ. Nhìn chung, ngành đang mong đợi một đợt giảm giá 18% khác bắt đầu từ quý 2 năm 2023, điều này sẽ khiến giá DDR4 thậm chí còn rẻ hơn đối với người dùng PC. Tuy nhiên, giảm giá lưu trữ sẽ chỉ áp dụng cho thị trường máy chủ và thiết bị di động, không nhất thiết phải áp dụng cho SSD tốt nhất trong không gian tiêu dùng.

Giá đang giảm trở lại do nhu cầu đối với các thành phần này tiếp tục giảm trên PC, máy chủ và không gian di động. Ngành công nghiệp PC nói riêng đang chịu ảnh hưởng nặng nề từ nguồn cung cấp DDR4 dồi dào nhưng lại không được bán với số lượng đủ lớn. Trong khi đó, thị trường máy chủ đang gặp khó khăn do nhu cầu máy chủ yếu dẫn đến tình trạng dư cung DDR4 hơn nữa, buộc các nhà cung cấp phải giảm giá nhiều hơn nữa.

Tuy nhiên, tác động về giá đối với DDR5 dự kiến ​​sẽ rất ít do thị phần DDR5 vẫn còn thấp. DDR5 vẫn còn tương đối mới và sẽ mất thời gian để thay thế hoàn toàn DDR4 như một mặt hàng chủ đạo. Điều tương tự cũng áp dụng cho máy chủ DDR5 nhưng được kết hợp bởi các vấn đề tương thích PMIC thu hẹp giá máy chủ DDR5.

Câu chuyện hơi khác một chút đối với DRAM di động (tức là bộ nhớ cho điện thoại thông minh, máy tính bảng, thiết bị cầm tay, v.v.) Các thương hiệu điện thoại thông minh đã thực sự điều chỉnh kho bộ nhớ của họ và loại bỏ mọi kho DRAM dư thừa mà họ từng có. Nhưng bất chấp điều này, áp lực hàng tồn kho đối với các nhà cung cấp vẫn tiếp tục ở mức cao do người mua kết hợp nhu cầu của quý 3 với quý 2 để tăng đòn bẩy thương lượng của họ.

Nhìn chung, giá trung bình của bộ nhớ DRAM trên thị trường PC và máy chủ dự kiến ​​sẽ giảm 15–20% và 13–18% đối với thị trường DRAM di động vào quý 2 năm 2023.

Đối với máy chủ và thiết bị lưu trữ di động, các vấn đề tương tự ảnh hưởng đến cả hai thị trường cũng đang ảnh hưởng đến SSD. Nhu cầu máy chủ giảm, cùng với các đơn đặt hàng ODM máy chủ giảm, đã dẫn đến mức tồn kho SSD doanh nghiệp cao. Điều này đang khiến giá giảm từ 10–15%. Giảm giá lưu trữ UFS di động dự kiến ​​cũng sẽ tăng thêm 10–15%, một lần nữa do người mua hợp nhất nhu cầu trong quý 3 với nhu cầu trong quý 2 để tăng khả năng thương lượng, gây ra áp lực hàng tồn kho cao đối với các nhà cung cấp.

Philips đã tung ra một sản phẩm màn hình sáng tạo mới kết hợp tấm nền màn hình IPS và E-Paper. Philips 24B1D5600 mới có tấm nền IPS 23,8 inch với 2560 x 1440 pixel, cùng với màn hình E-Paper 13,3 inch 1200 x 1600 pixel. Màn hình kép của nó được kết nối với một bản lề để điều chỉnh góc nhìn và được căn giữa trên giá đỡ đi kèm, với nhiều lựa chọn I/O.

Màn hình E-Paper (hoặc E-Ink) có một số USP tuyệt vời cho một số loại công việc và sáng tạo nội dung. Tuy nhiên, đối với những người không muốn nhảy vào vũ trụ E-Ink bằng cả hai chân và đang tìm kiếm một giải pháp tích hợp gọn gàng, Philips đã phát minh ra màn hình 24B1D5600.

Philips cho biết màn hình này dành cho những người lao động thường đọc nhiều nội dung từ màn hình của họ. Nó gợi ý rằng màn hình E-Paper không có đèn nền chói, chống lóa, không nhấp nháy và không có ánh sáng xanh sẽ giúp tránh mỏi mắt. Thông thường, người dùng có thể “xem màu sắc sống động trên màn hình lớn và đọc các tài liệu dài trên màn hình E-Paper”, Philips cho biết. Tóm lại, Philips cho biết màn hình kép sẽ mang lại lợi ích cho năng suất, công thái học và tính bền vững nhờ mức sử dụng điện năng thấp của Giấy điện tử.

Để sử dụng màn hình Philips 24B1D5600, bạn cần cắm độc lập cả hai màn hình. Màn hình màu lớn hơn sử dụng DisplayPort 1.2 x 1, USB-C x 1 (chế độ DP Alt, Cấp nguồn), trong khi màn hình e-Paper chỉ có USB-C x 1 (chế độ DP Alt, Cấp nguồn). Cũng như bản lề vật lý 45 độ kết nối các màn hình, bạn có thể sử dụng phần mềm Philips SmartRemote để điều khiển màn hình E-Paper bằng “menu trên màn hình dễ sử dụng” với các điều khiển thu phóng, tìm kiếm và chuyển trang.

Sản phẩm nghe có vẻ rất thú vị vì là một trong những sản phẩm đầu tiên thuộc loại dịch vụ kết hợp này. Tuy nhiên, khi xem xét các thông số kỹ thuật, chúng tôi cảm thấy Philips có thể đã nỗ lực thuyết phục hơn. Với những tuyên bố về công thái học và năng suất, chúng tôi không khỏi cảm thấy phần IPS màu 23,4 inch của sản phẩm này hơi nhỏ. Nhiều người coi 27 inch là điểm lý tưởng cho 1440p. Hơn nữa, tấm nền IPS mà Philips đã chọn có độ sáng tối đa 250 nit. Thời gian làm mới / phản hồi tốt nhất của nó là 75 Hz / 4ms G2G là đủ cho năng suất văn phòng.

Màn hình Philips 24B1D5600 cũng có chức năng trung tâm và chân đế hữu ích. Hub của nó cung cấp USB 3.2 Gen 2 / 10 Gbps, USB-C ngược dòng x 1, USB-A xuôi dòng x 4 (với một lần sạc nhanh BC 1.2), RJ45: Ethernet LAN lên đến 1G, Wake on LAN và Audio out. Trong khi đó, giá đỡ có thể được điều chỉnh theo chiều cao (100mm), xoay (45 độ) và Nghiêng (-5 đến 23 độ).

Tìm kiếm nhanh cho thấy rằng Philips 24B1D5600 đã có mặt ở Châu Á được vài tuần, với giá tương đương 600 đô la một chút. Chúng tôi không có giá hoặc tính khả dụng cụ thể của Hoa Kỳ tại thời điểm viết bài. Tuy nhiên, nó gây tò mò hơn là thứ gì đó sẽ có sức hấp dẫn phổ biến, vì vậy chúng tôi khuyên người đọc nên kiểm tra tính năng Màn hình máy tính tốt nhất năm 2023 của chúng tôi để biết các tùy chọn màn hình.

Một người dùng Reddit đã mua một card đồ họa Radeon RX 7900 XTX tiền sản xuất chỉ được sử dụng cho thử nghiệm nội bộ của AMD. Người đam mê đã mua thẻ trên thị trường đồ cũ với mức chiết khấu khủng (thông qua VideoCardz). Bo mạch trông giống như bo mạch AMD Radeon RX 7900 XTX tham khảo, nhưng nó có thể có một số tính năng không có trên phiên bản bán lẻ hoặc thiếu một số khả năng nhất định thường được kích hoạt trên phiên bản thương mại của bo mạch.

“Đã mua một [Radeon RX] 7900 XTX có nội dung ‘chỉ thử nghiệm nội bộ'”, người dùng tự gọi mình là ‘clumsyhotdog’ đã viết. “Có bất cứ điều gì tôi nên nhận thức được?”

Người dùng không nói rõ họ đã mua thẻ ở đâu, nhưng có thể hợp lý khi nghĩ rằng đó là một cuộc đấu giá trên internet. Người mua cho biết rằng bo mạch đã được bán dưới dạng đã qua sử dụng với mức chiết khấu $300 – $400 so với giá của Radeon RX 7900 XTX tham khảo bán lẻ, một trong những card đồ họa tốt nhất hiện nay.

“Mua như đã qua sử dụng,” vụng vềhotdog viết. “Giá khá rẻ. […] Giống như chênh lệch 300 – 400 đô la.”

Đã mua 7900 xtx chỉ nói thử nghiệm nội bộ. Có bất cứ điều gì tôi nên nhận thức được? từ r/PcBuild

Trước khi card đồ họa được bán lẻ, chúng sẽ trải qua thử nghiệm nội bộ rộng rãi. Các mẫu như vậy có thể yêu cầu trình điều khiển đặc biệt và có thể không được hỗ trợ bởi trình điều khiển chính thức. Do đó, chúng có thể có hiệu suất cao hơn hoặc thấp hơn so với phiên bản bán lẻ và thậm chí có thể được kích hoạt với các chức năng không được sản phẩm thương mại hỗ trợ.

Ví dụ: Radeon RX 7900 XTX của AMD chỉ hỗ trợ DisplayPort 2.1 với đầu ra UHBR 13.5, trong khi Radeon Pro W7900 và Radeon Pro W7800, dựa trên cùng một GPU, có DP 2.1 với đầu ra UHBR 20 và có thể chạy 8Kp60 với màn hình HDR 12bpc mà không sử dụng nén. Radeon RX 7900 XTX tiền sản xuất có thể được bật UHBR 20, cho phép thử nghiệm khả năng này.

Nói chung, không nên sử dụng phần cứng tiền sản xuất vì các bo mạch đồ họa như vậy có thể gặp phải nhiều sự cố khác nhau, có thể không hỗ trợ một số tính năng nhất định và có thể không hoạt động với trình điều khiển chính thức. Điều đó nói rằng, một số người đam mê phần cứng có thể thích dùng thử phần cứng tiền sản xuất để tìm thêm chi tiết về phần cứng thử nghiệm nội bộ của AMD.

Bộ xử lý Occamy, sử dụng kiến ​​trúc chiplet, gói 432 bộ tăng tốc RISC-V và AI, đi kèm với bộ nhớ HBM2E 32GB, đã hết hạn sử dụng. Con chip này được hỗ trợ bởi Cơ quan Vũ trụ Châu Âu và được phát triển bởi các kỹ sư từ ETH Zürich và Đại học Bologna, theo báo cáo của HPC Wire.

Bộ xử lý Occamy do ESA hỗ trợ sử dụng hai chiplet với 216 lõi RISC-V 32-bit, một số FPU 64-bit không xác định để tính toán ma trận và mang hai gói bộ nhớ HBM2E 16GB từ Micron. Các lõi được kết nối với nhau bằng bộ xen kẽ silicon và CPU ô kép có thể mang lại hiệu năng 0,75 FP64 TFLOPS và 6 FP8 TFLOPS về khả năng tính toán.

Cả ESA và các đối tác phát triển của họ đều không tiết lộ mức tiêu thụ năng lượng của CPU Occamy, nhưng người ta nói rằng con chip này có thể được làm mát thụ động, nghĩa là nó có thể là một bộ xử lý tiêu thụ điện năng thấp.

Mỗi chiplet Occamy có 216 lõi RISC-V và FPU ma trận, tổng cộng có khoảng một tỷ bóng bán dẫn trải rộng trên 73mm^2 silicon. Gạch được sản xuất bởi GlobalFoundries sử dụng quy trình chế tạo 14LPP của nó.

Chiplet 73mm^2 không phải là một khuôn đặc biệt lớn. Ví dụ: Alder Lake của Intel (với sáu lõi hiệu suất cao) có kích thước khuôn là 163 mm^2. Về hiệu năng, GPU A30 của Nvidia với bộ nhớ HBM2 24GB mang lại 5,2 FP64/10,3 FP64 Tensor TFLOPS cũng như 330/660 (có thưa thớt) INT8 TOPS.

Trong khi đó, một trong những lợi thế của thiết kế chiplet là ESA và các đối tác từ ETH Zürich và Đại học Bologna có thể thêm các chiplet khác vào gói để tăng tốc khối lượng công việc nhất định nếu cần.

CPU Occamy được phát triển như một phần của chương trình EuPilot và nó là một trong nhiều chip mà ESA đang xem xét cho điện toán chuyến bay vũ trụ. Tuy nhiên, không có gì đảm bảo rằng quy trình này thực sự sẽ được sử dụng trên tàu vũ trụ.

Thiết kế Occamy nhằm mục đích hỗ trợ khối lượng công việc AI và hiệu suất cao thông qua thời gian chạy kim loại trần, nhưng vẫn chưa rõ liệu thời gian chạy sẽ ở cấp độ chứa hay ở cấp độ kim loại trần. Bộ xử lý Occamy có thể được mô phỏng trên FPGA. Việc triển khai đã được thử nghiệm trên hai FPGA AMD Xilinx Virtex UltraScale+ HBM và Virtex UltraScale+ VCU1525 FPGA.

Gần đây, chúng tôi đã thấy các mô hình AI tạo ra văn bản chi tiết thành video hoặc sử dụng chạy chatbot trên điện thoại của bạn. Giờ đây, OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT, đã giới thiệu Shap-E, một mô hình tạo các đối tượng 3D mà bạn có thể mở trong Microsoft Paint 3D hoặc thậm chí chuyển đổi thành tệp STL mà bạn có thể xuất trên một trong những máy in 3D tốt nhất.

Mô hình Shap-E có sẵn miễn phí trên GitHub (mở trong tab mới) và nó chạy cục bộ trên PC của bạn. Khi tất cả các tệp và mô hình được tải xuống, nó không cần phải ping Internet. Và trên hết, nó không yêu cầu khóa API OpenAI nên bạn sẽ không bị tính phí khi sử dụng nó.

Đó là một thách thức lớn thực sự khiến Shap-E chạy được. OpenAI hầu như không cung cấp hướng dẫn nào, chỉ yêu cầu bạn sử dụng lệnh pip Python để cài đặt nó. Tuy nhiên, công ty không đề cập đến các phụ thuộc mà bạn cần để làm cho nó hoạt động và nhiều phiên bản mới nhất của chúng sẽ không hoạt động. Tôi đã dành hơn 8 giờ để chạy ứng dụng này và tôi sẽ chia sẻ những gì hiệu quả với tôi bên dưới.

Cuối cùng khi tôi đã cài đặt Shap-E, tôi nhận thấy rằng cách mặc định để truy cập nó là thông qua Jupyter Notebook, cho phép bạn xem và thực thi mã mẫu theo từng đoạn nhỏ để xem nó làm được những gì. Có ba sổ ghi chép mẫu thể hiện “chuyển văn bản sang 3d” (sử dụng dấu nhắc văn bản), “chuyển hình ảnh sang 3d” (biến hình ảnh 2D thành đối tượng 3D) và “encode_model” lấy mô hình 3D hiện có và sử dụng Blender (mà bạn cần cài đặt) để biến nó thành thứ khác và kết xuất lại nó. Tôi đã thử nghiệm hai cái đầu tiên trong số này vì cái thứ ba (sử dụng Blender với các đối tượng 3D hiện có) nằm ngoài bộ kỹ năng của tôi.

Chuyển văn bản sang 3D của Shap-E trông như thế nào

Giống như rất nhiều mô hình AI mà chúng tôi thử nghiệm hiện nay, Shap-E đầy tiềm năng nhưng sản lượng hiện tại chỉ ở mức trung bình. Tôi đã thử chuyển văn bản thành video với một vài lời nhắc khác nhau. Trong hầu hết các trường hợp, tôi nhận được các đối tượng mà tôi yêu cầu nhưng chúng có độ phân giải thấp và thiếu các chi tiết chính.

Khi tôi sử dụng sổ ghi chép sample_text_to_3d, tôi nhận được hai loại đầu ra: GIF hoạt hình màu hiển thị trong trình duyệt của tôi và các tệp PLY đơn sắc mà tôi có thể mở sau này trong một chương trình như Paint 3D. Các ảnh động GIF luôn trông đẹp hơn rất nhiều so với các tệp PLY.

Lời nhắc mặc định của “một con cá mập” trông khá ổn dưới dạng GIF động, nhưng khi tôi mở PLY trong Paint 3D, nó có vẻ thiếu. Theo mặc định, sổ ghi chép cung cấp cho bạn bốn GIF động có kích thước 64 x 64, nhưng tôi đã thay đổi mã để tăng độ phân giải lên 256 x 256 được xuất dưới dạng một GIF duy nhất (vì cả bốn GIF trông giống nhau).

Khi tôi yêu cầu một thứ mà OpenAI lấy làm một trong những ví dụ của nó, “một chiếc máy bay trông giống như một quả chuối”, tôi đã nhận được một ảnh GIF khá đẹp, đặc biệt là khi tôi tăng độ phân giải lên 256. Tuy nhiên, tệp PLY bị lộ rất nhiều các lỗ trên cánh.

Khi tôi yêu cầu một Minecraft creeper, tôi nhận được một thứ là GIF có màu xanh lục và đen chính xác và một PLY có hình dạng cơ bản của creeper. Tuy nhiên, những người hâm mộ Minecraft thực sự sẽ không hài lòng với điều này và nó có hình dạng quá lộn xộn để in 3D (nếu tôi đã chuyển đổi nó thành STL).

Hình ảnh Shap-E thành đối tượng 3D

Tôi cũng đã thử tập lệnh image-to-3d có thể lấy tệp hình ảnh 2D hiện có và biến nó thành đối tượng tệp 3D PLY. Một hình minh họa mẫu về một chú chó corgi đã trở thành một đối tượng đẹp, có độ phân giải thấp mà nó xuất ra dưới dạng GIF động, xoay có ít chi tiết hơn. Bên dưới, ảnh gốc ở bên trái và ảnh GIF ở bên phải. Bạn có thể thấy rằng đôi mắt dường như bị mất tích.

Bằng cách sửa đổi mã, tôi cũng có thể làm cho nó xuất ra tệp PLY 3D mà tôi có thể mở trong Paint 3D. Đây là những gì nó trông như thế nào.

Tôi cũng đã thử cung cấp tập lệnh chuyển hình ảnh sang 3d một số hình ảnh của riêng mình, bao gồm ảnh chụp ổ SSD, trông có vẻ bị hỏng và một PNG trong suốt của logo Phần cứng của Tom, trông không đẹp hơn nhiều.

Tuy nhiên, có khả năng là nếu tôi có PNG 2D trông giống 3D hơn một chút (theo cách của chó corgi), thì tôi sẽ nhận được kết quả tốt hơn.

Hiệu suất của Shap-E

Cho dù tôi đang xử lý văn bản hay hình ảnh thành 3D, Shap-E đều yêu cầu rất nhiều tài nguyên hệ thống. Trên máy tính để bàn ở nhà của tôi, với GPU RTX 3080 và CPU Ryzen 9 5900X, mất khoảng năm phút để hoàn thành kết xuất. Trên Asus ROG Strix Scar 18 với GPU máy tính xách tay RTX 4090 và Intel Core i9-13980HX, quá trình này mất từ ​​​​hai đến ba phút.

Tuy nhiên, khi tôi thử chuyển văn bản thành 3D trên máy tính xách tay cũ của mình, với CPU Intel thế hệ thứ 8 U và đồ họa tích hợp, nó chỉ hoàn thành 3% kết xuất sau một giờ. Nói tóm lại, nếu bạn định sử dụng Shap-E, hãy đảm bảo rằng bạn có GPU Nvidia (Shap-E không hỗ trợ các thương hiệu GPU khác. Các tùy chọn là CUDA và CPU.). Nếu không, nó sẽ chỉ mất quá nhiều thời gian.

Tôi nên lưu ý rằng lần đầu tiên bạn chạy bất kỳ tập lệnh nào, nó sẽ cần tải xuống các mô hình có dung lượng từ 2 đến 3 GB và có thể mất vài phút để chuyển.

Cách cài đặt và chạy Shap-E trên PC

OpenAI đã đăng một kho lưu trữ Shap-E lên GitHub, cùng với một số hướng dẫn về cách chạy nó. Tôi đã cố gắng cài đặt và chạy phần mềm trong Windows, sử dụng Miniconda để tạo môi trường Python chuyên dụng. Tuy nhiên, tôi liên tục gặp sự cố, đặc biệt là vì tôi không thể cài đặt Pytorch3D, một thư viện bắt buộc.

Tuy nhiên, khi tôi quyết định sử dụng WSL2 (Hệ thống con của Windows dành cho Linux), tôi đã có thể thiết lập và chạy nó mà không gặp nhiều rắc rối. Vì vậy, các hướng dẫn bên dưới sẽ hoạt động trong Linux gốc hoặc trong WSL2 trong Windows. Tôi đã thử nghiệm chúng trong WSL2.

1. Cài đặt Miniconda hoặc Anaconda trong Linux nếu bạn chưa có. Bạn có thể tìm thấy bản tải xuống và hướng dẫn trên trang Conda (mở trong tab mới).

2. Tạo một môi trường Conda có tên là shape-e đã cài đặt Python 3.9 (các phiên bản Python khác có thể hoạt động).

conda create -n shap-e python=3.9

3. Kích hoạt môi trường shape-e.

conda activate shap-e

4. Cài đặt Pytorch. Nếu bạn có card đồ họa Nvidia, hãy sử dụng lệnh này.

conda install pytorch=1.13.0 torchvision pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

Nếu không có thẻ Nvidia, bạn sẽ cần thực hiện cài đặt dựa trên CPU. Quá trình cài đặt diễn ra nhanh chóng nhưng theo kinh nghiệm của tôi, việc xử lý thế hệ 3D thực tế với CPU cực kỳ chậm.

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

5. Xây dựng Pytorch. Đây là lĩnh vực mà tôi đã mất hàng giờ đồng hồ để tìm ra một sự kết hợp hiệu quả.

pip install "git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git"

Nếu bạn gặp lỗi cuda, hãy thử chạy Sudo apt cài đặt nvidia-cuda-dev và sau đó lặp lại quá trình.

6. Cài đặt Máy tính xách tay Jupyter sử dụng Conda.

conda install -c anaconda jupyter

7. Nhân bản hình e repo.

git clone https://github.com/openai/shap-e

Git sẽ tạo một thư mục shape-e bên dưới thư mục mà bạn đã sao chép nó từ đó.

số 8. Nhập nếp gấp hình chữ nhậtr và chạy cài đặt sử dụng pip.

cd shap-e
pip install -e .

9. Khởi chạy Máy tính xách tay Jupyter.

jupyter notebook

10. Điều hướng đến URL localhost mà phần mềm hiển thị cho bạn. Nó sẽ là http://localhost:8888?token= và một mã thông báo. Bạn sẽ thấy một thư mục gồm các thư mục và tệp.

11. Duyệt đến hình dạng/ví dụ Và nhấp đúp chuột vào sample_text_to_3d.ipynb.

Một sổ ghi chép sẽ mở ra với các phần mã khác nhau.

12. Đánh dấu từng phần Và nhấp vào nút Chạyđợi nó hoàn thành trước khi chuyển sang phần tiếp theo.

Quá trình này sẽ mất một chút thời gian trong lần đầu tiên bạn thực hiện vì nó sẽ tải một số mô hình lớn xuống ổ đĩa cục bộ của bạn. Khi mọi thứ hoàn tất, bạn sẽ thấy bốn mô hình 3D của một con cá mập trong trình duyệt của mình. Cũng sẽ có bốn tệp .ply trong thư mục ví dụ và bạn sẽ có thể mở chúng trong các chương trình hình ảnh 3D như Paint 3D. Bạn cũng có thể chuyển đổi chúng thành tệp STL bằng trình chuyển đổi trực tuyến (mở trong tab mới).

Nếu bạn muốn thay đổi lời nhắc và thử lại. Làm mới trình duyệt của bạn và thay đổi “a shark” thành một thứ khác trong phần lời nhắc. Ngoài ra, nếu bạn thay đổi kích thước từ 64 thành số cao hơn, bạn sẽ có được hình ảnh có độ phân giải cao hơn.

13. Nhấp đúp vào sample_image_to_3d.ipynb trong thư mục ví dụ một lần nữa để bạn có thể thử tập lệnh chuyển hình ảnh thành 3d.

14. Đánh dấu từng phần Và nhấp vào Chạy.

Theo mặc định, bạn sẽ có bốn hình ảnh nhỏ về chó corgi.

Tuy nhiên, tôi khuyên bạn nên thêm đoạn mã sau vào phần sổ ghi chép cuối cùng để nó xuất tệp PLY cũng như GIF động.

from shap_e.util.notebooks import decode_latent_mesh

for i, latent in enumerate(latents):
    with open(f'example_mesh_{i}.ply', 'wb') as f:
        decode_latent_mesh(xm, latent).tri_mesh().write_ply(f)

15. Sửa đổi vị trí hình ảnh trong phần 3 để thay đổi hình ảnh. Ngoài ra, tôi khuyên bạn nên thay đổi batch_size thành 1 để nó chỉ tạo một hình ảnh. Thay đổi kích thước thành 128 hoặc 256 sẽ cho bạn hình ảnh có độ phân giải cao hơn.

16. Tạo tập lệnh python sau Và lưu nó dưới dạng text-to-3d.py hoặc tên khác. Nó sẽ cho phép bạn tạo các tệp PLY dựa trên lời nhắc văn bản tại dòng lệnh.

import torch

from shap_e.diffusion.sample import sample_latents
from shap_e.diffusion.gaussian_diffusion import diffusion_from_config
from shap_e.models.download import load_model, load_config
from shap_e.util.notebooks import create_pan_cameras, decode_latent_images, gif_widget

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

xm = load_model('transmitter', device=device)
model = load_model('text300M', device=device)
diffusion = diffusion_from_config(load_config('diffusion'))

batch_size = 1
guidance_scale = 15.0
prompt = input("Enter prompt: ")
filename = prompt.replace(" ","_")
latents = sample_latents(
    batch_size=batch_size,
    model=model,
    diffusion=diffusion,
    guidance_scale=guidance_scale,
    model_kwargs=dict(texts=[prompt] * batch_size),
    progress=True,
    clip_denoised=True,
    use_fp16=True,
    use_karras=True,
    karras_steps=64,
    sigma_min=1e-3,
    sigma_max=160,
    s_churn=0,
)

render_mode="nerf" # you can change this to 'stf'
size = 64 # this is the size of the renders; higher values take longer to render.

from shap_e.util.notebooks import decode_latent_mesh

for i, latent in enumerate(latents):
    with open(f'{filename}_{i}.ply', 'wb') as f:
        decode_latent_mesh(xm, latent).tri_mesh().write_ply(f)

17. Chạy python text-to-3d.py Và nhập lời nhắc của bạn khi chương trình yêu cầu.

Điều đó sẽ cung cấp cho bạn đầu ra PLY chứ không phải GIF. Nếu bạn biết Python, bạn có thể sửa đổi tập lệnh để làm được nhiều việc hơn với nó.

Sau khi các công ty Trung Quốc mất quyền truy cập vào GPU điện toán A100 và H100 hàng đầu của Nvidia, có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình AI khác nhau, họ phải tìm cách đào tạo chúng mà không cần sử dụng phần cứng tiên tiến nhất. Tờ Wall Street Journal đưa tin, để bù đắp cho việc thiếu GPU mạnh mẽ, các nhà phát triển mô hình AI của Trung Quốc đang đơn giản hóa các chương trình của họ để giảm yêu cầu và sử dụng tất cả phần cứng máy tính mà họ có thể kết hợp.

Nvidia không thể bán GPU điện toán A100 và H100 của mình cho các thực thể Trung Quốc như Alibaba hoặc Baidu mà không nhận được giấy phép xuất khẩu từ Bộ Thương mại Hoa Kỳ (và bất kỳ ứng dụng nào gần như chắc chắn sẽ bị từ chối). Vì vậy, Nvidia đã phát triển các bộ xử lý A800 và H800 mang lại hiệu suất giảm và đi kèm với các khả năng NVLink bị hạn chế, điều này hạn chế khả năng xây dựng các hệ thống đa GPU hiệu suất cao vốn được yêu cầu để đào tạo các mô hình AI quy mô lớn.

Ví dụ: mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đằng sau ChatGPT của OpenAI yêu cầu từ 5.000 đến 10.000 GPU A100 của Nvidia để đào tạo, theo ước tính của các nhà phân tích UBS, báo cáo của WSJ. Theo Yang You, giáo sư tại Đại học Quốc gia Singapore và người sáng lập HPC, vì các nhà phát triển Trung Quốc không có quyền truy cập vào A100 nên họ sử dụng kết hợp A800 và H800 kém hiệu năng hơn để đạt được thứ gì đó giống với hiệu suất của GPU hiệu năng cao hơn của Nvidia. -Công nghệ AI. Vào tháng 4, Tencent đã giới thiệu một cụm máy tính mới sử dụng H800 của Nvidia để đào tạo mô hình AI quy mô lớn. Cách tiếp cận này có thể tốn kém, vì các công ty Trung Quốc có thể cần số H800 nhiều gấp ba lần so với các đối tác Hoa Kỳ của họ sẽ yêu cầu H100 để có kết quả tương tự.

Do chi phí cao và không thể có được tất cả các GPU mà họ cần, các công ty Trung Quốc đã thiết kế các phương pháp để đào tạo các mô hình AI quy mô lớn trên các loại chip khác nhau, điều mà các công ty có trụ sở tại Hoa Kỳ hiếm khi thực hiện do những thách thức kỹ thuật và lo ngại về độ tin cậy. Ví dụ: các công ty như Alibaba, Baidu và Huawei đã khám phá việc sử dụng kết hợp A100, V100 và P100 của Nvidia và Ascends của Huawei, theo các tài liệu nghiên cứu được WSJ đánh giá.

Mặc dù có nhiều công ty ở Trung Quốc đang phát triển bộ xử lý cho khối lượng công việc AI, nhưng phần cứng của họ không được hỗ trợ bởi các nền tảng phần mềm mạnh mẽ như CUDA của Nvidia, đó là lý do tại sao các máy dựa trên chip như vậy được cho là “dễ bị hỏng”.

Ngoài ra, các công ty Trung Quốc cũng tích cực hơn trong việc kết hợp các kỹ thuật phần mềm khác nhau để giảm yêu cầu tính toán khi đào tạo các mô hình AI quy mô lớn, một cách tiếp cận vẫn chưa đạt được sức hút trên toàn cầu. Bất chấp những thách thức và những cải tiến đang diễn ra, các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã đạt được một số thành công trong các phương pháp này.

Trong một bài báo gần đây, các nhà nghiên cứu của Huawei đã trình diễn việc đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn thế hệ mới nhất của họ, PanGu-Σ, chỉ sử dụng bộ xử lý Ascend và không có GPU tính toán Nvidia. Mặc dù có một số thiếu sót, nhưng mô hình này đã đạt được hiệu suất cao nhất trong một số nhiệm vụ bằng tiếng Trung, chẳng hạn như đọc hiểu và kiểm tra ngữ pháp.

Các nhà phân tích cảnh báo rằng các nhà nghiên cứu Trung Quốc sẽ gặp nhiều khó khăn hơn nếu không tiếp cận được với chip H100 mới của Nvidia, chip này bao gồm một tính năng nâng cao hiệu suất bổ sung, đặc biệt hữu ích cho việc đào tạo các mô hình giống như ChatGPT. Trong khi đó, một bài báo xuất bản năm ngoái bởi Baidu và Phòng thí nghiệm Peng Cheng đã chứng minh rằng các nhà nghiên cứu đang đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn bằng một phương pháp có thể khiến tính năng bổ sung trở nên không liên quan.

“Nếu nó hoạt động tốt, họ có thể phá vỡ các lệnh trừng phạt một cách hiệu quả,” Dylan Patel, nhà phân tích chính tại SemiAnalysis, được cho là đã nói như vậy.

Microsoft Project là một giải pháp quản lý dự án cung cấp cả giải pháp dựa trên đám mây và tại chỗ. Nó tiên tiến hơn Microsoft Planner, giải pháp quản lý dự án khác của Microsoft và cung cấp nhiều tính năng khác nhau cho người dùng thành thạo.

Để biết thêm thông tin, hãy đọc bài đánh giá Microsoft Project đầy đủ của chúng tôi.

Smartsheet là một giải pháp quản lý dự án đám mây bắt chước giao diện của một bảng tính. Với hơn 10 triệu người dùng trên khắp thế giới, Smartsheet tự hào rằng nó được hơn 90% công ty trong danh sách Fortune 100 tin cậy cho nhu cầu quản lý dự án của họ.

Để biết thêm thông tin, hãy đọc bài đánh giá Smartsheet đầy đủ của chúng tôi.

Chuyển đến:

Microsoft Project so với Smartsheet: Bảng so sánh

Phần mềm	dự án Microsoft	bảng thông minh
Quản lý tài liệu	KHÔNG	Đúng
Công cụ truyền thông	KHÔNG	Đúng
theo dõi thời gian	Đúng	Đúng
Báo cáo	Đúng	Đúng
Triển khai tại chỗ	Đúng	KHÔNG
kế hoạch miễn phí	KHÔNG	Đúng
Giá khởi điểm cho các cấp trả phí	$10 mỗi người dùng mỗi tháng, thanh toán hàng tháng	$7 mỗi người dùng mỗi tháng, thanh toán hàng năm

Giá Microsoft Project và Smartsheet

Giá dự án Microsoft

Microsoft Project cung cấp tổng cộng năm gói: ba gói cho đăng ký dựa trên đám mây và hai gói cho giải pháp tại chỗ.

Trên mặt trận đăng ký dựa trên đám mây:

• Gói dự án 1 có giá $10 mỗi người dùng mỗi tháng.
• Gói dự án 3 có giá 30 USD/người dùng/tháng.
• Gói Project 5 có giá 55 USD/người dùng/tháng.

Microsoft Project không cung cấp gói miễn phí mãi mãi, nhưng nó cung cấp bản dùng thử miễn phí 30 ngày cho giải pháp dựa trên đám mây, vì vậy bạn có thể dùng thử trước khi mua.

Đối với các giải pháp tại chỗ:

• Project Standard 2021 có giá 679,99 USD cho giấy phép cho một PC.
• Project Professional 2021 có giá 1.129,99 USD.

Microsoft cũng cung cấp gói Project Server linh hoạt hơn, có thể mở rộng, nhưng bạn phải liên hệ với họ để nhận báo giá.

NHÌN THẤY: Kiểm tra các lựa chọn thay thế Microsoft Project hàng đầu này để xem liệu có công cụ nào phù hợp hơn với nhu cầu và ngân sách của bạn hay không.

bảng giá thông minh

Trong khi đó, Smartsheet cung cấp tổng cộng bốn gói:

• Gói Miễn phí vĩnh viễn bao gồm một người dùng và tối đa hai trình chỉnh sửa và trang tính.
• Gói Pro có giá 7 USD/người dùng/tháng, thanh toán hàng năm hoặc 9 USD/người dùng thanh toán hàng tháng cho tối đa 10 người dùng.
• Gói Doanh nghiệp có giá 25 USD/người dùng/tháng, thanh toán hàng năm hoặc 32 USD/người dùng thanh toán hàng tháng đối với số lượng người dùng không giới hạn.
• Doanh nghiệp bao gồm nhiều tính năng hơn, nhưng khách hàng tiềm năng phải liên hệ với Smartsheet để nhận báo giá.

Smartsheet cung cấp bản dùng thử miễn phí 30 ngày cho gói Doanh nghiệp, vì vậy bạn có thể dùng thử hầu hết các tính năng trước khi cam kết.

So sánh tính năng: Microsoft Project so với Smartsheet

Quản lý dự án

Microsoft Project cung cấp ba dạng xem dự án chính: dạng xem lưới, bảng và dòng thời gian (Gantt) (Hình A). Giao diện tương tự như các sản phẩm khác của Microsoft và các báo cáo có khả năng tùy chỉnh cao. Công cụ này cung cấp cho bạn tùy chọn để biết chi tiết về quản lý tài nguyên, chẳng hạn như theo dõi chi phí nguyên vật liệu trong quá trình thực hiện dự án hoặc xem một cá nhân đã dành bao nhiêu thời gian cho một nhiệm vụ.

Hình A

Mặc dù Smartsheet dựa trên giao diện dạng lưới của bảng tính (Hình B), nó cũng cung cấp ba chế độ xem khác: thẻ (kanban), lịch và Gantt. Bạn có thể bắt đầu với một trang giấy trắng hoặc sử dụng một mẫu để hướng dẫn quy trình. Quy tắc định dạng có điều kiện tăng tốc quá trình hơn nữa và bạn cũng có thể tạo quy tắc tự động hóa để cắt giảm công việc thủ công.

Hình B

Quản lý tài liệu

Bạn có thể tải tài liệu lên một trang web trong Microsoft Project nhưng khả năng chỉnh sửa và cập nhật bị hạn chế. Thay vào đó, sẽ hợp lý hơn khi sử dụng một trong các giải pháp của Microsoft dành riêng cho việc quản lý tài liệu, chẳng hạn như SharePoint hoặc OneDrive. Điều này có nghĩa là không phải mọi thứ sẽ được lưu trữ trong cùng một sản phẩm của Microsoft và bạn sẽ cần một giải pháp riêng để quản lý tài liệu.

Smartsheet cho phép bạn tải tệp lên dự án và liên kết với nhiều giải pháp quản lý tài liệu phổ biến bao gồm Google Drive, Dropbox và OneDrive. Các gói Doanh nghiệp và Doanh nghiệp cũng cung cấp tính năng kiểm chứng cho phép các nhóm đánh dấu trực quan nội dung, bao gồm cả video, trong công cụ Smartsheet để giữ mọi thứ tập trung ở một nơi.

Công cụ truyền thông

Tương tự như quản lý tài liệu, Microsoft Project không chứa bất kỳ tính năng gốc nào để giao tiếp hoặc cộng tác. Thay vào đó, người dùng sẽ được nhắc kết nối với đồng nghiệp bằng một trong nhiều công cụ giao tiếp khác của Microsoft, bao gồm Teams (Hình C), Outlook và Skype. Nếu bạn chưa là một phần của hệ sinh thái Microsoft, thì bạn sẽ cần đầu tư vào phần mềm khác có thể đảm nhận chức năng này.

Hình C

Mặt khác, Smartsheet cho phép các nhóm trò chuyện thông qua nhận xét trên trang tính và hàng; các cá nhân có thể gắn thẻ cho nhau trong các bình luận để gửi thông báo. Nhận xét thậm chí có thể được truy cập thông qua ứng dụng dành cho thiết bị di động, vì vậy bạn có thể đọc và trả lời khi đang di chuyển. Mặc dù nó không cung cấp chức năng trò chuyện gốc mạnh mẽ hơn, nhưng nó tích hợp với một số nền tảng nhắn tin như Slack để bổ sung cho tính năng nhận xét tích hợp.

NHÌN THẤY: Tìm kiếm một cái gì đó hợp tác hơn một chút? Xem liệu có bất kỳ lựa chọn thay thế Smartsheet nào phù hợp với nhu cầu của bạn không.

Ưu và nhược điểm của Microsoft Project

Ưu điểm của Microsoft Project

• Công cụ lập kế hoạch dự án chi tiết.
• Tích hợp tốt với các sản phẩm khác của Microsoft.
• Nhiều công cụ quản lý tài nguyên được tích hợp trong phần mềm.

Nhược điểm của Microsoft Project

• Đường cong học tập dài do tất cả các tính năng phức tạp.
• Thiếu tích hợp cho các công cụ không phải của Microsoft.
• Không có công cụ giao tiếp bản địa.

Ưu và nhược điểm của Smartsheet

Ưu điểm của Smartsheet

• Giao diện người dùng quen thuộc do cơ sở bảng tính.
• Mức độ tùy biến cao có sẵn.
• Rất nhiều tài liệu và tài nguyên đào tạo.

Nhược điểm của Smartsheet

• Không thân thiện và trực quan như các ứng dụng quản lý dự án khác.
• Không tự động lưu thay đổi hoặc tải cập nhật dự án trong thời gian thực.
• Phải nâng cấp lên kế hoạch Kinh doanh để theo dõi thời gian và quản lý nghiên cứu.

Phương pháp đánh giá

Để so sánh các công cụ quản lý dự án này, chúng tôi đã xem các video giới thiệu, tham khảo tài liệu dự án và đọc các nhận xét của người dùng. Khi tổng hợp phân tích của mình, chúng tôi đã xem xét các yếu tố như giá cả, tính dễ sử dụng, tích hợp và quản lý tài liệu.

Tổ chức của bạn nên sử dụng Microsoft Project hay Smartsheet?

Microsoft Project là một công cụ quản lý dự án cực kỳ mạnh mẽ dành cho những người quản lý dự án có kinh nghiệm, những người muốn trở thành người dùng thành thạo và các nhóm lớn với hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm dự án cần theo dõi. Các nhà quản lý dự án ít kinh nghiệm hơn hoặc các nhóm có ít dự án hơn có thể sẽ bị choáng ngợp bởi đường cong học tập dốc và giao diện phức tạp.

Microsoft Project cũng phù hợp nhất với các công ty đã là một phần của hệ sinh thái Microsoft hoặc đang trong quá trình chuyển đổi sang hệ sinh thái này. Microsoft Project giả định rằng nhóm của bạn đã sử dụng các sản phẩm khác của Microsoft cho các chức năng chính như cộng tác nhóm và quản lý tài liệu. Nếu không, bạn nên xem xét một phần mềm quản lý dự án khác đã tích hợp các tính năng này.

Mặt khác, Smartsheet là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhóm nhỏ hơn, những người đã quen làm việc trên bảng tính và muốn có một giải pháp quản lý dự án nâng cao hơn bắt chước giao diện này. Nó dễ học hơn nhiều so với Microsoft Project nhờ thiết lập có hướng dẫn và các hướng dẫn mở rộng. Tuy nhiên, thiết kế tập trung vào bảng tính sẽ không phù hợp với tất cả mọi người và một số người dùng có thể cảm thấy khó chịu với lựa chọn thiết kế này.

Nếu cả Microsoft Project và Smartsheet đều không phù hợp với bạn, đừng lo lắng. Có rất nhiều giải pháp quản lý dự án khác, bao gồm một số giải pháp có gói miễn phí mãi mãi. Kiểm tra các lựa chọn của chúng tôi về phần mềm quản lý dự án dựa trên đám mây tốt nhất và phần mềm quản lý dự án doanh nghiệp tốt nhất để xem các tùy chọn của bạn là gì.

Đối tác nổi bật

Chính phủ Trung Quốc đang tìm cách thoát khỏi các lệnh trừng phạt công nghệ của Hoa Kỳ bằng cách sử dụng một trong những mánh khóe lâu đời nhất: ném tiền vào vấn đề. Theo một báo cáo từ Bưu Điện Hoa Nam Buổi Sángnhư được bảo hiểm bởi DigiTimeschính phủ Trung Quốc đã rót 12,1 tỷ CNY (1,75 tỷ USD) trợ cấp cho khoảng 190 công ty bán dẫn niêm yết trên lãnh thổ của mình.

Trung Quốc đã rót hàng tỷ đô la vào các lĩnh vực quan trọng giúp nước này độc lập về công nghệ khỏi thế giới phương Tây bị bao vây khi nước này cố gắng bắt kịp – và sau đó vượt qua – đối thủ của mình trong giai đoạn địa chính trị.

1,75 tỷ đô la đó có vẻ nhỏ bé so với các gói khổng lồ như Đạo luật CHIPS của Hoa Kỳ (một khoản đầu tư trị giá 76 tỷ đô la vào ngành công nghiệp bán dẫn với các rào cản nặng nề cho bất kỳ lợi ích tiềm năng nào của Trung Quốc); cam kết trị giá 47 tỷ USD của EU; hay thậm chí kế hoạch đầu tư 11 tỷ USD vào nhà máy bán dẫn tại Đức của TSMC. Nhưng các khoản trợ cấp trực tiếp của Trung Quốc cho ngành công nghiệp bán dẫn không phải là quân cờ duy nhất trong bảng này.

Đầu tiên, năm nay chứng kiến ​​Trung Quốc vượt xa Hoa Kỳ về số lượng bài báo được gửi tới Hội nghị Mạch thể rắn Quốc tế danh giá (ISSCC 2023); một bước dự kiến ​​hướng tới việc tìm cách trao cho quốc gia các năng lực R&D của riêng mình, điều sẽ cho phép nước này hạn chế các biện pháp trừng phạt có thể xảy ra trong tương lai. Và những thành tựu nghiên cứu này chắc chắn phụ thuộc vào khoản đầu tư của Trung Quốc vào giáo dục, với khoản tài trợ khoảng 179 tỷ đô la chỉ riêng cho năm 2022, với một số trường đại học nhất định nhận được khoản tiền mặt lên tới 5 tỷ đô la.

Một yếu tố khác giúp Trung Quốc không bị khóa chặt về mặt công nghệ là quốc gia này là trung tâm đầu não cho việc khai thác, chế biến và buôn bán kim loại đất hiếm của thế giới – những thành phần tự tạo nên chất bán dẫn. Có khả năng một hành động cân bằng xảy ra trong lĩnh vực này hàng ngày, vì các biện pháp trừng phạt (và mức độ nghiêm trọng của chúng) phải tính đến khả năng Trung Quốc tắt vòi (hoặc ít nhất là siết chặt hơn một chút) đối với các thành phần không thể thiếu này.

Vì vậy, không, 1,75 tỷ đô la chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Cách tiếp cận của Trung Quốc đối với sự độc lập về chất bán dẫn là một cách tiếp cận nhiều mặt, trong đó có nhiều bội số của số tiền 1,75 tỷ đô la được báo cáo được rót vào thông qua nhiều địa điểm. Điều đó có đủ để Trung Quốc bắt kịp Mỹ hay không, điều đó vẫn còn phải xem.

Nextorage (một công ty có liên kết chặt chẽ với Sony) đang phát hành SSD PCIe Gen 5 NVMe mới, được gọi là NE5N, với tốc độ đọc và ghi cực nhanh được đánh giá là 10.000 MB/s, nhằm vào thị trường PC đam mê. Ổ đĩa có sẵn để đặt hàng trước trên Newegg bắt đầu từ $249,99 (mở trong tab mới) cho 1TB và tăng gấp đôi về giá và dung lượng lên $499,99 (mở trong tab mới) cho 2TB và sẽ chính thức ra mắt vào ngày 5 tháng 6.

Lần đầu tiên chúng tôi phát hiện ra ổ đĩa này ở dạng nguyên mẫu tại Tokyo Game Show, nơi Nextorage lần đầu tiên cho thấy ý định cạnh tranh trên thị trường PCIe Gen 5, đây là điều mà chúng tôi không nghĩ rằng nó sẽ làm được chỉ một năm trước đó. Công ty đã thay đổi rất nhiều kể từ khi thành lập; ban đầu nó được cho là nhà cung cấp SSD PlayStation 5 một mình, do có nguồn gốc từ Sony, nhưng sau đó nó đã trở thành một nhà sản xuất SSD được kính trọng với các thiết kế SSD dành cho cả bảng điều khiển và PC cạnh tranh với SSD tốt nhất trên thị trường.

Mô hình 2TB có tốc độ ghi và đọc tuần tự tối đa là 10.000 MB/giây, tốc độ truy cập ngẫu nhiên tối đa là 1,4 triệu IOPS và xếp hạng độ bền được ghi là 1.400TB. Nó cũng có 4GB DDR4 SDRAM, với mức công suất tối đa là 11W.

Như thường thấy với ổ SSD, kiểu máy 1TB dung lượng thấp hơn sẽ chậm hơn một chút, đạt tốc độ đọc tối đa 9500 MB/giây và tốc độ ghi 8.500 MB/giây. Tốc độ truy cập ngẫu nhiên vẫn tương tự, ngoại trừ tốc độ đọc giảm xuống 1,3 triệu IOPS. Ổ đĩa đó cũng được trang bị 2GB DDR4 SDRAM thay vì 4GB và có xếp hạng độ bền bằng một nửa ở mức 700TB.

Đáng buồn là hiện tại không có phiên bản 4TB, nhưng nguyên mẫu 4TB đã được trình chiếu trong Tokyo Game Show, vì vậy chúng tôi nghi ngờ một phiên bản có thể sẽ ra mắt trong tương lai.

Để làm mát ổ đĩa, có một thiết kế tản nhiệt kép trông lạ mắt để cân bằng chênh lệch nhiệt độ giữa đèn flash NAND và bộ điều khiển SSD. Nó cũng có thiết kế “cấu trúc hai tầng + ống dẫn nhiệt” đang chờ cấp bằng sáng chế, được cho là sẽ phân bổ nhiệt đều khắp bản thân bộ tản nhiệt, để cải thiện khả năng làm mát của SSD hơn nữa. Nhược điểm của thiết kế tản nhiệt này là nó rất cao, điều này sẽ cản trở chức năng của một số PC nhỏ gọn, cũng như bảng điều khiển và máy tính xách tay. Tuy nhiên, các phiên bản tương lai của NE5N sẽ được sản xuất không đi kèm với bộ tản nhiệt nhằm mục đích sử dụng bộ làm mát của bên thứ ba để tăng khả năng tương thích với các hệ thống nhỏ gọn và máy tính xách tay.

Về mặt kỹ thuật, bạn sẽ có thể sử dụng các ổ đĩa này trong PlayStation 5 với bộ tản nhiệt của bên thứ ba, nhưng bạn sẽ bị giới hạn ở tốc độ PCIe Gen 4, vì vậy không có lý do gì để chi nhiều hơn cho tốc độ mà bạn không thể sử dụng khi có nhiều trong số các ổ PS5 Gen 4 tốt trên thị trường hiện có giá thấp hơn.

Một lần nữa, cả hai ổ đĩa sẽ ra mắt chỉ sau một tháng, bắt đầu từ $249,99 cho kiểu 1TB và $499,99 cho phiên bản 2TB.

KS Pua, giám đốc điều hành của Phison Electronics, cho biết tại một hội nghị gần đây rằng việc giảm giá NAND hơn nữa là không khả thi và cảnh báo về khả năng phá sản giữa các nhà cung cấp nếu thị trường không phục hồi. Bất chấp những điều kiện thị trường đầy thách thức, Phison vẫn tập trung vào phát triển bộ điều khiển NAND và sẽ tiếp tục đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển, DigiTimes đưa tin

Theo một số ước tính, các nhà sản xuất 3D NAND hàng đầu — Kioxia, Micron, Samsung, SK Hynix và Western Digital — đã mất hơn 10 tỷ USD cho bộ nhớ flash do các công ty này phải giảm giá các IC đã sản xuất. Pua khẳng định rằng việc giảm giá hơn nữa là không khả thi và cảnh báo rằng một số nhà cung cấp có thể phải đối mặt với phá sản nếu giá tiếp tục giảm, mặc dù ông không nói rõ liệu ông có mong đợi các nhà sản xuất 3D NAND hay nhà cung cấp SSD mua bộ nhớ flash sẽ vỡ nợ hay không.

Người đứng đầu Phison cũng gợi ý rằng rất có thể các nhà sản xuất 3D NAND sẽ tiếp tục cắt giảm sản lượng để ổn định hoặc thậm chí tăng giá. Đặc biệt, Pua coi quyết định ngừng giảm giá NAND của Micron là nỗ lực chung giữa các nhà cung cấp để ổn định thị trường. Phison, công ty phát triển bộ điều khiển cho một số ổ SSD tốt nhất hiện nay, dự định không giảm giá trong tương lai để duy trì tỷ suất lợi nhuận gộp, với mục tiêu dài hạn là 27% (+/-3%), đồng thời tiếp tục mở rộng thị trường. chia sẻ.

Doanh thu quý 1 của Phison là 10,078 tỷ Đài tệ (328,64 triệu USD), giảm 18% so với quý trước. Tuy nhiên, do giảm các sản phẩm có tỷ suất lợi nhuận thấp và cơ cấu sản phẩm tốt hơn, lợi nhuận gộp của công ty đạt 3,202 tỷ Đài tệ và tỷ suất lợi nhuận là 31,78%. Thật không may cho Phison, công ty đã lỗ 550 triệu Đài tệ từ khoản đầu tư vào Hosin Global Electronics, nhà cung cấp SSD và các sản phẩm dựa trên NAND và DRAM khác.

Giám đốc điều hành của Phison dự đoán tình trạng thua lỗ của các nhà cung cấp NAND sẽ kéo dài trong quý 2 năm 2023. Tuy nhiên, ông coi đó là một thách thức ngắn hạn, vì vậy công ty vẫn cam kết duy trì lợi thế đổi mới và tập trung vào các dịch vụ khách hàng. Để đạt được mục tiêu này, công ty sẽ tiếp tục đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển, phân bổ hơn 80% ngân sách chi phí hàng năm cho R&D. KS Pua cho biết trong khi một số đối thủ của họ đã cắt giảm chi tiêu cho R&D, họ đã tăng 20% ​​đầu tư vào các sản phẩm trong tương lai.

Chuyên gia làm mát Noctua đã cập nhật lộ trình của mình với một phiên bản được đánh dấu là ‘Phiên bản 5/2023’. Bản cập nhật trước đó đã quay trở lại vào tháng 1 và chúng tôi lưu ý rằng có một số thay đổi thú vị, cả bổ sung và trừ, từ danh sách. Quan sát nổi bật của chúng tôi là những người hâm mộ da trắng rất được mong đợi từ Noctua đã bị loại bỏ hoàn toàn khỏi lộ trình. Trước đây chúng đã được viết sẵn cho năm 2024.

Những thay đổi đáng lo ngại khác là Noctua thông báo cho chúng tôi về sự chậm trễ đối với một loạt sản phẩm khác. Nhìn vào những mặt tích cực, chúng tôi nhận thấy rằng bộ làm mát Threadripper thế hệ tiếp theo sẽ ra mắt vào Quý 3 và bộ ba bộ làm mát CPU dành cho máy tính để bàn hiện có đang được xử lý bằng chromax.black theo lịch trình vào Quý 4 năm nay.

Các nhà xây dựng PC muốn có các tùy chọn và các sản phẩm của Noctua không còn xa lạ trong danh sách các bộ làm mát CPU tốt nhất của chúng tôi. Những người bị đẩy lùi bởi các màu Noctua đặc trưng của cà phê và kem thường sẽ ưu tiên các sắc thái trung tính như đen hoặc trắng. Tin xấu là có vẻ như các modder và DIYer đang chờ đợi những người hâm mộ Noctua trắng đã bước vào một giai đoạn mong muốn mới không thể xác định được. Chúng tôi đã gửi một dòng tới Noctua với hy vọng rằng việc bỏ qua những người hâm mộ da trắng trên lộ trình mới nhất là một sự giám sát, chứ không phải là một quyết định lập kế hoạch sản phẩm. Trong khi chờ đợi, chúng ta phải giả định như sau: trong bản in nhỏ lộ trình chính thức của mình, Noctua nói rằng bất kỳ thứ gì không có trong lộ trình “thường sẽ mất ít nhất một năm nữa mới được phát hành.”

Trong phần so sánh lộ trình tháng 1/tháng 5 hữu ích của chúng tôi, ở trên, bạn cũng có thể thấy rằng các sản phẩm sau đã giảm theo (một) quý khác hoặc hơn: trung tâm quạt 8 hướng, quạt 60mm mỏng, quạt 24V 40mm, quạt 140mm thế hệ tiếp theo, và bộ làm mát CPU NH-D15 thế hệ tiếp theo. Sản phẩm thứ hai có thể bị trì hoãn hơn một phần tư vì cột cuối cùng của lộ trình chỉ ghi “2024” mà không đề cập đến bất kỳ quý nào.

NH-D15 thế hệ tiếp theo của Noctua là vấn đề nan giải nhất khi lịch trình bị trượt. Đây không phải là lần đầu tiên nó bị đẩy lùi, vì nó dự kiến ​​​​ban đầu sẽ ra mắt vào năm 2021. Trong câu chuyện cập nhật lộ trình Noctua của chúng tôi từ tháng 10 năm ngoái, chúng tôi đã lưu ý rằng NH-D15 “đúng kế hoạch ra mắt vào quý 1 năm 2023,” và bây giờ nó được liệt kê là sẽ sẵn sàng vào khoảng năm 2024. NH-D15 ban đầu, bản cập nhật cho NH-D14 huyền thoại, đã được phát hành cách đây một thập kỷ, nhưng những người mua đơn vị bán lẻ mới sẽ nhận được giá đỡ SecuFirm2 cho CPU máy tính để bàn AMD và Intel mới nhất . Điều gì sẽ thay đổi trong phiên bản thế hệ tiếp theo vẫn còn được xem.

Điểm mới trong lộ trình của Noctua trong phiên bản tháng 5 năm 2023 là bộ làm mát AMD Threadripper thế hệ tiếp theo, được lên lịch cho quý tiếp theo (quý 3 năm 2023). Những điều này có vẻ trùng với thời điểm ra mắt chip AMD Ryzen Threadripper 7000 mới (nền tảng TR7), đến với các nền tảng HEDT và máy trạm.

Cuối cùng, những người đang nghĩ đến việc xây dựng một hệ thống PC làm mát bằng không khí trong đó Noctua NH-D12L, NH-D9L hoặc NH-L9x65 nằm trong danh sách ngắn có thể muốn biết các phiên bản chromax.black của những hệ thống này sẽ ra mắt vào Quý 4 năm nay .