Danh mục: Tin tức

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 .

Theo một báo cáo của Phần cứngLuxx, bản cập nhật vi mã AM5 AGESA 1.0.0.7 mới nhất của AMD — nhằm khắc phục sự cố kiệt sức của Ryzen 7000 — có nhiều lỗi. Tệ hơn nữa, 1.0.0.7 dường như không có tất cả các bản sửa lỗi mới nhất và chỉ có các giới hạn điện áp SoC an toàn hơn. Về mặt tích cực, AMD được cho là đang thử nghiệm nội bộ bản cập nhật 1.0.9.0 mới, được đồn đại là vẫn giữ nguyên tất cả các bản sửa lỗi này, nhưng điều này vẫn có nghĩa là người dùng Ryzen 7000 có thể phải đợi hàng tháng để có bản sửa lỗi hoàn chỉnh.

Nếu bạn không quen với thảm họa kiệt sức Ryzen gần đây, hãy xem bài viết trước đây của chúng tôi tại đây. Nói tóm lại, các báo cáo của người dùng đã tiết lộ rằng các CPU Ryzen 7000 đã chết bị nóng chảy trong ổ cắm của chúng do điện áp SoC hoạt động ở điện áp không an toàn (hiện được chỉ định là bất kỳ thứ gì trên 1,3v) và các lỗi xung quanh hệ thống kiểm soát nhiệt độ CPU của AMD, có thể khiến CPU Ryzen 7000 vượt quá các thông số nhiệt an toàn của nó.

Nhưng thật đáng buồn, người dùng Ryzen 7000 sẽ phải đợi thêm vài tháng nữa trước khi nhận được danh sách đầy đủ các bản sửa lỗi trừ khi các nhà cung cấp bo mạch chủ triển khai giải pháp thay thế. Rõ ràng, AGESA 1.0.0.7 không có bất kỳ bản sửa lỗi nào cho hệ thống kiểm soát nhiệt CPU và chỉ kết hợp giới hạn điện áp SoC mới do AMD quy định là 1,3v. Tuy nhiên, Phần cứngLuxx nói rằng họ không biết liệu bản sửa lỗi đã được triển khai trong bản vá hay chưa. Cửa hàng công nghệ đã hỏi AMD về vấn đề này nhưng chưa nhận được phản hồi.

Tất cả những gì chúng tôi biết là các báo cáo khác cho thấy AGESA 1.0.0.7 không có các bản sửa lỗi này, bao gồm một bài đăng Reddit gần đây cho thấy Ryzen 9 7950X chạy ở hơn 110 độ C với BIOS beta có bản cập nhật vi mã mới. Vì vậy, có vẻ như các bản sửa lỗi nhiệt không được áp dụng. Tuy nhiên, chúng tôi không thể xác nhận xem các vấn đề về nhiệt có liên quan đến BIOS hay liên quan đến bản cập nhật vi mã AGESA hay không, vì vậy hãy xem nhẹ các báo cáo này cho đến khi chúng tôi nhận được xác nhận chính thức từ AMD.

Asus/AMD AGESA 1.0.0.7 1410 beta bios lỗi từ r/Amd

Tuy nhiên, AGESA 1.0.0.7 được cho là có các lỗi khác, dưới dạng các vấn đề về khả năng tương thích bộ nhớ xung quanh DIMMS 48GB mới, nơi tốc độ truyền bị giới hạn chỉ ở mức 4400MHz khi sử dụng cả bốn khe cắm trên bo mạch chủ AM5. Nhưng may mắn thay, vấn đề chỉ xoay quanh dung lượng 192GB theo như chúng tôi biết và Phần cứngLuxx báo cáo rằng họ đã tự thử nghiệm AGESA 1.0.0.7 với các bộ 16GB, 32GB và 64GB kênh đôi và không gặp vấn đề gì.

Nhìn chung, tình hình liên quan đến AGESA 1.0.0.7 hơi lộn xộn vì chúng tôi chưa có xác nhận chính thức từ AMD về các bản sửa lỗi hoặc lỗi xung quanh bản cập nhật. Tuy nhiên, dựa trên báo cáo của Phần cứngLuxx cũng như các báo cáo của người dùng khác, có vẻ như bản cập nhật vi mã này là một mớ hỗn độn và không ổn định. Rất may, như chúng tôi đã đề cập trước đó, AMD được cho là đang phát triển một bản cập nhật vi mã mới, AGESA 1.0.9.0, hy vọng sẽ khắc phục được tất cả các sự cố này trong tương lai.

Intel đã trả lời các câu hỏi của chúng tôi về tin đồn rằng công ty đang bắt đầu một làn sóng sa thải mới do cắt giảm 10% ngân sách mới cho nhóm máy tính khách hàng (CCG), bộ phận chịu trách nhiệm sản xuất CPU tiêu dùng và dữ liệu của nó nhóm trung tâm (DCG). Các báo cáo được đưa ra khi Intel tiếp tục thắt lưng buộc bụng trên toàn công ty khi phải vật lộn với thị trường CPU tồi tệ nhất trong 30 năm.

Chúng tôi đã nghe tin đồn về việc cắt giảm 10% ngân sách vào tuần trước nhưng không thể xác nhận thông tin. Tuy nhiên, Dylan Patel của công ty tư vấn SemiAnalysis đã tweet rằng Intel đã lên kế hoạch giảm 10% ngân sách, dẫn đến việc sa thải “nhiều nhất là” 20% trong các nhóm bị ảnh hưởng. Chúng tôi đã liên hệ với Intel và công ty đã đưa ra tuyên bố sau đây để Phần cứng của Tom:

“Intel đang làm việc để đẩy nhanh chiến lược của mình trong khi điều hướng một môi trường kinh tế vĩ mô đầy thách thức. Chúng tôi tập trung vào việc xác định việc giảm chi phí và tăng hiệu quả thông qua nhiều sáng kiến, bao gồm cắt giảm một số hoạt động kinh doanh và lực lượng lao động theo chức năng cụ thể trong các khu vực trên toàn công ty.

“Chúng tôi tiếp tục đầu tư vào các lĩnh vực cốt lõi trong hoạt động kinh doanh của mình, bao gồm các hoạt động sản xuất có trụ sở tại Hoa Kỳ, để đảm bảo rằng chúng tôi có vị thế tốt để phát triển lâu dài. Đây là những quyết định khó khăn và chúng tôi cam kết đối xử với những nhân viên bị ảnh hưởng bằng sự tôn trọng và nhân phẩm .” Người phát ngôn của Intel về Phần cứng của Tom.

Tuyên bố của Intel xác nhận rằng họ đang cắt giảm lực lượng lao động ở một số khu vực cụ thể nhưng không nêu rõ số lượng nhân viên bị ảnh hưởng hoặc khu vực nào của công ty. Nó cũng không xác định mức độ cắt giảm ngân sách. Công ty cho biết họ sẽ tiếp tục đầu tư vào các hoạt động sản xuất chip của mình, một điệp khúc phổ biến trong nhiều tuyên bố của họ khi họ đã rời khỏi một số hoạt động kinh doanh nhưng vẫn tập trung vào các mục tiêu IDM 2.0 của mình.

Giống như hầu hết các công ty cùng quy mô, ngân sách của Intel được sử dụng cho cả nhóm bên trong và bên ngoài — hãng thường ký hợp đồng một số chức năng, thậm chí là sản xuất chip, cho các công ty bên ngoài. Cũng giống như nhiều lần cắt giảm ngân sách trên diện rộng, có thể một số khoản giảm chi tiêu sẽ được thực hiện thông qua việc hạn chế sử dụng các công ty bên ngoài đó. Do đó, mức độ sa thải vẫn còn phải xem xét và có thể không dẫn đến việc giảm 20% số lượng nhân viên trong các đơn vị kinh doanh bị ảnh hưởng.

Việc cắt giảm lực lượng lao động lớn kích hoạt các yêu cầu báo cáo, như WARN, ở một số địa phương. Thông báo WARN gần đây nhất của Intel được đưa ra vào ngày 3 tháng 5 năm 2023, khi công ty thông báo rằng họ có kế hoạch sa thải thêm 60 nhân viên tại khuôn viên Folsom vào cuối tháng này. Điều đó nâng tổng số lần sa thải ở Folsom lên 516 trong năm tháng qua. Thông báo cũng cho biết, “Dự kiến ​​sẽ có các đợt chia tách bổ sung sau khoảng thời gian 30 ngày bắt đầu từ ngày 31 tháng 5 năm 2023.”

Hiện tại, chúng tôi không biết về bất kỳ thông báo WARN nào khác của Intel. Việc cắt giảm lực lượng lao động của Intel diễn ra khi hãng tiếp tục cắt giảm chi phí trong toàn công ty, bao gồm sử dụng các phương pháp như giảm số lượng nhân viên, như chúng ta đã thấy vào tháng 10 năm ngoái, giảm lương và thưởng vào tháng 1, cắt giảm cổ tức và cho một số công nhân nghỉ phép.

Intel cũng đã rút khỏi một số mảng kinh doanh, chẳng hạn như nỗ lực xây dựng máy chủ, thiết bị chuyển mạch mạng, modem 5G, Bộ nhớ Optane, chip khai thác Bitcoin, kinh doanh máy bay không người lái và bộ lưu trữ SSD.

Chúng ta có thể thấy thị trường PC phục hồi trong quý tới, vì một số nhà sản xuất chip hiện dự đoán đáy sẽ xảy ra trong Q1 và quá trình phục hồi có thể bắt đầu vào quý hai của năm. Bất chấp điều đó, Intel phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ một loạt công ty trong toàn bộ danh mục đầu tư của mình và họ đã dự đoán rằng họ sẽ cắt giảm tới 10 tỷ đô la chi tiêu vào cuối năm 2025 khi thực hiện kế hoạch quay vòng của mình.

Der8auer đã thử nghiệm hai giải pháp làm mát rất khác thường từ Aliexpress nhằm mục đích giảm nhiệt độ bề mặt trên tấm ốp của Card đồ họa tốt nhất. Tuy nhiên, khi thử nghiệm với Gigabyte RX 6900 XT, anh nhận thấy cả hai bộ làm mát đều hoạt động kém hiệu quả và không mang lại cải thiện rõ rệt nào về nhiệt độ cạc đồ họa.

Làm mát bằng tấm nền không có gì mới, nhưng các thiết bị làm mát mà Der8auer trưng bày rất khác thường, là những thiết bị rất to và cồng kềnh với khả năng làm mát chủ động. Điều này là quá mức cần thiết đối với hầu hết các card đồ họa vì tấm ốp lưng (nói chung) không chứa bất kỳ thành phần công suất cao nào cần bộ làm mát mạnh mẽ. Ngoại lệ duy nhất là RTX 3090 (không phải Ti), có một nửa IC bộ nhớ GDDR6X ở mặt sau của thẻ. Nhưng ngay cả trong trường hợp này, làm mát thụ động từ tấm ốp lưng nói chung là đủ tốt trừ khi bạn đang xem xét việc ép xung bộ nhớ.

Bộ làm mát đầu tiên mà Der8auer thử nghiệm được làm hoàn toàn bằng đồng, bao gồm hai quạt được lắp bên trong một bộ tản nhiệt bằng đồng — làm từ 5 tấm đồng lớn xếp chồng lên nhau. Cơ chế cài đặt liên quan đến dây buộc zip và băng dính để gắn “chắc chắn” thiết bị làm mát vào tấm ốp lưng GPU.

Thiết bị tiếp theo thậm chí còn kỳ lạ hơn, với thiết kế hình chữ L rất khác thường có ba ống dẫn nhiệt rất dài được kết nối với một tấm phân phối ở một đầu và một tấm tản nhiệt ở đầu kia. Der8auer báo cáo rằng hướng dẫn không đi kèm với kiểu máy này, nhưng rõ ràng, thiết bị sử dụng cơ chế gắn dây buộc zip giống như thiết bị cũ vì không có lỗ vít hoặc bất kỳ giá đỡ làm mát tinh vi nào nằm trên thiết bị.

Khi thử nghiệm, Der8auer nhận thấy rằng cả hai giải pháp làm mát đều không đáp ứng được kỳ vọng, chỉ làm giảm nhiệt độ tấm ốp lưng trên Gigabyte RX 6900 XT lần lượt là 5C và 8C. Tệ hơn nữa, cả hai giải pháp đều không làm giảm nhiệt độ GPU, không mang lại lợi ích rõ ràng nào cho tuổi thọ hoặc hiệu suất của GPU.

Các kết quả về nhiệt do Der8auser chứng minh có lẽ là lý do tại sao hệ thống làm mát tấm ốp lưng ngoại lai không phổ biến trong không gian DIY. Các thiết bị này không chỉ thường không cần thiết mà còn hầu như không mang lại lợi ích hữu hình nào. Nếu bạn thực sự cần bộ tản nhiệt mát hơn, tốt nhất bạn nên sử dụng khối GPU làm mát bằng chất lỏng được thiết kế dành riêng cho GPU của bạn để có thể làm mát cả mặt dưới và mặt trên của cạc đồ họa nếu cần.

Một câu chuyện khá ngắn gọn về nhu cầu quá lớn đối với phần cứng máy tính hiệu suất cao của Nvidia tại Trung Quốc đã tiết lộ hiệu suất của GPU máy tính A800 bí ẩn của Nvidia, được sản xuất cho thị trường Trung Quốc. Theo MyDrivers, A800 hoạt động ở 70% tốc độ của GPU A100 trong khi vẫn tuân thủ các tiêu chuẩn xuất khẩu nghiêm ngặt của Hoa Kỳ vốn hạn chế lượng sức mạnh xử lý mà Nvidia có thể bán.

Hiện đã được ba tuổi, A100 của Nvidia có hiệu suất khá cao: nó cung cấp 9,7 FP64/19,5 FP64 Tensor TFLOPS cho HPC và lên đến 624 BF16/FP16 TFLOPS (với độ thưa thớt) cho khối lượng công việc AI. Ngay cả khi bị cắt giảm khoảng 30%, những con số này vẫn trông rất đáng gờm: 6,8 FP64/13,7 FP64 Tensor TFLOPS cũng như 437 BF16/FP16 (với độ thưa thớt).

Mặc dù bị ‘thiến’, (giới hạn hiệu suất) như MyDrivers đặt nó, A800 của Nvidia là đối thủ hoàn toàn chống lại các GPU tính toán BR104 và BR100 của Biren có trụ sở tại Trung Quốc về khả năng tính toán. Trong khi đó, GPU điện toán của Nvidia và kiến ​​trúc CUDA của nó được hỗ trợ rộng rãi bởi các ứng dụng do khách hàng của họ chạy, trong khi bộ xử lý của Biren vẫn chưa được chấp nhận. Và ngay cả Biren cũng không thể vận chuyển GPU điện toán chính thức của mình đến Trung Quốc do các quy định mới nhất.

* Với sự thưa thớt

Các quy tắc xuất khẩu do Hoa Kỳ áp đặt vào tháng 10 năm 2021 cấm xuất khẩu các công nghệ của Mỹ cho phép các siêu máy tính có hiệu suất vượt quá 100 FP64 PetaFLOPS hoặc 200 FP32 PetaFLOPS trong không gian có diện tích 41.600 feet khối (1.178 mét khối) trở xuống sang Trung Quốc. Mặc dù các hạn chế xuất khẩu không giới hạn cụ thể hiệu suất của từng GPU điện toán được bán cho một thực thể có trụ sở tại Trung Quốc, nhưng chúng hạn chế thông lượng và khả năng mở rộng của chúng.

Sau khi các quy định mới có hiệu lực, Nvidia đã mất khả năng bán GPU điện toán A100 và H100 siêu cao cấp của mình cho các khách hàng ở Trung Quốc mà không có giấy phép xuất khẩu, điều này rất khó để có được. Trong nỗ lực đáp ứng nhu cầu về hiệu suất mà các siêu máy tính Trung Quốc yêu cầu, công ty đã giới thiệu một phiên bản rút gọn của GPU A100 có tên là A800. Cho đến nay, vẫn chưa rõ GPU này có khả năng như thế nào.

Khi việc sử dụng trí tuệ nhân tạo ngày càng tăng đối với cả người tiêu dùng và doanh nghiệp, sự phổ biến của phần cứng hiệu suất cao có thể xử lý khối lượng công việc phù hợp đang bùng nổ. Nvidia là một trong những người hưởng lợi chính từ siêu xu hướng AI, đó là lý do tại sao nhu cầu về GPU của họ cao đến mức ngay cả A800 giá rẻ cũng cháy hàng ở Trung Quốc.

Biren’s BR100 sẽ có sẵn ở dạng OAM và tiêu thụ công suất lên tới 550W. Con chip này hỗ trợ công nghệ BLink 8 chiều độc quyền của công ty, cho phép cài đặt tối đa tám GPU BR100 trên mỗi hệ thống. Ngược lại, BR104 300W sẽ xuất xưởng ở dạng thẻ PCIe hai chiều rộng FHFL và hỗ trợ cấu hình đa GPU lên đến 3 chiều. Cả hai chip đều sử dụng giao diện PCIe 5.0 x16 với giao thức CXL cho bộ tăng tốc ở trên cùng, báo cáo của EETTrend (thông qua VideoCardz).

Biren nói rằng cả hai con chip của họ đều được sản xuất bằng quy trình chế tạo lớp 7nm của TSMC (không nói rõ liệu nó sử dụng N7, N7+ hay N7P). BR100 lớn hơn chứa 77 tỷ bóng bán dẫn, vượt xa con số 54,2 tỷ của Nvidia A100 cũng được tạo ra bằng cách sử dụng một trong các nút N7 của TSMC. Công ty cũng nói rằng để khắc phục những hạn chế do kích thước kẻ ô của TSMC áp đặt, họ phải sử dụng thiết kế chiplet và công nghệ CoWoS 2.5D của xưởng đúc, điều này hoàn toàn hợp lý vì A100 của Nvidia đã đạt đến kích thước của một kẻ ô và BR100 được cho là đồng đều. lớn hơn với số lượng bóng bán dẫn cao hơn.

Với thông số kỹ thuật, chúng ta có thể suy đoán rằng BR100 về cơ bản sử dụng hai BR104, mặc dù nhà phát triển chưa chính thức xác nhận điều đó.

Để thương mại hóa máy gia tốc BR100 OAM của mình, Biren đã làm việc với Inspur trên một máy chủ AI 8 chiều sẽ được lấy mẫu bắt đầu từ Quý 4 năm 2022. Baidu và China Mobile sẽ là những khách hàng đầu tiên sử dụng GPU điện toán của Biren.

Đầy màu sắc (thông qua MyDrivers (mở trong tab mới)) chạy chương trình trao đổi card đồ họa ở Trung Quốc dành cho người tiêu dùng muốn nâng cấp lên sản phẩm GeForce RTX 40-series, vốn không còn xa lạ trong danh sách các card đồ họa tốt nhất. Vì vậy, nếu bạn sở hữu một card đồ họa Colorful và sống ở Trung Quốc, thì đây là cơ hội tuyệt vời để đổi card đồ họa cũ của bạn.

Không giống như ngành công nghiệp xe hơi, các nhà cung cấp thường không chạy các chương trình trao đổi. Tuy nhiên, đôi khi, họ có thể sử dụng chiến thuật này để di chuyển hàng tồn kho, đặc biệt là khi doanh số bán card đồ họa mới không diễn ra như dự kiến. Không giống như chương trình trao đổi trước đây của Asus UK, phiên bản của Colorful mang lại giá trị tốt hơn cho các card đồ họa GeForce RTX 20-series (Turing), GeForce GTX 16-series (Turing) hoặc GeForce RTX 30-series (Ampere) cũ của bạn. Đây cũng là một danh sách khá phong phú vì Colorful chấp nhận tới 16 kiểu máy khác nhau, trải dài từ dòng sản phẩm Turing đến Ampere.

Colorful cũng khuyến khích chủ sở hữu cạc đồ họa sê-ri iGame Neptune, những mẫu có bộ làm mát bằng chất lỏng AIO, với giá trị bổ sung là 29 đô la. Chương trình khuyến mãi của Colorful bị giới hạn nghiêm ngặt đối với các giao dịch đổi lấy Nvidia GeForce trái ngược với Asus Vương quốc Anh, cũng bao gồm các card đồ họa AMD Radeon. Các số trong tổng số là giá trị cao nhất, do đó, cạc đồ họa Colorful GeForce đã sử dụng của bạn có thể không nhận được tổng số tiền, tùy thuộc vào tình trạng của nó.

Trao đổi GPU GeForce đủ điều kiện

Colorful chấp nhận các mẫu GeForce RTX 3090 Ti với giá 1.041 USD, thấp hơn 48% so với MSRP của flagship Ampere. Các card đồ họa GeForce RTX 3090 Ti đã qua sử dụng thường được bán từ 600 đến 1.100 đô la trên eBay, vì vậy đề xuất của Colorful là hợp lý. Có những giao dịch tốt ngay cả trên các mẫu cũ hơn, chẳng hạn như GeForce RTX 2060, ra mắt vào năm 2019. Colorful sẽ đổi card đồ họa Turing với giá 217 đô la, tương đương với 38% thấp hơn MSRP. Người bán eBay yêu cầu từ 150 đô la đến 220 đô la cho GeForce RTX 2060 đã qua sử dụng.

Người mua quan tâm phải mua sản phẩm GeForce RTX 40-series từ cửa hàng chính thức của Colorful trên nhà bán lẻ Trung Quốc JD.com (mở trong tab mới) từ ngày 7 tháng 5 đến ngày 21 tháng 5. Họ có từ ngày 7 tháng 5 đến ngày 31 tháng 5 để gửi cạc đồ họa đã sử dụng của mình. Thật không may, chủ sở hữu phải trả phí vận chuyển. Sau khi card đồ họa đến văn phòng của Colorful, nhà cung cấp sẽ kiểm tra nó để đảm bảo nó hoạt động và cung cấp giá trị trao đổi dựa trên các điều kiện của nó. Colorful sẽ hoàn lại cho người mua số tiền chiết khấu trong vòng mười ngày làm việc sau khi công ty nhận được card đồ họa đã qua sử dụng.

Colorful không phải là một thương hiệu phổ biến bên ngoài thị trường Trung Quốc, đó là lý do tại sao công ty đã hạn chế quảng cáo cho cư dân Trung Quốc. Sẽ thật tuyệt nếu nhiều nhà cung cấp bắt đầu thực hiện các chương trình trao đổi vì không phải ai cũng muốn gặp rắc rối khi bán card đồ họa đã sử dụng của họ trên eBay. Cung cấp cho người tiêu dùng mức định giá tương tự hoặc cao hơn đối với cạc đồ họa đã sử dụng của họ là một biện pháp kích thích tuyệt vời để thuyết phục người tiêu dùng gắn bó với băng tần của bạn và tăng khả năng nâng cấp tiềm năng.

Một vấn đề nhất quán với máy tính bỏ túi là đầu vào nhanh và trực quan, vì bàn phím thoải mái lên tới 293 WPM là quá lớn. Trong khi đó, một chiếc bảng giống như Blackberry thì nhỏ và khó sử dụng, đồng thời tính năng viết tay hoặc nhập liệu bằng giọng nói chỉ tốt cho việc nhập liệu thông thường.

Nhà phát triển Daniel Norris hẳn đã cân nhắc về vấn đề tối ưu hóa đầu vào này khi tạo Chonky Pocket (h/t Liliputing), có các phím cơ có kích thước đầy đủ để gõ cảm ứng, nhưng chỉ có 10 phím trong số đó. Tuy nhiên, đừng lo lắng vì nó sử dụng công nghệ hợp âm, có thể giúp người dùng có kinh nghiệm nhập các chữ cái, từ và cụm từ từ các tổ hợp phím đồng thời hoặc ‘hợp âm’.

Chonky Pocket dựa trên Raspberry Pi và được thiết kế để cung cấp thời lượng pin cả ngày, với nhiều lựa chọn cổng có kích thước đầy đủ. Một mục tiêu thiết kế khác là cho phép gõ bằng cảm ứng. Tuy nhiên, người dùng sẽ phải giải quyết quá trình học cách hòa âm để bắt kịp tốc độ.

Giống như CharaChorder One ban đầu từ năm 2020, Chonky Pocket chỉ có 10 phím. Thiết bị cầm tay Chonky Pocket không có vẻ ngoài tiện dụng như người ngoài hành tinh như CharaChorder One; nó giống một Gameboy với hàm răng hài hước và bánh xe cuộn hơn. Hơn nữa, trong khi CharaChorder One được cho là đạt tới 300 WPM trong cấu hình 10 phím của nó, thì Norris chỉ yêu cầu 50 WPM cho Chonky Pocket (sau khi thực hành).

Điều quan trọng đối với cả người dùng và phần mềm cơ bản là bắt kịp tốc độ với đầu vào hợp âm. Đối với Chonky Pocket, Norris dựa trên thiết kế phím cơ 10 phím của mình trên bố cục artsey.io. Anh ấy đã thêm một vài phím nữa vào bố cục 8 phím đó để truy cập nhanh hơn vào các biểu tượng liên quan đến lập trình. Người ta khẳng định rằng một người có thể học những điều cơ bản của Artsey trong “dưới một giờ” và đạt 50 WPM sau một số lần luyện tập.

Mặc dù bàn phím và bánh xe cuộn chuyên dụng có lẽ là những thứ bắt mắt nhất về Chonky Pocket mới, nhưng các thông số kỹ thuật quan trọng khác của thiết bị là:

• Màn hình cảm ứng 5 inch
• Cảm biến chuyển động gia tốc và con quay hồi chuyển
• Cổng USB, Ethernet và HDMI có kích thước đầy đủ
• Thời lượng pin cả ngày

Nếu bạn thích Chonky Pocket và muốn tự tạo cho mình, Norris đã chia sẻ các tệp STL in 3D của trường hợp trên trang GitHub. Bạn cũng sẽ tìm thấy danh sách các thành phần và các tài nguyên / phần mềm khác để nối dây thiết bị, nguồn điện, pin, v.v. .

Trước khi bạn bắt đầu dự án này, xin lưu ý rằng Norris dự định tinh chỉnh thiết kế Chonky Pocket với các tính năng như màn hình tiết kiệm năng lượng, cổng HDMI thứ hai, thẻ SD dễ tiếp cận hơn và có lẽ là một bản dựng thân thiện với túi hơn (dựa trên Pi Zero W? ). Do đó, có thể đáng để chờ đợi thiết bị thế hệ tiếp theo, để có thiết kế bóng bẩy và vừa vặn với kích thước túi quần nhỏ hơn hành lý của bạn.