PTT推薦 oopFoo 過去發表過的文章

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有在討論UUV(無人水下載具)，影片後面有無人機如何配合UUV來獵殺潛艇。 有魚雷的UUV。

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遊戲產業有個特性，頭頭很重要，頭頭走的時候會帶走一批人，最重要的那些人，就算有留下來的，大概也很快會跳槽。 而這些頭頭都很有個性，做創意的人意志也都很強。大公司想插手內部管理不容易。 世紀帝國的Ensemble Studio，當初也是微軟說賣回給Tony Goodman但他拒絕了，所以就直接關掉。 大概同時間，Bungie就選擇買回但還是失去Halo這個IP。 會關掉這些工作室主要就是新的大頭管不動這些工作室的頭頭，不能讓這些工作室配合新的政策。

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另外一個相反的例子。 三年後離開 Rust 遊戲開發 討論的火熱。Rust算是ycombinator吹捧的語言。

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原文是reuters的。那個我就不連了，因為很明顯的是"無智慧"的AI"總結"錯誤，邏輯自相矛盾的文章。 之前也有一篇David Zinsner(CFO），裡面AI在Transcription的時候把"wafer"寫成"wait for"，然後意義完全不一樣。 中國之前的AI農場文，也是一堆亂象，看來美國要重新再來一次。 UDN這篇最糟糕的是，文章明明Intel要減少GG代工，標題完全相反。正常來講，我會說是AI下標題出錯，但台灣，嗯，記者惡性誤導很有可能。 原文最大的錯誤是，"一年前反對使用荷蘭ASML的EUV設備"。如果有在聽Pat講的，Pat是說以前(years ago)Intel不用EUV，一年前Intel才開始用EUV生產。

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金豬 "也不懂為啥一個還剩半年多就上市的CPU，還能有這麼多錯得離譜的爆料… 首先Arrow Lake不可能叫15代酷睿，大機率就是酷睿Ultra處理器（系列2）了 沒有超線程沒有LP E-core，但是NPU還是在的，算力和筆記本Meteor Lake一樣

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千禧年的網路泡沫，也是先炒作硬體商，Cisco, Sun...，Sun還有"dot in dot-com"的廣告。 網路確實是改變世界，但真正大賺的是軟體公司，而且是完全新鮮的軟體公司。 這次AI浪潮，應該也是類似。 N家這次炒作這麼高，是因為真的，Compute是供不應求。每個大公司都怕買不夠，跟不上。 但最近一些AI的發展，也許會發現，這些Compute是不需要的。

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yahoo購物- MSI 6800 XT GAMING Z TRIO 16G ＄12990 pchome -RX6800 GAMING X TRIO 16G $12990 不知道從哪個倉庫挖出來的，打7600xt 16G或4060ti 16G都綽綽有餘。 ---------------- PS: 桃子網說MSI Claw掌機2/5 10:00開賣，$24,999，價錢感覺不優。

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我覺得這是常見的問錯問題的模式。沒清楚說出想要的功能，就直接問程式要如何改才能改進。 其實要先回到想要的結果是什麼？為什麼無法達到？因為可能ES根本就不是適合這功能的產品，再怎麼調也只是terrible to very bad。 對岸在地理NLP的方面有很多的研究，也有很多的分享，可以先從這裡看。 美團用bert的技術

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現在的顯卡都會搞GameDay/GameReady驅動。以前人講這是作弊，因為改寫shader，或特別優化compiler都是no no的。 但現在這是正常流程，因為程式師負優化太厲害了，gpu的差異性也大，除了顯卡廠商搞的清楚如何優化，真的也沒其好方法。 同理，現在的cpu架構也越來越不一樣，光是如何寫parallel code大概就只有5%的程式獅可以搞定。然後要大小核，或AMD的2顆chiplet的優化，真的太為難遊戲成了。 Intel APO的原理是，有的線序因為cache的原因，有的必須排在一起(e-core 4個一組)，有的需要分開，這些排列組合，有的我們程式師連資訊都沒有，況且真的也沒時間搞這東東，這也超出Thread Director的範圍，但如果能規劃好，遊戲效能真的可以大幅提昇。所以才有Intel APO的誕生。 其實AMD也需要APO，不光是大小核的問題，光是兩顆核心，哪些線序該排在同一個核心，哪些排在另個核心，都可以大大影響遊戲性能。所以現在才會16核不會比8核CPU適合遊戲，這詭異的情況出現。

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昨天MSI暗示會在CES展示掌機 網友wxnod就放宣傳照。 網友Everest找出Geekbench的跑分

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除非特別需要，不要自己打造輪子。現在最普及使用的是OpenMP，資源多，會的人也多。 都是好書可以讀。尤其"High Performance Parallel Runtimes"可以讓你了解基礎，也知道parallel programming is HARD。 我自己喜歡的是Intel TBB(Threading Building Blocks)，語法比較適合我的用法。 Intel ISPC也是我喜歡的東東，不過這就有點偏門了。

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Fritzchens Fritz的Van Gogh die shot High Yield分析結構 Tom Hardware 的新聞與截圖

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NPU還是很有用的，以後應用會越來越多。 我舉個遊戲應用的例子。 現在遊戲對話都是固定死的。但用現代ai可以活潑很多。我大概解釋一下技術流程。 玩家用語音跟遊戲角色對話。 用Whisper轉換語音到文字。

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npu/matrix/tensor其實不能增加傳統的3d性能。增加的是dlss/ray tracing的性能。 但這是個好問題，現在的情況，npu(matrix)如果併入gpu或cpu其實是更好的選擇。 : 2. NPU 能執行通用計算嗎? 如果可以, NPU 只是神經網路運算特化 : 的 GPU? npu是matrix(systolic array)特異化的超簡易cpu。不適合通用計算

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LNL用的是BattleMage不是ARC，xe LPG是MTL跟ARL用的。LNL用的是Xe2，xe2到底性能多好？未知數 LNL是配合微軟出的產品，有點像Steam Deck的Van Gogh也是配合微軟的要求。到時看有沒有掌上型遊戲機會採用。 MTL也有開發出掌上型主機，但會不會量產就不知。 8w無風扇版主要給平板用的。LNL是ultra thin產品，省電是主要目標。

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Michelle Johnston Holthaus。pc端的負責人，說MTL會在2024發行桌上版。 Tim Wilson，MTL的SoC設計頭頭也說會有桌上版。

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這是bug，但其實蠻常見的，NV，AMD的驅動都會自動處理。 : 2. 濫用DX12的ExecuteIndirect功能。 : 3. 遊戲使用ExecuteIndirect是多次重覆下指令，而不是一批批給。 因為是錯誤的解釋，就刪掉。 原始的changelog.md

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對岸應該是拿ROG ALLY掌機來測試的。 大小核是在同一個Ring上。

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AMD的GPU行銷真的是笨死了。每個人都拜託他們出24GB或48GB的卡，這麼簡單就大賣的方法不作。還在搞FSR，難道不知道現在是大AI時代嗎？ 7800xtx 24GB，549鎂，還不賣爆。 79x0xtx 48GB，1200鎂，還不搶光。 現在一堆AI inference的需求，欠缺在ram不夠。Training也許還是不行，但inference社群作一堆了，就等你出卡而已。結果你出16GB??? 例如最近mlc-llm測試7900xtx 推理可達4090的80%。

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先講結論。AMD快點放棄FSR不要浪費時間了。Intel快點開源XESS，AMD+APPLE+INTEL再努力個兩年看可不可以看到N家的車尾。 techpower的技術解釋。算是蠻粗淺的，看的懂就懂。

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這種機器人大戰的遊戲，99%的問題都不在硬體。 2D優化也不是大問題，雖然會有差。 主要問題是兩個。 1)網路，伺服器問題。這個偶發，但下面才是真正主要原因。 2)遊戲的Anti-Cheat

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Ray Reconstruction 取代 Ray Tracing Denoiser，NVIDIA DLSS 3.5 會在這個秋天登場 結果是全系列RTX支援Ray Reconstruction。老黃刀下留情了嗎？ --

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VM_BIND主要是Sparse Texture有用到，以前的iGPU是跟cpu連在一起，連L3都共用，cpu的記憶體隨便用。Arc是獨顯，要支援這樣的driver架構太難了。 arc用i915驅動跑vkd3d-proton沒有效能很差，是有用到這功能(sparse)的遊戲會效能很差，基本上是手指數的出來的數量遊戲。 : 詳細資訊請參考： : 簡單來說Alcemist架構的顯卡在linux上： : i915： D12遊戲效能差甚至不能玩

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錯，只有跟VPGATHER這組指令有關。給invalid address，會speculative fetch 到cache來，跟meltdown有點類似。 : Linux kernel 已經有放 patch，intel 也有對應的 microcode : 補洞據說對 AVX 指令的效能影響巨大 : 詳細數據 phoronix 還在跑 benchmark，應該很快就會有數據。 VPGATHER指令有很有趣的歷史，Haswell出的時候，很慢，還不如一個一個load。

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Zen3 & Zen4 可用Microcode更新，之前的CPU需要靠Kernel彌補。 請等待，注意新的AGESA來修正這問題。 --------------------------------------------------- PS: 現在Cloud都避免同顆核心跑不同client的程式，HT/SMT也都盡量關掉。Speculative的漏洞補不完的。

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Robert Hallock將加入Intel，會專注於AI的行銷，職位是技術行銷高級總監。 Robert Hallock之前在AMD待過12+年，於Zen4上市前離職。 當初就有人猜測Zen4不容易行銷，不然怎麼在上市前離開。

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雖然已經離開業界很久，但一直有關心，也一直在做跟3d相關的程式開發，所以來聊聊。 3d開發成本可以比2d成本低，但不一定，其實重點是技術的掌握力，還有最重要的是如何限制開發難度，不要好高騖遠。 舉個最簡單的例子，樹與樹葉。這東東有很多模組，但要搞到效果好，尤其是霸劍那種類第一人稱視角，其實是不容易的。做的普通又被嫌棄，還不如2d畫畫幾顆樹，隨便搖兩下，還比你物理各種運算，感覺還順眼的多。 3d的好處當然是修改快，套用快，可以變化很多，世界可以很豐盛有趣。但選擇花功夫在哪，效果要表現出來很重要，不然東西很容易大而無當。 再舉個例子，人的表情，3d要做的好不容易，反而2d的誇張表現，玩者比較容易融入感情，而且又容易製作的多了。

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這次特價當然買，超值。認同mgdesigner大的想法。再補充一下 Phoronix把rog ally裝了Linux，用相近環境測試Ally vs Deck. 現代3A，要超耗電模式，距離才拉的出來。 CyberPunk 2077

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就鬼扯，我也懶的噴他。現在老黃是遙遙領先所有人，AI全吃，沒什麼好爭辯的。 現在所謂的DL，第一需要的是運算，第二才是記憶體頻寬。 M2Ultra的gpu就27.2tflops(fp32)，跟3080差不多，但ampere有兩倍的(fp16+fp32accumulate)還有4x的(fp16)。現在fp16訓練就很夠了，擔心你可以用fp16+fp32模式，那也是2x你m2 ultra。

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韓國網友貼出來的整理圖 就如tint大與其他人指出的，從4090以下，其實都是提一階。 電瞎最推薦的3060ti真的是切壞的，或是老黃的善心？

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這樣的心得真的只是來挑釁的。引述的url也內容空洞。來看最原始的文章吧 先講L3的latency並不是很重要，GPU的設計本來就是吃bandwidth犧牲latency。 L3在chiplet，latency增加並不是大問題，大問題是data從mcd到gcd需要很大的能耗，所以這是Navi31異常耗能的原因之一。L3真的不應該在chiplet上，N/I擴張L2棄L3是有原因的。 這篇其實主要是講VOPD(dual issues)的問題，rdna3在wave32本來就不容易dual issues，舊的wave64模式反而容易dual issues，這是compiler的問題。

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ServeTheHome 測試n305 8核e-core測試 i305 16GB of DDR5

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原文吃光 --------------- 網友測試

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只畫重點 所以在測量電壓值時，如果測量點離 CPU 越遠便會得出較高的電壓值，看起來便像是偷加壓 / 誤差過大，只要搞懂 DIE SENSE 和 SOCKET SENSE 的分別，就不會墮入迷思。華碩強調他們有跟隨 AMD 的建議將 SOC 電壓上限設定在 1.30V，只是那個 1.30V 其實是 SVI3 電壓。ROG X670E HERO 的 BIOS 電壓選項就是 DIE SENSE 電壓值，SUPER IO 回報的電壓值也是 DIE SENSE 電壓值，要測量主機板上的供電電感或插槽後的 MLCC，自然會測得比 DIE SENSE / SVI3 電壓更高的結果。 來源：華碩餅哥-電壓怎麼量比較準

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還記得去年12月29日的n3量產儀式嗎。跟我們BK在2017推出CannonLake，宣稱i皇的10nm製程好健康是差不多的意思。 : 不過，半導體業者表示，過去1年多來，台積電3奈米爭議不少，除了量產時程較市場 : 預期推遲半年，也盛傳客戶對於良率與效能、價格等問題有不少疑慮。 要相信GG，你看2022年的簡報，年底不是量產儀式嗎？有什麼好疑慮的。

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發現6核/4CU(2wg) ROG Ally 測試，CPU代號Ryzen Z1 與8核/12CU(6wg) ROG Ally 測試，CPU代號Ryzen Z1 Extreme

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: 這兩天正在研究segment anything. 正在看SAM+ControlNet+SD+BLIP2

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這是GPT4寫出來的api，從陳教授的fb copy來的 可惜跟這個專案 完全沒有關係，這個是不知道哪裡"幻想"出來的api

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這是去年的圖，不過硬體設計是不太會有太大的更動。 重點是"wide issue"。i家12代改"wide issue"，ipc整體大概就+20%。 快取變動應該影響不大。但如果zen5的ddr5可以改善的話，ipc應該還可以+好幾%。Zen4在io這吃大虧。 Zen5在2024h1出來應該是沒問題。其實這就影響牙膏廠的布局。MTL的es2一堆人都測過了，ipc只有個位數的增加。基本上PRQ版ipc也不可能大幅提昇。功耗是大幅降低就是。

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這篇展示ChatGPT的威力與限制。 他問Bing如何raycast一個有displacement map的geometry. 原po問到最後，答案是不可能或給錯誤的程式。 下面有人回答他把原po的問提去問ChatGPT4，說得到很好的解決。

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去年底大改組時，就知道Raja權力大縮水了。 然後去年11月David Blythe離開Intel跑到AMD，大家就等另一只鞋子掉下来。 David Blythe原本是Intel Director of Graphics Architecture，剛高升AMD Corporate Fellow，大衛王要繃緊皮了嗎？ Pat其實很給面子了，GPU的各項指標都沒達到。

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自從Meta 的 LLaMA被流出版後，進展真的飛速。 現在可以自搞Alpaca了。原Stanford的Alpaca因為版權問題，不能外放。現在應該會有一堆流出版。 已經有人開發出Mac的Chat-LLaMA版了。

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Simon Willison提到，很快大家都會有自己的ai助手。 看時間軸： 24th February 2023: LLaMA is announced, starts being shared with academic partners:

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據西語媒體報導，AMD官宣，Ryzen 9 7950X3D在遊戲方面比i9-13900K快6%，比Ryzen 9 7950X快16%。 測試環境

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現代的3d遊戲畫面不行，其實是觀念與經驗不到位而不是技術或引擎問題。 舉個例子Remnant，2019的unity遊戲。 他們就是花時間在光影，對比，氣氛。而且這是容易做且容易拿分的地方。

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────────────────────────────────────── 1.預算範圍/考慮機種：便宜，蘋果平板 2.使用需求：測試觸控用網頁程式 3.品牌喜好：不喜歡蘋果，但必須用 4.補充說明：正在開發網頁用3d程式，需要測試，希望機種能用久一點的，ipad 9代看來最便宜，可是a13有點舊？想便宜，用最久。

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因為當時的董事長Jorma Ollila不想用安卓，安卓太開放給所有人，所以他找來微軟的Stephen Elop。 但Elop的"Burning Platform"備忘錄摧毀了Nokia的手機事業。 "Burning Platform"同時有Ratner Moment跟Osborne Effect的效果。WP手機還來不及上市，Nokia手機的市占率就從30%降到個位數。 作為一個消費者導向的硬體公司領導人，就算你的產品爛，你已經要淘汰Symbian，你絕對不能講，他犯了最大的錯誤，不管後面WP技術是不是好，這將近一年的空窗時間，大部分的消費者就轉到其它平台了。 後面不管如何怎麼宣傳，消費者都對Nokia完全沒有信心了，不相信Nokia會堅持在一個平台上，果然幾年內Nokia就把手機部門盤給微軟了。

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: Gell-Mann Amnesia 我常常需要提醒我自己當我看文章的時候。 ChatGPT真的蠻了不起的，但GPT的"T"- Transformer Model是從Google出來的。 Google早就有Meena，LaMDA。LaMDA去年曾引發爭議，因為某人認為它是有意識的。強到工程師認為它有意識，我不認為在AI方面Google有任何落後。

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如各版友推測的，礦卡無誤。太潮濕的卡，gpu才彈出來，所以是水洗的？ 沒事AMD也中箭XD --

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我的認知fp主要是immutability與stateless。 first class function, curry, lazy evaluation, monad ....主要都是為解決immutable data structure的問題。 type與category theory我不認為是fp的一部份，但常常會纏在一起。 但講起來都很抽象，我建議從purely functional data structures開始看。

爆 

很多人不相信椅子會造成問題，這是有名的 "Dell DisplayLink 3100" 影視 已經是faq 才發現早有論文，1993年就量測，也警告過。

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這是Pat剛上任，發布的製程路線圖 i皇的簡報 Dr. Cutress的解讀

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Nod.ai 跟 AMD合作，移植Stable Diffusion到AMD繪圖卡。 目前需要特別driver

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我是不認同上面講法。架構本身設計是沒有大問題的。 先講dual issue(雙發射），這個在Pentium時代dual pipeline的時候就知道原理了，主要是在有效運用運算單位。實際程式上不可能100%+，甚至50%+都不可能，但就算20%+也是划算的。 GPU的simd thread也是相同的原理，幾十個threads同時使用同樣的運算單位，因為gpu的simd運算單位的使用率是非常低的。 所以registers這些東東早就是夠用了，問題不在這裡。也不是什麼新的指令有bugs不能用，這都有影響，但問題不大。 這一代的問題是，單front end在跑，3Ghz+輕鬆，simd 運算跑，3Ghz+輕鬆。前段，中段，後段，單獨跑都沒什麼問題。但遊戲需要前，中，後一起跑就完蛋了。

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這題應該是用dict，而不是set。用dict來紀錄字元的位置，這樣就不用while來重找。 面試官對你很好，提示你不要用while，讓你想其它方法，可惜你卡在n2，2n的問題上。 --

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一個週末寫TensorFlow或可以救火幾百次的。那是神人，我們凡人作不到，也不適合我們參考。 我記得 "Mythical man month"有提到，一個專業程式師一天平均寫10行程式。 那如何有效率利用這短短的幾行程式才是重點。 那如何成為有效率的0.1x工程師？

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7600x ￥2249 ->￥1699 7700x ￥2999 ->￥2299 7900x ￥4299 ->￥3299 7950x ￥5499 ->￥3999

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Vega當初號稱有4大亮點。 1)最先進的gpu記憶體架構（cache, hbm2) 2)Next Generation Geometry Pipeline(次世代幾何引擎)

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其實不是CPU跟不上，是4090裡面的Front End(FE)跟不上。 了解為什麼老黃不願意改進FE，現在臭打AI更重要，而且Mesh Shader如果普及會減輕FE的壓力。 但能把缺點講成優點，老黃的宣傳部門實在厲害。