一部分人支持WordPress基金會的立場，認為WP Engine應該為商業行為付出代價；另一部分人則認為，WP Engine為WordPress生態系統做出了貢獻，不應該受到這樣的待遇。

WordPress與WP Engine之間的近期紛爭，主要圍繞著商標使用權、開源貢獻以及商業利益等議題。這場爭端不僅引發了WordPress社群內的熱烈討論，也對整個開源軟體市場的發展產生了深遠影響。

爭議的起因

WP Engine 是專為 WordPress 網站設計的託管服務平台，但因為做得太成功了，很多人都以為他們是由 WordPress 官方經營的。也因為他們生意上的成功，讓WordPress這邊認為他們沒有將獲利回饋給社群，有違開源的精神。

而Automattic 是 WordPress 的主要開發公司，由 WordPress 的共同創辦人 Matt Mullenweg 所創立。在這場紛爭中，Automattic 扮演了一個相當關鍵的角色。Automattic 一直以來都非常重視 WordPress 的開源性質，認為所有基於 WordPress 建構的服務都應該回饋社群。

▲ WordPress 的共同創辦人 Matt Mullenweg

Automattic 認為 WP Engine 在使用「WP」等相關商標時，沒有取得適當的授權，侵犯了 WordPress 的商標權。並指責WP Engine對WordPress專案的貢獻不足，並認為WP Engine從WordPress的成功中獲益良多，卻沒有回饋給社群。

WP Engine這邊也不肯乖乖就範，對WordPress聯合創始人Matt Mullenweg及其公司Automattic提起訴訟，指控對方勒索、誹謗等。

之後就是Automattic 與 WP Engine 雙方之間一連串的官司以及爭議。

用一個例子來說明，想像一下，WordPress 是一個非常受歡迎的免費建站工具，就像是樂高積木，所有人都可以拿來蓋房子。而 WP Engine 是一家公司，他們專門提供樂高積木給大家，並且提供一些額外的服務，像是幫你設計房子、照顧房子等等。

問題來了，WP Engine 覺得自己幫大家蓋了這麼多房子，也應該要從中獲利。但是，WordPress 的創辦人 Matt Mullenweg 卻認為，WP Engine 賺了錢，卻沒有回饋給原本的樂高積木製造商。

為了這個問題，兩個人吵了起來。Matt Mullenweg 說，WP Engine 要用「WP」這個名字，就必須付錢。WP Engine 不高興，覺得 Matt Mullenweg 在勒索。

開源社群分裂

這場紛爭導致WordPress社群內部意見分歧，一部分人支持WordPress基金會的立場，認為WP Engine應該為商業行為付出代價；另一部分人則認為，WP Engine為WordPress生態系統做出了貢獻，不應該受到這樣的待遇。

甚至，不光是在外面，就連Automattic內部有些員工對於Matt Mullenweg的做法也頗有意見。因此，在十月初，Matt Mullenweg展現了他強硬的立場，向員工提出，如果他們不同意他與 WP Engine 的鬥爭，就可以離開公司，離職費為 3 萬美元或 6 個月的工資。 在當時Mullenweg 表示有 159 人接受了這一提議，佔公司總人數的 8.4%。

而過了半個月之後，現在又有據說是Automattic內部的爆料在外媒流出，而新聞曝光後，Matt Mullenweg 向不同意其行為的員工提出了第二輪機會，讓員工在 10 月 17 日之前決定是否辭職，以換取九個月的工資。

「這是新的調整方案： 我猜有些人對錯過了上次的機會感到遺憾。」Matt Mullenweg在內部信表示：「你可以在 10 月 17 日 00:00 之前給我發私訊，寫上'我辭職，願意接受 9 個月的工資'，你不必說任何理由，也不必說其他任何話。 我會回覆'謝謝'。 Automattic 將接受你的辭呈。」

Matt Mullenweg在信中對那些向外媒爆料的員工喊話：「優雅地離職，否則明天就會被解僱，而且沒有遣散費。 」 

以下是404 Media 公布的 Mullenweg 致員工公開信內容：

新的調整方案：我猜有些人對錯過了上次的離職機會感到遺憾。

有些人還向媒體和前員工洩密，那都是過眼雲煙，也許上次的報價需要更高一些。

這裡有一個新的機會： 在 10 月 17 日 00:00之前，您可以給我發私訊：我辭職，並願意接受 9 個月的薪資。 我會回覆'謝謝'。 Automattic 將接受你的辭職。

你可以保留你的 [sic] 辦公用品和工作筆電；你將失去對 Automattic 和 Wong 的存取權（不再有 Slack、使用者帳戶等）。 人力資源部門將在未來幾天內與您聯絡，商討細節，包括您 9 個月的補償金，他們現在有很多事情要做。

我向你保證，這筆交易一定會兌現。 我們會儘量保持低調，以免被人利用來對付我們，但我還是想給 Automatticians 多一個機會。

 

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Arm 運算平台協助全新 Llama 3.2 LLM 實現 AI 推論的全面加速和擴展

人工智慧 （AI） 的高速發展代表各種大型語言模型 （LLM） 的新版本不斷推陳出新。要充分發揮 AI 的潛力並掌握因此而來的機會，需要實現 LLM 從雲到端的廣泛部署，其中也帶動了對運算和能源需求的大幅成長。整個生態系正攜手尋找因應此一挑戰的解決方案，不斷推出新的、且更高效率的開源 LLM，以便大規模實現各種 AI 推論工作負載，加快為使用者帶來全新、快速的 AI 體驗。

為此，Arm 與 Meta 展開緊密合作，在 Arm CPU 上啟用新的 Llama 3.2 LLM，整合開源創新與 Arm 運算平台的優勢，以應對 AI 帶來的挑戰。受惠於 Arm 的持續投資及與各新型 LLM 的合作， 在 Arm CPU上運行 AI 的優勢在生態系中脫穎而出，使 Arm 成為 AI 推論開發人員的首選平台。 

加速從雲到端的 AI 效能

小型 LLM（如 Llama 3.2 1B 和 3B）能夠支援基於文本的基礎生成式 AI 工作負載，對於大規模 AI 推論的實現相當重要。透過 Arm CPU 優化核心在 Arm 技術驅動的行動裝置上運行新的 Llama 3.2 3B LLM，可讓提示詞（Prompt）處理速度提高五倍，詞元（token）生成速度提高三倍，在生成階段實現每秒 19.92 個詞元。這將直接減少了在裝置上處理 AI 工作負載的延遲，大大提升了使用者的整體體驗。此外，當邊緣端能處理的 AI 工作負載越多，往返雲端傳輸資料所節省的電量就越多，進而節省了能源和成本。

除了在邊緣端運行小型模型，更大的模型（如 Llama 3.2 11B 和 90B）也能在雲端運行。11B 和 90B 的模型非常適合雲端基於 CPU 的推論工作負載，可生成文本和圖像，如同在 Arm Neoverse V2 上的測試結果顯示。在基於 Arm 架構的 AWS Graviton4 上運行 11B 的圖像和文本模型，可在生成階段實現每秒 29.3 個詞元的表現，遠遠超出人類大約每秒閱讀五個詞元的速度。 

AI 將透過開源創新和生態系協作迅速擴展

能公開獲取各個新的 LLM（如 Llama 3.2）相當關鍵。開源創新正以極為快速的速度發展，在之前的版本中，開源社群在不到 24 小時的時間內便能在 Arm 上部署並運行新的 LLM。

Arm 將透過 Arm Kleidi 進一步支援軟體社群，讓整個 AI 技術堆疊能夠充分發揮此一經過優化的 CPU 效能。Kleidi 可在任何 AI 框架上釋放 Arm Cortex 和 Neoverse CPU 的 AI 功能和效能，無需應用程式開發人員進行額外的整合工作。

透過最近的 Kleidi 與 PyTorch 整合以及正在推進的與 ExecuTorch 整合，Arm 正在為基於 Arm CPU 的開發人員提供從雲到端的無縫 AI 效能。受惠於 Kleidi 與 PyTorch 的整合，在基於 Arm 架構的 AWS Graviton 處理器上運行 Llama 3 LLM 的詞元首次回應時間加快了 2.5 倍。

同時，在行動裝置上，透過 KleidiAI 函式庫的協助，使用 llama.cpp 函式庫在新的 Arm Cortex-X925 CPU 上運行 Llama 3 的詞元首次回應時間與參考實作相比加快了 190%。

Arm表示，Arm 與 Meta 的合作成為產業合作的新標竿，它彙聚了 Arm 運算平台的靈活性、普及性和 AI 功能，以及 Meta 等產業領導者的技術專長，共同釋放 AI 被廣泛應用的新機會。無論是利用裝置端  LLM 滿足使用者的個性化需求，如根據使用者所在的位置、日程和偏好來執行任務，還是透過企業級應用來優化工作效率，讓使用者更專注於創造價值的任務，Arm 技術的整合都為未來奠定了基礎。裝置將不再只是命令和控制工具，更能在提升使用者整體體驗方面發揮積極的作用。

在 Arm CPU 上運行 Meta 最新 Llama 3.2 版本，其 AI 效能展現顯著的提升。這類開放式合作是實現無處不在的 AI 創新、促進 AI 可持續發展的最佳途徑。透過各項新的 LLM、開源社群和 Arm 的運算平台，Arm 正在建構 AI 的未來，到 2025 年，將有 1,000 多億台基於 Arm 架構的裝置支援 AI。

 

 

 

• 延伸閱讀：挑戰 Arm 架構霸主地位？開源 RISC-V 處理器 Flex-RV 效能表現亮眼 ！成本不到 1 美元
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Google聯合創始人布林：工程師們用 AI 程式還不夠積極

Google聯合創始人謝爾蓋・布林（Sergey Brin）表示，Google工程師並沒有像他認為的那樣經常使用人工智慧。 

布林本週在洛杉磯舉行的“All-In”峰會上與企業家大衛・弗里德伯格（David Friedberg）進行了線上對話時發表了上述言論。布林在峰會現場罕見露面，討論了 AI 的令人興奮的進步。

「作為一名電腦科學家，我從未見過像過去幾年所取得的進展一樣令人興奮的事情，」布林說。

神經網路的復興

布林指出，過去幾年AI的進步速度令人驚嘆。他回憶起在90年代的研究生時期，當時AI只是課程中的一個小注腳，幾乎被忽視。當時許多技術，包括神經網絡，都被認為無法產生有效結果，因此被放棄。

然而，隨著計算能力的增強、數據量的增加，以及一些新算法的出現，AI領域在最近十年取得了突破性的進展。隨著技術的進步，神經網絡在AI中的應用重新獲得了重要地位。AI的發展在數據和算力上有了巨大突破，使得神經網絡成為如今AI模型的核心技術之一。他形容這種發展是“奇蹟般的”，並指出每個月都會有新的AI能力出現，令他和其他專家感到驚訝。 

AI改變了「搜尋」、以及編寫程式中的應用

布林還提到，AI的應用已經滲透到人們日常生活的各個方面。他認為，AI不僅僅改變了信息檢索的方式（例如搜尋引擎的運作），還改變了包括編程、圖像生成、問題解決等多種任務的方式。這對Google的核心業務「搜尋」有直接影響。

布林分享了他使用AI生成程式碼的經歷，舉例說他開發了一個解決數獨的程式，作為一項實驗，布林讓該模型編寫程式碼，自動生成數獨謎題。30 分鐘後，該模型就成功地完成了任務。

Google的風險與創新平衡

布林表示，工程師們對模型的表現感到「印象深刻」，因為他們並沒有像他認為的那樣充分利用 AI 工具進行程式。

布林在對話中還表示，Google在發佈早期語言模型時過於膽怯，因為它們會犯錯誤並說出「令人尷尬的話」。布林表示，在 AI 程式方面，需要勇於面對尷尬和冒險，Google在這方面已經有所改善。

他表示，Google在推動AI技術的公開應用上曾表現得過於保守，尤其是在部署大型語言模型方面。Google本來是語言模型的先驅之一，他們在多年前就發表了Transformer論文，這成為了現代AI模型的基礎。

然而，由於擔心AI可能出錯或出現尷尬的情況，Google在某些AI技術的推廣上變得謹慎。布林提到，語言模型有時會犯錯，甚至在最新技術中也會做出「愚蠢」的錯誤，這是Google曾猶豫不決的原因之一。

雖然AI偶爾會犯錯，但布林強調，AI的潛力巨大，它能夠幫助人們完成許多之前無法做到的事情。因此，他認為在推動AI發展的過程中，必須接受風險和失誤，包括可能帶來的尷尬。

他舉例說，與孩子一起使用AI來編程，通過AI生成的複雜代碼，能夠快速解決一些需要花費大量時間學習的問題。他認為這種能力是「神奇的」，值得承擔一定的風險。 

用戶理解與風險溝通

布林認為，Google應該更積極地推動AI技術，即使它還不夠完美。他主張應該將AI公開推出，讓全球用戶進行實驗和探索新用途，而不是等到技術完全成熟才發布。過於保守會錯失創新機會，AI的力量在於其可以迅速改善和解決許多問題，因此Google需要在創新中保持更大的靈活性。

布林還強調，對於推出尚不完美的AI技術，關鍵在於如何與用戶進行有效溝通。他認為，應當向用戶明確說明，這些技術雖然很強大，但可能偶爾會出現錯誤。只要用戶對此有正確的期望，這樣的技術依然能夠發揮重要作用。

 

 

 

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雖然 Raspberry Pi 並不是遊戲電腦，但在其上安裝 GPU 可以帶來各種有趣的可能性。

與前代產品相比，Raspberry Pi 5 的擴充PCIe 功能是其最誘人的升級之一。 大多數使用者可能會用它來安裝快速儲存、AI 晶片或網路卡，但也有修改者成功地將其連接到專用顯示卡上。

雖然 Raspberry Pi 並不是遊戲電腦，但在其上安裝 GPU 可以帶來各種有趣的可能性。

Raspberry Pi 玩家Jeff Geerling 經過多年的反覆試驗，表示他現在已經成功地在 4K 下以每秒 60 幀的速度穩定運行《毀滅戰士 3》，並且把步驟發佈在他的網站上。

外部 PCI Express GPU 的硬體設置

他表示有幾種不同的方法可以將GPU插入Raspberry Pi 5，而他的建議是購買一張JMT外接顯示卡支架，這張卡使用 Oculink 和 M.2 轉 Oculink 轉接器（隨附）。要使用它，還需要一條Oculink 電纜，總共需要 80 美元。

除此之外，還需要一個 HAT 模組將 Pi 5 上的 PCIe FFC 連接轉換為 M.2 插槽，這又增加了 20 歐元左右。

除此之外還有電源的問題，Pi 的 PCIe FFC 僅支援最高 5W 的功率輸出。因此通常還需要ATX電源來為插入的顯卡提供足夠的電源。

 

選擇適合的顯示卡

 

接下來，就是要選擇一張合適的GPU顯示卡。至於要選擇哪一種款GPU，他表示經過他測試幾款 GPU 後發現，由於 AMD 發佈開放原始碼驅動程式程式的政策，舊款 AMD 顯示卡最適合 Pi，Geerling 可以為 Pi 定製這些驅動程式。因此，最終他選擇了 4GB Radeon RX 460，因為其驅動程式和硬體資訊很容易獲得。

給 Linux 核心打上更新後，Geerling 從原生支援 Pi 基於 Arm 的系統的遊戲列表中選擇了《毀滅戰士 3》。 Id Software 2004 年推出的恐怖第一人稱射擊遊戲很可能是這堆遊戲中對硬體要求最高的，但 RX 460 在運行這款比其推出時間早 12 年的遊戲時卻毫無問題。Geerling 懷疑，《毀滅戰士 3》的內部 60fps 鎖定機制，是阻止這台硬體性能向上攀升的唯一原因。

Geerling 曾在 2022 年嘗試將多個 GPU 連接到 Raspberry Pi 4，但只能完成基本的圖形顯示任務。 Pi 5 的 PCIe 擴展讓要求更高的工作負載變得觸手可及。 雖然它只正式支援 PCIe 2.0，但解鎖 PCIe 3.0 速度是可能的。

與此同時，Pineboards 於 2024 年 8 月在配備 RX 460 的 Pi 上成功 運行了一款開源賽車遊戲，這促使 Geerling 最近使用 Doom 3 進行實驗。

展望未來還能用來做些什麼？RX 460 可能無法輕鬆處理人工智慧任務，但影片轉碼相關的任務可能是一個有用的應用情境。 Geerling 還在嘗試通過 GPU 運行網路瀏覽器引擎，並探索相容 AMD 新顯示卡的可能性。

 

• 延伸閱讀：樹莓派推出 Raspberry Pi 5 2GB：基於精簡版 BCM2712D0，價格約台幣1600元

 

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主要用來訓練大型語言模型的晶片有哪些？

人工智慧 (AI) 的發展與硬體息息相關，強大的運算能力是AI模型訓練和推論的基礎。因此，整個AI產業，從大型語言模型的訓練開始，一直到終端像是筆電或是手機的應用，幾乎都與「晶片」脫離不了關係。

大型語言模型（LLM）的訓練，就像在教一個孩子學習語言一樣，需要大量的「閱讀」和「練習」。這些「閱讀」和「練習」在電腦中，就轉換成龐大的數據處理和複雜的數學運算。為了讓模型能夠快速、高效地學習，我們就需要強大的晶片來支持這些運算。

文章目錄

• 1. 為什麼訓練大型語言模型主要用的是GPU？
  • 平行處理能力
  • 訓練時間
  • 功耗與效率
  • 專門硬體加速
  • 模型大小與複雜性
• 2. 訓練大型語言模型主流的代表性GPU、TPU 有哪些？
  • 主流的 GPU（主要由 NVIDIA 提供）：
  • 主流的 TPU（主要由 Google 提供）：
• 3. 還有哪些競爭對手？
  • AMD
  • Intel
  • Graphcore

為什麼訓練大型語言模型主要用的是GPU？

不過，大家提到訓練大型語言模型所用到的硬體時，主要講的都是GPU，而沒提到CPU，那麼，訓練大型語言模型時真的不用到CPU嗎？

這個問題其實是一個常見的誤解。訓練大型語言模型並非完全不用CPU，而是主要使用GPU GPU (Graphics Processing Unit) 或 TPU (Tensor Processing Unit)，但還是需要CPU處理一些任務。

使用GPU或TPU的考量，主要的原因有以下幾點：

平行處理能力

GPU 和 TPU 專為處理大量的數學運算而設計，尤其是在矩陣運算和線性代數方面。神經網路訓練涉及大量的矩陣乘法和加法操作，這些操作可以非常高效地並行化。GPU 擁有數千個小型核心，可以同時處理大量數據，而 CPU 的核心數量相對較少，並且通常專注於串行運算，因此在這類平行處理需求下效率較低。

訓練時間

神經網路模型，尤其是大型語言模型（如 GPT-3 或其他 transformer 模型），需要處理數以億計的參數和大規模的數據集。使用 CPU 訓練這些模型會非常慢，可能需要數周或數月的時間才能完成。而 GPU 的高效矩陣計算能力可以顯著加快訓練過程，縮短到幾天或幾小時。

功耗與效率

GPU 對於矩陣運算的優化使得它在相同的功耗下能執行更多的運算，這也意味著 GPU 比 CPU 在進行大規模訓練時具有更高的計算效能和能耗效率。

專門硬體加速

TPU 是 Google 專門為深度學習工作負載設計的硬體，它比傳統的 CPU 和 GPU 更加專注於 AI 訓練和推論的工作，進一步優化了矩陣運算能力，特別是在處理大型深度學習模型時效率更高。

模型大小與複雜性

大型語言模型通常包含數以億計的參數，這些參數的梯度更新和計算量非常龐大。GPU 和 TPU 能夠更好地處理這樣的巨大模型和複雜計算，並且還支持分布式運算，使得訓練過程可以分配到多個設備上進行，同時減少內存和計算資源的瓶頸。

那麼，CPU在訓練過程中扮演什麼角色呢？主要是控制流程， CPU負責整個訓練過程的控制，包括數據加載、模型初始化、參數更新等。另外，還有執行 一些串行任務，例如超參數調整、模型保存等，更適合由CPU來執行。 

訓練大型語言模型時，GPU和CPU各司其職，相輔相成。GPU負責主要的並行計算任務，而CPU負責控制流程和一些串行任務。雖然CPU也可以用來訓練模型，但由於其性能限制，在效率和成本方面都不如GPU。

訓練大型語言模型主流的代表性GPU、TPU 有哪些？

生成方式AI 其背後以大模型為基礎的人工智慧，而訓練大模型有多燒錢，券商資料顯示，大型語言模型（LLM）的訓練成本一次就要上看 200 萬美元至 1200 萬美元之間。ChatGPT對應晶片需求約要3 萬多片輝達圖形處理器，預估初期投入成本約為 8 億美元，每天電費更高達5 萬美元左右，燒錢又耗電。

訓練大型語言模型 (LLM) 需要強大的運算能力，而這仰賴於高效能的晶片。以下為目前市場上常見且被廣泛用於訓練LLM的晶片，以及其代表性的廠商和型號： 

主流的 GPU（主要由 NVIDIA 提供）：

• NVIDIA A100：

  • 架構：Ampere
  • 記憶體：40GB 或 80GB HBM2e
  • 應用場景：專為大規模 AI 訓練設計，特別適合訓練大型語言模型（如 GPT-3）。A100 支持混合精度運算（FP32、FP16、BF16），這大幅提升了深度學習訓練的效率和速度。A100 也支援多實例 GPU（MIG），可以將一個 A100 分割成多個虛擬 GPU，以提高資源利用率。
  • 使用：在雲服務平台（如 AWS、Google Cloud、Azure）和超級計算機中廣泛使用。

• NVIDIA V100：

  • 架構：Volta
  • 記憶體：16GB 或 32GB HBM2
  • 應用場景：V100 是 A100 的前一代產品，仍然在許多深度學習應用中使用，尤其是在訓練大型語言模型和其他大規模計算任務中。V100 是最早支援 Tensor Core 的 GPU，能顯著加速深度學習運算。

• NVIDIA H100：

  • 架構：Hopper
  • 記憶體：80GB HBM3
  • 應用場景：NVIDIA 2022 年發布的最新 GPU，用於加速 AI 訓練和推理。H100 使用了 NVIDIA 最新的 Hopper 架構，擁有更高的浮點運算性能和記憶體頻寬，專為大型模型訓練和超大規模 AI 應用場景設計。

• NVIDIA RTX 3090 和 RTX 4090：

  • 架構：Ampere（3090）和 Ada Lovelace（4090）
  • 記憶體：24GB GDDR6X
  • 應用場景：這些高端遊戲 GPU 也被用於 AI 開發，尤其是對於個人研究者和中小型模型的開發。它們的性價比高，儘管沒有伺服器級 GPU 那樣的專業優化，但仍然適合小型模型訓練。

主流的 TPU（主要由 Google 提供）：

• Google TPU v3：

  • 記憶體：16GB HBM
  • 應用場景：TPU v3 是 Google Cloud 中常見的 TPU，用於訓練大規模的機器學習模型，特別是針對 Google 內部和客戶的深度學習需求（如 BERT、T5 等模型）。TPU v3 支持浮點和 bfloat16 運算，能有效提升訓練速度。
  • 使用：可通過 Google Cloud 平台訪問。

• Google TPU v4：

  • 記憶體：32GB HBM
  • 應用場景：TPU v4 是 Google 於 2021 年推出的最新一代 TPU，專為超大規模語言模型訓練設計（如 PaLM）。相比 TPU v3，TPU v4 的性能和能效都有了顯著提升，尤其在低精度訓練上表現更佳。
  • 使用：可在 Google Cloud 上使用，也被 Google 自家的大型模型（如 LaMDA 和 PaLM）所採用。

• TPU Pod：

  • 應用場景：TPU Pod 是 Google Cloud 提供的一種超大規模訓練平台，將多個 TPU 連接成一個集群，允許用戶在多台 TPU 上並行訓練超大型模型。這使得 TPU Pod 成為訓練現代語言模型（如 GPT-3、PaLM）的一個強大選擇。

還有哪些競爭對手？

AMD

除了上述兩家發展最早的廠商，AMD 也提供了一些 GPU 適合深度學習的任務，特別是在競爭激烈的 GPU 市場中，AMD 正逐漸成為 NVIDIA 的主要競爭對手。儘管目前在 AI 訓練領域，AMD 的市場佔有率和軟體生態相對較少，但他們也有一些產品適合深度學習訓練。

AMD 針對數據中心和深度學習設計了 Radeon Instinct 系列 GPU，這些產品在性能上與 NVIDIA 的 Tesla 和 A100 競爭。Instinct 系列專注於高性能運算（HPC）和人工智能應用。

AMD Radeon Instinct MI100:

• 架構：CDNA
• 記憶體：32GB HBM2
• 應用場景：Radeon Instinct MI100 是專為加速深度學習和高性能計算任務設計的 GPU。它基於 AMD 的 CDNA 架構，優化了矩陣計算，支持 BF16、FP16、FP32 等多種精度，並且特別適合在超大規模並行計算的工作負載中使用。
• 性能：單精度性能達到 11.5 TFLOPs，雙精度性能為 46.1 TFLOPs，專門為高性能計算和 AI 訓練任務設計。
• 優勢：MI100 支持 AMD 的 ROCm（Radeon Open Compute）開發工具包，這是一個開源軟體平台，可以讓開發者在 AMD GPU 上開發深度學習應用。

AMD Radeon Instinct MI200 系列:

• 架構：CDNA 2
• 記憶體：最大 128GB HBM2e
• 應用場景：MI200 系列是 AMD 最新一代的數據中心 GPU，專為高性能運算（HPC）和深度學習設計，並且特別適合大規模語言模型訓練。相比 MI100，MI200 提升了浮點運算性能和記憶體帶寬。
• 性能：MI250X 的 FP64 性能可達 47.9 TFLOPs，FP16 性能可達 383 TFLOPs，非常適合需要大量數據處理和運算資源的深度學習應用。

Intel

Intel 近年來也進軍了 GPU 市場，並開始推出適合高性能計算（HPC）和人工智能應用的產品，儘管相對於 NVIDIA 和 AMD，Intel 在這個領域還算是新進者。Intel 的 GPU 產品目前主要分為兩大類：針對 AI 和高性能運算的 Intel Data Center GPU（原 Intel Xe HPC） 和針對消費級市場的 Intel Arc 系列。

Intel 開發了一系列針對數據中心和人工智能的高性能 GPU，統稱為 Xe HPC（即高性能計算）。這些 GPU 專為高性能計算、AI 訓練、推理等應用設計。以下是其中幾款重要的產品：

Intel Data Center GPU Max 系列 (代號 Ponte Vecchio)：

• 架構：Xe HPC
• 記憶體：128GB HBM2e
• 應用場景：Intel Data Center GPU Max 系列是 Intel 最新一代的數據中心級別 GPU，特別針對 HPC 和人工智能工作負載設計。它具有強大的計算能力和記憶體帶寬，支持多精度運算，包括 FP32、FP16、BF16，適合大型語言模型的訓練和超大規模數據處理。
• 優勢：該 GPU 擁有高度可擴展的架構，並且使用了 Foveros 3D 堆疊技術，使其能提供更高的計算密度。Ponte Vecchio 是 Intel 進軍 HPC 和 AI 領域的重要產品，競爭對手是 NVIDIA 的 A100 和 AMD 的 MI200 系列。
• 使用：主要用於高性能計算集群和超級計算機，如美國 Argonne National Laboratory 的 Aurora 超級電腦。

Intel Xeon CPU 與 GPU 組合 (OneAPI)

• OneAPI：Intel 推出了 OneAPI，這是一個統一的開發平台，支持 CPU、GPU、FPGA 以及其他加速器，目的是為了打破不同計算硬體之間的開發壁壘。OneAPI 可以讓開發者在 Intel 的 CPU 和 GPU 上更輕鬆地進行開發，並且特別針對 AI 和 HPC 進行了優化。
• 應用場景：這個開發平台針對深度學習和科學計算中的大規模數據處理，並能夠在異構硬體上提供統一的 API 支持。

Graphcore

Graphcore 是一家專注於 AI 硬體創新的公司，並開發了 IPU 來解決在深度學習和機器學習中的特定性能瓶頸問題。

Graphcore IPU (Intelligence Processing Unit) 是一種專門為人工智能（AI）和機器學習工作負載設計的專用處理器，與傳統的 GPU 和 CPU 不同，GPU 是為廣泛的高性能運算設計的通用加速器，雖然可以很好地支持深度學習，但它並非專門為 AI 設計。相比之下，IPU 是專門針對 AI 和機器學習工作負載設計的，這使得它在某些 AI 應用中比 GPU 更高效。

Graphcore 的 IPU 已經被多家領先的企業和研究機構採用，最具代表性的就是微軟 Azure 已將 Graphcore 的 IPU 集成到其雲平台中，並提供基於 IPU 的服務，稱為 Azure IPU-POD。這使得 Azure 的使用者可以通過雲端訪問和使用 Graphcore IPU 進行 AI 模型訓練和推理。微軟 Azure 是 Graphcore 主要的合作夥伴之一，該合作旨在為雲端 AI 應用提供更高效的運算能力，特別是在大型語言模型訓練方面。

 

 

 

 註：此篇不開放合作媒體轉載。 

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台灣品牌ONEBOY去年推出的「冰感A級冰科技柔滑膚觸冰鋒被」號稱「蓋比不蓋還涼」，不過遭公平會表示廣告不實。

台灣品牌ONEBOY去年推出的「冰感A級冰科技柔滑膚觸冰鋒被」號稱「蓋比不蓋還涼」，廣告宣傳「Q-MAX值達史上最涼0.432」，不過公平會表示有Q-MAX值比其更高的產品，裁定廣告不實。

公平會第1721次委員會議通過，卓星有限公司於ONEBOY HOME網站銷售「冰感A級冰科技柔滑膚觸冰鋒被」商品，廣告刊載「Q-MAX值達史上最涼0.432」文字，就足以影響交易決定的商品品質為虛偽不實及引人錯誤之表示，違反公平交易法第21條第1項規定，處新臺幣5萬元罰鍰。

公平會表示，卓星公司銷售上述涼被商品，廣告刊載「Q-MAX值達史上最涼0.432」文字，整體給人的印象是該商品的Q-MAX值達0.432，為史上最涼的涼被商品，

但經公平會調查發現，他牌涼被商品於卓星公司廣告期間經SGS公司出具的試驗報告，其Q-MAX值為0.535，較案關商品的Q-MAX值0.432更高。又依據SGS公司提供意見，案關商品與上述他牌商品的測試報告皆為參考中華民國國家標準CNS15687 L3272執行，2份報告的測試方法、測試設備、測試環境、測試條件及測試標準皆相同，Q-MAX數值越大，表示織物接觸人體時單位面積的熱量流失越多，會產生較佳的瞬間涼感效果，因此案關廣告所宣稱之「史上最涼」已與事實不符，屬廣告不實。

公平會提醒，業者於廣告使用最高級用語連結客觀陳述，應該要有所依據，而且要隨時注意廣告的宣稱是否仍與實際情形相符並隨時更正。

針對以上裁罰，卓星有限公司發出聲明回應如下：

「近日，關於本公司「冰鋒被」廣告用語的報導引起關注，我們對此高度重視，特此說明。

本公司於去年推出「冰鋒被」，經SGS檢測Q-MAX值達到0.432，涼感紗標準為0.14，當時查詢市面上產品確為最高涼感值，因此我們使用「史上最涼」作為廣告用語，旨在傳達產品卓越的涼感效果。

隨著市場的發展，我們已於8月份修正了廣告內容，不再使用「史上最涼」的字眼。對於廣告用語未能及時更新而可能造成的任何不便，我們深表歉意。

我們將進一步加強內部審查機制，確保廣告宣傳與實際情況相符，避免類似情況再次發生。

感謝消費者和各界對我們的支持與關注。我們將繼續努力，提供更優質的產品與服務。 

卓星有限公司

2024年10月11日

」

 

 

 

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iPhone 16 Pro Max在最新運行速度測試中與Galaxy S24 Ultra不相伯仲

蘋果在iPhone 16 Pro Max 中引入了一系列變化，首先是全新改進的 A18 Pro，與 iPhone 15 Pro Max 的 A17 Pro 相比有了顯著的提升。 然而，在PhoneBuff頻道發佈與 Galaxy S24 Ultra 的最新速度測試中，硬體升級似乎並沒有給蘋果的旗艦機帶來多少優勢。

在這支影片中，iPhone 16 Pro Max 與三星 Galaxy S24 Ultra 進行了一次全面的速度測試。作為兩大旗艦機型，蘋果和三星都致力於在性能和創新上取得突破。本次測試的目的是評估這兩款設備在現實生活中的表現，包括應用程式的啟動、照片編輯以及遊戲等多項任務。

iPhone 16 Pro Max 配備了蘋果最新的 A18 Pro 晶片，該晶片號稱是有史以來手機中最快的處理器。此外，這款手機還擁有改進的散熱管理系統以及更高的記憶體頻寬。與此同時，Galaxy S24 Ultra 搭載了驍龍 8 Gen 3 處理器、12GB 記憶體，並且自上市以來經歷了多次軟體優化。

儘管 iPhone 16 Pro Max 配備了 8GB 記憶體，但它宣稱仍擁有出色的記憶體管理能力，與 Galaxy S24 Ultra 不相伯仲。因此，測試的核心問題是：iPhone 能否符合其在合成基準測試中的亮眼表現，還是 Galaxy 的實際性能更具競爭力？

第一輪：輕量級應用程式

測試開始時，兩部手機同時打開多個輕量級應用程式，如 Facebook、Starbucks 和 Microsoft Word。正如人們對旗艦機型的期望，兩者在這些初步測試中的表現幾乎沒有差異。iPhone 16 Pro Max 和 Galaxy S24 Ultra 以相同的速度處理這些應用程式，顯示出它們強大的硬體配置。

當測試進入 Microsoft Excel 時，兩部手機的表現依舊難分高下。它們以極快的速度打開應用程式並完成任務，如切換到前置相機和處理自拍。即使在這些基礎的應用測試中，兩者也顯示出旗鼓相當的實力。

照片以及影片編輯測試：Snapseed 和 LumaFusion

在照片編輯應用程式 Snapseed 中，首次出現顯著的性能差異。Galaxy 顯然在載入應用程式並套用濾鏡時更快。令人驚訝的是，iPhone 16 Pro Max 在這一任務中的表現甚至比之前的 iPhone 15 Pro Max 還要慢，這使得 Galaxy 在這一回合中取得了明顯的領先優勢。

同樣，在影片編輯應用 LumaFusion 中，雖然 Galaxy 保持了領先，但 iPhone 開始追趕。A18 Pro 晶片在影片匯出速度上超越了 Galaxy。不過，由於 iPhone 在退出應用程式時需要雙次滑動，這一小小的操作延遲可能反映出 iOS 18 的某些效率問題。

遊戲表現：iPhone 16 Pro Max取得優勢

當測試進入遊戲環節時，iPhone 16 Pro Max 展現了其一貫的優勢。在 Subway Surfers、Flip Diving 和 Forward Assault 等遊戲中，iPhone 輕微領先於 Galaxy，表現出更快的遊戲載入速度。然而，兩部手機的速度差距仍然很小，顯示出兩者在大多數遊戲中的表現旗鼓相當。

在圖形處理要求更高的遊戲中，iPhone 開始領先，顯示出其 A18 Pro 晶片在遊戲任務中的強大 GPU 性能和優化架構。當遊戲環節結束時，iPhone 16 Pro Max 已經在這一回合中超過了 Galaxy S24 Ultra。

最後一輪：再次旗鼓相當

儘管 iPhone 在遊戲環節中追上了 Galaxy，測試進入最後一輪任務時，兩部手機的競爭依然激烈。這一輪包括 ESPN 和 Disney+ 等媒體應用程式的載入。在這裡，Galaxy S24 Ultra 開始逐步追回先前的劣勢，並且在載入 Disney+ 的速度上超過了 iPhone。在 Amazon 應用程式載入速度的比拼中，Galaxy 也略微領先。

最終，兩部手機以 2 分 13 秒的成績同時完成了第一圈，令人意外的結果顯示，這次測試的結果是平局。這與之前 iPhone 15 Pro Max 以一秒優勢擊敗 Galaxy S24 Ultra 的結果形成了鮮明對比。

測試結果的一致性

這次測試的最有趣之處在於，其結果——iPhone 16 Pro Max 與 Galaxy S24 Ultra 打成平手——在所有試驗中都表現出一致性。雙方設備的新硬體和更新的軟體可能是導致這場緊張競賽的關鍵因素。

經過 16 款應用程式和多項任務的測試，兩部手機都表現出了強大的實力，並沒有哪一款手機足以宣告絕對勝利。雖然合成基準測試可能因 A18 Pro 晶片的 CPU 速度更快而偏向 iPhone，但在現實使用中，Galaxy S24 Ultra 憑藉其軟體優化和驍龍 8 Gen 3 處理器的穩定性展現了相當的競爭力。

在這次測試中，iPhone 16 Pro Max 在遊戲和影片匯出中佔有優勢，而 Galaxy S24 Ultra 則在照片編輯和多任務處理上表現突出。最終，對於正在考慮這兩款手機的使用者來說，選擇可能更多取決於個人偏好或對各自生態系統的忠誠，而非性能上的顯著差異。

 

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部分M1 iMac 出現故障 螢幕上出現黑色橫線

有越來越多的iMac使用者報告其 M1 iMac 螢幕出現故障，通常是在購買兩年左右。蘋果產品中曾經出現過各種類型的螢幕問題，鑑於螢幕的複雜性，這也許並不奇怪。 但這次的新問題似乎主要發生在 iMac 過了保修期之後。

 M1 iMac 出現這種螢幕黑線的災情不是最近才有的，Tom's Hardware 在 2023 年 10 月發現了第一批報告。

「24 吋 iMac 的螢幕上出現了持續的水平線條，嚴重影響了裝置的可用性和視覺效果，」 使用者 latVm 在蘋果官方論壇上寫道。「我的機器是靜置的，但在沒有任何物理損壞的情況下也會出現這種問題。」

▲ 螢幕黑線故障示例（來源：蘋果討論區使用者 latVm）

現在，類似故障的報告仍在繼續，使用者似乎被建議付費更換螢幕。 一位被蘋果告知同樣情況的使用者聲稱，他或她已經將自己的M1 iMac 交給了一位技術人員，該技術人員隨後將故障歸咎於一根電纜。

網友 Jotap62 在蘋果論壇上表示：「顯然，問題出在一根為 LCD 供電的接線上，該接線位於螢幕的頂部之一，要更換該接線，需要將螢幕玻璃從 LCD 本身分離出來，這是一項非常敏感的操作，幾乎不可能在不損壞 LCD 的情況下進行。」

該接線「必須承受非常高的電壓（約 50V）才能為 LCD 供電」，大約兩年後，「它就會開始燒燬。」

蘋果公司沒有將 iMac 列入其線上維修成本估算器中。 不過，多名受影響的使用者表示，他們得到的報價在 650 美元到 700 美元之間，大約是一台新基本型號 iMac 價格的一半。

如果說該問題通常發生在兩年之後，那麼它已經超出了蘋果的基本保固期，但還在Apple Care的最初三年內。

外界壞疑 M1 iMac 從 2021 年推出時可能就有設計上的問題，不過蘋果沒有對此提出說明。不過，有鑑於維修並不便宜，如果你有考慮要入手中古的M1 iMac，或許考慮完這點後會打消這個念頭。

 

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育碧困境並非《刺客教條：暗影者》所致 《怒海戰記》花掉了8.5億美元

截止週四收盤，育碧股價10.67歐元，總市值13.9億歐元。而在2018年，育碧股價曾高達95歐元，市值則是123億美元。短短6年，股價跌去了將近9成。

很多人育碧如今的困境是《星際大戰：亡命之徒》和《刺客教條：暗影者》的失敗而造成的。前者銷量不及預期1/3，後者由於一些眾所周知的原因而被延期到明年2月發售。不過，由於這兩款遊戲的話題太高，許多人已經忘記了在今年二月，育碧還發表了一款經過10多年開發，號稱4A級遊戲的《怒海戰記》。

據Youtube頻道Endymion發佈的影片透露，根據他在育碧內部的消息人士稱，雖然《星際大戰：亡命之徒》銷售疲軟，但真正讓育碧陷入財務困境的項目是公司所謂的“4A大作”《怒海戰記》。

在《怒海戰記》十多年的開發過程中，育碧在《怒海戰記》的開發上花費了驚人的 6.5 至 8.5 億美元，這一數字大大高於先前報導的 2 億美元。育碧在這款遊戲中投入了大量資源，導致最終入不敷出。

育碧首席執行長 Yves Guillemot 曾將《怒海戰記》描述為「首款 AAAA（4A） 遊戲」，並將遊戲定價為 70 美元，畢竟耗費如此巨資的遊戲在以往非常罕見。

然而，《怒海戰記》第一周只有約85 萬玩家在玩，其中還有許多人都在嘗試免費試用，而不久之後，該遊戲的價格急劇下跌。而且，許多玩家表示它的品質甚至不如十幾年前的《刺客教條IV：黑旗》，因此“4A遊戲”就成了玩家口中用來嘲笑育碧的笑柄。

最令人沮喪的部分不僅在於該所謂「AAAA 遊戲」的內容平庸（在Metacritic 上的評分為3.3/10），而且它未能引起任何持久的興趣。雖然這款遊戲確切的銷售數字育碧仍守口如瓶，但《怒海戰記》目前在 Steam 上平均每天有 350-400 名同時在線玩家。儘管這款遊戲也可以在 Xbox 和 PlayStation 上玩，但頂多估計大約只有 400 名玩家，對一款開發時間長達10年的遊戲來說，是真正的災難。讓人不由得聯想到最近索尼的另一款號稱花了4億美元開發的《星鳴特攻》。

 

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有望成為首款量產三屏筆電，TriMax Pro 開啟眾籌

三螢幕筆電產品 TriMax Pro 在 Kickstarter 平台啟動了眾籌。該筆電利用轉軸在主螢幕左右各配備了一塊副螢幕。

▲ 概念圖

在三螢幕筆電這一設計思路上，雷蛇曾在 CES 2017 展出過配備三塊 17.3 英吋 4K 解析度 IZGO 螢幕的 Project Valerie。不過 Project Valerie 最終停留在概念層面，未進入量產階段。

▲ 雷蛇 Project Valerie

而 TriMax Pro 有望將三螢幕筆電從概念變為量產商品。其中間主螢幕採用了一塊 16 英吋的 1920×1200 解析度 60Hz 更新率 IPS 面板，亮度可達 400 尼特，左右兩側的螢幕則為 10.3 英吋 FHD 解析度。

▲ 實物展示

TriMax Pro 筆電的 C 面設計也不同於常規產品，其採用了鍵盤下置觸控板上置佈局，配備機械鍵盤，上部還包含了一個指紋辨識按鍵。此外該筆電內建 90Wh 電池，支援 Wi-Fi 6E、藍牙 5.3。

▲ 副螢幕展開方式

TriMax Pro 筆電的“准系統”版搭載英特爾Core i5-1235U 處理器，眾籌價 799 美元（約台幣26000元）；搭載 AMD 銳龍 7 7735HS 處理器與 16GB 記憶體 + 512GB 固態硬碟的版本眾籌價則為 999 美元（約台幣32000元）。

▲ 收納時側面結構

 

 

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祖克柏：Meta 在很多方面和蘋果截然相反，更注重反饋而非掌聲

Meta 首席執行長馬克・祖克柏（Mark Zuckerberg）參加了一場在舊金山 Chase Center 舉行的現場訪談，這場活動吸引了 6,000 人的現場觀眾。而在這場活動中，有一段他提到了Meta與蘋果之間的不同，尤其是在科技平台的開放性與封閉性方面。他強調了蘋果的「封閉生態系統」與 Meta 所提倡的「開放平台」之間的理念差異，並認為這將成為未來科技產業的主要戰場之一。

蘋果與 Meta ：封閉 vs. 開放生態系統

祖克柏指出，蘋果長期以來採用的是封閉且高度整合的生態系統，這種模式限制了開發者的自由。蘋果通過其 App Store 和 iOS 平台對應用的開發和發布進行嚴格管控，並從中收取高額抽成（如 30% 的應用內購買佣金），這使得開發者無法完全自主決定如何運營自己的產品。

相對而言，Meta 提倡的是開放的生態系統，允許開發者不需要向平台申請許可即可創新。他認為，這種開放性不僅能夠促進更多的創新，也能讓更多的創業者和開發者能夠自由地參與到技術的發展中。這樣的生態系統更有利於科技行業的繁榮與多樣性。

祖克柏特別提到，他的目標是讓未來的技術平台，無論是 AR 眼鏡、虛擬實境（VR）技術，還是人工智慧（AI），都成為開放的平台，讓開發者可以在不受限制的情況下創新和創建應用。他認為，這樣的開放平台將有助於新創公司及開發者能像當初的 Facebook 一樣，從宿舍或小型團隊開始打造出全球影響力的產品，而不需要像現在這樣受到封閉平台的限制。

蘋果的封閉模式能否持續？

祖克柏提到，現今大多數人認為蘋果的封閉生態系統是目前最優的模式，尤其是因為 iPhone 的成功，使得大眾認為封閉系統優於開放系統。然而，他認為這種「近期偏見」不一定是正確的。他指出，蘋果的封閉系統可能不會在未來的每個技術時代中都佔據主導地位。

祖克柏舉了 PC 時代的例子，當時 Windows 的開放生態系統超越了蘋果的封閉系統，成為全球主導的個人電腦平台。他認為，在未來的 AR、VR 和 AI 平台競爭中，開放系統有潛力再次取得主導地位。對於 Meta 來說，下一個十年甚至十五年的目標是建立一個開放的技術平台，並讓這樣的平台在市場上獲得成功。

理念之戰：未來技術平台的價值觀競爭

祖克柏認為，蘋果和 Meta 之間的競爭不僅僅是產品競爭，更是一次深層次的「價值觀競爭」或「理念之戰」。這場戰爭關乎未來技術平台的應有架構，是否應該走向封閉的整合系統（如蘋果的模式），還是開放的生態系統，讓全球的開發者和創業者都能夠自由參與。

他強調，Meta 的目標是打造一個更加「開放、包容」的平台，讓技術不受封閉生態系統的限制，促進更多的創新。

祖克柏還談到 Meta 在硬體和軟體開發上的自給自足戰略，強調 Meta 正在投入大量資源來確保自己不依賴於蘋果這樣的封閉平台。他提到，Meta 正在開發自己的 AR 眼鏡和 AI 模型（如 LLaMA），這些技術的開放性對於推動未來技術的發展至關重要。他認為，通過這種方式，Meta 將能夠保證自己的技術和產品不會受到其他科技公司的限制，特別是像蘋果這樣的封閉平台。

總結來說，祖克柏在訪談中清楚表達了他對 Meta 與蘋果之間競爭的看法。他表示他認為在很多方面 Meta 的發展策略和蘋果截然相反。

「這裡沒有誰對誰錯之分，蘋果公司的產品也運作得很好。蘋果的發展策略是耗費大量時間打磨，在精心雕琢後推出，這可能是它們的企業文化決定的。」

「Meta 更傾向於採取一種策略，即專注於發佈產品以獲取用戶的反應，而不是等到產品完美無缺才發佈。」

「我們希望真正建立一種文化，這種文化重視發佈產品、推出新功能並及時獲取反饋，而不是總期待在發佈內容時得到人們的一致好評。」

「如果你一直等到被所有人讚揚，那麼你將錯過許多本可以學習大量有用知識並將其融入到你即將發佈的下一個版本中的寶貴時光。」

他認為，未來十年科技行業的最大挑戰之一將是這場「開放與封閉」的競爭，而 Meta 致力於打造更加開放、自由的平台，來推動技術的進步與創新。

 

• 延伸閱讀：輝達的黃仁勳賺得還沒他多，2024年最賺錢的CEO是Meta的祖克柏
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Geekbench洩露24核Intel Core Ultra 9 285 表現不及8核Ryzen 7 9700X

圍繞英特爾即將推出的 Arrow Lake 桌機版 CPU 陣容的洩露和傳言開始升溫，最近的傳言稱Core Ultra 9 285K 是即將推出的頂級晶片。 然而，BenchLeaks 在 X 上發現的一組新的 Geekbench 6 跑分結果表明，該 CPU 的 Core Ultra 9 285 非 K 版本可能會明顯落後於 Ryzen 9 的同類產品。

Geekbench 6 測試結果顯然是在華碩 Prime Z890-P 主機板上取得的，其性能甚至不及前一代的 AMD Ryzen 7 9700X，更不用說 Ryzen 9 的任何變體了。 Geekbench 6 多核跑分僅為 14150 分，單核跑分僅為 3081 分，與 AMD Ryzen 7 9700X 相差甚遠，後者在多核和單核測試中的跑分分別高達 19381 分和 3624 分。 

不過，這個故事似乎另有隱情--那就是奇怪的測試組態可能會嚴重影響測試結果，因為「原裝」英特爾Core Ultra 9 285K 在 Geekbench 6 圖表中的得分明顯高於這款特殊的 285。

進入 Geekbench 6 排行榜的 Intel Core Ultra 9 285K 的工程樣品的多核分數達 21447，這使得具有相同核心佈局和非常相似時脈速度的 K-SKU CPU 明顯領先。 再深入研究一下測試結果，發現華碩測試平台上的CoreUltra 9 285 CPU 只有 8 GB DDR5 記憶體，運行速度為 5586 MT/s，而CoreUltra 9 285K 測試中的分數要高得多，其 32 GB DDR5 記憶體的運行速度高達 5598 MT/s。

儘管如此，Core Ultra 9 285 的 E 核所列出的基本時脈頻率也明顯低於得分最高的 Core Ultra 9 285K，僅為 2.5 GHz，而 285K 的基本頻率為 3.7 GHz。 這也可以解釋部分差異。

據瞭解，Geekbench 對記憶體的依賴性並不強，該基準的最大工作集約為 1.6 GB，因此該基準得分可能有一定的合理性，但如果 CPU 在後續的基準測試中表現更好也不足為奇。 至少，這個 Geekbench 分數驗證了之前關於英特爾Core Ultra 9 285 和 285K CPU 的預期。

 硬體組態的傳言：

• 8 個P核心
• 16個E核心
• 24個執行緒
• 基本時脈頻率：2.5 GHz（P 核心基本時脈可能更高）
• Intel Turbo Boost：5.586 GHz（可能僅適用於 P 核心）

 

• 延伸閱讀：Intel Core 200K Arrow Lake處理器規格揭曉：Ultra 9 285K/265K/245K
• 延伸閱讀：Intel 15 代 Core 處理器Arrow Lake桌上型CPU跑分洩露，單執行緒比14900KS強20%
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告別煤電時代:英國關閉最後一座燃煤發電廠

2024年9月30日午夜，英國最後一家燃煤電站——拉特克利夫昂索爾發電站(Ratcliffe-on-Soar Power Station)正式關閉，標誌著這個引發工業革命的國家結束了142年燃煤發電的歷史。這一里程碑事件使英國成為七國集團(G7)中首個停止傳統燃煤發電的國家，展現了其在應對氣候變化方面的決心和行動。

歷史性時刻

拉特克利夫昂索爾發電站位於英格蘭中部，自1968年投入使用以來，為該地區服務近60年，可為200萬戶家庭供電。這座電廠的8座高114公尺的冷卻塔和199公尺高的煙囪，多年來一直是當地的醒目地標。

英國能源部長邁克爾·尚克斯(Michael Shanks)表示：「該電廠的關閉標誌著一個時代的結束，煤炭工人們有理由為自己140多年來的付出而感到自豪。作為一個國家，我們欠他們幾代人一份感激。」

從煤炭大國到清潔能源先驅

英國使用煤炭發電的歷史可追溯至1882年，當時世界上第一座燃煤電廠Edison Electric Light Station在倫敦啟用。在20世紀的大部分時間裡，煤炭一直是英國的主要能源來源。然而，近幾十年來，為了應對氣候變化，英國政府採取了一系列措施，逐步淘汰燃煤發電廠。

根據英國國家電網公司(National Grid)的數據：

• 1990年，燃煤發電佔英國發電量約80%
• 2012年，這一比例降至39%
• 2023年，燃煤發電比例僅剩1%

目前，英國電力超過50%來自風力和太陽能等可再生能源，其餘則來自天然氣和核能。英國能源產業公會"英國能源"(Energy UK)副主席達拉·維亞斯(Dhara Vyas)稱讚道:"10年前，煤炭是我們國家的主要電力來源，佔發電量的1/3。僅在10年後達到這一步，利用潔淨和低碳能源取代煤炭是一項了不起的成就。"

拉特克利夫昂索爾發電站的謝幕

拉特克利夫昂索爾發電站的母公司聯合電力公司(Uniper)表示，電站將進入為期兩年的關閉過渡期。350名員工和駐廠承包商將在公司內部轉崗或在2026年底前離職。許多員工在此工作了數十年，甚至整個職業生涯，因此這次關閉對他們來說充滿了複雜的情感。

電廠廠長彼得·奧格雷迪(Peter O'Grady)感慨道:「這對我和團隊來說都是一個情感豐富的日子。36年前當我開始職業生涯時，我們中沒有人想像過在我們有生之年會有一個沒有煤電的未來。我為我們多年來共同取得的成就感到無比自豪，也為能夠成為這個國家聚焦清潔能源未來的能源里程碑的一部分而感到驕傲。」

展望未來

雖然拉特克利夫昂索爾發電站的關閉標誌著煤炭時代的結束，但英國政府和能源行業都強調，這也是新能源時代的開始。Uniper公司計劃將該地點改造為「無碳技術和能源中心」，專注於開發碳捕獲與封存(CCS)、可再生能源和氫能等技術。

英國能源部長尚克斯強調:「煤炭時代或將結束，但我們國家良好能源就業的新時代才剛開始。」這一轉變不僅反映了英國在應對氣候變化方面的決心，也展示了該國在推動能源革命和創造綠色就業機會方面的努力。

隨著英國成為G7國家中首個完全淘汰煤電的國家，它為其他發達國家樹立了榜樣。這一轉變凸顯了能源政策、技術創新和環境意識的重要性，同時也提醒我們需要在推進清潔能源轉型的同時，關注受影響工人和社區的權益。

英國的這一重大轉變無疑將成為全球能源轉型進程中的一個重要里程碑，為其他國家提供了寶貴的經驗和啟示。

 

• 延伸閱讀：能源危機火燒眉毛，德國將重啟燃煤電廠
• 延伸閱讀：中、印也縮手，全球燃煤發電步入死亡

 

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由於才簽署完法案，美國副總統的車隊就被無人車給攔停，因此也有網友笑說這是AI在「攔路喊冤」喊冤了。

2024年9月30日晚間，美國副總統賀錦麗的車隊在舊金山諾布山地區行駛時，遭遇了一起意外事件：一輛 Waymo 無人駕駛汽車突然駛入車隊前方，迫使車隊緊急停下。

賀錦麗當時正在舊金山進行訪問，她的車隊在行經諾布山地區時，一輛 Waymo 無人駕駛汽車突然出現在車隊前方，似乎是因為無法完成一個U型迴轉，然後擋在了車隊前方。由於事發突然，特勤局特工不得不緊急採取行動。

目前尚不清楚這起事件發生的確切原因，也不清楚 Waymo 無人駕駛汽車為何會出現在賀錦麗車隊的行駛路線上。之後由警方將這輛車開走，移除障礙。

Waymo是一家研發自動駕駛汽車的公司，為Alphabet公司旗下的子公司。事件發生後，Waymo 公司尚未對此事發表任何評論，白宮方面也拒絕就此事發表評論。特勤局則發表聲明稱，他們正在調查此事。

值得注意的是，這並非 Waymo 無人駕駛汽車首次捲入交通事故。在舊金山發生的多起涉及自動駕駛汽車的事件中，Waymo 的故障只是最新的一起。 但這種情況很快就會改變，州長加文-紐森（Gavin Newsom）週五簽署了一項法案，允許執法部門對無人駕駛汽車公司的交通違規行為進行處罰。

由於才簽署完法案，美國副總統的車隊就被無人車給攔停，因此也有網友笑說這是AI在「攔路喊冤」喊冤了。

由於加州法律要到2026年才生效，這意味著Waymo對於阻擋副總統車隊的責任並無法用新法案處理。舊金山在無人駕駛汽車方面存在許多交通問題，包括汽車在緊急情況下阻礙急救人員的事件，這些問題促使舊金山眾議員菲爾-丁（Phil Ting）制定了新的法律。

無人駕駛汽車公司 Cruise 在發生一系列事件後失去了在舊金山營運的許可，其中包括一起備受矚目的事件，一輛汽車在街上抓住並拖曳一名行人。根據《The Frisc》分析的資料，事故已經開始減少，在Cruise將其車隊從街道上撤走後，事故繼續減少。 

 

• 延伸閱讀：這個頻道24小時直播自駕計程車專用停車場，看看Google Waymo收工後都在幹嘛？
• 延伸閱讀：Waymo自動駕駛出租車在街道施工區陷入「選擇困難症」，每開一段路就想好久造成了交通堵塞
• 延伸閱讀：Google Waymo 成功募得 25 億美元資金，第五代自駕系統即將登場

 

 

 

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AI破解這些難題甚至比人類還準確，似乎CAPTCHA驗證已經沒有意義。

填寫驗證碼謎題很乏味，但至少使用它們作為防禦惡意機器人的屏障是有意義的，也是一種不得已的辦法。不過，現在根據蘇黎世聯邦理工學院的最新研究，AI破解這些難題甚至比人類還準確，似乎CAPTCHA驗證已經沒有意義。

CAPTCHA 是「區分電腦和人類的完全自動化公共圖靈測試」的縮寫，廣泛應用於眾多網站。使用者在瀏覽某些網站時，可能就會遇到 CAPTCHA 驗證系統，要求使用者從 9 張圖片中，篩選汽車、自行車、橋樑或紅綠燈等，來證明是人類

然而，根據瑞士研究人員創建的人工智慧模型解決安全措施的單字和物體辨識難題的程度，該工具可能需要重新命名。

他們建立了一款「AI 解謎器」，是基於廣泛使用的用於處理圖片的 AI 模型構建，稱為 You Only Look Once (YOLO)。科學家們對 YOLO 進行了調整，利用 14,000 張標籤的街道照片作為訓練資料和一點時間，科學家可以教導 YOLO 識別這些物體。事實上，它的表現和人類一樣好，因為YOLO並不一定會在第一次就完美地解決了每個謎題。即使它在一個謎題中犯了錯誤，它也會彌補它並在另一個驗證碼謎題中取得成功。 

此外，由於CAPTCHA對於需要識別的物件範圍有所限制（通常只有 13 個類別，例如交通號誌、公車和自行車），使得基於 YOLO 的 AI 模型更容易擊敗系統。

蘇黎世聯邦理工學院團隊表示，該系統的簡單性對AI來說是有利的，使其能夠輕鬆應對基於圖像的挑戰。

驗證碼解決人工智慧的興起

人工智慧系統現在可以以完美的成功率繞過驗證碼系統，這一事實為網路安全敲響了警鐘。驗證碼系統是網路安全的重要組成部分，旨在防止機器人參與垃圾郵件、建立虛假帳戶或發動分散式阻斷服務 (DDoS) 攻擊等活動。如果這些系統遭到破壞，網站可能會更容易受到自動攻擊和其他惡意活動的攻擊。

YOLO模型在破解CAPTCHA系統的成功並不是孤例。近年來，人工智慧模型在曾經被認為是人類獨有的任務上表現出越來越熟練的能力。解決驗證碼難題只是人工智慧進步的最新里程碑，它重塑了人們對機器學習和自動化系統的期望。

 

 如何證明你不是機器人？

相對的，想要向系統證明你不是機器人，也並不像以前那麼容易，但這並不意味著你必須擔心很快就會被取代。這只是網路安全需要考慮人工智慧模型快速發展的能力的證據。驗證碼最終可能會被淘汰，取而代之的是不同的謎題來證明你的人性。 

未來，安全性設定可能必須監控您解決謎題的行為，例如你打字和滾動滑鼠的速度和效果。或者可能需要結合多種測試和驗證。換句話說，驗證你是不是機器人的過程會更加嚴格，但希望不會因此而減慢了我們瀏覽網路的速度。

 

參考網址

• Breaking reCAPTCHAv2

• AI just made a mockery of CAPTCHA and that’s bad news for real people

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PS5 Pro太貴？國外玩家討論PC比PS5 Pro的優勢

PS5 Pro 700美元的定價被玩家罵慘了，X上出現了關於PS5 Pro vs PC的討論。遊戲網紅Okami13_表示自己大約花了1300美元快速配了一台中階PC，雖然比PS5 Pro還貴，但卻能換來許多實實在在的好處。

他說PS5 Pro+光碟機加起來是780美元，PC比其貴了500美元，但這多出來的500美元你卻能得到：

• 免費線上（PS線上聯機要收費）
• 免費雲存檔
• 便宜太多的遊戲
• MOD
• 高解析度和影格率
• PC Game Pass首日Xbox遊戲+成百上千的其他遊戲
• PS5獨佔遊戲（發售1-2年後）
• DLSS和幀生成
• 能調節畫質設定
• 能隨時升級一個部件
• 數不盡的其他優點

其實如果是為了2K遊戲，PC的價格還能再便宜一點，但他僅嘗試使用最新的配件

網友反應：

「有了模擬器，就能免費玩PS1，PS2和PSP遊戲」、「最重要的一點：PC到PC相關的事情」、「不要忘了驅動程式更新，最佳化差和相容性問題哦」、「PC Game Pass從啥時候開始免費了?」（PC Game Pass也是要收錢的）、「很多主機玩家已經有了電視和其他裝置，而你沒有算上顯示器，滑鼠，音響」

 

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Meta發佈Meta Quest 3S眼鏡裝置

Meta Platforms（META.O）舉行的Meta Connect 2024活動正式開始，發佈了Meta Quest 3S眼鏡裝置。Meta Platforms的入門級Quest 3S混合現實眼鏡售價299.99美元，儲存空間更大的版本售價400美元。

不過，以國內的官網來看，在台灣購買Meta Quest 3S的128GB版本則是319.99美元－約台幣10300元。256GB版本則是419.99美元，約台幣13400元。現在已經可以訂購。

外觀方面，這款眼鏡內建 Quest 3 同款彩透鏡頭（支援彩透穿透模式）、同款 Touch Plus 處理器，也支援手勢追蹤。

相比標準版 Quest 3 眼鏡的 2064x2208 單眼解析度，這款 Quest 3S 眼鏡採用 Quest 2 同款 1832 x 1920 單眼解析度（PPI 773）120Hz 面板（覆蓋 100% sRGB 色域），配備菲涅耳鏡片，可視角度（FOV）為 96° x 90°。

性能方面，該機採用採用 Qualcomm Snapdragon XR2 Gen 2 晶片組提高了視覺效果清晰度和載入速度，效能也更加順暢。內建 8GB RAM，內建 4324 毫安時電池（續航至高 2.5 小時）。

 

• 延伸閱讀：Meta開放Quest眼鏡作業系統Horizon OS：華碩、聯想將成第三方廠商，VR界的Android來了？
• 延伸閱讀：Meta Quest 將支援Apple的空間影片、全景照片格式，讓iPhone 15用戶不用花大錢買Vision Pro
• 延伸閱讀：傳Meta Quest Pro 2 眼鏡將由 LG 代工，但延期至 2025-2027 年發售

 

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有網友注意到，在影片中，其實一直有兩名神秘人默默的跟在後面。

面對銷售業績的重壓和 AI功能暫時缺席的的窘境，蘋果CEO  Tim Cook也得上綜藝節目為新產品做宣傳。

在美國知名脫口秀演員吉米·法倫（Jimmy Fallon）本週播出的節目中，播放了上週五iPhone 16系列首發日與Cook一同錄製的片段。兩人從紐約第五大道的蘋果旗艦店步行穿過中央公園，來到位於上東區的另一家蘋果店。

影片內容是 Jimmy Fallon 近日為了搶先體驗最新的 iPhone 16，特地前往紐約第五大道 Apple Store 排隊，且是眾多果粉中的第一位。

在排隊過程中，Jimmy Fallon 竟意外遇到了 Apple 的執行長 Tim Cook。兩人就著新的 iPhone 16 進行了熱烈的討論，從硬體規格到軟體功能，Jimmy Fallon 都顯得相當興奮。除了 iPhone 16，他們也聊到了 Apple Intelligence 這項新功能，以及它將如何改變用戶的使用體驗。

為了增添趣味性，Jimmy Fallon 還趁機讓 Tim Cook 試穿了一些紐約當地特色的商品，像是熱狗圖案的帽子和誇張的太陽眼鏡。Tim Cook 也展現了幽默的一面，配合 Jimmy Fallon 的惡搞。不過，看起來有點尷尬。

這則影片不僅僅是一段有趣的娛樂片段，也反映出 Apple 產品對消費者所具有的吸引力。 Jimmy Fallon 作為一位具有影響力的名人，他的親身體驗無疑會讓更多人對 iPhone 16 產生興趣。同時，Tim Cook 的親民形象也為 Apple 增添了許多好感度。

Cook對Jimmy 表示，Apple Intelligence將在下個月（在美國）上市，首發功能包括總結郵件等。Cook表示，這個功能對他而言意義重大，他每天能收到數百個郵件，現在只需要點一下按鈕，就能總結長長的一封信。

當然，由於Apple Intelligence的首發功能並不算多，說到這裡Cook也有一點詞窮：「你還可以去生成表情包．．．還有很多．．．你真的每天都做的事情。」

這個影片引起了網友的熱議，有人認為這是 Apple 為了宣傳 iPhone 16 而請來的名人，也有人認為這是 Tim Cook 為了挽回 iPhone 16 的銷售量而親自上陣。

網友注意到後面默默跟著他們的兩個人

 

也有網友注意到，在影片中，其實一直有兩名神秘人默默的跟在後面。兩人雖然穿著輕鬆似乎像是在閒聊，但是眼神一直緊張地盯著Jimmy Fallon與Tim Cook。

雖然中間一度消失在影片中，但到了影片末尾又被鏡頭捕捉到。

當然，毫不意外地，這兩名神秘人是庫克的安全隨扈。

畢竟身為蘋果公司CEO，Tim Cook身邊當然需要有專門的保全照顧他的安全。不過，根據外媒報導，Tim Cook一年的安全支出費用已經是美國科技公司CEO中支出算最少的了，僅為82萬美元（合約新台幣2600萬元）。

至於在安全支出費用最多的，則是Meta執行長祖克伯，光是每年meta就要花2340萬美元在保護他個人的安全上。

或許也是這個原因，身為蘋果的 CEO，Tim Cook較少參與綜藝節目或 YouTube 頻道來推廣新產品。蘋果公司通常會選擇更加正式和專業的途徑來進行產品的宣傳，比如年度的Apple Keynote 活動，如 WWDC（全球開發者大會）和九月的新品發布會。這些活動通常透過蘋果自己的平台和全球媒體報導來吸引觀眾。

不過，Cook偶爾也會參與一些媒體採訪，尤其是在新產品推出期間。但是在過去，Cook更常出現在如 CBS This Morning、Good Morning America 等新聞類節目中，而不是綜藝節目。這些訪談通常集中在蘋果的企業策略、新技術、隱私議題等，而非直接推銷產品。

此外，他也曾接受過The David Rubenstein Show這類財經或科技節目的專訪，討論蘋果的發展、領導風格及未來科技。或是在The Vergecast、Recode Decode：這些與科技新聞相關的Podcast節目接受訪問。

不過，今年的iPhone 16在Apple Intelligence姍姍來遲的背景下，更多使用者也選擇了持有舊手機繼續等待。從蘋果官宣和各方爆料來看，整套Apple Intelligence可能得從下個月登場的iOS 18.1，一直到明年3月前後的iOS 18.4才會完全登場。到那時使用者們已經要面對「是否要等iPhone 17」的抉擇。

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三星 Galaxy S24 FE 手機開箱視訊曝光：Exynos 2400e 晶片、5000 萬主攝、4700mAh 電池

爆料者 @evleaks 發佈了一段三星 Galaxy S24 FE 手機開箱的影片，不過目前該影片已經被撤下。在這段影片中，開箱展示了三星 Galaxy S24 FE 手機的內部包裝情況，開箱後會看到手機背面，採用了三星極具辨識度的簡約設計語言。

除了手機之外，包裝內還包括快速啟動指南、取卡針和 USB-C 至 USB-C 連接線，並不包括充電器。

雖然影片已經被撤下，但是可以看出手機的外觀設計以及確認了關鍵規格。

文章目錄

• 1. 發佈時間
• 2. Galaxy S24 FE 核心規格
• 3. Galaxy S24 FE 外觀設計與顏色
• 4. Galaxy S24 FE 螢幕規格
• 5. Galaxy S24 FE 相機規格
• 6. Galaxy S24 FE 電池容量

發佈時間

原本預計Galaxy S24 FE應該是在10月發佈，不過歷經多次的爆料之後，目前也有一種說法是在9月26日（四）發表。不過，有鑑於目前我們還沒收到任何三星官方的通知，因此在本週發佈的可能性看起來不大。

Galaxy S24 FE 核心規格

三星 Galaxy S24 FE 可能會配備 Exynos 2400e 晶片組，據報道，該晶片組是三星 Galaxy S24 某些變體中使用的 Exynos 2400 的稍弱版本。也就是說，Exynos 2400e 應該仍然比三星 Galaxy S23 FE 中使用的 Exynos 2200 更強大、更節能。

不過，根據先前的爆料，在某些地區，Galaxy S24 FE 可能會配備 Snapdragon 8 Gen 3 晶片組，該晶片組比 Exynos 2400e 更強大。

Galaxy S24 FE 外觀設計與顏色

Galaxy S24 FE 的設計將緊跟當前潮流，採用扁平側邊和鋁製邊框。略微凸起的後置鏡頭感測器周圍有一個金屬環，相機環將與手機顏色相匹配。

據先前報導，螢幕採用康寧大猩猩玻璃 Victus+ 保護，Android Headlines 聲稱三星 Galaxy S24 FE 將有石墨色、藍色、銀/白色、綠色和黃色可供選擇。還有另外的來源則稱將有黑色、灰色、淺藍色、淺綠色和黃色色調。

Galaxy S24 FE 螢幕規格

至於螢幕，Galaxy S24 FE 擁有 6.7 吋螢幕，峰值亮度為 1,900 尼特。作為參考，三星 Galaxy S23 FE 配備 6.4 吋螢幕，峰值亮度為 1,450 尼特。

Galaxy S24 FE 相機規格

Galaxy S24 FE 背面的三相機組合由 50MP 廣角主攝、12MP 超廣角和 8MP 的 3X 遠攝組成，在弱光環境下它可利用 ProVisual 引擎實現更好的人像拍攝效果。

而在前鏡頭的自拍方面，將配備 1000 萬像素感測器。

Galaxy S24 FE 電池容量

雖然一些早期的 Galaxy S24 FE報導，認為 Galaxy S24 FE的電池為4,500mAh，不過根據影片中的資料顯示， Galaxy S24 FE提供了4700mAh電池，能夠持續長達 28 小時的影片播放或 81 小時的聽音樂。

 

• 延伸閱讀：三星 Galaxy S24 FE 最新算繪圖曝光，四種配色搶先看
• 延伸閱讀：傳三星 10 月發佈 Galaxy S24 FE 手機： Exynos 2400e、4564mAh 電池

 

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Google Pixel 9 Pro Fold的完全充電時間長達1小時36分鐘

隨著科技進步，折疊手機成為近年來的熱門話題，而Google的第二代折疊手機——Pixel 9 Pro Fold，再次掀起了討論熱潮。這款新機型不僅在外觀設計上改進，還帶來了諸多硬體以及軟體的提升。不過，也有一些令人覺得不足的地方，特別是在電池充電方面。

在外媒GSMArena的評測中，認為 Pixel 9 Pro Fold作為Google第二代折疊手機，無論在顯示效果、硬體設計，還是軟軟支持度方面都有顯著提升。其亮點包括大螢幕顯示、AI功能加持以及長達7年的軟體更新保障。

不過，在他們評測中，也發現身為旗艦機種，但是Pixel 9 Pro Fold 是所有 Pixel 9 系列中支援有線充電速度最慢的。它的最高功率僅為 21W。奇怪的是，同一系列中的另外三款，Pixel 9 Pro XL的充電功率可達 37W、但 Pixel 9和Pixel 9 Pro卻僅支援 27W 時，為什麼這樣的設計Google並沒有解釋。

在續航方面，Pixel 9 Pro Fold內置4650毫安時電池表現尚可。在完全展開使用內螢幕時，電池續航約為11小時54分鐘，而折疊使用外螢幕時，續航能達到13小時15分鐘。

問題是在充電上，該手機支持21W的有線快充，但不隨機附贈充電器。使用相容的充電器，從0%充至46%需約半小時，而完全充滿則需要一個半小時以上。此外，Pixel 9 Pro Fold也支持無線充電。但是，糟糕的是，Pixel 9 Pro Fold 的無線充電最高只能達到 7.5W，甚至和初代 Fold 一樣。

 

 

• 延伸閱讀：Google Pixel 9 Pro Fold 實測：摺起來是手機、展開來變平板、加入 AI 應用更多元
• 延伸閱讀：Google Pixel 9 Pro Fold 正式在台灣推出，售價 56990 元起、9/4 上市

 

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