回答 (12件中の1件目) 本当のことを言うと、今はIntelこそ資金に欠けてい方なのかもしれません。 当然、IntelとAMDの二社だけを比べるのなら、Intelの方が圧倒的に強いでしょうけど、今の半導体業界はもうそういう簡単なものではなくなっています。 まぁ、今回の第三世代Ryzenで見事なリベンジマッチを果たしたAMDの勝因を一言で言うのなら、スマホ市場の急速発展の追い風に乗ったから、ということなのでしょう。 さて、デスクトップ向けのCPUしか作ってないAMDはスマホ市場とどういった関係があるのでしょう、と思うかもしれませんが、これこそ今の半導体業界の不思議なところです。 ...
1000万件オーバーのレコードのデータをカジュアルに扱うための心構え - joker1007’s diary
自分が所属している会社のメンバーの教育用資料として、それなりの規模のデータを扱う時に前提として意識しておかなければいけないことをざっくりまとめたので、弊社特有の話は除外して公開用に整理してみました。 大規模データ処理、分散処理に慣れている人にとっては今更改めて言うことじゃないだろ、みたいな話ばかりだと思いますが、急激にデータスケールが増大してしまったりすると環境に開発者の意識が追い付かないこともあるかと思います。 そういったケースで参考にできるかもしれません。 弊社は基本的にAWSによって運用されているので、AWSを前提にした様なキーワードやサービス名が出てきます。後、句読点があったり無かったりしますが、ご容赦ください。 追記: 社内用の資料の編集なのでかなりハイコンテキストな内容だから誤解するかもしれませんが、これらはそもそもRDBの話ではありません。(関係無くは無いけど) 1000万オ
AWSが生まれたのは、Amazonが経費削減のためにSunのサーバからHP/Linuxサーバへ切り替えたことがきっかけ。当時の社員が振り返る
AWSが生まれたのは、Amazonが経費削減のためにSunのサーバからHP/Linuxサーバへ切り替えたことがきっかけ。当時の社員が振り返る 1990年代後半に、米Yahoo!などに代表されるインターネット系企業の株が高騰したインターネットバブルが発生しました。 そのバブルが2000年前後にはじけると、ユーザー数の拡大を背景に資金調達をしてきた企業の多くが投資家からの資金を得られなくなり、行き詰まり始めます。 Amazon.comもそうした状況のなかで先行きを不安視された企業の1つでした。2001年4月の週刊東洋経済の記事には、最高値の10分の1程度にまで下がった株価のグラフとともに、「莫大な酸素（キャッシュ）を燃やし続けている」「2000年12月末時点で2000億円を超える債務超過だ」と記されています。 当時Amazon.comのデジタルメディア部門ディレクターであったDan Rose氏
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
マルチスレッド・プログラミングの道具箱
まえがき クラウド上の仮想サーバから手元のスマートフォンまで、いまや複数のCPUコアを搭載するマルチコアはどこにでもある環境になりました。ハードウェア側が並列(Parallel)・並行(Concurrent)処理に向けて急速に進化する一方で、ソフトウェア側つまりプログラミング言語の進化はさほど追い付いていません。並行処理記述の手軽さを求めた Go言語 や、マルチスレッド処理の安全性を重視する Rust言語 などが登場してはいるものの、「普通にプログラムを記述するだけで複数CPUコア環境で高速に走るプログラミング言語」は遠い夢物語のままです。 モダンなプログラミング言語や並列・並行処理ライブラリは、複雑で難解なマルチスレッド処理を直接記述しなくてすむよう、安全性・利便性の高い抽象化レイヤを提供します（例：Go言語のgoroutineとchannel、Rust言語の Rayonライブラリ）。し
Arm入門勉強会とは、macOSがArmに移行したこの機にArmアーキテクチャでのプログラミングについて入門するソフトウェアエンジニアのための会です。今回主催の@nullpo_head 氏が、Armの仮想化支援機構について、その仕組みから深く説明します。前半は「現代のハードウェア仮想化支援機構」について。全２回。 ハードウェア仮想化支援とは何か 佐伯 学哉氏：入門セッション3つ目は『Armの仮想化支援機構』についての入門セッションです。どうぞよろしくお願いします。 本発表のスタートとゴールです。VMwareとかQemuとか使ったことあるけど仮想マシンの仕組みなんも知らんというところがまずスタートになっています。 1個目のゴールは、最近のVMのざっくりした仕組みとハードウェア仮想化支援とは何かということがわかること。そしてその話のあとに実際にArmの仮想化支援機構の概要を説明し、Armの仮想
なぜもっとたくさんのコアを搭載したCPUを作らないのでしょうか？2000コアのGPUなんかそこら辺にありますが、なぜCPUでは同じようにできないのでしょうか？
回答 (9件中の1件目) 質問に間違いがありますね。 2000個のコアが入ったGPUなんかありません。企業の広報は違った(間違った)方法で計算して数字を大きく見せています。 Radion 6900XTの本当のコア数(DCU)は、5120個ではなく、40個です。こちらでダイの写真を確認でき、4*5のコアが2グループあります。 各コア(DCU)には32レーンのSIMDユニットが4つあり、各コアには並列に動作する32 bitの浮動小数点演算ユニット(FMA)が128個あり、チップ全体としては32 bitのFMAが5120個同時に動きます。 Zen2とZen3のCPUコアはどちらも256...
Apple’s big AI rollout at WWDC will reportedly focus on making Siri suck less
Apple・AMD・テスラ・Intelを渡り歩いた天才エンジニアのジム・ケラー氏へのインタビューが公開中、Intelで一体何をしていたのか？
AMDのAthlonやZenマイクロアーキテクチャ、Apple A4など数々のチップ開発に携わり、「天才エンジニア」と高い評価を受けるジム・ケラー氏は2021年1月にIntelを突如退職し、記事作成時点ではAIチップのスタートアップであるTenstorrentの社長兼最高技術責任者を務めています。そんなケラー氏に、技術系ニュースサイトのAnandTechがインタビューを行っています。 An AnandTech Interview with Jim Keller: 'The Laziest Person at Tesla' https://www.anandtech.com/show/16762/an-anandtech-interview-with-jim-keller-laziest-person-at-tesla なお、ジム・ケラー氏の経歴は以下の通り。 入社退職年企業肩書き関与した製
この記事は DeNA 20 新卒 Advent Calendar 2020 19日目の記事です。 はじめに MySQLやPostgreSQLに代表されるRDBMSではトランザクションと呼ばれる仕組みが提供されています。多くのWebアプリケーションエンジニアはこのトランザクションを駆使してDBとやりとりをするロジックを組み立てることになります。 しかし不整合を起こしたくない処理があるからといって闇雲にトランザクションを張ったり、トランザクションが張られているからと安心してアプリケーション側で闇雲にロジックを組み立ててしまうと思わぬバグを生むことになってしまいます。 このエントリでは、「トランザクションを張っておけば大丈夫」という考え方は危険な場合もあるということを、ありがちな実装例を交えて紹介していきます。 並列に処理されるトランザクション そもそも、トランザクションは全て直列に処理されるわ
これまでもコンテナ関連の記事はそれなりに書いてきましたが、改めて最新事情に合わせて練り直したり見渡してみると、大きなところから小さなところまで選択肢が多すぎると感じました。 コンテナ系アーキテクチャを丸っと他所の構成で真似することって、おそらくほとんどなくて、参考にしつつ自分流に築き上げていくでしょうから、今回は築くにあたってどういう選択肢があるのかにフォーカスした変化系で攻めてみようと思った次第です:-) 目次 今年一発目の長いやつです。半分は学習教材用、半分は道楽なテイストです。 はじめに 基盤 インスタンス or コンテナ ECS or EKS on EC2 or FARGATE X86 or ARM64 ロードバランサー メンテナンス：ALB or ECS Service 共有 or １環境毎 アクセスログ：ALB or WEBサーバー ECS / EKS デプロイ：Blue/Gr
WebAssembly製のx86仮想マシン「WebVM」が登場、Webブラウザ上でLinuxや各種コマンド、アプリがそのまま実行可能
WebAssembly製のx86仮想マシン「WebVM」が登場、Webブラウザ上でLinuxや各種コマンド、アプリがそのまま実行可能 Leaning Technologiesは、Webブラウザ上でx86バイナリをそのまま実行できるWebAsesmbly製の仮想マシン「WebVM」を発表しました（同社による紹介記事「WebVM: server-less x86 virtual machines in the browser」）。 Google ChromeやMicrosoft Edge、Firefox、Safariなどのモダンブラウザであれば、上記のURLにアクセスすることで誰でもWebブラウザ上にx86仮想マシンを走らせることが出来ます。 WebVMではx86仮想マシンの上でLinux OSのDebianがバイナリが変更なしにそのまま稼働し、さまざまなコマンドも実行可能。 Linuxアプリ
x86-64機械語入門
この記事はx86-64の機械語を書けるようになるためのガイドとなることを目指します。読者はアセンブリー言語について既にある程度知っていることを想定します。 情報源 x86-64の機械語のオフィシャルなガイドはIntelのSoftware Developer ManualまたはAMDのAMD64 Architecture Programmer's Manualです。 Intel SDM: Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer Manuals AMD64 Architecture Programmer's Manual, Volumes 1-5 このほか、Cから呼び出される関数を定義したり、Cの関数を呼び出すためには、呼び出し規約の知識も必要です。使用される呼び出し規約はOSに依存し、Unix系では主にSystem V ABI
広島大学は8月31日、富士通研究所と共同で、多くのデータ圧縮方式で採用されている「ハフマン符号」の並列展開処理を高速化する新しいデータ構造「ギャップ配列」を考案したことを発表した。NVIDAのGPU「Tesla V100」を用いて実験した結果、従来の最速展開プログラムと比較して、2.5倍から1万1000倍の高速化を達成できたとしている。 同成果は、同大学大学院先進理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、2020年8月に開催された国際会議「International Conference on Parallel Processing (ICPP)」において発表され、269件の投稿論文の中から最優秀論文賞に選ばれた。 インターネットを介して多数の画像ファイルや動画ファイルなどを転送したり、また記録メディアに保存したりする際、データの圧縮は誰でも日常的に行っている。そ
Apple M1についての面白い記事を見かけて、久しぶりにメモリモデル屋(?)の血が騒いだのでブログを書く。 note.com 強いメモリモデル 現代のCPUアーキテクチャでは、x86(64bit, 32bitどちらも)が「強いメモリモデル」を採用しており、それ以外のメジャーなCPUが「弱いメモリモデル」を採用している。この「強いメモリモデル」「弱いメモリモデル」について、まずおさらいしておこう。 以下のように、2つの変数a, bに対して異なるCPUコアが同時にアクセスしたとする。 int a = 0; int b = 0; CPU1: a = 1; b = 1; CPU2: int r1 = b; int r2 = a; (上記はC言語に似た疑似コードを用いているが、実際は機械語命令になっていると考えてほしい。つまり、CPU1は変数a, bの示すメモリアドレスに対するストア命令を実行して
ARMはx86より効率がいいというのは過去の神話
従来から、「ARMはx86より（電力的に）効率的だ」という言説があります。これは単純に「ARMは省電力なスマホ向けで、x86は電力を食うPC向け」程度のアバウトなイメージのこともありますし、前世紀のRISC vs CISC論争のころからある「ARMはx86 (x64を含む)に比べ命令セットがシンプルなので、命令デコードにかかる電力が少なくて済んで効率的」という議論の形をとることもあります。 この議論については、半導体エンジニアの多くは「ARMがx86 より効率が良いというのは、もはや過去の神話」(in today’s age it is a very dead argument)という認識を共有していると言っていいでしょう。有名なところではApple CPU (ARM)とZen (x86)の両方を開発したジム・ケラー氏のインタビューでも言われていますし、Chips and Cheeseとい
マネジメントの極意は「自分のことは棚にあげる」こと, MacBook Pro M1 Max を 1 週間使ってみての感想 - HsbtDiary(2022-02-04)
■ マネジメントの極意は「自分のことは棚にあげる」こと タイトルは https://qiita.com/jnchito/items/0a0b46106681f41f2f0e のインスパイアです。 昔エンジニアなどをやっていた時に、マネージャや上司から何かコメントを受けると「とは言っても、このコードも書けないのにさあ」というような気持ちになった経験から、自分が実際にマネジメントをする立場になると、「は〜、React とかあまりわからんので方針とか出しにくいなあ」となって止まってしまうことがあります。 昨今のソフトウェアエンジニアリングは幅も深さも異次元のレベルまで広がっているので、全てのことをマネジメントが実践できるというのは正直無理な話です。自分ができることしかマネジメントできないなら、ソフトウェア開発の世界では何もできないのに等しいです。 そこで必要なことは「自分のことは棚にあげる」です
Apple SiliconのM1が速いと話題だ。単に速いというだけでなくRosetta 2を用いてx86_64バイナリをARMに変換して実行した時にIntel CPUで直接実行した時より速くなる場合があるというのだから驚きだ。その要因を考察するにつれ一つの仮説に思い至ったのでここに記しておく。 その要因とはRISCとCISCの違いだ。殴り書きなので詳細は省くが、CISCのほうがやってることが複雑で単純な実行速度という意味ではRISCに敵わない。特にRISCの固定長命令という特徴がカギを握る。 CISCの代表がIntelのx86である。しかし2000年ごろにはCISCはもう駄目だ的なことが声高に叫ばれていたが、気が付けばx86はそのまま栄華を極め2020年にまで至ってしまった。そこまで持ちこたえた理由の1つがRISCとCISCの境目がなくなる Pentium Proの逆襲に書かれているのだが
技術部の笹田です。今日で退職するので、バタバタと返却などの準備をしています。 本記事では、Rubyの並行並列処理の改善についての私の取り組みについて、おもに RubyKaigi 2022 と 2023 で発表した内容をもとにご紹介します。 並行と並列はよく似た言葉ですが、本記事では次のような意味で使います。 並行処理（concurrent processing）は、「複数の独立した実行単位が、待っていればいつか終わる（もしくは、処理が進む）」という論理的な概念で、古典的にはタイムシェアリングシステムなどが挙げられます。 並列処理（parallel processing）は、「複数の独立した実行単位のうちのいくつかが、あるタイミングで同時に動いている」という物理的な概念で、古典的には複数のCPU上で同時に実行させる、というものです。最近では、1つのCPU上で複数コアが同時に動いている、という
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
テストでのデータベース単位の捉えかた - 日々常々
データベース（に限らずあらゆる永続化リソース）を使用するテストをいかにして行うかはいつだって悩みの種です。この悩みは「どうやったらデータベースを使用するテストを行えるかわからない」ではなく「なんとかやってるけど、不満のようなものがある」というものになるかと思います。 やりかたはたくさんあるのですが、その優劣は条件なしに比較する意味がないくらい、条件に依存します。どんな選択肢も「この条件なら最適」と言えてしまうだけに、広いコンテキストで「こうするのがベスト」とも言いづらいのです。 前提 xUnit Test Patterns を下敷きにします。 ユニットテストでの話です。他でもある程度通じます。 具象イメージはSpringBootを使用するWebアプリケーションです。そこまでべったりな内容ではありませんが、背景にあるとご理解ください。他でもそれなりに通じます。 データベースを使用するテストで
NVIDIAによる買収、失敗すればArmは業績低迷か：両社が英国・競争市場庁に反論（1/2 ページ） 英国政府当局が現在進めている、NVIDIAのArm買収に関する調査の一環として発表した文書によると、もしNVIDIAによる買収提案が失敗に終わった場合、Armはスタンドアロン企業として成長していく上で、重大な障壁に直面することになるという。 英国政府当局が現在進めている、NVIDIAのArm買収に関する調査の一環として発表した文書によると、もしNVIDIAによる買収提案が失敗に終わった場合、Armはスタンドアロン企業として成長していく上で、重大な障壁に直面することになるという。 29ページに及ぶこの文書は、英国政府が2021年11月に英国の競争市場庁（CMA：Competition and Markets Authority）にさらなる調査の実施を指示したことに対し、Arm／NVIDIAが
Apple M1に関して以下のようなツイートが話題になった。 18/ Another "magic" trick is how their "Swift" programming language uses "reference counting" instead of the "garbage collection" in Android. They did something in their CPU to double the speed of reference counting.— Robᵉʳᵗ Graham😷, provocateur (@ErrataRob) 2020年11月26日 fun fact: retaining and releasing an NSObject takes ~30 nanoseconds on current gen Intel, and ~6.
C5が一歩抜けた強さの割に全部 ECU=10 な時点でアレですが、さらに6g系は該当なしです。で、費用的には c5/m5 の比率と c6g/m6g の比率は同じ 86% です。 第５世代では、C5 はメモリが少ない分、安くCPUが高速だったので強い選択肢でしたが、第６世代ではメモリが少ない分、安い。だけになるので、C系を選ぶメリットがだいぶ弱くなりそうです。 単純に、14％安くしてc6gにするって考えよりも、14％高くしてメモリ倍の方がよくねっていう。そういうパターンのほうが多いんじゃないかと、いうだけで全然絶対じゃないですけど。 考えようによっては、AutoscalingGroupに複数のインスタンスタイプを指定するとき、c6g, m6g, r6g と混ぜてもCPU使用率の格差がAZ以外で起きづらくなるだろうから、扱いやすくなると言えなくもない。 vs C5 あまりに差が付きすぎて、自分
Go言語でのテストの並列化 〜t.Parallel()メソッドを理解する〜 | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay Tech Openness Month 2020 の6日目の記事です。 メルペイでBackendエンジニアをしている柴田（@yoshiki_shibata）です。この記事では、Go言語のtestingパッケージに用意されている並列化の機能について説明します。 Go言語では、テストコードを作成するためのtestingパッケージが用意されています。一般に開発するソフトウェアの規模が大きくなるに従って、作成されるテストコードの量も多くなり、すべてのテストが終了するまでの時間も長くなっていきます。特に、データベースへアクセスするようなテストでは、データベースへの通信時間がテスト時間の多く占めますので、テストコードを逐次実行するよりは並列実行することで、テスト時間を短縮できます（厳密には用語「並行」ですが、t.Parallel()メソッドの説明なので、この記事では用語「並列
最近x86とArmに続く第3の勢力として、RISC-V(リスクファイブ)の名前を聞くことが多くなった。RISC-Vの場合、x86とArmと異なるのはさまざまなベンダーがさまざまなコアを用意していることで、まだ現状はIPを販売しているレベルの企業の方が多いが、チップの提供を開始しているメーカーも出始めている。 イメージとしては、1980年代末～90年代のx86市場を考えれば良い。インテルとAMD以外にCyrix/IDT/TI/IBM/NexGenなど多数のメーカーが、独自の実装に基づくx86プロセッサーを市場投入していた時代に近い。 もちろんいろいろ異なる点もあるのだが、2010年代前半はプロセッサーといえばx86とArm、それにPowerPC/POWERといった程度がせいぜいだったのに、なぜ2010年代後半から急速にRISC-Vが盛り上がったのか、という一連の流れを数回に分けて説明しよう。
「IBM COBOL for Linux on x86」発表。x86サーバ上のRHELやUbuntu Serverでz/OS互換のCOBOLコンパイルや実行を可能に
米IBMはx86サーバ上のLinux環境でCOBOL言語のコンパイルや実行を実現する「IBM COBOL for Linux on x86 1.1」を発表しました。 IBM COBOL for Linux on x86 1.1は、「IBM COBOLコンパイラファミリー」の最新製品として、IBM Enterprise COBOL for z/OSおよびIBM COBOL for AIXとの互換性を備えています。 また、Enterprise COBOL for z/OSと同じ最適化技術がIBM COBOL for Linux on x86 1.1に用いられ、コンパイラの基本的なバックエンドも共有されているため、高速な処理が実現できるとのこと。 TXSeriesのマルチプラットフォームに対応。Db2 for Linux/UNIX/Windowsに対応。Db2ファイルシステムはシーケンシャル、イ
PC向けCPUの主流な命令セットアーキテクチャであるx86は、Intel 8086プロセッサに起源を持ち、46年の長きにわたって使われてきました。そんなx86は近い未来に滅んでしまうだろうと、技術系ブログのHackadayが主張しています。 Why X86 Needs To Die | Hackaday https://hackaday.com/2024/03/21/why-x86-needs-to-die/ x86を採用する現代のCPUは、複雑な命令セットコンピューターであるCISC、1クロックサイクルあたり複数の命令を実行可能な「スーパースカラー」、命令を高速化するため順序を変更して実行する「アウト・オブ・オーダー実行」、分岐先の命令を条件が満たされるか不明な状態で実行する「投機的実行」を特徴とする、フォン・ノイマン型アーキテクチャの一部分です。x86はもともとは16bitプロセッサで
中国製x86 CPU、Powerstar (暴芯)が登場。しかし中身は | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z
中国のPowerleader社(宝德)から、x86アーキテクチャに基づくCPU、Powerstar (暴芯)が登場しました。中国語圏メディアの360doc.comが報じました。 2023年5月初旬、Powerleaderは、デジタルチャイナの「核」となる第1世代Powerstar (暴芯) CPUの発表会を開催した。Powerstar (暴芯)はx86アーキテクチャをベースとし、強力な性能と成熟したエコシステムを備えている。 独立したイノベーションへの道を歩むPowerleaderにとって、確かな一歩となり、中国のコンピューター産業の発展に大きく寄与するだろう。 Powerleader会長の李瑞傑氏は「Powerstar (暴芯) CPUの発表は、国家の強化に貢献する第一歩です」と述べた。 Powerleader 李瑞傑会長 副社長の何丽氏は「Powerstar (暴芯)は普段使いのデスク
https://github.com/Songmu/gotesplit gotesplitというかなり便利なツールを書いた。Goのテストをいい感じのサブセットに分割して、それを実行するものです。このアプローチで、社内のテストを15分から3分くらいまでに短縮しました。 これを使えばCI環境での高速なテストの並列実行を簡単に実現できます。 実例 CircleCIやGitHub Actions上で簡単に導入できます。 CircleCIの場合 parallelism: 5 docker: - image: golang:1.15.3 steps: - checkout - run: command: | curl -sfL raw.githubusercontent.com/Songmu/gotesplit/main/install.sh | sh -s bin/gotesplit ./... -
ソフトウェア開発において「ファイルの読み書き」は使用頻度の高い操作であり、速度の向上はソフトウェア全体のパフォーマンスに大きく影響します。そんなファイルの読み書き操作を行う際に「mmapを使った方が通常のシステムコールよりも高速にファイルを操作できる理由」について、ブリティッシュコロンビア大学の准教授であるAlexandra Fedorova氏が説明しています。 Why mmap is faster than system calls | by Alexandra (Sasha) Fedorova | Medium https://sasha-f.medium.com/why-mmap-is-faster-than-system-calls-24718e75ab37 OS上でユーザーがプログラムを実行する際、プログラムは「ユーザー空間」と「カーネル空間」と呼ばれる2種類の領域を利用します。
中国製x86 CPU Powerstar (暴芯)、中身はComet Lakeで確定。ベンチマーク結果から明らかに | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z
中国製x86 CPU『Powerstar (暴芯)』が、IntelのComet Lakeであることが確定しました。 2023年5月上旬、中国のPowerleader社(宝德)から、x86アーキテクチャに基づくCPU『Powerstar (暴芯)』が発表されました。同社の発表では、「Powerstar (暴芯) CPUの発表は、国家の強化に貢献する第一歩です」「Powerstar (暴芯)は普段使いのデスクトップユーザー向けに作られており、ゲームや創作など、あらゆる面で驚異的な性能を提供します」などと述べられており、いかにも凄そうな紹介がされていました。 Powerstar (暴芯)を披露する何丽氏 しかし、発表されたCPUの形状は、どこからどう見てIntelのCPUでした。 Intel第10世代Core 10000シリーズComet Lakeと、Powerstar (暴芯)の比較がこちら。
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M1とRosetta 2が速い理由の考察という名目の妄想
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化石レベルの古いCPUは切り捨て ～「Google Chrome 89」でx86版はSSE3命令が必須に／「Chrome 87」から警告バナーをだしているそうだけど、実際に目にした人はあまりいないかも【やじうまの杜】
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