硬件 – mylogs.cn https://mylogs.cn 发现、记录、分享 Fri, 07 Aug 2026 06:16:33 +0000 zh-Hans hourly 1 能升级的台式机正在绝版，趁现在看清门道 https://mylogs.cn/%e8%83%bd%e5%8d%87%e7%ba%a7%e7%9a%84%e5%8f%b0%e5%bc%8f%e6%9c%ba%e6%ad%a3%e5%9c%a8%e7%bb%9d%e7%89%88%ef%bc%8c%e8%b6%81%e7%8e%b0%e5%9c%a8%e7%9c%8b%e6%b8%85%e9%97%a8%e9%81%93/ https://mylogs.cn/%e8%83%bd%e5%8d%87%e7%ba%a7%e7%9a%84%e5%8f%b0%e5%bc%8f%e6%9c%ba%e6%ad%a3%e5%9c%a8%e7%bb%9d%e7%89%88%ef%bc%8c%e8%b6%81%e7%8e%b0%e5%9c%a8%e7%9c%8b%e6%b8%85%e9%97%a8%e9%81%93/#respond Fri, 07 Aug 2026 06:16:33 +0000 https://mylogs.cn/%e8%83%bd%e5%8d%87%e7%ba%a7%e7%9a%84%e5%8f%b0%e5%bc%8f%e6%9c%ba%e6%ad%a3%e5%9c%a8%e7%bb%9d%e7%89%88%ef%bc%8c%e8%b6%81%e7%8e%b0%e5%9c%a8%e7%9c%8b%e6%b8%85%e9%97%a8%e9%81%93/ 你手里那台电脑，过几年想加根内存、换张显卡，可能根本没地方插了。XDA 的 Samarveer Singh 写了篇长文，说「能随便升级的 PC」正在成为绝版。

能升级的台式机正在绝版，趁现在看清门道
图片来源：XDA Developers

根子出在焊接内存上。

内存被焊死，是 AI 逼的

AI 负载要吃高速内存，Intel Lunar Lake、苹果 M 系列、高通骁龙 X 这些芯片，都把内存焊死、或者直接贴到芯片封装上。机器确实更薄、更省电、延迟更低，代价是你再也别想自己加内存。

连主打可维修的 Framework，首台台式机也栽了跟头：AMD Ryzen AI Max 需要 256GB/s 的带宽，模块化方案给不了，团队折腾几个月，最后还是用上了焊接的 LPDDR5X。

台式机也不再安全

迷你主机、一体机早就开始用焊接的低功耗内存；云游戏和封死的设计，正把 PC 变成像冰箱一样的「家电」——买来什么样，用到淘汰就什么样。作者那台 2013 年的老机器撑了十年，换过三张显卡、两块 CPU，这种故事以后很难再有了。

我的判断

买电脑别只看当天的配置，要把「能不能升级」算进账里。显卡、固态硬盘还能插，但内存基本焊死成定局；真想要长寿命，趁现在挑还能自己动手的型号，比等以后整机换新划算。Desktop PC 目前仍是少数还能「自选冒险」的地方，且用且珍惜。

来源：XDA Developers

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AMD 买下一家怪公司：把模型刻死在芯片里
图片来源：The Register

Taalas 的技术路线在业内被称为”模型专用集成电路”（MSIC）。传统 GPU 靠高带宽内存（HBM）存储模型权重，每次推理都要从内存反复读取；Taalas 则把权重直接烧进芯片的掩模只读存储（Mask-ROM）区域，省掉了绝大部分数据搬运开销。其芯片由两个核心区域组成：掩模 ROM 存储固定权重，高速 SRAM 存储 KV 缓存和微调适配器。

说白了，这是用灵活性换极致性能的赌注。一旦芯片出厂，上面跑的模型就锁死了——想换模型就得重新流片（重新设计光罩）。不过 Taalas 称，更换模型时只需修改两层金属布线，成本和时间远低于从头设计新芯片。

这笔交易发生在英伟达以 200 亿美元收购 Groq 仅仅七个月之后。两家公司的思路有相似之处——都瞄准低延迟、高吞吐量的”高级推理”市场，也就是 AI 智能体、代码助手这类对首字延迟极其敏感的应用场景。但 Groq 走的是数据流架构路线，而 Taalas 走的是更激进的”模型固化”路线。

AMD 方面没有披露交易金额。Taalas 自 2023 年成立以来累计融资 2.19 亿美元，创始团队来自 AMD 和 Tenstorrent 的前员工。AMD 计划将 Taalas 技术整合进 Instinct GPU 产品线，采用解耦架构：复杂的前端提示处理交给 GPU，高频 Token 生成交给 Taalas 加速器。

这意味着什么？如果 Taalas 的技术能在量产中兑现承诺，AI 推理的成本结构可能被重写——不是比拼谁买了更多 GPU 卡，而是比谁能把最常用的模型”固化”下来、以最低成本持续输出 Token。对正在评估推理基础设施的企业来说，值得密切关注这条技术路线的后续进展。

来源：The Register / AMD 官方新闻稿 / 网易科技

]]> https://mylogs.cn/amd-acquires-taalas-ai-model-silicon-etching-inference-chip/feed/ 0 换了CPU帧数反而低？先回BIOS查这几项 https://mylogs.cn/%e6%8d%a2%e4%ba%86cpu%e5%b8%a7%e6%95%b0%e5%8f%8d%e8%80%8c%e4%bd%8e%ef%bc%9f%e5%85%88%e5%9b%9ebios%e6%9f%a5%e8%bf%99%e5%87%a0%e9%a1%b9/ https://mylogs.cn/%e6%8d%a2%e4%ba%86cpu%e5%b8%a7%e6%95%b0%e5%8f%8d%e8%80%8c%e4%bd%8e%ef%bc%9f%e5%85%88%e5%9b%9ebios%e6%9f%a5%e8%bf%99%e5%87%a0%e9%a1%b9/#respond Sat, 01 Aug 2026 21:48:46 +0000 https://mylogs.cn/%e6%8d%a2%e4%ba%86cpu%e5%b8%a7%e6%95%b0%e5%8f%8d%e8%80%8c%e4%bd%8e%ef%bc%9f%e5%85%88%e5%9b%9ebios%e6%9f%a5%e8%bf%99%e5%87%a0%e9%a1%b9/ 不少人对待 BIOS 的态度是：装机时进去调一次，之后除非出故障，再不打开。这种做法本身没问题，但有一个容易被忽略的前提——BIOS 更新，甚至更换硬件，都可能悄悄把当年配好的设置恢复成默认值。机器照样能开机、能进系统、能玩游戏，性能却已经打了折扣。

换了CPU帧数反而低？先回BIOS查这几项
图片来源：XDA Developers

XDA 撰稿人 Hamlin Rozario 就在升级到锐龙 7 5800X3D 后遇到了这一幕：他本以为 CPU 瓶颈型游戏的帧数会明显提升，尤其是搭配 360Hz 显示器；实际结果却是帧数不及预期，1% 低帧甚至比之前的 5900X 感觉更差。回到 BIOS 一查，问题出在两项被重置的设置上。

第一项：内存的 XMP / EXPO 是否还开着

进入 BIOS 后他发现，内存正跑在 2133MT/s，而不是标称的 3600MT/s。他清楚记得当年用 5900X 装机时开过 DOCP（华硕对 XMP 的实现），但没想到这个开关需要不止开一次——BIOS 更新会把主板设置静默还原为默认值，内存配置文件也在其中。

由于电脑运行一切正常，这类回退极难被察觉，只有游戏性能会悄悄缩水。重新启用 DOCP 之后，帧数就回到了早期评测中该有的水平。因此，无论是装了新 CPU，还是为支持新 CPU 刷过 BIOS，都值得回去确认内存是否仍按标称频率运行。

第二项：Resizable BAR 有没有被关掉

同样被重置的还有 Resizable BAR。这位撰稿人在 2021 年英伟达推出该功能时就已开启，当时用的是 RTX 3090，还专门在英伟达控制面板里确认过生效状态。但 2022 年换上 RTX 4090 后，他没有再检查，就这样又用了两年。

Resizable BAR 与 XMP/EXPO 不同，它带来的帧数提升幅度较小，而且只在被列入白名单、明确支持该特性的游戏中起作用，所以长期没开也不容易被发现。至于这次是显卡更换还是 BIOS 更新导致的重置，他自己也无法确定——这恰恰说明，BIOS 层面的功能不能默认它会一直保持开启。

第三项：按需检查其他影响性能的开关

BIOS 里的选项多如牛毛，逐项研究会变成无底洞。除非本身就在超频或排查特定故障，普通用户没必要去动那些不了解的设置。真正需要复查的，是自己曾经主动开启过的那几项，例如：

  1. XMP / EXPO（部分主板称 DOCP）：最该优先确认的一项，直接决定内存是否跑在标称频率。
  2. Resizable BAR：影响支持该特性的游戏表现。
  3. Precision Boost Overdrive（PBO）：让 CPU 更激进地提频。
  4. Memory Context Restore（MCR）：AM5 平台可通过跳过内存训练来缩短开机时间。

养成一个习惯：刷完 BIOS 就回头看一眼

整套复查其实花不了多少时间。这位撰稿人只检查了自己当初特意改过的那几项，前后不过几分钟。可行的做法是把它固定成流程：每次更新 BIOS 或更换 CPU、显卡之后，重启进一趟 BIOS，确认这几个开关仍是自己想要的状态，然后就可以继续把它忘掉。

电脑在默认设置下当然也能正常工作，但性能可能一直被白白留在桌上，而使用者对此毫无察觉。

来源：XDA Developers

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手机内存并非越大越好，2026年多数人12GB就到顶了
图片来源：Kerry Wan/ZDNET

首先要分清两个都以 GB 标注的参数：存储空间决定手机能装下多少应用、照片和视频；而运行内存相当于手机的”短期记忆”，决定它能同时处理多少任务，直接关系到流畅度。

值得注意的是，内存如今正变得越来越贵。据估计，2026 年 AI 数据中心将吃掉全球约 70% 的内存芯片供应，导致内存价格持续上涨。谷歌已经宣布 Pixel 11 系列将因此涨价，今年秋季的新 iPhone 也很可能更贵。换句话说，为用不上的大内存买单，正在变成一笔不小的开销。

具体怎么选？文章按容量给出了清晰的分档建议：

6GB 及以下：目前已不多见，主要出现在入门机型上。能应付信息收发、导航和网页浏览等基础任务，但频繁切换应用时，后台程序会经常被强制重载。只适合把手机当”电话”用的用户。

8GB：当下最主流的配置。日常应用运行流畅，视频播放不卡顿，多应用切换基本无压力，还能轻度体验 Gemini 之类的 AI 助手。不过随着 Apple Intelligence、Google Gemini 等 AI 功能占用越来越多内存，实际可用的空间会比想象中少。适合只做简单多任务、不怎么修图的用户。

12GB：目前 Google Pixel、iPhone、三星 Galaxy 等主力旗舰的标配。足以支撑 AI 功能的本地运算、常驻多个应用以及照片视频剪辑。但对不少人来说，这已经超出了实际需要，是否值得为此付出旗舰溢价，需要掂量。

16GB：属于顶配机型的专属，比如 Google Pixel 10 Pro XL、三星 Galaxy Z Fold 8 Ultra、S25 Ultra 和摩托罗拉 Razr Ultra。可以剪辑 4K 乃至 8K 原始视频、运行本地 AI 模型。只有同时开十几个应用的重度用户，或者想为未来更大的 AI 模型留余量的人，才真正用得上。

文章的结论很直接：内存涨价不会让厂商在旗舰机上缩减配置，最终只会推高整体售价。对大多数人而言，8GB 或 12GB 已经完全够用，与其为 16GB 顶配买单，不如把预算花在刀刃上。

来源：ZDNet

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7月10日，苹果公司在加利福尼亚北区联邦法院正式起诉OpenAI，指控对方通过系统性挖角前苹果员工的方式窃取商业机密。这起诉讼的被告除了OpenAI本身，还包括两位关键前苹果员工——曾在苹果工作24年、担任iPhone和Apple Watch产品设计副总裁的Tang Tan（现任OpenAI首席硬件官），以及在苹果工作8年的前高级系统电气工程师Chang Liu。

苹果在诉状中描述了一幅相当详细的”窃密图景”。据指控，Tang Tan在招聘过程中直接使用了苹果的机密项目代号，甚至要求仍在苹果任职的求职者把苹果的实际零件带到面试现场做展示。他还被指控指导即将离职的苹果员工规避公司的安全审查程序，并打探苹果未发布产品的细节。

Chang Liu的情况则更加具体。苹果称他在离职加入OpenAI时没有归还公司配发的笔记本电脑，还利用一个认证漏洞访问了苹果内部网络，下载了”数十份”涉及硬件机密的文件。更严重的是，当其他苹果员工去OpenAI面试时，Liu会主动向他们分享苹果的机密信息，并指导他们面试前该”复习”哪些内容。

苹果列出的被窃取商业机密范围很广，包括未发布技术的规格参数、工程演示文档、专有项目数据、供应商信息，甚至还包括一种苹果独家的金属表面处理工艺。苹果指控OpenAI在误导合作伙伴使其相信已获得苹果许可后，擅自使用了这项工艺。

这起诉讼的背景也值得玩味。2024年6月，苹果高调宣布将ChatGPT集成到iOS系统中，双方还是亲密的AI合作伙伴。但到了2025年5月，OpenAI以大约65亿美元收购了苹果前首席设计师Jony Ive创办的硬件创业公司io——这家公司正在开发一款AI硬件设备，被认为可能直接对标iPhone。2026年2月，苹果曾致函OpenAI表达关切，但据说没有收到任何回复。到了6月，苹果发布新版Siri时，AI部分已经改用了Google的Gemini模型，与OpenAI的合作关系实质上已经名存实亡。

苹果在诉状中措辞严厉，称”OpenAI的新兴硬件业务建立在最不稳固的基础之上，因其非法依赖窃取的商业机密而从核心腐烂”，并指出”这一不当行为是由OpenAI高层领导主导的”。

OpenAI方面的回应则很简短。发言人Drew Pusateri在X平台上发布声明称：”我们对其他公司的商业机密没有兴趣。我们仍专注于构建赋能全球用户的创新技术。”

苹果目前要求法院下达禁令，禁止OpenAI使用或披露其商业机密，要求归还所有相关材料，并寻求损害赔偿。这起案件如果进入全面审理，很可能会揭露AI行业人才争夺战背后更多不为人知的故事。

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