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[爆卦]電腦主機瓦數是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇電腦主機瓦數鄉民發文沒有被收入到精華區：在電腦主機瓦數這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 電腦主機瓦數產品中有34篇Facebook貼文，粉絲數超過6,194的網紅股民當家 幸福理財，也在其Facebook貼文中提到， 【散熱劃時代革命-液冷散熱】 時間：2021/8/1 發文：NO.1287篇 大家好，我是 LEO . ❖晶片效能越強-解熱難度越高 隨著半導體晶片發展-體積越來越小，電晶體密度越來越高，逐漸朝向高性能，超薄，微型化發展，電子元件散熱的空間越來越小，單位面積內所產生的熱能卻越來越高，無論是手機、電腦...

　同時也有15部Youtube影片，追蹤數超過14萬的網紅Jing，也在其Youtube影片中提到，隨著三級警報延長，居家辦公人數上升 加上礦潮和晶片短缺的現狀，使得本來自由的DIY市場變得相當不彈性 幾乎核心零件都要綁東綁西。 不過好在這個月開始玩家逐漸買得到LHR版本的GPU 趕快收看這次的暑假選購分析吧! 0:00 - 快Jing來Discord 2:59 - 本期報告內容 3:16...

「電腦主機瓦數」的推薦目錄

電腦主機瓦數 在 Campfire 營火部落 Instagram 的最讚貼文

2020-09-21 12:21:12

營火部落兩年多來的幕後推手，MSI GS系列電競筆電 2013年的時候，我買了一台MSI GS70，當時主要是拿來打電玩跟剪輯一些私人影片，我的影片編輯技能也都是在那個時候開始自學，就這樣陪我度過五年的日子。 2018年四月，營火部落成立初期，需要更快更新的電腦來產出每週的影片，我選擇了MSI G...

  • 股民當家 幸福理財

    電腦主機瓦數 在 股民當家 幸福理財 Facebook 的最佳解答

    2021-08-01 11:19:05
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    【散熱劃時代革命-液冷散熱】
    時間：2021/8/1
    發文：NO.1287篇
    大家好，我是 LEO
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    ❖晶片效能越強-解熱難度越高
    隨著半導體晶片發展-體積越來越小，電晶體密度越來越高，逐漸朝向高性能，超薄，微型化發展，電子元件散熱的空間越來越小，單位面積內所產生的熱能卻越來越高，無論是手機、電腦發熱發熱密度皆呈現指數級增長，此外，加密貨幣挖礦場，大型伺服器與資料中心，高階CPU、GPU產生的熱能更為驚人，如果熱能不能快速有效散出，輕則影響效能，嚴重會導致電腦或手機產生「電子遷移效應」，導致當機無法工作。
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    ❖台積電未雨綢繆超前部署
    今年7月台積電在超大型積體電路 (VLSI) 研討會，展示晶片水冷研究結果，採用水通道直接引導到晶片，藉此提高晶片散熱效率。聽起來覺得不可思議，為什麼突然做這項研究？傳統晶片散熱-在晶片上塗導熱矽脂，將熱量傳到散熱器底部，導熱管、水冷管再將熱量導到鰭片，最後風扇將鰭片的熱量吹走，完成散熱。
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    但是，若未來晶片採用 3D 堆疊技術，最新的SoIC先進封裝可以任意組合各種不同製程的晶片，除了記憶體甚至還能直接將感測器一起封裝在同一顆晶片裡面，線路的密度將是2.5D的1000倍，散熱就會遇到大瓶頸。
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    3D堆疊晶片設計更複雜，更小的微縮製程，把晶片一層一層的堆疊起來，中間部分難以有效散熱，所以台積電的研究人員認為，解決方法就是讓水在夾層電路間流動，讓水直接從晶片內帶走熱量，這是最有效的方案，這裡指的水並非一般純水，而是不會導電的介電液，實際上操作起來非常複雜且昂貴，目前處於研究階段，這顯示出解決晶片散熱問題，將是半導體產業未來重要發展趨勢之一。
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    ❖晶片改朝換代推動-伺服器新設計
    我們從上面描述可以知道新晶片設計只會更小，更複雜，更熱，而伺服器產業面臨的問題會更大，試想大型資料處理中心，裡面有多少伺服器？多少高階CPU、GPU都是24小時不斷電持續運作，龐大的熱能如何處理？當處理器的瓦數越來越高，一般來說，處理器的熱設計功耗超過240W就很難用風扇(氣冷)來解決，偏偏霸主Intel或是AMD新一代處理器動輒超過270甚至280W，現在馬上面臨到需要液冷散熱來帶走熱量。
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    ❖跟著產業霸主的方向走準沒錯
    Intel在伺服器市場，主流解決方案以x86架構為主，全球 CPU市占率約 92%左右。未來Intel 仍將保持產業龍頭的地位，圍繞它的 CPU平台的升級仍是影響伺服器硬體產業鏈周期性變化的關鍵因素。
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    2021 年第一季開始Intel最新的 Whitley Ice Lake 的處理器已向資料中心業者小量出貨，第二季開始放量，到第四季預估將占總出貨量的 40%，滲透率將大幅且快速提升，下一步，Intel英特爾預計 2022 年初量產支援 PCIe Gen5 的 Eagle Stream 平台，將會加速升級資料傳輸速度。
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    ❖英特爾正式將水冷散熱放進白皮書
    有趣的事情來了，產業龍頭也意識到新平台-散熱問題非常棘手，2020年Whitley平台是intel「首度」將水冷頭(注意：非浸沒式)納入技術白皮書，更誇張的事情是未來的新平台 Eagle Stream第一顆CPU Sapphire Rapids至少 300W以上，甚至將來很多GPU會達到500瓦甚至700W以上，水冷散熱方案成為唯一解方，冷卻液監控主機(CDU)與水冷頭(覆蓋在處理器上方的水冷散熱片)全世界只有三家廠商通過Intel認證，台灣的廣運(6125)是唯一兩項全拿的合格供應商。
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    ❖節能減碳-省電又可以賺積分
    歐盟在7月剛通過55套案，其中碳邊境調整機制，又稱碳關稅，預計自2023年起試行，2026年正式實施，先從鋼鐵、電力等產業先行，但是用電大戶的資料中心無法置身事外，跟大家分享一個數字會比較有概念，2017年中國數據中心總耗電量為1200-1300億KW，超過三峽大壩與葛洲壩電廠2017年全年發電量總和(分別為976億KW、190億KW)，占中國總發電量的2%，到了2025年資料中心耗電將高達 3842億KW，占全中國總發電量的 6%，這隻吃電怪獸肯定會被盯上，高排碳業者會被課較高關稅(碳關稅)，將進一步帶動資料中心業者積極導入液冷散熱達到「省電」與「節能減碳」的效果，甚至有望仿效電動車Tesla透過碳積分來挹注獲利，可望大幅提高液冷散熱滲透率。
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    ❖水冷散熱技術門檻高-不簡單
    2021年3月26日雲端資料中心伺服器開發商---緯穎科技宣佈，參與資料中心液冷廠商LiquidStack的A輪融資，並取得一席董事席位，其實早在2019年緯穎就與3M合作開發液冷方案，但是3M的電子氟化液是非導電-介電液是一種專利配方，掌握在3M手中，未來耗材都需向3M購買補充，入股LiquidStack可望取得自主技術。
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    大家知道這種-不導電的「介電液」有多貴嗎？1公斤要價100美元，一個180KW的機櫃光是介電液裝滿就要價1000萬，重點是這個介電液每年都會耗損，需要定時補充，這樣就知道賣水的概念有恐怖、有多賺了吧，得介電液者得天下。
    就算目前短期重點放在一般的「冷卻水」，得到英特爾認證的兩款冷卻水，一個櫃的成本大約7~8萬元，廣運集團研發成功的介電液打七折賣，一公斤70美元就相當有競爭力，而冷卻水一個櫃更只需要8000元，重點是水要通過認證，水在管線裡面跑如何恆久不變質？裡面還必須添加抗凍劑、苔癬抑制劑等特殊配方，是不是很多眉角！這些都是LEO深入研究去挖出來的。
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    ❖廣運(6125)上中下游整套系統全部整合
    目前有三大產品線，水冷背門(20~25萬)/櫃，水冷頭(100~150萬)/櫃-目前英特爾首度放入新平台技術白皮書，已通過Intel認證，浸沒式機櫃(1000萬)/櫃，此外還有最重要的冷卻液監控主機(CDU)它是水冷散熱技術的根源，還有各種耗材、管線、冷卻水、介電液都是未來的發展重點。
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    傳統散熱模組雖然便宜，一個42U的機櫃，風扇加散熱模組成本頂多台幣8~10萬，但將來水冷變成剛性需求，水冷頭機櫃，水對氣120~150萬/櫃，水對水90~120萬/櫃，全球的資料中心大約有 500萬櫃，每年新增30萬櫃左右，大家可以算看看，這產值增速有多恐怖。
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    目前全世界只有2家公司有能力量產伺服器等級水冷頭機櫃，雙鴻、超眾這些傳統大廠要跨入最難的CDU(水冷監控主機)至少需要5年以上的參數與經驗值，而廣運的陳總已經深耕30年的散熱產業經驗，水冷頭機櫃的五大關鍵零件--廣運擁有四項(CDU、水冷頭、分岐管、制冷背門)盲插或快接頭，這個產業很新，很多法人也還沒那麼了解，有很多眉角，很多技術秘密，篇幅有限今天LEO就先介紹的這邊。
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    如果大家想知道更多關於這個新的「水冷散熱產業」訊息，請鎖定 LEO股民當家團隊的頻道喔，⧉傳送門在下方↓
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    天佑台灣，疫情早日結束❤️

  • 逮丸女森 Michelle

    電腦主機瓦數 在 逮丸女森 Michelle Facebook 的最佳解答

    2021-05-15 17:52:38
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    ▋ 裝備評測&介紹｜MAO Clean M1 車內無限手持吸塵器
    　　　　
    「為什麼他能眼睜睜看著自己車上堆積了灰塵和垃圾還不清理？」
    　　　　
    我想這是很多注重環境整潔的人，時常會對不愛乾淨的人產生的內心OS，如果你也是愛乾淨的逮丸郎，相信你看到髒亂的畫面，也會是黑人問號（笑
    　　　　
    我是一個很注重工作、居住環境或是車內整潔的人，稱不上超級潔癖，但絕對會在意，因為對我來說，這些經常使用的地方乾不乾淨，絕對會影響到當下居住或是使用心情。
    　　　　
    這次收到的是MAO Clean M1吸塵器的評測邀請，這是一款專門在車上使用的無限手持吸塵器，當我們在戶外汽車露營、野營、去海邊玩或是日常輕旅行的時候，都很容易不小心把車上地板或角落堆積塵土，心想下次洗車再全部大掃除或是拿笨重的家用吸塵器來吸，但通常沒有馬上處理，就會產生惰性一拖再拖，最後不想處理，結果車內永遠都處於髒亂不堪的狀態，到底該怎麼辦？
    　　　　
    這時候MAO Clean M1就派上用場了！
    　　　　
    看到這裡你可能會想，不就是個車用吸塵器？早就有這樣的東西了，有什麼好介紹的？當然是使用過後發現MAO Clean M1跟市面上它牌比較後，有相對出色的功能才會分享給大家，所以請大家放心，在這裡分享的所有東西，都會是我本人使用過後覺得好用才會推薦給各位，請安心服用我的介紹和使用心得😉
    　　　　
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    一般來說，挑選車用吸塵器，不外乎以吸力強度、電池續航力、機身重量、價格來去做挑選，而MAO Clean M1在這些方面都有做出吸引人購買的特點，個人使用過後覺得CP值真的蠻高的，現在就來介紹MAO Clean M1具有競爭力的四大功能性：
    　　　　
    📌 吸力強度夠大，隙縫灰塵都掰掰：

    MAO Clean M1有兩種吸力模式，分別是一般模式和強力模式，一般模式為8kpa，強力模式為15kpa，最大工作功率瓦數有200W，拿去跟市面上它牌的車用吸塵器一比較，就知道他的吸力強度等級落在哪裡了。
    　　　　
    P.S Kpa是真空吸力的單位，數值越大代表吸力越強
    　　　　
    📌長效鋰電池，最長連續使用45分鐘
    　　　　
    一般模式可以使用高達45分鐘，強力模式可以使用20分鐘，如果覺得電力不夠用，可以加購一顆充電式電池做交替使用（電磁容量2200mAh），也可以加購車用充電線在行車過程中幫電池充電，讓你在戶外的時候，能夠延長使用時間，還有避免忘記充電就沒辦法使用的窘境。
    　　　　
    📌槍型輕量零束縛，手持清潔不費力
    　　　　
    戶外用品通常少不了輕量化和不佔空間的特性，這款MAO Clean M1體積比我想像中的還小，主機重量只有1.2kg，看我照片中拿的輕鬆愜意就知道，這樣的輕巧性讓女生都輕鬆駕馭車內的清潔工作，大大提升立即清理的意願，因為真的很不費力呀！
    　　　　
    📌六款多功能刷頭，車內車外全適用
    　　　　
    別看MAO Clean M1是車用吸塵器，就會少了一些功能性，其實它也搭載了六種吸頭，無論是車外還是車內大面積部位和死角都有辦法清潔到，針對隙縫裡的水漬，也可以透過吹風接頭去吹水吸塵。
    　　　　
    除了在車上使用之外，還可以透過吹風接頭去清潔像是鍵盤、電腦主機內部、木屑吹塵、幫帳篷床墊充氣或是戶外生火都可以派上用場，所以它不只是吸塵器，還是吹塵器，哈！（這功能真的有讓我Shock)
    　　　　
    另外，MAO Clean M1還有收納袋，內部的隔層很多，可以有效的把所有吸頭和主機分類收納，對於外出使用非常便利！
    　　　　
    整體唯一要挑剔的缺點就是，當裝上延長管搭配吸頭的時候，吸力會明顯減弱，所以很可惜延長管並沒有增加太多清潔死角的便利性，但撇除這項缺點，個人覺得已經是目前市面上屬一屬二的車用吸塵器了。
    　　　　
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    如果你有研究家用或車用吸塵器，看到這裡或許你內心會產生這樣的疑問：「集塵桶好不好清洗？」、「濾網耗材會不會很貴？」
    　　　　
    這邊一併回答大家的疑問，MAO Clean M1的整個集塵桶是可以整個拆下來清洗的，這樣濾網就不會藏汙納垢，濾網可以跟原廠代理商永久索取濾網更換（每半年可以申請一組），只需要付80塊的物流處理費即可，而且濾網是使用HEPA H13等級濾網，這樣廢氣就不會排出來，讓空氣臭咪某啦！
    　　　　
    以上四大功能的介紹和我個人的使用心得，如果你也很在意車內整潔，正在尋找適合的車用吸塵器，這款MAO Clean M1推薦給各位囉！
    　　　　
    ➙ MAO Clean M1這裡買：https://reurl.cc/AgNnKj
    　　　　
    #Bmxmao #MAOClean #M1 #車用吸塵器

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    電腦主機瓦數 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2021-03-12 13:50:11
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    AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫

    2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件

    【作者： 王岫晨】

    物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：

    新冠疫情加速 AI 部署

    根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。

    企業組織正在提高對 AI 的投資

    超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。

    超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算

    儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。

    對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求

    AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。

    物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」

    根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。

    而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。

    震動

    包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。

    語音

    語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。

    視覺

    終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。

    推動物聯網運算需求

    隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也 透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。

    TinyML

    微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。

    簡化程式碼的轉移性

    把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。

    附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
    圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。

    資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U

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