Máy tính của bạn thường có sẵn M.2 slot thứ hai nhưng nhiều người không tận dụng được. Slot M.2 thứ hai có thể được sử dụng không chỉ cho storage mà còn cho Wi-Fi card hoặc adapter GPU nhỏ như ASRock Hybrid Radeon RX 7700 XT, chi phí chỉ khoảng 80 USD. Hầu hết mainboard hiện nay hỗ trợ PCIe NVMe drive trong M.2 slot, cho phép mở rộng lưu trữ với tốc độ lên đến 7000 MB/s. Việc tận dụng slot M.2 thứ hai giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu năng hệ thống mà không cần nâng cấp case hay nguồn. Một điểm quan trọng là cần kiểm tra số lượng lane PCIe hỗ trợ trên mainboard để tối ưu hiệu suất khi sử dụng nhiều thiết bị M.2 cùng lúc.
Vì sao nên đọc: M.2 slot thứ hai trên PC của bạn có thể mở rộng khả năng lưu trữ và tăng hiệu suất hệ thống với chi phí rất thấp.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://www.xda-developers.com/your-pcs-second-m2-slot-can-do-more-than-you-think-and-it-costs-almost-nothing. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đang tải bình luận…
Châu Âu đang đẩy mạnh đầu tư vào AI chip với dự án trị giá 40 triệu euro từ SPRIND và NADI. Thách thức này nhằm rút ngắn thời gian thiết kế AI chip từ vài năm xuống chỉ còn vài tuần. Giải pháp sử dụng AI để tự động hóa các quy trình thiết kế phức tạp trên các công nghệ như TSMC 7nm và 5nm. Dự án này có thể thay đổi hoàn toàn ngành công nghiệp chip, tạo ra các con chip AI hiệu quả hơn với chi phí phát triển thấp hơn. Đây là bước tiến quan trọng mà các lập trình viên nên theo dõi vì nó sẽ ảnh hưởng đến hiệu năng và khả năng tiếp cận của các hệ thống AI trong tương lai.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật xu hướng AI chip design đang được đầu tư mạnh mẽ ở châu Âu.
Bài viết mô tả cách tích hợp Tailscale vào ứng dụng bằng thư viện tsnet để tạo mạng ảo riêng mà không cần cài client riêng. Sử dụng API của Tailscale, nhà phát triển có thể lập trình tạo và xoá các tailnet cô lập, mỗi tailnet có bộ thiết bị và chính sách riêng. Quá trình này được tự động hoá qua webhook hoặc script CI/CD, cho phép chia sẻ truy cập và quản trị admin mà không cần thao tác thủ công. Kết quả là giảm thời gian cấu hình mạng từ vài giờ xuống dưới vài phút và tăng khả năng cô lập giữa các môi trường test hoặc khách hàng. Bài học chính là khi xây dựng dịch vụ cần kết nối an toàn, nên xem tsnet như lớp SDK Go và khai thác API Tailscale để tự động hoá việc tạo, chia sẻ và quản trị tailnet.
Bài này giúp lập trình viên tích hợp Tailscale vào ứng dụng một cách hiệu quả bằng cách sử dụng tsnet và APIs để tự động hóa chia sẻ.
LG Energy Solution vừa khai trương nhà pin mới lớn nhất của mình tại Mỹ, nhằm tăng cường sản xuất pin lithium-ion hiện tại. Tuy nhiên, công ty cho biết việc phát triển pin trạng thái rắn dạng lớn còn là thách thức kỹ thuật lớn nhất, vì độ đồng nhất và khả năng mở rộng vẫn chưa đạt chuẩn. Vì vậy, họ dự đoán rằng xe điện sử dụng pin trạng thái rắn sẽ chỉ có mặt trên thị trường sau khoảng mười năm nữa. Ngược lại, công nghệ này có khả năng xuất hiện đầu tiên trong các thiết bị điện tử tiêu dùng như smartphone, nơi kích thước pin nhỏ hơn và yêu cầu kỹ thuật dễ đáp ứng hơn. Điều này gợi ý rằng các công ty nên tập trung triển khai pin trạng thái rắn trong các ứng dụng dễ thực hiện trước khi mở rộng sang xe hơi.
Bài viết này cung cấp thông tin cập nhật về lộ trình thực tế của công nghệ pin rắn, giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về xu hướng phát triển pin điện thoại và xe điện trong tương lai.
SignalSurge là dự án open-source giải quyết tình trạng trạm phát sóng FM gần đó gây quá tải cho máy thu nghiệp dư tần số 2 mét và 70 centimet. Mạch PCB bao gồm bandpass filter, bộ khuếch đại nhiễu thấp (low-noise preamplifier) và relay chuyển tiếp thu/phát điều khiển bằng tín hiệu logic. Thiết kế surface-mount với routing RF-aware chuyên nghiệp hơn so với filter kiểu Manhattan tự làm. Dự án này rất đáng học cho các lập trình viên làm việc với RF circuits, đặc biệt khi cần giải nhiễu trong các dự án IoT hoặc thiết bị vô tuyến.
Bài này cung cấp thiết kế PCB mở nguồn với bộ lọc thông cao hiệu quả giúp giảm nhiễu từ trạm phát sóng FM gần đó cho đài nghiệp dư.
Framework Computer vừa bắt đầu giao các tùy chọn phần cứng mới cho Framework Laptop 16, bao gồm mô-đun GPU GeForce RTX 5070 12GB dành cho trò chơi hoặc workload CUDA/AI. Đồng thời họ ra mắt một bàn phím một mảnh sử dụng firmware mã nguồn mở QMK và một bàn chạm một mảnh bằng nhôm CNC với bề mặt haptic 124 × 77 mm, hiện đã hết hàng với giá 129 USD. Các thử nghiệm trên Fedora Workstation 44 và Ubuntu 26.04 LTS cho thấy cả GPU mới và các thiết bị nhập hoạt động tốt ngay lập tức mà không cần driver bổ sung. Điều này cho thấy khả năng tích hợp linh hoạt của kiến trúc mô-đun Framework cùng với hỗ trợ Linux tốt từ đầu. Dành cho lập trình viên cân nhắc nâng cấp hoặc mua mới, bài viết cung cấp dữ liệu cụ thể về hiệu suất và khả năng tương thích trên hai distro Linux phổ biến.
Bài này cung cấp thông tin cập nhật về các nâng phần cứng mới nhất cho Framework Laptop 16, phù hợp với cả game thủ và lập trình viên làm việc trên Linux.
Bài viết giới thiệu một dự án luyện tập cho những người học Go hoặc Rust, trong đó mục tiêu là viết một trình mô phỏng CPU đơn giản để cứu một tàu vũ trụ bị mắc kẹt. Dự án mô tả kiến trúc CPU giả định với bộ lệnh cơ bản (fetch‑decode‑execute), bộ nhớ 256 byte và một vài thanh ghi 8‑bit, yêu cầu người tham gia triển khai từng bước này bằng ngôn ngữ đã chọn. Khi hoàn thành, trình mô phỏng có thể chạy một chương trình mẫu được cung cấp, mô phỏng hành động của tàu và cho thấy việc cứu thành công phụ thuộc vào độ chính xác của việc mô phỏng lệnh. Qua quá trình này, người đọc sẽ thực hành việc đọc tài liệu phần cứng, viết mã sạch và mô-đun, đồng thời viết các test đơn vị để xác minh mỗi giai đoạn của chu trình xử lý lệnh. Bài viết là một cách thực tế để nắm vững khái niệm thấp cấp như chu trình lệnh và đồng thời làm quen với đặc điểm ngôn ngữ Go hoặc Rust, vì vậy đáng để đọc nếu bạn muốn kết hợp luyện tập lập trình với kiến trúc máy tính.
Bài viết giúp bạn học cách xây dựng một trình mô phỏng CPU đơn giản và ứng dụng kiến thức lập trình thực tế.
Chuyển hệ thống lưu trữ gia đình sang UniFi UNAS Pro 8 với mong đợi đạt tốc độ 10 GbE, nhưng sau khi kiểm tra thực tế liên kết chỉ đạt khoảng 300 Mbps. Nguyên nhân kỹ thuật là do quá trình tự động thương lượng tốc độ và độ hai chiều giữa NIC trên máy chủ và cổng switch không khớp, có thể do sử dụng dây Cat5e hoặc mô-đun SFP+ không tương thích, khiến liên kết rét về mức thấp hơn nhiều. Hệ quả là tốc độ sao chép file bị giới hạn ở khoảng 30 MB/s, jauh dưới mức mong đợi khoảng 1250 MB/s, làm giảm hiệu suất của NAS khi làm việc với các tác vụ lớn. Điều đáng học là trước hết phải xác nhận loại dây (Cat6a hoặc cao hơn), kiểm tra thông số link speed/duplex bằng ethtool hoặc công cụdiagnostic của switch, và thay thế bất kỳ thành phần SFP+ nào nghi ngờ trước khi kết luận về lỗi phần cứng. Cuối cùng, sử dụng iperf3 để đo throughput thực tế và ghi lại phiên bản firmware của UniFi OS cùng driver NIC để dễ dàng tái tạo và troubleshoot trong tương lai
Bài viết chia sẻ kinh nghiệm thực tế và giải pháp hiệu quả cho vấn đề hiệu suất mạng 10 Gigabit Ethernet tốc độ thực tế chỉ 300 Megabits.
Tác giả chia sẻ kinh nghiệm du lịch nhẹ nhàng nhờ sử dụng một bộ sạc USB-C đa năng duy nhất, có cổng USB-C PD nhanh và các cổng USB-C khác để sạc điện thoại, laptop và các thiết bị khác trong chuyến đi 7 tuần quanh châu Âu.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hệ thống cáp và nguồn điện đa dụng cho các thiết bị công nghệ hiện đại, từ việc tiết kiệm không gian đến nâng cao hiệu suất charging trong môi trường làm việc hoặc phát triển dự án di động.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thử