牧絲塔初評iphone 13 pro心得 :
iphone 13pro 優點:
優點一 : 120赫茲自動刷新率,日常使用更看電影更省電了。
優點二 : 錄影在暗光環境的亮度跟細節提升有很有感。
優點三 : 錄影的時候高光壓制非常好,高光不容易過曝了。
優點四 : 主鏡頭在白天的時候,細節更好,但要放很大仔細比對才能看的出來。
優點五 : 主鏡頭在弱光環境下,細節些微進步,換來的是手持秒數更低,更容易拍出成功無手震的照片,但有些情況下細節比前代的12 pro還要差。
優點六 : 微距鏡頭提升非常非常有感,且距離可以非常近。已追上安卓其他廠牌的手機。
優點七 : X3望遠鏡頭可以拍得更遠了。
優點八 : 13 pro超廣角,帶來的自動對焦有助於一般用戶,大幅度提升拍攝成功率。
iphone13 pro 缺點:
缺點一 : 120赫茲刷新率,玩遊戲的時候更耗電了。
缺點二 : 鏡頭更突起,機身重量也更重。
缺點三 : 鬼影依然存在,這耀光已經連續三代iphone手機都沒有明顯改善了,雖然聽說有軟體演算改善,但我沒體會到都不算數。
缺點四 : X3望遠鏡頭雖然可以拍得更遠,但這是犧牲掉一般用戶最常用的X2鏡頭換來的,因為焦段及光圈的關係,一般用戶將會受限更多的構圖及使用環境。
其他細節部分 :
細節一 : iphone12 pro的長焦夜景模式,是透過主鏡頭裁切而成的,而ipohne13 pro的長焦夜景模式是使用長焦段本身鏡頭進行夜景模式。
細節二 : 新增攝影風格對於懂攝影的用戶有實質上的幫助,可調整很多細節參數當成風格檔套入使用,且能保持人像皮膚自然度。
細節三 : iphone13 pro外放音質,中高頻的部分提升有感,低頻幾乎沒進步。
細節四 : iphone13 pro的最高亮度更亮了,在大太陽下螢幕的可視度更高。
我的初步心得;iphone12 pro跟13 pro,其實蠻多有各有勝負的地方,有時候所謂的進步也會換來一些缺點的產生,例如13pro雖然可以拍得更遠了,但是受限於焦段及光圈的退步,其實品質跟拍攝彈性上,對一般使用者來說應該是更退步的,然後主鏡頭對於弱光環境下的拍攝,有不少場景是犧牲細節來換取更快的秒數,但還是不得不說一下,微距的加入確實為13 pro增加非常不錯的拍攝彈性。
結語 : 整理來說iphone 13 pro算是提升蠻大的,但是與安卓廠的差距還是存在,但對蘋果廠牌用戶來說,已經是一個非常大的進化,如果妳已經是習慣蘋果的用戶,完全不考慮安卓手機,我會非常推薦直接換iphone13 pro,如果妳對拍照很有要求,現在拿的是三星,華為,OPPO,小米等,那妳還是不要換iphone,在拍照的部分妳會感受不到進步。
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摩爾定律放緩 靠啥提升AI晶片運算力?
作者 : 黃燁鋒,EE Times China
2021-07-26
對於電子科技革命的即將終結的說法,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的,但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……
人工智慧(AI)的技術發展,被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命,分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭,比如有人說第四次科技革命是生物技術革命,還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術,而且作為資訊技術的組成部分,卻又獨立於資訊技術,即表示它有獨到之處。
電子科技革命的即將終結,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有,但這波革命始終也沒有結束。
AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續,它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度,那麼這個領域自然就不可小覷,就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。
所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現,很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期:電晶體的尺寸縮減速度,已經無法滿足需求,所以就必須有某種專用架構(DSA)出現,以快速提升晶片效率,也才有了專門的AI晶片。
另一方面,摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期,電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益,那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益,不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。
AI晶片作為第三大類處理器,在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時,AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節,燧原科技創始人暨CEO趙立東說:「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數,接近人腦神經元數量,我以為這是最大的模型了,要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題,說最大模型超過萬億參數,又是10倍。」
英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說:「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型,其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪,以及提供運算力的AI晶片不夠高效。
不過作為產業的底層驅動力,半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到,針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現,有些則可能有待時代驗證。
XPU、摩爾定律和異質整合
「電腦產業中的貝爾定律,是說能效每提高1,000倍,就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說,「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算,當時的這種運算形態是超算;到了智慧型手機時代,能效就提高到每瓦1TOPS;未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求,如果依然沿著CMOS這條路去走,當然可以,但會比較艱辛。」
針對性能和效率提升,除了尺寸微縮,半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化,以及處理架構的革新。
(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新,從運算架構的層面來看,針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規,更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長,而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU,即AI處理器),乃至更專用的ASIC出現,都是這類思路。
CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職,Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情,「整合起來各取所需,用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類,Core CPU、Xe GPU,以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。
另外針對不同類型的晶片,可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令,本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器,也可以是處理器內的某些特定單元,甚至固定功能單元,就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣,這是當代處理器普遍都在做的一件事。
(2)從電晶體、晶片結構層面來看,電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中,只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降,需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後,電晶體變為FinFET結構,在3nm之後,電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET),其本質都是電晶體本身充分利用Z軸,來實現微縮性能的提升。
劉明認為,「除了基礎元件的變革,IC現在的發展還是比較多元化,包括新材料的引進、元件結構革新,也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段,現在也在發生巨大的變化,特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展,都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」
他並指出,「從電晶體級、到晶圓級,再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding),精準度從毫米向奈米演進,互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看,則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展,比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮,來彈性擴展性能的方案。
台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶,異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS,Intel的EMIB,而在3D堆疊上,Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案,將不同的裸晶疊在一起,甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。
之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache,將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方,將處理器的L3 cache大小增大至192MB,對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel,台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連,而不是micro-bump,做到更小的打線間距,以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。
這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面,即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說,本文也略過不談。
1,000倍的性能提升
劉明談到,當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候,產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market,理論上應該也屬於成本的一部分。
電晶體微縮方案失效以後,「多元化的技術變革,依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說,「根據預測,這些技術即使不再做尺寸微縮,也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升,到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進;單裸晶儲存容量變得越來越大,IC依然會為產業發展提供基礎。」
500~1,000倍的預測來自DARPA,感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應,而且有更實際的工程問題待解決,比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。
不過1,000倍的性能提升,的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結,而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片,而不是更具通用性的CPU。
矽光、記憶體內運算和神經型態運算
在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路),WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣,或者仍在商業化的極早期。
(1)近記憶體運算和記憶體內運算:處理器性能和效率如今面臨的瓶頸,很大程度並不在單純的運算階段,而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率,可能是提升整體系統性能時,一個非常靠譜的思路。
這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的,應該不在少數。所謂的近記憶體運算,就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3),以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」,cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。
這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的,一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量,還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構,也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明,儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。
另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器:IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源,cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作,極大提升頻寬、降低延遲和功耗。
近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中,多層級的儲存結構,資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間,還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。
構建非馮(non-von Neumann)架構,把傳統的、以運算為中心的馮氏架構,變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。
記憶體內運算的就現在看來還是比較新,也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法,儲存單元本身就有運算能力,理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目,畢竟可極大減少海量資料的移動操作。
其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部,部分執行資料處理工作;主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式),以及這類晶片具體的工作方法上,可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。
對於AI晶片而言,記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時,有比較頻繁的資料存取操作,這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案,在市場上也是五花八門,早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構,用40nm嵌入式NOR,在儲記憶體內部執行運算,不過替換掉了數位週邊電路,改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。
劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中,近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似,把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。
劉明指出,「這是我們最近的一個工作,採用hybrid bonding的技術,與矽通孔(TSV)做比較,hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit,而TSV是4pJ/bit。延遲方面,hybrid bonding只有0.5ns,而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上,前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。
另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍,從64ms提高至128ms,以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit,我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。
記憶體內運算方面,「傳統運算是用布林邏輯,一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體,這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法,然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示,「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存,沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。
「無論是基於SRAM,還是基於新型記憶體,相比近記憶體運算都有明顯優勢,」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算,精準度、能效等方面的對比,記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。
下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究,在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示,「需要高精確度、高運算力的情況下,近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術,這幾年的進步也非常快。」
去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中,有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式,這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題:是記憶體廠商,還是數文書處理器廠商?(三星推過記憶體內運算晶片,三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)
(2)神經型態運算:神經型態運算和記憶體內運算一樣,也是新興技術的熱門話題,這項技術有時也叫作compute in memory,可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是,這種結構更偏「類人腦」。
進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來,劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦,元件層次逼近腦,功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。
傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構,「這片裸晶裡面包含128個小核心,每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說,「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來,構成接近1億神經元的系統,讓學術界的夥伴去試用。」
「它和深度學習加速器相比,沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線,功耗很低,也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為,不採用同步時脈,「刺激的時候就是一個非同步電動勢,只有工作部分耗電,功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」
「而且未來我們可以對不同區域做劃分,比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區,同時進行多模態訓練,互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片,似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。
(2)微型化矽光:這個技術方向可能在層級上更偏高了一些,不再晶片架構層級,不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面,已有應用了,發出資料時,連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號,透過光纖來傳輸資料,另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高,內部元件數量大,尺寸也就比較大。
Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的,就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上,用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間,也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大,也就是所謂的I/O功耗牆,這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。
這其中存在的技術挑戰還是比較多,如做資料的光訊號調變的調變器調變器,據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小;還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號,用所謂的全矽微環(micro-ring)結構,實現矽對光的檢測能力;波分複用技術實現頻寬倍增,以及把矽光和CMOS晶片做整合等。
Intel認為,把矽光模組與運算資源整合,就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上,這類技術還是頗具前景,Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率,並且能效在1pJ/bit,最遠距離1km,這在非本地傳輸上是很理想的數字。
還有軟體…
除了AI晶片本身,從整個生態的角度,包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分,都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面,針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體,透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。
宋繼強說,「我們發現軟體最佳化與否,在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。
在AI開發生態上,雖然Nvidia是最具發言權的;但從戰略角度來看,像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC,甚至還有神經型態運算處理器的企業而言,不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台,用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。
在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下,處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升;而一些新的技術方向,包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光,能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值;神經型態運算這種類腦運算方式,是實現AI運算的目標;軟體層面的最佳化,也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩,AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下,終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg
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18:56 支援 4K 60fps 錄影 / 專業影片模式 / 藍芽耳機變收音麥克風 / 最佳導演模式 / 超穩定動態攝影
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19:26 螢幕下鏡頭 / 技術原理 & 實際體驗
22:05 Z Fold3 5G 各鏡頭自拍樣張
22:11 Z Flip3 5G 自拍支援超廣角 / 自拍樣張
性能電力測試 Performance & Battery:
22:34 Z Fold3 5G / Snapdragon 888 / 12GB RAM / 512GB ROM
22:44 Z Flip3 5G / Snapdragon 888 / 8GB RAM / 256GB ROM
22:51 跑分實測數據
22:59 PUBG M 實測
24:08 Z Fold3 5G / 4400mAh 電池 / 續航實測
25:01 Z Flip3 5G / 3300mAh 電池 / 續航實測
25:14 Z Fold3 5G / 支援 25W 快充 / 充電實測
25:29 Z Flip3 5G / 支援 15W 充電 / 充電實測
25:46 支援 Qi 無線充電 / 無線電力分享 / 反向充電
25:56 支援 Samsung Pay & Samsung Pay 悠遊卡
26:03 支援實體指紋 & 臉部辨識 / 解鎖設定建議
26:22 總結
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三星手機耗電快 在 邦尼幫你 Youtube 的最佳解答
三星 Galaxy S21 Ultra 5G , S21 S21U S21Ultra 開箱評測 4K 60fps 全鏡頭支援 Snapdragon 888 續航力 耗電 溫度是否發熱過熱?(Geekbench , 3DMark , 原神 PUBG Mobile)效能 調校 S21 Ultra 相機對焦實測、網路延遲、斷觸未發生、近拍慧差問題已解決、1 億 800 萬畫素相機 對焦速度 , 25W 快充 S888 續航力電力電量實測 , 8K 錄影 S21 防手震表現實測 , Instagram 優化實測 , 盒裝內容 , Galaxy Buds Pro , 100 倍變焦 , 第二代超聲波指紋辨識解鎖速度,全面對比 S20 Ultra 。開箱完整評測,實測、評價、推薦、值不值得買。除了告訴你 Samsung Galaxy S21 Ultra 值不值得買外,更讓你能夠一窺 2K WQHD+ 120Hz Dynamic AMOLED O 極限全螢幕。採用康寧 Victus 支援 IP68 防水防塵
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S21 Ultra 採用四鏡頭相機 F2.2 1200 萬畫素120 度超廣角鏡頭,F1.8 1 億 800 萬畫素廣角主鏡頭,採用 PDAF 對焦、支援 OIS 光學防手震, 10 倍光學變焦 F4.9 1000 萬望遠鏡頭,F2.4 1000 萬 3 倍光學,最高 100 倍數位變焦。搭配雷射對焦模組。邦尼實測包括日拍、夜拍、全新夜間模式、 4K 60fps 全鏡頭錄影、8K 24fps 錄影、對焦速度、近拍表現、微距鏡頭、 8K 24fps 相機錄影、4K 錄影、100 倍混和變焦對比 S20 Ultra、夜間夜景模式、智慧場景辨識、120 度超廣角相機 、日拍、夜拍、錄影實測,S21 Ultra 搭載 6.8 吋 2K QHD+ 10-120Hz LTPO O 極限全螢幕 ,支援 HDR10+ 峰值亮度達 1500 尼特。音效上搭載 AKG 調校雙喇叭並支援 Dolby Atmos 杜比全景聲,效能上搭載 Qualcomm SnapDragon 888 , LPDDR5 12GB Ram;續航搭載 5000mAh ,支援最高 25W 快充實測 , Qi 無線充電 ,同步實測,通訊上支援 5G , Wi-Fi 6E , 支援 Samsung Pay 不支援 MST , Samsung Pay 悠遊卡,移除 MicroSD 卡槽 等超完整實機實際測評。
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邦尼找重點:
S21 Ultra 5G 完整評測
外觀設計 Unbox & Industrial Design:
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00:27 外觀設計 / 康寧大猩猩 Victus / 顏色
00:59 鏡頭設計
01:39 支援雙卡 / 不支援記憶卡
01:58 Google 相簿 / 免費高畫質備份 / OneDrive / 轉換
02:06 盒裝配件 / 25W 快充
相機規格 Camera Review:
02:25 相機規格 / 微距 / 對焦小幫手
03:13 近拍 / 慧差 / 實拍對比
03:31 主鏡頭 / OIS 光學防手震 / 對焦速度 / 連拍實測
04:10 長焦鏡頭 / OIS 光學防手震 / DP 超快速對焦
04:37 感光元件 / 潛望式鏡頭
04:53 長焦防手震
05:58 第三方相機畫質最佳化 / IG 實測
06:43 專業影片 / 專業模式 / 支援廣角 / 支援超廣角 / 30 秒曝光
06:54 拍照實測 (日拍)
10:08 拍照實測 (夜拍)
12:09 錄影 / 4K 60fps
12:41 最佳導演模式
13:07 Super Steady 超穩定動態攝影 / Full HD 60fps
13:21 8K 24fps / 穩定
13:40 錄影實測
性能電力測試 Performance & Battery:
14:02 效能規格 Snapdragon 888 / LPDDR5 12GB RAM / 256GB ROM
14:14 安兔兔跑分 / GeekBench5
14:48 原神 實測
15:03 PUBG M 實測
15:53 3DMark 壓力測試
17:47 Snapdragon 888 / 發熱 / 連續一小時錄影實測
18:02 Snapdragon 888 評價
19:13 續航力實測
20:11 快充實測 / 無線充電 / 無線反向充電
20:38 超聲波指紋辨識 / 解鎖實測 / 臉部辨識
21:13 5G 手機 / 頻段支援
21:27 Samsung Pay / Samsung Pay 悠遊卡 / 不支援 MST
21:37 支援 Wi-Fi 6E
21:43 支援 S Pen / S Pen 配件 / 不支援藍牙 / 相容性 / 不需充電
影音娛樂 Display & Speakers:
22:31 螢幕規格
23:39 觸控測試
23:46 120Hz / OneUI 3
23:55 雙喇叭 / Dolby Atmos / 播放實測
24:35 總結
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三星手機耗電快 在 阿康嚼舌根GOODSKANG Youtube 的最佳解答
Apple Watch 6 / 跟 Apple Watch SE 推出以後,現在最火紅的問題肯定就是要買幾代,這部影片補充上一部影片的訊息,如果沒看過上一部影片的話建議先去看看囉!
上部影片 Apple Watch 6 購買前必看!完整分析 Series 6, 5, 4, 3, SE 各代差異:https://youtu.be/HmuYJbsKDHA
Apple Watch 生活應用心得:https://youtu.be/rCzo4e8IOfg
延伸閱讀:
Apple Watch 音樂相關問題 :https://youtu.be/2sMKT75rjBI
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00:00 - 00:18 重點搶先看
00:19 - 00:39 補充上部影片
00:40 - 01:17 各種需求你先考慮
01:18 - 01:47 簡單圖表判定你要買哪代
01:48 - 02:46 GPS 版 vs GPS無線網路版
02:47 - 03:53 不戴手機外出運動想聽音樂
03:54 - 04:56 Nike 版差異
04:57 - 05:28 Hermès 版本
05:29 - 06:26 純GPS版、跌倒偵測與通話
06:27 - 07:36 跌到偵測延伸、洗澡防水
07:37 - 08:13 家庭共享
08:14 - 08:51 大推SE無線網路版原因
08:52 - 10:18 鋁殼不鏽鋼鈦金屬&錶面材質
10:19 - 11:31 裸機 & Apple Watch 保護方法
11:32 - 12:06 結論買哪個材質版本?
12:07 - 12:34 真的不建議買 Apple Watch 3
12:35 - 13:13系統更新看 SE 真的很划算
13:14 - 13:53 錢是你的!開心最重要
13:54 - 14:59 心電圖各種開放疑問
15:00 - 15:35 網路到貨時間好快?
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16:00 - 16:14 最終結論!
iPhone 12 Pro 只剩3筒相機?現在可以買iPhone 11嗎?Apple Watch 6 會準時嗎?與電池新消息:https://youtu.be/8t820iNwxhE
iPhone 12 確認延後開賣!蘋果親口承認 & 高通爆雷:https://youtu.be/uB6Ei3opaXA
iPhone 12 確定取消 120 Hz?Apple Glass 與發表會各項新品心得:https://youtu.be/ITOZqID7Y4M
iPhone 12 變更貴?不附充電頭還要漲價:https://youtu.be/9YGIYMfIPRA
iPhone 12 跟 Apple Watch 6 都有海軍藍:https://youtu.be/eysNzJaR8GA
iPhone 12 京東方 vs 三星:https://youtu.be/y4dd14HuUME
iPhone 12 竟然這麼小?比 iPhone SE 2020 還要小:https://youtu.be/o4_Vyq7rABI
iPhone 12 九月開賣:https://youtu.be/_ck61RRSma0
iPhone 12 與 Apple Glass :https://youtu.be/aK7UQ7NnUOA
可以詳細看更多的影片了解:
【iPhone SE2開箱實測!超多缺點?對決 iPhone 11 Pro!續航耗電, 拍照人像夜拍, 尺寸對照】
https://youtu.be/fpFldVsdwBI
【Apple Watch 必要嗎?Line, Nike版, GPS與LTE ,Siri, 運動, 心電圖, 錶帶, 生活應用和版本選擇心得全分享】
https://youtu.be/0sLMNYMLE4Q
【Apple Watch 6 消息流出?不負責任心得預測】
https://youtu.be/Fqm8xtpMkyc
【必學功能與技巧!完美解放 Apple Watch 生活安全又方便!】
https://youtu.be/rCzo4e8IOfg
【鈦金屬 Apple Watch 5 開箱!哪個版本適合你?鋁殼版不鏽鋼版鈦金屬版怎麼選?】
https://youtu.be/gfMPP7kxuCE
【必看!完美解放你的 Apple Watch!心電圖ECG跟這個都很重要!】
https://youtu.be/E_2p0jCoBiY
【港版 Apple Watch Series 5 開箱!台灣沒有的心電圖ECG與兩大重要功能應用】
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各種系列清單:
阿康Apple Watch 錶帶開箱介紹:https://reurl.cc/ex5Rej
阿康Apple Watch 必裝Apps:https://reurl.cc/Wd465Z
阿康Apple Watch 保護殼&錶帶開箱全系列:https://reurl.cc/qdD7Qg
阿康iPhone保護殼開箱系列:https://reurl.cc/xZD5n1
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收音設備:RODE VideoMicro, AirPods Pro, iPhone 11 Pro 和 GoPro Max 內建
剪輯軟體:Final Cut Pro X
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背景音樂:Epidemicsound, https://www.epidemicsound.com/
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三星手機耗電快 在 note10+新手機電池掉很快3/2才買 - Mobile01 的推薦與評價
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第一次使用就覺得電力掉超快,而且我是輕度使用者,根本不打電動
今天電力掉到15%的時候看一下系統資料,螢幕只使用了4小時56分
這是不是問題機?
應該退換貨?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.250.152.60 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MobileComm/M.1609258544.A.273.html
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