When a system claims to be smart but behaves unpredictably, the cost is not just technical—it’s organizational.
As AI and automation are embedded deeper into enterprises—factories, customer service, logistics, and internal tools—many systems are marketed as “smart”. Yet in real operations, these systems often fail at something more fundamental than intelligence:
Reliability.
Continue reading "The Hidden Cost of ‘Smart’ Systems That Don’t Work Reliably"
本文从系统架构与实际落地的角度，对 GPU、LPU、TPU 进行对比分析，适用于 中国企业、工厂、互联网平台及技术团队。内容特别考虑中国市场常见的 大规模并发、成本敏感、国产化趋势、工程导向 等现实因素。
当 AI 项目从 PoC（验证阶段）走向 7×24 小时生产系统 时，几乎所有团队都会遇到同一个问题：
“GPU、LPU、TPU，到底该选哪一种？”
结论很明确：不存在万能的 AI 芯片。正确的选择取决于以下关键因素：
本記事は GPU・LPU・TPU の違いを、単なる性能比較ではなく、実運用システム設計（System Architecture） の観点から解説します。
日本の企業・工場・IT部門に多い 高い信頼性要求、長期運用、慎重な投資判断 を前提に構成しています。
AIが PoC（検証）段階から 24/7 の本番運用 に移行する際、必ず出てくる質問があります。
「GPU・LPU・TPU、どれを選ぶべきか？」
結論から言うと、万能なチップは存在しません。正しい選択は次の条件に依存します。
บทความนี้อธิบายการเลือกใช้ GPU, LPU และ TPU ในมุมมองของ การออกแบบระบบจริง (System Architecture) โดยปรับให้เหมาะกับ บริบทของประเทศไทย ทั้งด้านงบประมาณ ทีมงาน โครงสร้างพื้นฐาน และรูปแบบการใช้งานในองค์กร โรงงาน และหน่วยงานต่าง ๆ
เมื่อระบบ AI เริ่มขยับจากการทดลอง ไปสู่การใช้งานจริงแบบ 24/7 production คำถามที่เจอบ่อยที่สุดคือ:
“ควรเลือกใช้ GPU, LPU หรือ TPU ดี?”
ความจริงคือ ไม่มีชิปตัวไหนดีที่สุดสำหรับทุกกรณี การเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับ:
Continue reading "GPU vs LPU vs TPU: เลือก AI Accelerator ให้เหมาะกับงาน"
As AI systems move from experiments to 24/7 production, one question comes up in almost every project:
“Which accelerator should we use — GPU, LPU, or TPU?”
There is no single best chip. The right choice depends on what kind of AI work you run, how fast decisions must be made, and how the system is integrated.
Continue reading "GPU vs LPU vs TPU: Choosing the Right AI Accelerator"
在某大型企业级聊天机器人系统的实际运行中，测试阶段的平均响应时间约为 200 毫秒，但在工作日高峰或业务集中时段，延迟往往上升至 2–3 秒。其主要原因在于 GPU 上的资源竞争以及运行时动态调度带来的不确定性。同时，随着访问量增加，云端 GPU 成本也呈现出难以预测的增长趋势。
近年来，大语言模型（LLM）在中国企业中正迅速从研究和试点阶段，走向真实生产环境（Production）。无论是客户服务聊天机器人、语音助手、SOC 自动化、ERP 内嵌 AI Copilot，还是制造业中的智能看板，应用范围都在不断扩大。
ある企業向けチャットボットの実運用では、検証環境では平均応答時間が約200ミリ秒だったにもかかわらず、業務時間帯や月末などのピーク時には2〜3秒まで遅延が増加しました。原因は、GPU上でのリソース競合や動的スケジューリングによるレイテンシのばらつきです。同時に、クラウド利用コストもトラフィックに比例して増加しました。
近年、日本企業においても Large Language Models（LLM）は、研究用途から実運用（プロダクション）へ急速に移行しています。カスタマーサポート用チャットボット、音声アシスタント、SOC自動化、ERP内のAIコパイロット、工場ダッシュボードなど、その活用範囲は広がっています。
จากการใช้งานจริงของแชตบอทองค์กรแห่งหนึ่ง พบว่าในช่วงทดสอบระบบมีเวลาในการตอบสนองเฉลี่ยประมาณ 200 มิลลิวินาที แต่เมื่อมีผู้ใช้งานพร้อมกันจำนวนมากในช่วงเวลางานหรือช่วงเร่งด่วน latency กลับเพิ่มขึ้นเป็น 2–3 วินาที เนื่องจากการแย่งทรัพยากรและการจัดสรรงานแบบไดนามิกบน GPU ขณะเดียวกันค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานก็เพิ่มขึ้นตามปริมาณการใช้งานอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Large Language Models (LLMs) ได้ถูกนำออกจากห้องทดลองมาสู่ ระบบใช้งานจริง (production systems) ในองค์กรไทยอย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นแชตบอทบริการลูกค้า ระบบผู้ช่วยด้วยเสียง ระบบ SOC automation, AI Copilot ใน ERP หรือแดชบอร์ดในโรงงานอุตสาหกรรม
Continue reading "LPU คืออะไร? บทนำเชิงปฏิบัติและการใช้งานจริงในบริบทองค์กรไทย"
In one real-world deployment, an enterprise chatbot running on GPUs showed average response times of ~200 ms during testing—but spiked to over 2–3 seconds during peak hours due to contention and scheduling jitter. At the same time, infrastructure costs scaled almost linearly with traffic, forcing the team to choose between user experience and budget predictability.
Continue reading "What Is an LPU? A Practical Introduction and Real‑World Applications"
对许多软件工程师来说，网络安全往往像是一个完全不同的领域：
但事实非常简单：
大多数网络安全概念，早已存在于软件工程之中。
区别只是“名称不同、对手不同”。
本文将把常见的 网络安全术语 映射为 软件工程中熟悉的概念，帮助工程师以工程化方式理解和构建安全系统。