更多 Intel 13 代 Raptor Lake 處理器的規格曝光，據爆料者 OneRaichu 指出，Raptor Lake 將會進一步加大 L2 Cache 與 L3 Cache 容量，Core i9-13900K 將會增至 Total 68MB Cache，相較今代 Core i9-12900K 多了24MB。

從圖下的 CPUZ 看到，Core i9-13900K 將會擁有 8 個 P-Core (Raptor Cove)，但 E Core 則倍增至 16 個 (Gracemont)，合共 24 核心、32 線程。

此外，每個 Raptor Cove 大核的 L2 Cache 由上代 1.25MB 增至 2MB，每個 Gracemont 模組則由 2MB 增至 4MB，並且 L3 Cache 容量由上代 32MB 提升至 36MB，令 Cache 總容性提升至 68MB。

市場傳出更多 AMD Ryzen 7000 Desktop處理器規格，暫時有 4 個不同的 SKU，包括 Ryzen 5 7600X、Ryzen 7 7800X、Ryzen 9 7900X、Ryzen 9 7950X，受惠於 TSMC 5nm 制程，時脈可進一步推高至 5.4GHz，最高型號甚至可達 24 核心。

現時傳出 Ryzen 5 7600X 保持 6 核心、12 線程，最高 Boost 時脈可達 5.1GHz，最高 TDP 為 65W，定價約 US$350；Ryzen 7 7800X 保持 8 核心、16 線程，最高 Boost 時脈可達 5.2GHz，定價約US$500，最高 TDP 為 105W。

傳聞 Ryzen 9 7900X 與 Ryzen 9 7950X 規格分成兩派，有人說是 12 核心、24 線程與 16 核心、32 線程，但最近傳出核心數目增至 16核心、32 線程與 24 核心、48 線程，最高 Boost 時脈為 5.3GHz 與 5.4GHz，定價為 US$650 與 US$ 900，最高 TDP 105-170W。

市調機構 Mercury Research 公佈了 2022 年第一季 x86 處理器成績表，AMD CPU 表現非常亮眼，市佔率高達 27.7% 創歷史新高，相較去年同期 20.7% 升幅達 7%，Intel 市場佔有率則降至 72.3% 歷史新低。

其中 AMD 在 Notebook CPU 市場表現驚人，2022 年第一季創下 22.5% 市佔，相較去年同期 18.0% 大幅提升 4.5%。

Server CPU 市場亦取得進展，2022 年第一季市佔達 11.6%，相較去年同期 8.9% 提升 2.7%。

GIGABYTE 宣佈回收 Z690I AORUS Ultra 與 Z690I AORUS Ultra DDR4 主機板，該主機板搭配某些 PCIe 4.0 規格顯示卡或 SSD 時，有可能會發生系統不穩定，並在 Windows Event Log 中出現 WHEA PCIe 報錯情況，雖然問題並不是一定會出現 ，但廠方仍決定宣佈回收產品，用家可以免費升級至 Z690I AORUS Ultra Plus、Z690I AORUS Ultra Plus DDR4 或同級產品。

據了解，WHEA PCIe 報錯情況主要是 PCIe 訊號不穩導致，雖然可以在 BIOS 中將 PCIe 介面設定為 Gen3 解決，但效能將會有所下降，受影響產品包括Z690I AORUS Ultra 與 Z690 AORUS Ultra DDR4。

暫時已知並非只有 GIGABYTE 有此問題，其他廠商亦被發現特定 Z690 型號有 WHEA PCIe 報錯，暫時未知其他品牌會如何處理。

AMD FSR 終於追到 DLSS 了 !? 12 日推出 FidelityFX Super Resolution 2.0 (FSR 2.0) 技術，有別於 FSR 1.0 單純以較低的解像度 Upscalers 至高解像度，在盡量減少失真的情況下，為高解析度下實現更高性能，FSR 2.0 加入了超級採樣 Supersampling 與時間反饋 Temporal Feedback 技術來克服縮放限制，畫質甚至能媲美 NVIDIA DLSS ? HKEPC 找來 DEATHLOOP 《死亡循環》遊戲進行實測。

首先說明一下 FSR 1.0 技術，它的原是採用 Lanczos Filters 等影像縮放過濾器單純以較低的解像度 Upscalers 至高解像度，在盡量減少失真的情況下實現較高的性能，由於影像不是靜態的有可能出現偽重影現像，面對著 NVIDIA DLSS 技術威脅，FSR 1.0 技術目標就是快速上市應付 DLSS，免得在性能上被 NVIDIA 拉開。

NVIDIA DLSS 技術則非單純的影像縮放過濾器，而是使用超級採樣 Supersampling 與時間反饋 Temporal Feedback，再經過超級採樣訓練的 AI 運算，以提供與原始解析度相當甚至超越原始影像質量、更多的細節、更穩定的圖像及邊緣質量，由於擁有時間反饋運算不會出現偽重影現像。