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贵南seo网站优化公司-鹅知道|三星为何投资千亿美元搞逻辑芯片?云计算或撬动产业需求

  • 作者:谷歌推广
  • 发表时间:2020-01-23 06:09
  • 来源:迅龙网络

[择要]面向数据中间以及云端高机能算力需求的异构架构逻辑芯片,贵南seo网站优化公司-在将来将面对软硬件协同计划、高效使命和资本调治、多芯片集群计较、高速互连等技能挑衅。

4月24日,三星电子公布,将在将来10年内(至2030年)在包罗代工处事在内的其逻辑芯片(首要指CPU、GPU等计较芯片)营业上投资133兆韩元 (约1158亿美元 ),以期逾越台积电,成为环球第一大芯片代工场,并维持对英特尔的领先,坐稳环球第一泰半导体厂商的宝座。

该笔投资将包括73兆韩元的海内研发,以及60兆韩元的出产基本办法,估量将为每年均匀投资11兆韩元。

知乎用户“Forever snow”称,业界广泛看好逻辑芯片的将来成长,三星、苹果、华为、Xilinx、英伟达等公司纷纷投入巨资成长逻辑芯片,并延续收购有潜力的初创公司。面向数据中间以及云端高机能算力需求的异构架构逻辑芯片,在将来将面对软硬件协同计划、高效使命和资本调治、多芯片集群计较、高速互连等技能挑衅。

以下为知乎用户“Forever snow”的答复全文:

一、逻辑芯片“芯芯”向荣的远景

固然在已往的2018年晶圆代工行业团体产能略宽松,可是,连年来跟着人工智能、物联网、主动驾驶、5G等新兴应用场景强势崛起,给逻辑芯片的算力和能效比带来了重大挑衅,挑衅即意味着勾引,作者以为如下两个趋势富厚了逻辑芯片在将来的柔美愿景。业界广泛看好逻辑芯片的将来成长,三星、苹果、华为、Xilinx、英伟达等公司纷纷投入巨资成长逻辑芯片,并延续收购有潜力的初创公司。

1、云端算力需求欲壑难填。

当前,云端和数据中间已成为CPU/GPU/FPGA巨头厮杀的修罗场,Intel、NVIDIA、ARM、Xilinx等都祈望研发超高算力的逻辑芯片来在将来的数据中间中独有鳌头。呆板进修,人工智能(AI),深度神经收集和大数据说明等新兴云应用缔造了对更强盛数据中间的需求,为了应对这些挑衅,数据中间必需回收新型架构和专门的高机能和高能效比的算力芯片,贵阳seo网站优化公司-传统的CPU已经难以应对。为此,Intel、Xilinx、NVIDIA在异构漫衍式计较逻辑计较体系规模各显神。

2018年10月,Xilinx推出了ACAP架构FPGA,该架构整合了硬件可编程逻辑单位、软件可编程处理赏罚器、以及软件可编程加快引擎的计较平台;NVIDIA与2019年3月公布收购Mellenox,以加强其GPU在数据中间的竞争力;Intel先后将Altera、eASIC、Omnitek收入麾下,并于2019年4月公布推出Agilex FPGA,团结了基于Intel10 纳米制程技能构建的FPGA 布局和创新型异构3D SiP 技能,将模仿、内存、自界说计较、自界说I/O ,英特尔eASIC和FPGA逻辑布局集成到一个芯片封装中。

面向数据中间以及云端高机能算力需求的异构架构逻辑芯片,在将来将面对软硬件协同计划、高效使命和资本调治、多芯片集群计较、高速互连等技能挑衅。

2、边沿计较节点算力需求强劲,通用计较渐行渐远,可定制计较如日中天。

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除传统的云端算力需求外,IDC客岁宣布的《中国制造业物联网市场猜测2016-2020》陈诉中表现,边沿计较将成为下一个热门,将来有高出50%的数据必要在收集边沿侧说明、处理赏罚与储存。到2020年将有高出500亿的终端与装备联网,将来高出50%的数据必要在收集边沿侧说明、处理赏罚与储存,边沿计较所面临的市场局限很是重大。按照思科环球云指数的预估,到 2019 年,物联网发生数据的 45%将会在收集边沿举办存储、处理赏罚、及说明,而环球数据中间总数据流量估量将到达 10.4ZB。到 2020 年, 毗连到收集的无线装备数目将到达 500 亿。[本段笔墨引用自Weisong Shi, Jie Cao, Quan Zhang, Youhuizi Li and Lanyu Xu, Edge Computing: Vision and Challenges, IEEE Internet of Things Journal, Vol. 3, No. 5, October 2016, pp. 637-646.]

通过这些数据可以得出两个结论:(1)将来以物联网等为代表的新兴应用势必再次引爆集成电路的需求。(2)依托物联网发生的边沿计较将无处不在。智能家居、智能交通、智慧都市、无人驾驶等越来越多的应用处事计较都将在当地的局部边沿完成计较和处理赏罚,而不再通过云端处事器完成。从“云”和“边沿”的角度来看,处于边沿情形中间的计较装备必需具备强盛的数据说明和处理赏罚手段、高效的数据压缩手段、完整的安详防护手段,如许才气确保安详、高效地完成当地边沿情形中的高速及时计较,同时借助有限的收集以更高传输遵从与“云”中大型计较装备举办通讯。

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