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1. 인텔 오픈 22 및 10nm 프로세스 arm 아키텍처 주조 사업;
2017 있음, ARM techcon 컨퍼런스, 일부 지역에서 반도체 제조 업체, 인텔과 실리콘 스마트 금융 부동산 회사 간의 상호 관계를 형성 했다 AMD는 모두 광범위 한 파트너십을 확립 한다고 발표 했다. 이러한 관계에서, 함께 작동 하는 방법 중 하나는 액션 칩의 ARM 코어 아키텍처를 기반으로, 인텔의 22 nm ffl 프로세스 기술 뿐만 아니라, OEM 생산을 위한 10 nm hpm/GP 프로세스 기술을 사용할 것으로 예상 된다.
과거에는 인텔은 x86 코어 아키텍처 시장에 주력, ARM 코어 아키텍처는 액션 시장에 초점을 맞춘, 서로 거의 꽤 교차로 되지 않습니다. 과거에는, 그러나, 인텔은 x86 중 핵 건축 술을 가진 smartphone 분야를 입력 하는 것을 시도 했다. 그리고 퀄 컴의 ARM 코어 아키텍처와 함께, 또한 2017에서 마이크로 소프트 윈도우 10 운영 절차와 함께, x86 코어 아키텍처로 과거에 발표-에서-전기 시장의 수석 편집장. 그러나, 지금까지 실패를 종료 하려면, 다른 아직 완성 된 제품을 시작 하지 않았습니다. 따라서, 현재 인텔의 반도체 OEM 시장에서 더 많은 활성 운영, 전 라이벌과 함께, 일부 지역에서 악수를, 함께 시장을 확장 하는 것은 가능한 것 같다.
그리고 그런 것은, 실제로, 최근에 실행 되었다. 예를 들어, a55 코어 아키텍처, ARM에 의해 2017에서 출판, 인텔의 22 nm ffl 프로세스 파운드리를 사용 하 여 만들어왔다, 0 스마트폰에 실험 했다. 45v 전압, 주파수 2.35 ghz 성과. 또한, ARM 아키텍처 SoC는 인텔 10 nm hpm/GP 프로세스 기술로 제작 될 것 이며, 또한 2017의 끝에 의해 스트리밍됩니다. 업데이트 된 세대 코어 아키텍처에 관해서는, 그것은 3.5 g h z 주파수, 0.5 v 전압을 달성 하는 것으로 예상 됩니다, 즉, 단일 코어 최대 전력 소비는 성능의 0.9 와트 미만입니다. 그리고이 성능은 gaotong 820 칩 단일 코어 전력 소비의 절반 이하로 될 것입니다.
현재, 인텔의 14 nm 프로세스는 x86 액션 칩 제품에 사용 되었습니다. 그러나 x86의 핵심 구조 이기 때문에 소비자 수준의 시장에서의 전 람 개발은 더욱 제한 되지만, 또한 반도체 파운드리 업계에서 인텔의 성능에 영향을 미칩니다. 따라서, 추가 수익을 높이기 위해, arm은 techcon 컨퍼런스에서 인텔은 제품의 핵심 구조의 arm의 반도체 파운드리 부분은 파운드리에 출시 될 것 이라고 강조 했다.
동일한 10 nm 과정, 인텔에는 평방 밀리미터 당 1억 트랜지스터를 둘 수 있는 가공 기술이 있다, tsmc에는 단지 4800만 트랜지스터가 있고, 삼성은 인텔에 의해 최근에 풀어 놓인 자료에 따라 5160만 트랜지스터만, 있다. 그래서, 인텔, 인텔, 동일한 노드 프로세스 기술에 따르면, 3 년 이상에 대 한 선도적인 경쟁 업체입니다. 그러나 ARM 칩을 생산 하는 인텔의 10 nm 프로세스 기술에 관심이 있을까요? 지금까지, 그 유출 된 유일한 것은 LG 전자입니다.
테크 뉴스
2. 합병 및 인수를 가속화 하기 위해 칩 제조 업체를 공격 하는 Ai 웨이브;
인공 지능 (ai) 웨이브 공격, 국제 큰 사업은 전략적 레이아웃을 가속, 주요 칩 산업은 구매를 데리고 전략에 참여, AI의 전쟁에서 빠른 도약을 촉구 합니다. 그들 가운데, 인텔은 무 겁 게 전체 생태 체인 우위를 강화 하기 위해, 엔비디아 그래픽 칩 기술 강점을 주장 하기 위해 박살, 강력한 공격의 얼굴에서, 엔비디아는 또한 구입 및 무역을 수행 하기 시작까지 있어, 지난 1 년, 5 개국에서 10 개 이상의 기업에 투자, 본토 자동 운전 새로운 기업가 선사를 포함 한, 은색 총알, 기술의 응용 프로그램이 성숙으로, 인공 지능 산업 구매 하 고 조 수를 통합 더 뜨거운 것입니다. 글로벌 PC, 데이터 센터 플랫폼 도시 지도를 지배 하 고, 인공 지능의 새로운 세대가 오고 있지만, 인텔은 리드를 데리고, 기술 및 시장 초점의 주류로 엔비디아 GPU 병렬 컴퓨팅을 보고 실패 했습니다. GPU 기술은 결코 슈퍼 마이크로, 엔비디아, 하지만 인텔의 손에 풍부한 은색 총알로, 전략을 조정 하기로 결정, 새로 설립 aipg (ai 제품 그룹)와 ai 실험실로 모든 AI의 비즈니스 통합 뿐만 아니라, 그리고 구매 및 동맹 전략, 무인 항공기의 보강, 자동 운전, 여러 AI 응용 프로그램 플랫폼 전투 능력과 같은 의료 및 지능형 플랜트. 인텔은 $167억의 2015 년 가격에 대해 더 우려 하 고 있는 돈을 지출 하지 않습니다, fpga 제조 업체 altera, fpga 배틀 파워, 2016에 대 한 새로운 창조 회사 nervana 시스템을 배우는 기계를 구입에 대해 4억1000만 달러로, 2017에서, 그것은 mobileeye을 구입 하는 $153억 충돌, 그리고 인텔 캐피탈, 글로벌 투자 팔, 또한 강력한 AI, 데이터를 포함 한 여러 가지 새로운 벤처 기업에 투자를 계속 로봇 및 lumpiata, ai 분야 회사의 발달과 같은, 미국 $10억 보다는 더 많은 것의 투자 총계, 최근에 안으로 알렸다 6000만 미국 달러 15 새로운 회사, 덮 음 AI, 3d 의학 시각, 소매 로봇 공학, 네트워크 안전 및 다른 기술 지역에 투자 하기 위하여, 가장 큰 공통 분모 및 ' data ' 밀접 하 게 관련, 본토 베이징 호라이즌 로봇을 포함 하 여 인텔의 transformational 데이터 회사의 결정은 주로 저전력, 고성능 임베디드 AI 솔루션 제공. 매출 규모와 은색 총알은 인텔 만큼 좋지 않아 퀄 컴의 엔비디아, 그리고 마지막으로 구매 및 얼라이언스 계획을 확장, 최근 자사의 GPU 벤처 투자 부문의 본토, 본토 qiming 벤처에 의해 자동으로 새로운 기업가 조 경 기술 투자 사례, 5200만 미국 달러의 총 투자 드라이브 주도 참여를 발표 일어나서 본토의 이른 배치는 곧 자동 운전, AI 전장 일 것 이다; Jing 부서 바이 두의 자동차 운전 차량 부서에서 수석 임원에 의해 초기 2017에서 설립 되었다 6 월은 2017의 끝 전에 본토 거리에 50 각자 모는 차량을 두고, 본토에 완전 한 수준 4 자동적인 모는 기능을 가진 시험 팀을 배치 하기 위하여 계획 하는 공중도로에 첫번째 자동 모는 최빈값 시험을 완료 했다, 목표는 비슷한 bestäuber 자동 운전 자동차 서비스를 시작 하는 것입니다 2018, 자사의 로컬 및 기술적 장점과 엔비디아의 부탁을 얻고 있다. Jing 이외에, NVIDIA는 새로운 벤처 기업에 투자를 확장 하기 위해 지속적으로 지난 1 년 동안 5 개국에서 10 개 이상의 기업, abeja, 새로운 도쿄 신생 기업 ai의 소매 분석 시스템, soundhund, 실리콘 밸리의 새로운 회사를 전문으로,이는 음성-프라이 밍 아이 솔루션을 만드는 방법에 초점을 포함 한 투자를 갖는 얼룩말 의료, 새로운 이스라엘-만든 회사, 인공 지능을 사용 하 여 의료 이미지를 읽을 뿐만 아니라, 본토에서 새로운 벤처, 투 손 미래, 자기-트럭 운전을 개발 합니다. 글로벌 AI 전쟁은, 하드 기술 이외에, 더 많은 사람 눈을 정밀 하 고 주머니에 깊이, 칩 제조 업체의 구매 및 조 수 레코딩 계속 됩니다 더위를 계속 하 고 있습니다. digitimes
3. 인텔은 밝은 눈을가지고 있지만 인공 지능 필드는 AMD의 강력한 만날 것입니다;
$161억5000만의 인텔 매출은 2017의 3 분기에, 주당 $1.01, $45억2000만의 당기 순이익, 주당 34%의 연간 증가, 일년 내내 수익에 $3.25 것으로 추산, 시장 기대치를 초과. 수익성의 측면에서, 인텔의 기본은 크게 변경 하 고, 주가는 낙관적인 것 이었지만, 전망은 부드러운 되지 않습니다. wccftech 보고서에 따르면, 인텔은 인공 지능 (AI) 및 자체 운전 자동차를 포함 한 클라우드 인프라와 같은 새로운 시장에 대 한 추가 4 분기 및 전체 년 Outlook을 인상 기회를 강조 했다. 골드만 삭스는 진보 된 운전 에이즈와 자기 운전 차량에 대 한 시장은 2015에서 $960억로 2025에서 $2900억 $30억 주위에 있을 것 이라고 예측 하 여 2035, 인텔의 가장 중요 한 시장 중 하나. 결과적으로, 새로운 영역으로 PC 시장에서 인텔의 전환은 성공 처럼 보이지만 인텔은 자체 운전 차량에 직렬 방법을 사용 하지만, nvidia는 다재 다능 한 그래픽 프로세서 (gpgpu)를 사용 하지만, 문제는 인텔을 구입 하 고 엔비디아-led 시장을 mobileye입니다 시장이 직렬 방법이 올바른 접근 방식이 아니라고 생각 한다면, 인텔은 심각한 위험에 직면할 것 이다. 예를 들어, mobileeye는 10 개의 작동 코어 인 가속기, 3 가지 유형의 액셀러레이터 (프로그래밍 가능 매크로 어레이), vmp (벡터 마이크로코드 프로세서) 및 MPC (다중 스레드 처리 클러스터)와 함께 2018에서 EYEQ4 칩을 출시할 계획 이다. EyeQ4의 실제 숫자는 4 코어, 6 vmp, 2 PMA 및 2 MPC입니다. 하지만 엔비디아의 프로세서의 가장 낮은 순서 버전은 최고의 mobileeye 칩을 사용할 수 오늘 보다 3.2 번 시간입니다. nvidia는 또한 $number DL 상판 AI의 슈퍼 컴퓨터 페가수스,이는 EyeQ4 방법 보다 더 빠른 크기 이며, 레벨을 달성할 수 있습니다 게시 무인 운전 5 단계. 이것은 왜 인텔 구입 및 nervana 인공 지능에 대 한 고도의 병렬 접근을 시작 하는 것입니다, nervana 신경망 프로세서와 병렬 컴퓨팅을 사용 하 여 매우 일반적인 GPU 처럼. nervana는 자율적인 운전 분야에서 엔비디아를이 끌 가능성이 아니지만, 인텔은 자신의 무기를 식별 해야 합니다 인공 지능 전장 뿐만 아니라, 깊은 신경 네트워크 교육 산업으로 스테핑에 대 한 조건을 입력 합니다. 그러나, 인텔은 nervana 칩의 전체 사양을 공개 하지 않습니다 이후 cudnn gpgpu 네트워크 실행과 비교 하는 벤치 마크 리뷰를 게시 하지 않은, 아직 칩의 영향에 대 한 추측 가능 하지 않습니다. 반면 AMD는 더 저렴 한 가격으로 인텔의 도메인에 대 한 높은 단계의 코어 수를 제공 합니다. 인텔의 skylake의 출시 직후, amd의 선종 시리즈 제품은 skylake 프로세서를 강타, amd의 threadripper 프로세서는 또한 인텔을 이길, 인텔은 CPU 시장 점유율을 잃게 하기 위해 발생. 인텔은 코어-x 시리즈와 커피 레이크에 신속 하 게 응답 했지만. hedt 중 핵 x가 주류 소비자를 위해 너무 비싼 동안 실제로, 인텔의 커피 호수는 공급 문제를 직면 하 고 있다. 문제는 인텔은 매우 비싼 모놀리식 곡물을 구축 하고있다 지만, AMD는 상대적으로 저렴 한 cpu를 빌드하는 다중 칩 모듈 (MCM) 접근법을 사용 합니다. 작업은 인텔의 가장 중요 한 기업 중 하나 이기 때문에, 이것은 오히려 심각한 문제 이며, 앞으로 분기에, 인텔이 특정 시장과 매우 조심 해야 합니다, 또는 도시는 AMD에 넘겨 될 것입니다. digitimes
4. 마이크로소프트는 hololens 인공적인 정보 칩을 개발 하 고 다른 장비에서 사용 될 것 이다;
시 나 과학 기술 뉴스 베이징 시간 11 월 2 일 정오, 마이크로 소프트는 최근 hololens 증강 현실의 다음 세대 전용 인공 지능 칩을 갖춘 것 이라고 밝혔다. 지금, 그러나, 마이크로소프트에는 다른 장치에서 사용 될 확률이 높은 그런 주문 칩을 위한 매우 더 큰 계획이 있다.
panos panay, 마이크로 소프트 장비 사업의 부사장, CNBC와의 인터뷰에서 그 회사는 여전히 hololens 칩셋을 개발 하기 위해 노력 하고있다, parnouth panai 했다. panai는 칩셋이 Microsoft 제품의 광범위 한 범위에 사용 될 것인지에 대 한 긍정적인 해답을 주었습니다. 또한, 그는 말했다, 이러한 인공 지능 칩은 파트너를 사용 하는 권한이 있을 수 있습니다.
"나는 우리가 표면과 칩 개발에 할 가장 중요 한 것 들을 생각 하는 기회를 우리가 표면 내부 기술을가지고 이러한 기술에 대 한 액세스와 파트너를 제공 하기 위해 찾아보기입니다" 라고 말합니다. '
마이크로소프트는 hololens 2에 있는 AI 칩의 궁극적인 목표가 심상 승인 및 음성 인식과 같은 복잡 한 업무를 실행 하기 위하여 전문화 된 계산 힘을 추가 하기 위한 것 이다 밝힌다. 이는 처리를 위해 클라우드 플랫폼으로 데이터를 보내지 않고도 hololens의 고유한 기능과 빠른 처리 속도를 제공할 가능성이 높습니다.
hololens 후에, 우리는 마이크로소프트와 그것의 협동자가 개발한 pc를 포함 하 여 다른 제품에서, 사용 되는이 기술을 볼 것 같다. 흥미롭게도,이 경우 hololens에 줄거리가 되었다. (빅토리아 골드)
5 .에 지 작업은 모바일 통신 네트워크 아키텍처를 파괴 것인가?
edge 시스템은 모바일 통신 코어 네트워크의 로드 및 전송 데이터를 줄이는 데 사용할 수 있습니다. 또한 기존 서비스에 대 한 높은 품질을 제공 하며 새 서비스를 만들 것으로 예상 됩니다.
미국 연구소에서 조용히 '의 개념의 정의를 수행 하고있다 한계 컴퓨터 ' (에 지 컴퓨터) 천천히 옷감 부서를 추진 하고있다; 장기적으로,이 작품은 클라우드 및 모바일 시스템의 미래 디자인에 지대한 영향을 미칠 것입니다. At는 낮은 대기 시간 서비스를 제공 하기 위해 네트워크에서 서버 및 스토리지 시스템의 클러스터로에 지 작업을 정의 합니다. 회사는 응용과 수요에 따라서 크기 그리고 위치에서 변화 하는 체계의 광범위를 예견 한다.
실리콘 밸리에서 안개 세계 의회 컨퍼런스에서 최근 연설에서 실험실, 앨 리 abella의 수석 디렉터, 말했다: ' 엣지 컴퓨팅은 우리가 네트워크를 완전히 효과적으로 만드는 다음 단계 이며, 우리는 가장자리 컴퓨팅 아키텍처를 구축 바쁘다; 그녀는 말했다: ' 우리는 모바일 데이터 센터의 가장자리에 있는 노드를 운영 하고자 하는, 건물에 위치한, 고객의 위치와 본사 사무실, 어디에 따라 수요가 어디 우리의 스펙트럼입니다. 우리는 위치를 낙관 하기 위하여 방법을 개발 하 고 있다. '
변 연 계 시스템은 핵심 네트워크에서 데이터의 양과 전달을 줄이고 기존 서비스에 더 나은 품질을 제공할 뿐만 아니라 새로운 서비스를 생성할 것으로 예상 되는 목적으로 광범위 한 사용을 제공 합니다. 주목할 만한 응용 프로그램 중 하나는 보안 카메라에 대 한 비디오 분석을 수행할 수 있습니다. 이러한 종류의에 지 시스템은 그래픽 프로세서 (GPU), FPGA 또는 기타 가속기 프로그램을 사용할 수 있으며,이는 도시의 부서입니다.
더 도전적인 응용 프로그램은 이러한 응용 프로그램이 길가 인프라에 상당한 투자가 필요 하 고 현재 그들의 투자 수익에 대 한 불확 실한 것 처럼, 차량의 자동 운전을 지 원하는 데 필요한 작업입니다; 특히, abella는 at 네트워크에 1200만 스마트 자동차가 있다는 것을 밝혀, 그리고 그 숫자가 분기 당 100만의 비율로 성장 하고있다.
에서 지능형 차량은 가장자리 작업을 지원할 수 있는 사용 사례 중 하나입니다 (원본: at).
소형 및 중형 GPU 가속기 솔루션 검색
다른에 지 시스템은 다른 패스와 코어 네트워크를 통해 연결 됩니다, 일부는 같은 방식으로 있을 수 있습니다, 반면 다른 큰 수 있습니다; 그리고 abella이 회사는 지금까지 직면 하고있다 하드웨어에 도전 매체와 작은 버전의 GPU 가속기를 찾는 것입니다, 왜냐하면 이러한 계획은 일반적으로 크고, 높은 전력 소모 버전입니다.
에 초기 응용 프로그램 프로토 타입은 자동차에 카메라를 넣어 하는 것입니다, 제어 하는 라즈베리 파이 개발 보드, 원격 모니터로 비디오 전송; abella 말했다: ' 가장자리 운영 체제의 크기는 또한 작은 수 있습니다, 하지만 더 현실적으로, 우리는 cloakroom (도보 옷장)로 크기의 일부를 예견 ... 우리는이 시스템의 전략에 대해 생각 하기 시작 하 고 있습니다. '
시 변 연 계 운영 체제 아키텍처 (출처: at)에 대 한 기술적 세부 사항 또는 타임 라인을 제공 하지 않습니다
이러한 시스템이 널리 사용 되 면 모바일 시스템에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 모바일 장치는 작업의 일부를 edge 운영 체제에 할당 하 여 배터리 전원을 절약할 수 있습니다. abella 설명: ' 모바일 장치의 새로운 세대, 또는 아칸소/VR은 장치를 컴퓨터에 묶여 있을 필요가 없습니다, 움직이는 가장자리 작업을 사용 하 여 상상 ... 또한 죽음의 가장자리에 신호 처리를 얻는 방법이 있다. '
at의 궁극적인 목적은 응용 프로그램을 작성 하는 개발자를 제공 가장자리 작업에 대 한 소프트웨어 플랫폼을 정의 하는 것입니다; 하지만 개념은 그냥 되 고와 서, 그리고 그것은 2020 년 후까지 사실이 되지 않을 수 있습니다. abella, 멀리 미래에, 플랫폼이 비슷한 seti @ home을 달성할 것으로 예상, "대량 아웃소싱 작업" (crowdsourcing 컴퓨팅의) 그 외계 인텔리 전스를 검색 하는 홈 pc를 사용 하 여 프로젝트, 그리고 참가자 bitcoin 같은 것 들에 대 한 지불 받을 수 (bitcoin) .
안개 세계 의회 가장자리 연산, 개체 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅과 같은 다양 한 분야의 전문가 들을 모아 일부 벤더 들은 첨단 컴퓨팅 어플리케이션을 위한 소형화, 견고한 브레이크 및 산업용 서버를 시연 했습니다.
컴파일: 주 디스 쳉
(참조 텍스트: 미리 보기 가장자리 계산 계획, 릭 merritt)에 의해 eettaiwan