Smartphones – nicht Computer – treiben die Silicon-Industrie voran – Android Authority aktueller Preis eines Bitcoins

Das stark integrierte System-on-a-Chip (SoC) ist der Dreh- und Angelpunkt, der Smartphones ermöglicht. Durch die Kombination von Prozessor- und Modemhardware in einem einzigen Chip wurden frühe Smartphones sowohl kosten- als auch leistungseffizient. Heute wurde die Idee weiter vorangetrieben. Heterogenes Computing verteilt komplexe Workloads an die am besten geeigneten Komponenten. Bitcoin-Kollaps-Vorhersage Die modernen Smartphone-Prozessoren von heute enthalten nicht nur CPU, Gpus und Modems, sondern auch Bild-, Video-, Anzeige- und digitale Signalprozessoren in einem einzigen Paket.

Die Idee ist einfach genug: Enthalten Sie separate Hardware-Blöcke, die für bestimmte Aufgaben besser geeignet sind. Dies steigert nicht nur die Leistung, sondern verbessert auch die Energieeffizienz. John Hennessy sprach auf der google I / O 2018 über die Vorteile des domänenspezifischen Architekturansatzes für das Computing und darüber, wie die neuen Herausforderungen dieser Denkweise bewältigt werden können. Bitcoin Mining Tutorial 2018 neurale Vernetzung oder dedizierte KI-Hardware ist die neueste Komponente, um der Party beizutreten.


Es hat bereits eine große Auswirkung auf eine Reihe von Industrie Segmente.

Arm prognostiziert in den nächsten Jahren genügend starkes Wachstum in der Leistung seiner CPU-Architektur, um es zu einem brauchbaren Konkurrenten im Laptopbereich zu machen. Windows 10 auf Arm erfordert noch Arbeit, native Softwareunterstützung und Unternehmenslösungen auszufüllen, aber es geht genug voran, damit qualcomm in seinen ersten engagierten verbundenen PC-Chip, das snapdragon 850 investiert. Die Aufnahme von 4G und 5G Modems, Neuralnetz gegründete Gesichtserkennung Für Sicherheit und mehrtägige Batterielebensdauer bietet der Verbraucher neue und interessante Vorteile gegenüber herkömmlichen PCs.

Spezialisiertes, aber hochgradig integriertes Computing ist jedoch kein Trend, der Smartphones und 2-in-1-Geräten vorbehalten ist. Bitcoin Strom value gbp Die Explosion im Bitcoin-Mining sorgte für ein enormes Wachstum bei hochspezialisierten ASIC-Systemen. Der autonome Fahrzeugraum zieht weiterhin CPU-, Grafik- und neuronale Netzwerkfähigkeiten in einzelne Chips zusammen, um hohe Leistungsanforderungen zu erreichen. Googles Cloud-Tpus integriert Computing mit unterschiedlicher Hardware. Dies ist der definitive Trend in der heutigen Computerindustrie.

EUV ist eine Schlüsseltechnologie, da die Hersteller in naher Zukunft noch leistungsfähigere 5-nm-Knoten planen. Bitcoin-Cash-Exchanges uns Branchenführer TSMC und Samsung haben auch Pläne, in den kommenden Jahren noch kleiner auf 3nm zu reduzieren. Ebenso wichtig sind neue fortschrittliche Finfet-Transistor-Strukturen wie Gate-all-around, neue High-k-Metall-Gate-Materialien und Germanium-Graphen sowie 3D-Stapelspeicher für engere Integration mit Prozesskomponenten und verbesserte Effizienz.

Die treibende Kraft für 7nm Chips und darüber hinaus ist Silizium Dichte für zunehmend integrierte und komplexe Chips und, vielleicht am wichtigsten, Energieeffizienz. Eine energieeffizientere Fertigung hält tragbare Geräte länger am Laufen und sorgt für die leistungsstärkste Cloud Computers sind kostengünstig. Bitcoin Money Adder v5 0 voll mit neuronalen Netzwerk-Trainingsstunden kommen zu einem erheblichen Kosten, niedrigere Stromrechnungen werden Unternehmen sparen Millionen pro Jahr und dazu beitragen, leistungsstarke Computing erschwinglich für das Unternehmen und die Forscher, die es brauchen.

SEMI Präsident und CEO ajit manocha geht davon aus, dass die Chipindustrie im Jahr 2019 einen Umsatz von 500 Milliarden US-Dollar und bis 2030 eine Billion US-Dollar erreichen wird. Ein Großteil davon wird durch das Wachstum von neurales Netzwerk Computer, sowie High-End-Consumer-Socs für Telefone, Laptops und mehr. Es sind nicht nur hochmoderne kleine Verarbeitungsknoten, die diesen Trend treiben – viele Produkte sind zufrieden mit 14nm und sogar 28nm – aber es ist ein zunehmend bedeutender Faktor, der von der Jagd nach verbesserter Effizienz angetrieben wird.

Der Begriff AI wird in den heutigen Chip- und Produktmärkten sicherlich überstrapaziert, aber der Konsens ist der jüngste Fortschritt in der neuronalen Vernetzung und maschinelles Lernen wird die Technologie um diese Zeit halten. Smartphones haben den Fortschritt mit der Unterstützung der Architektur für INT16 und INT8 Mathe-Operationen und innovative neurale Netzwerk-Hardware wie die NPU innerhalb von huawei’s kirin oder Googles visueller Kern innerhalb des Pixels 2 angeführt.