芯片高算力有啥用

❶ 华为发布算力最强芯片_腾910，_腾910在世界上居于什么水平

对于华为的这个芯片，我感觉确实很好，能够在这个世界上处于中高端水平。

❷ 华为麒麟芯片有什么好处

华为手机芯片技术无疑有了长足进步，从麒麟980开始具有了和骁龙顶级芯片抗衡的能力。麒麟980之前的芯片性能还是有很大不足，麒麟970和骁龙845比，差距还是非常明显，玩大型游戏就可以看出，麒麟970基本是带不动和平精英的。但到麒麟980这一问题基本就解决了。
当然，从跑分来看，目前麒麟990还是不如骁龙865，这应该是华为手机唯一可以让人诟病之处了，这也是之所以还有很多人会选择骁龙865的根本原因，说到底还是看重手机的性能。
不过除去这点，华为手机的其他优势就太明显了。首先是信号强，这点在5g时代可能会放大，毕竟5g的根本就是网速快。日后随着5g的普及，如果一对比，发现华为5g手机的网速比其他快很多，那么可能会决定性地影响消费者的选择，毕竟现在手机性能已经有些过剩了，性能因素对手机的影响不大。
其次是实际使用体验好。小米10和荣耀v30那个对比视频大家可能都看过，打开app的速度小米10不如v30。甚至9x的app打开速度都不输三星note10+，我曾经发过别人的相关测评视频。
三是拍照技术，这个已经成为华为的品牌，小米靠1亿像素的摄像也打不过华为的几千万像素。其实不单是旗舰机，华为千元机拍照也是不错的。很多人在实体店挑手机，其他功能往往不清楚，但拍照可能是一个比较大的影响因素。
总之，华为现在唯一的弱点就是跑分方面还不能超越骁龙，一旦连跑分都胜出了，骁龙也就到了尽头了。

❸ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

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芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。

❹ 中国为何不能生产芯片

实际上中国已经能生产自己的芯片。

例如，华为拥有自己的麒麟和Ascend芯片。第二家中国制造商紫光展锐也准备明年将5G芯片推向市场。小米和阿里巴巴也在这方面有所发展。

然而，有学者认为，完全取代外国芯片是不容易的：“全面替代国外的产品还是一个比较漫长的过程。

因为半导体属于高技术产业，在许多方面的要求都很高。首先是设备，即设备的国产化问题。众所周知，半导体的制造工艺极其复杂，工序非常多；

然而目前在每道工序中，能够产业化的、被企业应用的国产设备却很少。因为制造这些设备需要积累许多技术，在短时间内是很难达成的。同时，半导体行业需要很多人才。这些都是需要花费较长的时间，并不是投资便能够立刻解决的问题。”

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中国完全依靠自己的技术生产芯片和半导体，至少还需要5-10年的时间。另一方面，西方的竞争对手也不会原地踏步，将不断完善自己的技术。因此，未来十年争夺全球芯片生产领先地位的博弈将会异常激烈。

芯片和半导体是现代电子产品的基础。没有它们就不能生产电脑、智能手机、电视和许多类型的家用电器。

对这些产品的主要需求在中国。根据美国集成电路研究公司的数据，中国去年占据了全球半导体份额的近60%。而来自美国战略与国际问题研究中心的数据则显示，这些产品中只有16％在中国生产。

❺ 挖矿机的算力芯片算是一种加强型的GPU吗

算 矿卡，顾名思义就是用于挖矿的显卡，更严谨来说就是长期高负载运行挖矿的显卡。用于挖矿的显卡，一般会连续几个月24小时不间断地满负载工作。这样一来PCB与电子元件都会加速老化，影响元器件的寿命。且不计算显卡的休息时间，即使以我们每日玩游戏8个小时作标准，矿卡的寿命也只有正常显卡的三分之一。可以说，矿卡一般寿命也只有几个月。

❻ 苹果a10芯片和a9芯片对比有什么区别

苹果A10芯片和A9芯片的区别有以下几点：

1、跑分数据显示，苹果A10处理器的单核跑分达到3000，跟苹果A9X处理器成绩不相上下，比苹果A9处理器单核跑分提升了20%左右。

2、GPU图形处理方面苹果A10芯片相对比苹果A9提升了三分之二。

3、苹果A10芯片采用的是6核设计，应用了14纳米生产工艺，而苹果A9芯片仍然是双核设计。

4、电池续航方面由于苹果A10芯片采用6核设计，其耗电量也比苹果A9在大的多，这是苹果公司必须考虑解决电池续航的问题。

5、苹果A9 处理器型号为APL1022 ，封装的是海力士 2GB LPDDR4 RAM。APL1022 由台积电代工，采用 16nm FinFET 工艺制造。16nm版A9处理器封装面积要大于14nm版A9处理器的封装面积。

6、苹果A10处理器内核上的编号为TMGK98，延续了A9 TMGK96，而核心面积大约125平方毫米，封装使用了台积电最新的InFO技术而比以往更紧凑，晶体管据称33亿个。

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苹果在iPhone7、iPhone7 Plus发布会上，苹果正式发布了新的芯片A10 Fusion，这款64位处理器，性能堪称“小火箭”，A10 Fusion是首款苹果四核处理器，拥有33亿个晶体管。CPU比iPhone6s的A9处理器快40%，是A8是2倍，是iPhone一代的120倍。

苹果A10芯片的GPU也得到更新，速度相比A9快50%，是A8芯片GPU的3倍，是iPhone一代的240倍。苹果A10 Fusion处理器可以带来“主机级别游戏”，Lightroom将支持RAW图片编辑等等。

❼ 最高280 TOPS算力，黑芝麻科技发布华山二号，PK特斯拉FSD

芯片作为智能汽车的核心「大脑」，成为诸多车企、Tier 1、自动驾驶企业重点布局的领域。
围绕着自动驾驶最为关键的计算单元，国内诞生了诸多自动驾驶芯片创新公司，在该领域的绝大部分市场份额依然被国外厂商控制的当下，他们正在争取成为「国产自动驾驶芯片之光」。
成立于 2016 年的黑芝麻智能科技便是这一名号的有力争夺者。
继 2019 年 8 月底发布旗下首款车规级自动驾驶芯片华山一号（HS-1）A500 后，黑芝麻又在这个 6 月推出了相较于前代在性能上实现跃迁的全新系列产品——华山二号（HS-2），两个系列产品的推出相隔仅 300 余天，整体研发效率可见一斑。
1、国产算力最高自动驾驶芯片的自我修养
华山二号系列自动驾驶芯片目前有两个型号的产品，包括：
应用于?L3/L4?级自动驾驶的华山二号 A1000?；针对?ADAS/L2.5?自动驾驶的华山二号 A1000L。
简单理解就是，A1000 是高性能版本，而 A1000L 则在性能上进行了裁剪。
这样的产品型号设置也让华山二号系列芯片能在不同的自动驾驶应用场景中进行集成。
相较于 A500 芯片，A1000?在算力上提升了近?8 倍，达到了?40 - 70TOPS，相应的功耗为?8W，能效比超过?6TOPS/W，这个数据指标目前在全球处于领先地位。
华山二号 A1000 之所以能有如此出色的能效表现，很大程度是因为这块芯片是基于黑芝麻自研的多层异构性的?TOA 架构打造的。
这个架构将黑芝麻核心的图像传感技术、图像视频压缩编码技术、计算机视觉处理技术以及深度学习技术有机地结合在了一起。
此外，这款芯片中内置的黑芝麻自研的高性能图像处理核心?NeuralIQ ISP?以及神经网络加速引擎?DynamAI DL?也为其能效跃升提供了诸多助力。
需要注意的是，这里的算力数值之所以是浮动的，是因为计算方式的不同。
如果只计算 A1000 的卷积阵列算力，A1000 大致是 40TOPS，如果加上芯片上的 CPU 和 GPU 的算力，其总算力将达到?70TOPS。
在其他参数和特性方面，A1000 内置了 8 颗 CPU 核心，包含 DSP 数字信号处理和硬件加速器，支持市面上主流的自动驾驶传感器接入，包括激光雷达、毫米波雷达、4K 摄像头、GPS 等等。
另外，为了满足车路协同、车云协同的要求，这款芯片不仅集成了 PCIE 高速接口，还有车规级千兆以太网接口。
A1000 从设计开始就朝着车规级的目标迈进，它符合芯片 AEC-Q100 可靠性和耐久性 Grade 2 标准，芯片整体达到了 ISO 26262 功能安全 ASIL-B 级别，芯片内部还有满足 ASIL-D 级别的安全岛，整个芯片系统的功能安全等级为?ASIL-D。
从这些特性来看，A1000 是一款非常标准的车规级芯片，完全可以满足在车载终端各种环境的使用要求。
A1000 芯片已于今年 4 月完成流片，采用的是台积电的 16nm FinFET 制程工艺。
今年 6 月，黑芝麻的研发团队已经对这款芯片的所有模块进行了性能测试，完全调试通过，接下来就是与客户进行联合测试，为最后的大规模量产做准备。
据悉，搭载这款芯片的首款车型将在?2021 年底量产。
随着 A1000 和 A1000L 的推出，黑芝麻的自动驾驶芯片产品路线图也更加清晰。
在华山二号之后，这家公司计划在 2021 年的某个时点推出华山三号，主要面向的是 L4/L5 级自动驾驶平台，芯片算力将超越 200TOPS，同时会采用更先进的 7nm 制程工艺。
华山三号的?200TOPS?算力，将追平英伟达 Orin 芯片的算力。
去年 8 月和华山一号 A500 芯片一同发布的，还有黑芝麻自研的 FAD（Full Autonomous Driving）自动驾驶计算平台。
这个平台演化至今，在 A1000 和 A1000L 芯片的基础上，有了更强的可扩展性，也有了更广泛的应用场景。
针对低级别的 ADAS 场景，客户可以基于 HS-2 A1000L 芯片搭建一个算力为 16TOPS、功耗为 5W 的计算平台。
而针对高级别的 L4 自动驾驶，客户可以将 4 块 HS-2 A1000 芯片并联起来，实现高达 280TOPS 算力的计算平台。
当然，根据不同客户需求，这些芯片的组合方式是可变换的。
与其他大多数自动驾驶芯片厂商一样，黑芝麻也在可扩展、灵活变换的计算平台层面投入了更多研发精力，为的是更大程度上去满足客户对计算平台的需求。
反过来，这样的做法也让黑芝麻这样的芯片厂商有了接触更多潜在客户的机会。
根据黑芝麻智能科技的规划，今年 7 月将向客户提供基于 A1000 的核心开发板。
到今年 9 月，他们还将推出应用于 L3 自动驾驶的域控制器（DCU），其中集成了两颗 A1000 芯片，算力可达 140TOPS。
2、黑芝麻自动驾驶芯片产品「圣经」
借着华山二号系列芯片的发布，黑芝麻智能科技创始人兼 CEO 单记章也阐述了公司 2020 年的「AI 三次方」产品发展战略，具体包括「看得懂、看得清和看得远」。
这一战略是基于目前市面上对自动驾驶域控制器和计算平台的诸多要求提出的，这些要求包括安全性、可靠性、易用性、开放性、可升级以及延续性等。
其中，看得懂直接指向的是?AI 技术能力，要求黑芝麻的芯片产品能够理解外界所有的信息，可以进行判断和决策。
而看得懂的基础是看得清，这指的是黑芝麻芯片产品的图像处理能力，需要具备准确接收外界信息的能力。
这里尤其以摄像头传感器为代表，其信息量最大、数据量也最多，当然传感器融合也不可或缺。
看得远则指的是车辆不仅要感知周边环境，还要了解更大范围的环境信息，这就涉及到了车路协同、车云协同这样的互联技术，所以我们看到黑芝麻的芯片产品非常注重对互联技术的支持。
作为一家自动驾驶芯片研发商，这一战略将成为黑芝麻后续芯片产品研发的「圣经」。
3、定位 Tier 2，绑定 Tier 1，服务 OEM
现阶段，发展智能汽车已经成为了国家意志，在政策如此支持的情况下，智能汽车的市场爆发期指日可待。
根据艾瑞咨询的报告数据显示，到 2025 年全球将会有 6662 万辆智能汽车的存量，中国市场的智能汽车保守预计在 1600 万辆左右。
如此规模庞大的智能汽车增量市场，将为那些打造智能汽车「大脑」的芯片供应商培育出无限的产品落地机会。
作为其中一员，黑芝麻智能科技也将融入到这股潮流之中，很有机会成长为潮流的引领者。
作为一家自动驾驶芯片研发商，黑芝麻智能科技将自己定位为?Tier 2，未来将绑定 Tier 1 合作伙伴，进而为车企提供产品和服务。
当然，黑芝麻不仅能提供车载芯片，未来还将为客户提供自动驾驶传感器和算法的解决方案，还有工具链、操作平台等产品。
凭借着此前发布的华山一号 A500 芯片，黑芝麻智能科技已经与中国一汽和中科创达两家达成了深入的合作伙伴关系，将在自动驾驶芯片、视觉感知算法等领域展开了诸多项目合作。
另外，全球顶级供应商博世也与黑芝麻建立起了战略合作关系。
目前，黑芝麻的华山一号 A500 芯片已经开启了量产，其与国内头部车企关于 L2+ 和 L3 级别自动驾驶的项目也正在展开。
如此快速的落地进程，未来可期。
有意思的是，黑芝麻此番发布华山二号系列芯片，包括中国一汽集团的副总经理王国强、上汽集团总工程师祖似杰、蔚来汽车 CEO 李斌以及博世中国区总裁陈玉东在内的多位行业大佬都为其云站台。
这背后意味着什么？给我们留下了很大的想象空间。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

❽ iPhone 11用了最新的A13仿生芯片，仿生芯片和普通芯片有何不同

首先说明，苹果的仿生芯片也就是AI芯片，AI芯片就是模仿人脑神经元结构设计的类脑芯片，这大概是苹果给自己的芯片起名为仿生芯片的原因，但是华为的也是AI芯片啊，高通的也是啊。

记住，都是AI芯片，只是苹果起的名字听起好像更牛掰那么一点儿！

所有的AI芯片都是FPGA芯片，使用者通过烧入 FPGA 配置文件，来重新定义门电路以及存储器之间的连线，然后用硬件语言对硬件电路进行设计。

每完成一次烧录，芯片内部的硬件电路就有了确定连接方式，也就具有了一定的功能。

通俗点说，AI芯片也就是你需要它有什么功能、它就能有什么功能的一种芯片。

再比如，小米手机ai在拍照时会根据不同的拍照对象而自动设置不同的拍照模式，这些都是芯片根据使用者使用习惯智能计算得出的结果。

ai芯片最终会随着使用时间的增加变得更聪明，更好的服务我们。而普通芯片却不会！

❾ 苹果推出自研芯片MAC，到底有什么先进性和好处

在最近的双十一大战中，苹果投出了一颗原子弹，Apple M1芯片，它是苹果首款专为 Mac 打造的芯片。说起这款芯片，可以说是集高科技于一身了， SoC 芯片封装了数量就达到惊人的 160 亿个晶体管，而且还将中央处理器、图形处理器、神经网络引擎、各种连接功能和以及其他众多组件，全部集成在同一块小小的芯片上。在拥有格外强大的性能、量身打造的技术和令人惊叹的能效表现，M1 芯片不仅让 Mac 跨出新一步，还开创了一个新世界 。

4.统一内存和SSD性能 新的Apple M1芯片将把高带宽，低延迟的内存整合到自定义程序包中的单个池中。使其SoC中的所有技术都可以访问相同的数据，不用在多个内存池之间进行复制，提高了计算机的性能和效率。

❿ 能否用14纳米制程做出5纳米制程的相同算力的芯片

这个问题比较专业啊，但是据我所了解的知识来看，是有机会完成这件事情的。下面先来介绍一些关于芯片制造领域的基本知识吧。

这样的问题我想最多还是出自于对我国半导体工业制造的关心和考虑。因为我国的14纳米制程已经在国内进行了生产和运营，但相较于台积电这样的半导体产业巨头，在五纳米和七纳米方面，我们还有较大的差距。因此可能就会出现这样的问题：想用14纳米代替5纳米，出发点是非常好，但科学的魅力就在于不断探索极限和未知，只有不断地攀登才会更加深刻地认识这个世界，提升我们的生产力！