英特尔将整合芯片功能,或将弯道超车AMD?

简介:

英特尔作为半导体行业的龙头老大,在过去几面临的市场环境越来越困难,一方面在AI计算领域持续被NVIDIA所压制,另一方面,在传统CPU市场,AMD的咸鱼翻身更是给其带来产品冲击,近3年来,英特尔两次延迟推出10nm芯片制程让AMD有了制程反超机会,纵观过去10年,英特尔一直处于领先地位,此次AMD借助台积电和GF的7nm制程,在今年年底将大规模投产新一代CPU,给予AMD提前一年的时间大量抢夺Intel市场份额,导致英特尔的产品布局不断更改。

4_1

对于多方夹击,英特尔不可能坐以待毙,其改变传统战略,在今年在美国Hot Chips大会上,英特尔就在芯片封装技术上提出了全新的概念,那就是可以无视材料、工业差别,将多种芯片架构堆积在同一封装之中。
这种想法确实令人惊奇,他们将用EMIB方式串联起那些小芯片,概念上类似于过去的平面芯片IP库,芯片库包含了很多部件,工程师设计了通用接口,这样就能调整芯片的异构,整体性能和单芯片没有太大差别。
其实早在2014年,英特尔就推出了EMIB技术,当初英特尔负责人称其功能可以和 2.5D堆叠技术相比,但成本很低,远低于传统2.5D甚至3D封装技术,原因在于芯片连接靠的是硅中介层,这也就省略了钻孔等步骤,工程师就不用再更改自己的设计了。EMIB还有很多好处,让英特尔的产品拥有了市场的绝度优势,专家认为以往的2.5D 封装技术诸如CoWoS等,虽说也能满足电子公司的需求,但需要花费更多的资金成本,因此对于消费电子类产品并不是个完美的方案,英特尔可以说是龙头独大。

4_2

EMIB封装技术算是英特尔产品的核心技术力,不管是服务器或者是消费端的芯片,只要遵循其设计准则的小区块芯片,就能够快速的整合设计出具备更多功能特性的系统芯片。虽说英特尔的芯片代加工事业目前还未具体落地,但通过此技术,在单一芯片上嵌入不同工艺与材料构成的小芯片,将会有效性提升芯片设计定制能力,并缩短芯片的开发与制造时程,同时还能够降低芯片的制造难度及成本,堪称是英特尔手上的终极化武器。

相关文章
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 云计算
Intel 平台新特性助力龙蜥 OS 云计算 | 龙蜥大讲堂101期
本次分享的主题是Intel平台新特性助力龙蜥OS云计算。内容涵盖英特尔第四代和第五代至强处理器的新特性,如性能提升、内置加速器等,并详细介绍TDX、SGX、AMX等技术原理及其在虚拟化环境中的支持情况,旨在帮助云用户充分利用英特尔新平台的优势。
252 5
|
8月前
|
存储 前端开发 API
HarmonyOSNext 端云一体化(5)
本文介绍了 HarmonyOS Next 中客户端操作云存储的详细方法,涵盖云存储基础、环境准备及核心 API 使用。首先讲解了云存储的概念、免费配额与计费策略,接着说明如何在 AGC 平台开通云存储并初始化实例。核心功能包括文件上传(`uploadFile`)、云端文件列表查看(`list`)、元数据获取(`getMetadata`)、下载地址获取(`getDownloadURL`)、文件下载(`downloadFile`)和文件删除(`deleteFile`)。文中还强调了操作时需注意的事项,如文件路径限制和错误处理。通过学习,开发者可掌握云存储的基本操作,满足应用开发中的文件存储需求。
277 9
HarmonyOSNext 端云一体化(5)
|
数据安全/隐私保护 Python
解决CondaHTTPError:HTTP 000 CONNECTION FAILED for url<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda***
今天做项目的时候,Python导入一个包一直有各类问题,而后最终锁定问题是CondaHTTPError:HTTP 000 CONNECTION FAILED for url<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda*** 这就是清华的源出问题了,配置没配对。
解决CondaHTTPError:HTTP 000 CONNECTION FAILED for url<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda***
|
前端开发 JavaScript
使用 JavaScript 实现图片预览功能
使用 JavaScript 实现图片预览功能
352 0
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 物联网
【专栏】机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效
【4月更文挑战第27天】随着信息技术发展,数据中心能耗问题日益突出,占全球电力消耗一定比例。为提高能效,业界探索利用机器学习进行优化。本文讨论了机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效。然而,数据质量、模型解释性和规模化扩展是当前挑战。未来,随着技术进步和物联网发展,数据中心能效管理将更智能自动化,机器学习将在实现绿色高效发展中发挥关键作用。
333 5
|
存储 缓存 安全
阿里云EMR数据湖文件系统: 面向开源和云打造下一代 HDFS
本文作者详细地介绍了阿里云EMR数据湖文件系统JindoFS的起源、发展迭代以及性能。
73052 79
|
存储 JSON JavaScript
protobuf抓包,读包
protobuf抓包,读包
406 4
|
数据采集
遥感语义分割数据集中的切图策略
该脚本用于遥感图像的切图处理,支持大尺寸图像按指定大小和步长切割为多个小图,适用于语义分割任务的数据预处理。通过设置剪裁尺寸(cs)和步长(ss),可灵活调整输出图像的数量和大小。此外,脚本还支持标签图像的转换,便于后续模型训练使用。
125 0
|
自动驾驶 算法 搜索推荐
面向电商家居行业3D室内场景合成中的空间感知(2)
面向电商家居行业3D室内场景合成中的空间感知
284 5
|
调度 Python
能源系统工程是系统工程的一个分支,专注于能源系统的预测、规划、管理和优化。
能源系统工程是系统工程的一个分支,专注于能源系统的预测、规划、管理和优化。