晶心科擴大與英特爾合作，強化 RISC-V 生態圈 |
作者
MoneyDJ|發布日期
2022 年 09 月 22 日 12:30 |
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晶心科 22 日宣布與英特爾（Intel）晶圓代工服務擴大緊密合作機會，將旗下 64 位元多核處理器 AX45MP 以及 64 位元向量處理器 NX27V，做為可以支援 Intel FPGA 裝置的矽前置（Pre-silicon）開發工具。 繼續閱讀..
任天堂與 NVIDIA 開發新 Switch 晶片，台積電應為代工首選 |
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作者
Atkinson|發布日期
2022 年 09 月 22 日 10:10 |
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第一代 Nintendo Switch 上市將近 6 年，處理器為 NVIDIA Tegra X1 客製化晶片，無法滿足日益複雜的性能和用戶體驗要求，一直有消息說任天堂要推出高階版新機，開始與合作夥伴討論。
Arm 伺服器再添新成員，NVIDIA Grace 率先採用 |
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作者
雷峰網|發布日期
2022 年 09 月 21 日 8:45 |
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近兩年，Arm 伺服器晶片發展迅猛。2018 年 10 月推出雲端到邊緣基礎設施產品 Arm Neoverse，承諾 2022 年及未來，Neoverse 平台能效保持 30% 年增長率。 繼續閱讀..
英特爾和 AMD 都在建立自己的個人電腦宇宙，NVIDIA 呢？ |
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作者
朱熹|發布日期
2022 年 09 月 21 日 8:15 |
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個人電腦（PC）內最重要的兩個零組件莫過於中央處理器（CPU）及圖型處理器（GPU）。CPU 市場長期由英特爾和 AMD 兩大巨擘壟斷，AMD 更憑著 Zen 系列架構處理器優異能耗比逐漸拉升市占率；GPU 市場則由 NVIDIA 和 AMD 把持。雖然 AMD 仍落後，但自從推出 RDNA 2 架構 GPU 後漸漸站穩腳步，持續與 OEM 如華碩或 Dell 合作推出具 AMD CPU 與 GPU 的筆電。英特爾日前則宣布重返 GPU 市場，推出 ARC 系列桌上型顯示卡及筆電用顯示晶片。雖然表現不如預期，但很顯然英特爾和 AMD 都在建立自己的個人電腦宇宙。而 NVIDIA 呢？
Pixel 7 Pro 跑分落後其他 Android 旗艦機，Tensor G2 甚至不敵 Snapdragon 888 |
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作者
陳 冠榮|發布日期
2022 年 09 月 20 日 11:20 |
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Google 將在 10 月 6 日正式發表 Pixel 7、Pixel 7 Pro，並確認新機搭載下一代 Tensor G2 晶片。不過，從 Geekbench 資料庫出現的 Pixel 7 Pro 跑分結果恐怕令人失望，第二代 Tensor 晶片不僅無法跟上目前多款 Android 旗艦機型採用的 Snapdragon 8 Gen 1，甚至還被高通去年推出的 Snapdragon 888 擊敗。
ROG Phone 驍龍、天璣之爭，華碩：就像藍寶堅尼與法拉利有不同定位 |
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作者
陳 冠榮|發布日期
2022 年 09 月 19 日 17:50 |
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搭載高通 Snapdragon 8+ Gen 1 處理器的 ROG Phone 6、ROG Phone 6 Pro 上市以來的銷售表現，相較去年同期更好，有雙位數成長，其中後者供不應求、已經沒貨。不到一季的時間，華碩緊接著額外推出搭載聯發科天璣 9000+ 處理器的 ROG Phone 6D、ROG Phone 6D Ultimate，引發新一波討論。
陳冠州：聯發科藉行動處理器創新及差異化持續提高市占率 |
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作者
Atkinson|發布日期
2022 年 09 月 19 日 16:30 |
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聯發科總經理陳冠州 19 日表示，聯發科耕耘旗艦級行動通訊動平台多年，多項技術指標領先業界，更以創新及差異化屢屢創造市場成功的實證，使得市占率持續增加。另外，近年熱門手遊如競速、開放世界、夢寶谷等類別都對高幀率、高畫質有越來越高的需求。行動晶片需要更強大的 CPU 與 GPU 性能來支撐。針對不同需求，必須聯合發揮 CPU 與 GPU 的運算效能，尤其是重載類的遊戲，CPU 的多核運算能力更是關鍵。
內鬨！三星半導體要求自家手機多採用 Exynos 處理器引發不滿 |
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作者
Atkinson|發布日期
2022 年 09 月 19 日 16:15 |
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許多用戶都十分關注南韓三星下一代旗艦智慧手機 Galaxy S23，7 月 9 日知名分析師郭明錤表示，高通可能成為三星 Galaxy S23 系列唯一處理器供應商，主因為三星自家 Exynos 2300 處理器無法與高通將發表的 Snapdragon 8 Gen 2 競爭。
NVIDIA、Arm 與英特爾三雄聯手，發表 FP8 規格加速 AI 運算 |
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作者
侯 冠州|發布日期
2022 年 09 月 16 日 11:30 |
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為了加速 AI 訓練、推理發展，NVIDIA、英特爾（Intel）以及 Arm 三雄聯手，近日共同發表 FP8 Formats for Deep Learning 白皮書，期能透過 8 位元浮點運算的格式來改善運算效能，並將當成 AI 通用的交換格式，提升深度學習訓練推理速度；而此一白皮書也已提交給電機電子工程師協會（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）。
