CES 2019上发布的芯片汇总

CES(消费类电子产品展览会)始于1967年,是全球各大电子产品企业发布产品信息、展示其成果的平台。2019年1月8日,CES在拉斯维加斯举行。

近年来,消费电子市场的增长刺激着半导体产业的进步,半导体技术作为终端产品的核心,在本届CES上也是频频爆出亮点。

英特尔

在2019年CES 展会上,英特尔发布了三款新品。伴随着这三款新品的推出,使得英特尔在10nm和5G上的布局更加具体化了。

Ice Lake处理器

首先,提到英特尔我们就不能不提到其在先进制程方面的进度。在本届CES上,英特尔公司计算事业部总经理Gregory Bryant展示了英特尔新一代酷睿处理器——第一款10纳米Ice Lake处理器,该处理器整合英特尔“Sunny Cove”架构以及11代核。同时,英特尔表示,Ice Lake处理器内建卓越的人工智能特性、支持雷电3和Wi-Fi 6。全新的Ice Lake处理器,在计算能力以及图形性能方面都会有极大幅度的提升,从而为用户带来更加丰富的游戏和内容创作体验。据英特尔介绍,OEM 合作伙伴预计在 2019 年圣诞季前夕推出一系列搭载“Ice Lake”处理器的新设备。

Lakefield平台

其次,英特尔还发布了全新的客户端平台Lakefield。它采用采用了混合CPU架构和“Foveros”3D封装技术,这种封装工艺有助于创建更小的主板和更薄的PC,减小芯片的整体物理尺寸。据介绍,在新款Lakefield内部装有5个独立的核心,4个基于Atom的核心用于低密度任务,另一个核心用于高耗电任务。英特尔表示,Lakefield 平台预计于 2019 年量产。

Snow Ridge

最后,英特尔还发布了应5G时代的“Snow Ridge”网络芯片。据悉,该款5G 网络芯片也将基于 10 nm工艺打造。Snow Ridge作为一款全新专门面向5G无线接入和边缘计算的网络系统芯片,将会把Intel计算架构引入无线接入基站,并允许更多计算功能在网络边缘进行分发。英特尔表示,Snow Ridge有望于今年下半年实现交付。除此之外,据环球网消息称,英特尔还在本届展会中宣布,在今年下半年英特尔还会推出新一代5G基带芯片,持续加强对网络基础设施领域的长期投资。

其实,英特尔在本届CES展会上推出5G芯片早有预兆。在本届CES开展的前一天,英特尔官网上就有消息称,T-Mobile携手爱立信、英特尔,在实时商业网络上进行了600MHz频段的全球首个5G数据呼叫和视频呼叫。在测试过程中,三方成功地实现了一个600MHz基站的5G信号覆盖超过一千平方英里。

高通

高通在本届CES展会中,高通以骁龙系列为核心,发布了一系列与车载和5G相关的新产品。

骁龙855处理器+X50 5G基带

高通在本届CES上直接预言了2019年将是5G年。对此,高通推出了骁龙855处理器与X50 5G基带。骁龙855处理器是高通最新的旗舰处理器,是全球第三款使用7nm的移动SoC处理器。通过骁龙855处理器+高通X50 5G基带组合的方案,可以支持5G网络,可同时支持 6Ghz 以下和毫米拨频段,实现数千兆比特连接速率和低时延。

12月28日,从中国联通官网微博发布一则微博中显示,在高通骁龙技术峰会上,高通就展示了采用骁龙855处理器并搭载了X50 5G基带的vivo NEX 5G手机样机。早些时间,在中国移动合作伙伴大会上,小米展出的MIX 3 5G版本也是采用同样的5G解决方案。而在本届CES展会中,高通预计今年将有超过30款的终端设备走向市场,其中绝大多数是智能手机。同时,高通称,公司已经赢得了几乎所有今年潜在5G部署任务的芯片合同。

骁龙 3 代座舱平台

高通在本届 CES 上还发布的汽车芯片方案——第 3 代骁龙汽车数字座舱平台。据介绍,这是一款类 MCU 方案。据官方介绍:第三代骁龙汽车数字座舱平台依然以骁龙 820A 平台作为计算核心,具备异构计算功能,集成了多核人工智能引擎 AI Engine、 Spectra ISP 图像信号处理单元、第四代 Kryo CPU、Hexagon 处理器和第六代 Adreno GPU。高通希望通过第 3 代骁龙汽车数字座舱平台改善座舱体验,将AI应用场景扩大到汽车领域。而根据车载的不同需求,高通将第 3 代骁龙汽车数字座舱平台分为三个级别供客户选用:入门级平台Performance、中端平台 Premiere ,以及顶级平台 Paramount。

在车载方面,高通还致力于加速蜂窝车联网(C-V2X)直接通信技术商用部署。在本届CES展会上,高通将C-V2X技术用在了汽车及路边基础设施上,利用该技术,可以让汽车间能够保持沟通,同时也能和在路上的其他物体连结。藉由这项技术,在发生危机或可能撞上行人时,系统能够警告驾驶人员及时因应。同时,高通宣布了与奥迪、杜卡迪和福特进行合作,这三大车厂都将采用高通C-V2X解决方案。

英伟达

商用L2+自动驾驶系统DRIVE AutoPilot

在本届CES展会中,英伟达宣布推出全球首款商用L2+自动驾驶系统DRIVE AutoPilot,英伟达的L2+自动驾驶解决方案,能实现更高级的自动驾驶感知和具有丰富AI功能的驾驶舱。DRIVE AutoPilot首次集成了高性能NVIDIA Xavier系统级芯片(SoC)处理器和最新的 NVIDIA DRIVE 软件,能够对大量深度神经网络(DNN)进行处理,整合车身内外环绕摄像头传感器的数据,实现全面的自动驾驶功能,包括高速公路并道、换道、分道和个性化制图。

NVIDIA DRIVE AutoPilot的核心——Xavier系统级芯片,也是NVIDIA 2018年一整年在汽车领域的研究重点。在细节方面,Xavier处理性能高达每秒30万亿次操作,采用六种类型的处理器和90亿个晶体管,在保障冗余性的同时能够实时处理大量数据。

据环球网报道,英伟达在拉斯维加斯2019年国际消费电子展宣布,英伟达将与梅赛德斯-奔驰进一步扩大合作关系,在全车范围内开发人工智能架构。

GeForce RTX 2060

据钛媒体报道,在CES举办前夕的英伟达发布会上,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋就给大家先做了预告,“今天的内容全部是关于游戏”。而在这场关乎游戏的发布会上,英伟达全新GeForce RTX 2060成为了全场焦点。

据发布会现场的介绍,这款显卡在运行现代游戏时表现极其优异,速度惊人是一方面,重要的是它的光线追踪能力和 AI 能带来震憾的图形效果,游戏体验能够媲美 GeForce GTX 1070 Ti。RTX 2060 的性能提升又取决于 Turing 架构,Turing 架构则直接内置了光线追踪专用的RT core,每秒可以投射100亿条光线,相比上一代提升了25倍。可预见的未来是,全球数千万 PC 游戏玩家有望获得采用下一代 Turing 架构的 GPU,而对于英伟达来说,它背后的潜台词是希望彻底改变主流游戏市场。

AMD

在本届CES中,AMD的Keynote来的有些晚,或许是要以7nm挑战之前的英特尔与英伟达。没错,本次AMD所推出的新产品全部基于7nm工艺。

Ryzen 3000

在本届展会中,AMD首先推出了第三代Ryzen CPU芯片。据悉,AMD全新处理器将会采用7nm工艺,其中基础款Ryzen 3芯片就采用了6核12线程,R5全系为8核16线程,R7全系为12核32线程,发烧级R9则升级到16核32线程。在这次国际消费电子展会的主题演讲中,苏姿丰的演示显示,Ryzen III的功耗比英特尔的Core i9 CPU芯片要低30%。

Radeon VII

同时,在本届展会上AMD 还发布了下一代 GPU:Radeon VII。据悉,该款GPU是第一款基于7纳米硅制造工艺的游戏显卡。Radeon VII仍然基于Vega核心架构,延续了基本设计和技术特性,但是采用全新的7nm高性能工艺制造,集成60个计算单元、3840个流处理器。AMD官方宣称,Radeon VII对比Radeon Vega 64,在同等功耗下性能提升了25%,其中内容创建性能提升27-29%,OpenCL性能提升62%,游戏性能提升25-42%。Radeon VII将于2月7日上市,北美区定价699美元(约合人民币4770元)。

联发科

在今年CES展会上联发科技更进一步,在此前的基础上推出了车载芯片品牌Autus。Autus的开发涉及四个领域:远程信息处理,信息娱乐,驾驶辅助和mmWave雷达。

远程信息处理产品

在本届展会中,联发科展示的远程信息处理产品包括Autus调制解调器,是专为车规设计的SoC方案。目标是与智能型天线(SmartAntenna)整合的要求下确保在严苛的高低温环境下稳定运作以实现即时的信息传输,充分满足汽车驾驶对安全和环境的需求。

Autus信息娱乐解决方案

其Autus信息娱乐解决方案将联发科的关键技术与智能手机,平板电脑和数字电视相结合。可以给予消费者更优异的用户体验并兼顾驾驶安全,加快汽车座舱系统向数字化,多屏显示与系统高度整合方面发展。该方案不仅可独立运行包含RTOS, Android及Linux等多种操作系统,更能支持虚拟化运作( hypervisor)架构,使以上操作系统同时运行,让开发商能基于此提供集成传统信息娱乐系统(in-vehicle infotainment)及数字仪表盘(digital instrument cluster)的整合性产品。

Autus V-ADAS驾驶员辅助系统

Autus V-ADAS驾驶员辅助系统使用机器学习技术来提高物体识别的准确性和速度。联发科技Autus V-ADAS驾驶员辅助系统内建联发科自主研发的视觉与AI硬件加速处理器,能高性能实时处理摄像头的大量动态图像信息,并同时兼顾低功耗设计,以充分提高驾驶安全性。该系统的芯片尺寸仅为目前市面上现有方案芯片尺寸的一半,可大幅缩小整体系统模块的面积,从而降低了车厂在设计外观精美车辆时的困难度。

mmWave雷达

据联发科介绍,mmWave雷达将成为自动驾驶仪复合体的关键部件之一。该芯片基于先进的无线电技术和先进的CMOS制造工艺,可优化芯片尺寸和特性,降低能耗和生产成本。据悉,联发科技Autus毫米波雷达方案已于2018年底量产,智能座舱系统则已获得全球领先的汽车制造商和合作伙伴认可,将于2019年下半年正式搭配量产车型推出市场。

AutoX

还记得《MIT科技评论》公布的2017年全球35岁以下的35位创新者榜单(MIT TR35 Global)中,有一位转向创业的学术明星,AutoX的创始人吗?AutoX自2016年开始创业,在短短的两年内也登上了CES的舞台,在本届CES中也发布其在无人驾驶方面的成果。

AutoX在本届CES中发布L4级别无人驾驶感知系统产品xFusion。据悉,xFusion系统集成了工业及车规级要求的硬件,使用车规级别GMSL摄像头,激光雷达与多摄像头硬件同步,深度学习网络的剪支压缩和加速算法,提供高度优化的实时处理速度,直接面向GPU编程,摄像头和激光雷达的深度融合算法(辅助毫米波雷达)。

华为

虽然,在本届CES中华为并没有展示5G技术,但华为展示了其在AI领域的发展,这就包括前些天华为在深圳发布的最新产品鲲鹏920。

据介绍,鲲鹏920由华为自主设计,采用最先进的7nm工艺制造,基于ARMv8架构,最多64核,频率2.6GHz,支持8通道DDR4、PCIe 4.0和CCIX互联芯片,总带宽为640Gbps。与其他ARM处理器相比,鲲鹏920内存带宽提升46%,IO带宽提升66%,网络吞吐量是业界标准4倍。据华为方面表示,这款高性能、低功耗的芯片在能效上的高出业内标准25%。华为称,鲲鹏920芯片的大部分性能提升来自分支预测算法优化、更多的OP units数量以及内存子系统架构的改进。

除此之外,华为还在CES2019上宣布,华为MateBook 13笔记本以及MediaPad M5 Lite平板将在本月登陆美国市场。

地平线

在本届CES展会上,地平线Matrix自动驾驶计算平台获2019 CES创新奖。Matrix平台利用地平线AI加速IP最大化了嵌入式AI计算性能,可支持激光雷达、毫米波雷达的接入和多传感器融合。在CES展会上 ,地平线展示了基于该平台的两款最新自动驾驶解决方案——地平线NavNet众包高精地图采集与定位方案和地平线激光雷达感知方案。

NavNet

当前,地平线NavNet针对众包场景,利用深度学习和SLAM技术进行道路场景的语义三维重建,支持16大类地图元素的重建、识别、矢量化。在仅使用单目摄像头的情况下,该方案也能够实现重建结果与全局地图的匹配定位和众包建图,并根据实时重建的局部地图与云端高精地图进行关联优化,持续提升高精地图的质量。

激光雷达感知方案

地平线Matrix激光雷达感知方案则采用全卷积深度神经网络对栅格化后的点云特征,进行车辆,行人等障碍物的实时检测。具备高性能,低时延,低功耗的特点,且可基于地平线工具链进行自主开发。

除上述两项全新方案外,同样基于Matrix平台的地平线Matrix前向视觉感知方案、地平线360度视觉感知方案, 以及基于地平线征程处理器的地平线红外热成像避障方案等也在本次CES上展出。

瑞芯微

在2019年CES中,瑞芯微向全球发布旗下内置高能效NPU的AIoT芯片解决方案——RK1808。

RK1808采用了22nm FD-SOI工艺,具有硬件VAD功能,支持低功耗侦听远场唤醒,致力于极致低功耗的设计。

同时,该芯片还具有强大AI运算能力,内置的NPU算力最高可达3TOPs;支持INT8/INT16/FP16混合运算,最大程度兼顾性能、功耗及运算精度;支持TensorFlow/MXNet/PyTorch/Caffe等一系列框架的网络模型转换,兼容性强。

面对AIoT应用带来的多样化接口的挑战,瑞芯微RK1808芯片独特架构所包含的功能模块及各类接口,视频支持MIPI/CIF/BT1120输入,支持MIPI/RGB显示输出;具有PWM/I2C/SPI/UART等一系列传感器输入输出接口;具有USB3.0/USB2.0/PCIE等高速设备接口,支持千兆以太网及外置WiFi/BT模块;音频支持麦克风阵列输入,同时支持音频输出,便于应用扩展。

除此之外,RK1808还支持Linux系统,AI应用开发SDK支持C/C++及Python,方便浮点到定点网络的转换以及调试,开发便捷度极强。

基于瑞芯微RK1808可实现语音唤醒、语音识别、人脸检测及属性分析、人脸识别、姿态分析、目标检测及识别、图像处理等一系列功能。

半导体行业观察
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相关数据
英特尔机构

英特尔是计算创新领域的全球领先厂商,致力于拓展科技疆界,让最精彩体验成为可能。英特尔创始于1968年,已拥有近半个世纪产品创新和引领市场的经验。英特尔1971年推出了世界上第一个微处理器,后来又促进了计算机和互联网的革命,改变了整个世界的进程。如今,英特尔正转型成为一家数据公司,制定了清晰的数据战略,凭借云和数据中心、物联网、存储、FPGA以及5G构成的增长良性循环,提供独到价值,驱动日益发展的智能互联世界。英特尔专注于技术创新,同时也积极支持中国的自主创新,与产业伙伴携手推动智能互联的发展。基于明确的数据战略和智能互联全栈实力,英特尔瞄准人工智能、无人驾驶、5G、精准医疗、体育等关键领域,与中国深度合作。面向未来,英特尔致力于做中国高价值合作伙伴,在新科技、新经济、新消费三个方面,着力驱动产业协同创新,为实体经济增值,促进消费升级。

相关技术
高通机构

高通公司(英语:Qualcomm,NASDAQ:QCOM)是一个位于美国加州圣地亚哥的无线电通信技术研发公司,由加州大学圣地亚哥分校教授厄文·马克·雅克布和安德鲁·维特比创建,于1985年成立。两人此前曾共同创建Linkabit。 高通公司是全球3G、4G与5G技术研发的领先企业,目前已经向全球多家制造商提供技术使用授权,涉及了世界上所有电信设备和消费电子设备的品牌。根据iSuppli的统计数据,高通在2007年度一季度首次一举成为全球最大的无线半导体供应商,并在此后继续保持这一领导地位。其骁龙移动智能处理器是业界领先的全合一、全系列移动处理器,具有高性能、低功耗、逼真的多媒体和全面的连接性。目前公司的产品和业务正在变革医疗、汽车、物联网、智能家居、智慧城市等多个领域。

华为机构

华为成立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为的主要业务分布在无线、网络、软件、服务器、云计算、人工智能与大数据、安全、智能终端等领域,发布了5G端到端解决方案、智简网络、软件平台、面向行业的云解决方案、EI企业智能平台、新一代FusionServer V5服务器、HUAWEI Mate等系列智能手机、麒麟系列AI芯片等产品。目前华为拥有18万员工,36所联合创新中心,14所研究院/所/室,业务遍及170多个国家和地区。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

光线追踪技术

在计算机图形学中,光线跟踪是一种渲染技术,用于通过将光的路径跟踪为图像平面中的像素并模拟虚拟对象对光线的接收效果来生成图像。 该技术能够产生非常高的视觉真实感,通常高于典型扫描线渲染方法,但计算成本更高。

操作系统技术

操作系统(英语:operating system,缩写作 OS)是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序,同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

物体识别技术

计算机视觉领域的一个分支,研究物体的识别任务

MXNet技术

MXNet是开源的,用来训练部署深层神经网络的深度学习框架。它是可扩展的,允许快速模型训练,并灵活支持多种语言(C ++,Python,Julia,Matlab,JavaScript, Go,R,Scala,Perl,Wolfram语言)

信号处理技术

信号处理涉及到信号的分析、合成和修改。信号被宽泛地定义为传递“关于某种现象的行为或属性的信息(如声音、图像和生物测量)”的函数。例如,信号处理技术用于提高信号传输的保真度、存储效率和主观质量,并在测量信号中强调或检测感兴趣的组件。我们熟悉的语音、图像都可以看做是一种信号形式。因此,对于语音、图像的增强、降噪、识别等等操作本质上都是信号处理。

麦克风阵列技术

麦克风阵列(Microphone Array),从字面上,指的是麦克风的排列。也就是说由一定数目的声学传感器(一般是麦克风)组成,用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。 早在20世纪70、80年代,麦克风阵列已经被应用于语音信号处理的研究中,进入90年代以来,基于麦克风阵列的语音信号处理算法逐渐成为一个新的研究热点。而到了“声控时代”,这项技术的重要性显得尤为突出。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

小米机构

小米是中国一家专注于智能硬件、智能家居以及软件开发的企业,于2010年4月6日成立,总部位于中国北京,截至2018年3月31日,员工人数近1.45万。 2010年8月及12月,小米发布了基于安卓系统深度定制的第三方固件MIUI及首款移动应用米聊。2011年8月16日,小米正式推出了其第一款硬件产品——小米手机(一代),开创了以互联网线上抢购高配置、低售价的智能手机销售模式。 通过旗下生态链品牌MIJIA(米家),小米的产品线从智能手机及耳机、移动电源等手机周边产品和音箱、手环等相关移动智能硬件,扩展到智能电视、机顶盒、路由器、空气净化器、电饭煲等家居消费产品。截至2018年3月底,小米已进入全球74个国家和地区的市场,并在其中15个市场智能手机出货量名列前五。 2012年,小米全资买入北京多看科技有限公司,进入电子书阅读领域。多看阅读是旗下网站,并有相应的App。2018年,业界传闻小米有计划生产电子阅读器。 2018年5月3日,小米正式向香港交易所提交IPO申请[6],于2018年7月9日以同股不同权的方式挂牌上市,并计划于7月23日纳入恒生综合指数。 2018年11月19日,美图公司与小米集团宣布达成战略合作伙伴关系,合作期限30年。

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