报道指出，亚马逊网络服务 (AWS) 2020 年的销售额为 453.7 亿美元，是全球最大的云计算提供商，也是数据中心芯片的最大买家之一，AWS 将其计算能力出租给其客户。自 2015 年收购一家名为 Annapurna Labs 的初创公司以来，AWS 始终致力于开发自己的定制芯片。周二，该公司发布了第三代 Graviton 芯片，旨在与英特尔和 Advanced Micro Devices 的中央处理器竞争。据介绍，Graviton3 比其前一代产品快 25%，亚马逊弹性计算云副总裁 Dave Brown 告诉路透社，该公司预计它的每美元性能将比英特尔的芯片更好。AWS 还表示，一种名为 Trainium 的新型芯片将很快向其客户提供，该芯片旨在训练机器学习计算机模型并将与 Nvidia 的芯片竞争。AWS 预计它以比 Nvidia 的旗舰芯片低 40% 的成本训练机器学习模型。AWS 仍然与英特尔、AMD 和 Nvidia 密切合作——例如，它正在与 Nvidia 合作，将其 Graviton 处理器配对，为 Android 游戏开发商提供一种将其游戏流式传输到设备的方法。Brown 表示，AWS 希望能够通过提供额外的芯片选择来保持计算市场的竞争力。“我们已对性能进行了挑战。我相信在未来几年，你会看到所有这一些企业——英特尔、AMD——在性价比方面都有更好的表现，”布朗说。“这就是他们必让我们的客户满意的事情。”研究公司 Gartner 的副总裁兼分析师 Raj Bala 表示，从长远来看，芯片公司应该认认真真地对待来自 AWS 的竞争。目前，许多云计算客户希望使用英特尔和 Nvidia 芯片，因为已经编写了数十年的软件来运行它们。Bala 说，只有可处理重写自己软件的复杂性的早期采用者才有机会尝试新的 AWS 芯片。但是，当 AWS 在十五年前推出并被精通技术的小型客户使用时，情况也是如此。该公司最终扩展到主流公司，现在正朝着与思科系统公司等传统公司一样大的步伐迈进。
在亚马逊的 AWS re:Invent 活动中，他们宣布，公司的最新实例将由其最新的处理器 Graviton3 提供支持，该处理器旨在满足AWS标记的计算密集型工作负载：HPC、批处理、电子设计自动化 (EDA)、媒体编码、科学建模、广告服务、分布式分析和基于 CPU 的机器学习推理。所以亚马逊强调，不要指望它们会出现在传统的网络托管环境中，尽管它们能用于裸机托管或专用服务器/ VPS 之类的场景。多个方面数据显示，AWS 表示新版本处理器比 Graviton2 快 25%，浮点性能提高 2 倍，机器学习工作负载提高 3 倍。功耗将降低 60% 。信息数据显示，新的处理器将在 DDR5 内存上运行，这将使内存带宽增加 50%。我不过，们不知道核心数量、使用的架构或核心时钟速度。Graviton2 将核心数从 2018 年的原始型号翻倍至 64 核，并使用 ARM Neoverse N1 架构，在7nm 制造工艺下，使其达到 2.5GHz。Graviton3 将面临来自 AMD 和英特尔的新竞争。前者预计将在 2022 年推出其 Zen 4 产品，其处理器在 5nm 工艺上使用多达 128 个内核。英特尔已经推出了其至强“Sapphire Rapids”处理器，该处理器将 DDR5 和 PCIe 5.0 带到了桌面上。Graviton3 还包括一个新的指针身份验证功能，旨在提升整体安全性。在将返回地址压入堆栈之前，它们首先用密钥和附加上下文信息（包括堆栈指针的当前值）签名。当签名地址从堆栈中弹出时，它们会在使用前做验证。如果地址无效，则会引发异常，从而阻止通过用有害代码的地址覆盖堆栈内容来对工作进行攻击。与前几代一样，Graviton3 处理器包括每个虚拟 CPU 的专用内核和缓存，以及基于云的安全功能。C7g 实例将提供多种尺寸，包括裸机。
关键字：芯片引用地址：亚马逊发布Graviton 3芯片，加速替代AMD和Intel
日前，TI推出了第二代车用级抬头显示芯片组DLP3030-Q1，该芯片组可以将关键驾驶信息投影到汽车挡风玻璃上，实现高亮度和动态的AR显示，由此减少司机在行车中分散注意力，提升最佳汽车状况感知。 芯片组由电子微镜芯片DLP3030-Q1和控制芯片DLPC120-Q1组成，DLP3030是一个0.3英寸的对角阵列，上面覆盖了40万个高亮微镜，这些微镜以高亮高速开关，由此产生高饱和保线减少了引脚大小以及密闭封装，以此来实现了更小体积的封装优势，运行温度空间得到了拓展，即使工作在-40℃和105℃，丝毫不受影响。 DLPC120-Q1数字控制器拥有一个24位RGB视频接口提供所有必要的控制信号和处理图像，以60
近期，江苏汤谷智能科技有限公司（以下简称“汤谷智能”）获临云资本等战略投资。 汤谷智能成立于2017年，专注于自主可控、安全可信的数字芯片原型验证工具云平台的研发与销售，致力于成为国内领先的数字芯片验证工具研发、高价值IP核授权（知识产权）企业。其研发团队拥有数十年以上集成电路研发设计和量产经验，主要创始人是“中国巨型计算机之父”小组成员，公司得到多位工程院院士的支持。 在研发能力基础上，汤谷智能为客户提供自主、可控、可信的IT基础设施解决方案。 据介绍，汤谷智能成立三年实现收入规模数十倍增长，数字设计IP收入业内领先，未来收入将保持每年翻番增长势头。 据临云资本消息，目前，汤谷智能已经与国内EDA有突出贡献的公司、国内头部晶圆代工企
eeworld网晚间播报：传高通将和大唐电信，以及半导体基金之一的北京建广资产携手，在第三季度联手成立新的手机芯片公司，将主攻低端市场，与联发科、展讯竞争。 市场传出，高通已和大唐、建广等达成协议，预定七月至八月间宣布于大陆成立手机芯片公司；其中，大唐和建广持股比率将过半，具备主导权，高通扮演最主要的技术上的支持角色。 据了解，大唐和建广也曾找上联发科谈合作，但联发科碍于两岸法令限制，而被高通抢先，反而多了一名竞争对手。 手机芯片供应链表示，据目前已知进度来看，高通已与大唐签订销售协议，新合资公司未来产品线将以价格十美元以下的市场为主，偏向低端领域。 过去高通目标市场以高、中端为主，低端领域并非强项，也较不重视，较难与联发科、展讯等对
（记者/钱玮珏）新兴区域对于智能手机的需求量慢慢的变大，针对一直增长的大众市场需求，美国高通公司日前在其合作伙伴峰会上宣布进一步拓展入门级产品线处理器及其相应的QRD平台，布局低端市场的攻坚战。 高通拓展入门级产品线 距离高通上一次的合作伙伴峰会不过半年时间，来自高通的多个方面数据显示，截至目前，来自超过40家终端厂商已经在包括美国和法国在内的17个国家，推出了250余款基于QRD的智能终端，相比6个月前新增80余款。 据了解，高通此番推出的骁龙200 8x10和8x12处理器及其相应的QRD平台，为入门级智能手机带来强劲的多媒体能力和调制解调器技术的最佳结合以及更长的电池使用寿命，并特别针对中国市场
1月10日，据上海证监局披露，海通证券发布了关于上海芯龙半导体技术股份有限公司（以下简称“芯龙半导体”）首次公开发行股票并上市辅导备案情况报告。 芯龙半导体向上海证券交易所申报，现已接受海通证券的辅导，并于2020年12月28日在深圳证监局进行了辅导备案。 截至本申请提交日，芯龙半导体持股5%以上股东如下表所示： 芯龙半导体实际控制人李瑞平、杜岩、常晓辉分别持有公司41.8994%、27.9330%、23.2775%的股份，李瑞平、杜岩、常晓辉对公司的控制认定为共同控制。 上海芯龙半导体技术股份有限公司是一家专门干电源管理类模拟集成电路开发的设计企业；芯龙的核心研发和管理团队由一批来自业界半导体设计公司的资深专家组成；芯
厂商开启上市征程，芯龙半导体已辅导备案 /
据南华早报报道，韩国正面临复杂的平衡行动，因为它发现了自己处于美国与其最大的半导体芯片贸易伙伴中国之间愈演愈烈的技术战争之中。 一位不愿透露姓名的韩国政府内部人士最近告诉当地媒体，韩国政府已在内部做出加入美国领导的 Chip 4 联盟的决定，并正在协调合适的时机宣布这一决定。这样的决定符合韩国国内的共识，即加入该联盟对韩国来说是不可避免的，尽管这有几率会使与中国的关系紧张。 分析的人说，从长远来看，韩国必须在瞬息万变的半导体产业格局中提高竞争力，同时在短期内难以避免与美国及其依赖的盟友建立更紧密的联系。 专家们淡化了华盛顿要求首尔在短期内对中国实施半导体出口限制的可能性，这是它对日本和荷兰提出的要求。但美国加强对中国芯
异质多处理器系统(Heterogeneous MultiProcessor)是将两种以上不同工作性质的处理器核心整合为一的处理器系统。它通常包含了一般用途处理器(General Purpose ProcESSor)和特殊用途处理器(Specific Purpose Processor)。随着片上系统SoC(System ON Chip)及有关技术的成熟，已能将不同的处理器整合到一个芯片里，成为多处理器芯片。以多媒体应用为例，比较著名的异质多处理芯片有德州仪器公司的TMS320DSC25、TMS320DM270和TMS320DM320。这些芯片都是由ARM微核心和DSP微核心组成。传统的多处理器系统架构(如Intel SMP架
中的数据流核心设计 /
摘 要： 介绍了TMC2310芯片的主要特征、功能及其结构，给出了采用该芯片的水声信号处理系统电路原理框图和软件设计流程。该水声信号处理系统可对水下目标进行实时高速检测和参量估计，已在最近几年进行了多次水池试验。经湖上和海上试验验证，证明其性能好、工作稳定。现已投入小批量生产。 关键词： 声场 检测与估计 DSP FFT 自适应FIR滤波 对目标进行仔细的检测、估计、跟踪是雷达与声纳应用的最终目的，其任务是对接收信号进行一定的处理、提取特征、分析识别，以检测目标的存在与否，进而通过对信号的处理与运算估计出目标的方位、距离与速度，实现定位和跟踪。对于水下目标的检测与参量估计有两
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