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Hot Chips大会上的七大热门IC芯片

导读: 根据前不久召开的Hot Chips大会中获得的信息,整理排列出了近期半导体领域大几热门芯片,这些芯片的应用领域涉及5G、细胞神经网络、分子诊断及FPGA半导体等,应用前景十分广泛。此外,还有AMD的图像处理芯片,以及英特尔最新的x86服务处理器等。

  根据前不久召开的Hot Chips大会中获得的信息,整理排列出了近期半导体领域大几热门芯片,这些芯片的应用领域涉及5G、细胞神经网络、分子诊断及FPGA半导体等,应用前景十分广泛。此外,还有AMD的图像处理芯片,以及英特尔最新的x86服务处理器等。

  NO.1:高通(Qualcomm)的5G时代

  5G的未来与梦想——将智能手机扩展到无人机和物联网应用的世界。Qualcomm CEO兼CTO Matt Grob表示,总体来说5G移动技术是基于优化OFDM波形统一空口。从连接城市间的的短快毫米波到以900兆赫的广域网连接的物联网,都可以得到5G的无线接口支持。5G空口将支持时域和频域分双工,它还具有低延迟和高可靠性连接的新功能。5G还将支持改善的通道和连接管理功能,提高用户的选择许可和非许可服务组合的机会。目前与LTE和Wi-Fi的相关的连接能力基本可以运行,但是对于5G需要快速识别多个非干扰信号,仍需进行许多复杂的优化。Grob表示有望到2020年,可以看到5G的无线网络的雏形。

  NO.2:Facebook的细胞神经网络技术(CNNs)

  CNNs是深度学习的一种热门形式,将多种神经网络结合在一起,提炼分类多级层次结构,这些分类模式可迅速被采纳作为大数据分析的工具。在过去几年的时间里CNNs的研究取得了巨大突破。

  Facebook的LeCun介绍,CNNs应用于Facebook上的每一张照片,Facebook每天的照片下载量约为6亿张,每张照片2个细胞神经网络的时间仅为2s。CNNs还可以将文字说明与相应的图片联系起来,把Facebook的图片进行分类,如猫、鲜花和音乐会,从而加快搜索速度。近期,LeCun正着手于研发用于CNNs的FPGA和ASICs加速器。

  NO. 3:安尼特(anitoa)的低价、快速、小型分子诊断芯片

  安尼特公司(Palo Alto, Calif.)开发了一款小体积、低成本、用于检测超微光的CMOS感光芯片,这是目前世界上灵敏度最高的半导体光电传感器,可以应用于检测荧光、化学发光等超微弱光信号,在医疗仪器小型化及POCT诊断设备中具有显著优势。

  现今多数诊断设备体积较大、光电模块价格昂贵(如:制冷CCD或PMT光电倍增管)。安尼特公司CEO丁志敏说:“我们一直在试图寻找一种能替代PMT的元件。”因此设计开发出安尼特的CMOS感光芯片具有很高的灵敏度和性价比,这得益于安尼特公司在数字技术和模拟电路技术等方面的进步与创新。该芯片使用了高感光灵敏像素、新型DSP算法和模拟噪声分析等独有技术。此外,安尼特公司正在研究更高速度的CMOS感光芯片和用于识别肿瘤细胞的内窥镜芯片。

  NO.4:微软的神经网络技术

  与Facebook相似,微软研究团队也将FPGA应用于CNNs的实验数据处理,加速网络操作速度。他们表示FPGA与GPUs、x86相比效率更高、独立性更好。微软研发技术员工Eric S. Chung披露在应用于在运行一系列复杂应用的数据中心时,与GPUs高速率高能耗相比,FPGAs的低能耗、稍逊的处理能力更为合适。此外,FPGAs还有大量的剩余空间作为CNNs加速器。基于FPGAs的FPUs有突出的性能,重新配置和FGA处理不同的数据中心的工作时间不到1s。

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