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【传闻】价值200万美元联发科芯片在港被抢劫

·2018-02-04 00:00·老杳吧
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1.传价值200万美元联发科芯片在港被抢劫;
2.3D感测模组库存可供未来数月iPhone X使用;
3.光学AI芯片初创公司Lightelligence获千万美元融资 百度参与领投;
4.人造神经元计算速度超过人脑

1.传价值200万美元联发科芯片在港被抢劫;
集微网消息,手机芯片供应链传出,有半导体渠道商手上一批联发科手机芯片“MT6737”,上周在香港运送至客户端时,连车带货被窃走,警方最后只找到空车,这批价值约200万美元的手机芯片不翼而飞。

由于这批货被劫一事是发生在渠道商,与联发科无关,亦不会造成联发科任何损失。只是近来手机芯片市场并未出现缺货现象,却发生芯片失窃事件,因而成为手机芯片市场的话题之一。

据了解,这批被劫的手机芯片为“MT6737”,是联发科去年针对中低端市场开发的主力芯片之一,客户端包括三星,使用于SAMSUNG Galaxy J2 Prime 等机型。

手机芯片供应链认为,“MT6737”属于中偏低端的芯片,得手的歹徒销赃相对容易销赃,应该是有备而来。

过去零组件大缺货时会偶传失窃或被劫事件,尤以价格波动最高的存储器最常见,鸿海旗下富士康工厂前两年也曾传出有数千只iPhone被窃。







2.3D感测模组库存可供未来数月iPhone X使用;
2月2日凌晨,苹果公布了它们2018财年第一财季的业绩,报告显示,iPhone一共卖出了7731.6万台,比去年同期下滑1%(去年同期销量为7829万台)。但iPhone营收却比去年同期增长了13%,达到了615.76亿美元。从数据不难看出,苹果正在设法从相同数量的手机销量中获得更多收入。

虽然财报比较亮眼,但是iPhone X未来的销量不被看好。业内人士@手机晶片达人表示,亚洲供应链已经提前做好了准备,iPhone X 3D感测模组的库存已经足够未来数个月使用,基本只生产到3月份,后面第二季度都不需要生产了。

此前美国券商KeyBanc分析师发表报告,将苹果股票评级从“增持”下调至“持股观望”,报告称iPhone实际销量似乎在第一财季出现下滑,而第二季的营收预期弱于市场预期,这印证了我们对智能手机市场达到饱和的看法。快科技







3.光学AI芯片初创公司Lightelligence获千万美元融资 百度参与领投;
集微网消息,据外媒报道,光学技术初创公司Lightelligence近日获得了1000万美元种子轮融资,由百度风投和美国半导体高管财团领投。
Lightelligence的创始人兼CEO沈亦晨2016年博士毕业于MIT,他还兼任Lux Labs的联合创始人。Lightelligence主要利用基于光学的新技术来加速人工智能的工作负载,通过所谓光子电路的新兴技术来加速信息处理,光子电路是电子电路更有效的替代方案,进行计算的不是电子而是光子。Lightelligence创始人兼产品副总裁Paul Xie指出,电子通过铜线传输时会产生热量,而光子传输时不会产生热量,而且损失很小,因而光计算更为节能,有望将现有人工智能芯片的计算能力提升1000倍,同时将能耗降低至百分之一。
Lightelligence创始人兼CEO沈亦晨
在云计算环境中,这一技术可以加速深度学习的训练和推理,边缘设备也能受惠于这一技术,例如对功耗更敏感的无人机、传感器等设备
据悉,Lightelligence将在2019年第一季度发布样品,正式产品则在2、3年内上市。(校对/乐川)
4.人造神经元计算速度超过人脑

神经元在大脑中储存和传输信息。图片来源:CNRI/SPL

一种以神经元为模型的超导计算芯片,能比人脑更高效快速地加工处理信息。近日刊登于《科学进展》的新成果,或许将成为科学家们开发先进计算设备来设计模仿生物系统的一项主要基准。尽管在其商用之前还存在许多障碍,但这项研究为更多自然机器学习软件打开了一扇大门。

当下,人工智能软件越来越多地开始模仿人类大脑。而诸如谷歌公司的自动图像分类和语言学习程序等算法也能够利用人工神经元网络执行复杂的任务。但因为常规的计算机软件不能被设计运行类似大脑的算法,因此相比人类大脑而言,这些机器学习就需要更高的运算能力。

“肯定会有更好的方法来做这些,因为大自然都能够找到更好的办法。”该研究合作者、美国国家标准与技术研究所(NIST)物理学家Michael Schneider表示。

NIST是若干希望开发出能够模拟人类大脑的神经形态硬件,同时希望这种神经形态硬件能更有效地运行大脑样软件的团队之一。在常规的电子系统中,晶体管常常会以一定的间隔和精确的数量处理信息(二进制数字0或1)。但神经形态硬件则能够从多个来源积累少量信息,并且改变这些信息使其产生一种不同类型的信号,并在需要的时候发射一股电流,就好像神经元放电那样。因此这种神经形态硬件需要更少的能量运行。

然而这些设备至今还是无效的,尤其当晶体管需要跨越间隙或突触来传递信息时,因此,Schneider团队利用铌超导体制造出了神经元样的电极,其可以在无阻力的情况下进行导电。随后,研究人员利用数千个磁性锰纳米晶簇填补超导体的空隙。

通过改变突触中磁场的数量,这些纳米晶簇就可以在不同方向上对齐。这就能让该系统在电力水平和磁性方向上对信息进行编码,从而赋予该系统比其他神经形态系统更强大的计算能力,同时不会占据额外的物理空间。

这些突触每秒可以放电10亿次,比人类神经元的速度快几个数量级,同时该系统消耗的能量仅为生物性突触的万分之一。在计算机模拟过程中,在传递到下一个电极之前,合成神经元就能通过最多9个来源核对输入信息。但当基于该技术的系统用于复杂计算之前,需要成千上万个突触,Schneider表示,是否能够扩大到这个水平还有待进一步研究分析。

另外一个问题是,该突触只能在接近绝对零度的温度下运行,同时需要用液氮来冷却。英国曼彻斯特大学计算机工程师Steven Furber指出,这可能就会使芯片在小型设备中变得不实用,尽管大型数据中心可能能够对其进行维护。但Schneider表示,相比操作一个具有相当数量计算能力的传统电子系统而言,对该设备进行冷却或许需要更少能源。

美国加州理工学院电气工程师Carver Mead赞扬了这项研究,并将其称之为神经形态计算的新方法。“目前在该领域中充满了炒作,我们很高兴能够看到精细工作能以客观的方式呈现出来。”他说,但在芯片真正用于计算领域之前或许还需要一段很长的时间,而且,目前还存在来自许多其他神经形态计算设备的激烈竞争和挑战。

Furber还强调,这种新型设备的实际应用前景非常广阔。“这种设备技术也非常有趣,但如今我们还不能充分了解这些生物突触的关键特性,也并不知道如何更加有效地利用它们。”他说,例如,目前人们仍有许多问题需要解决,即当记忆形成过程中这些突触如何重塑自己?这就使得研究人员很难在记忆存储芯片中重建这个过程。

尽管如此,Furber表示,一种新型计算设备进入市场需要10年甚至更长时间,即便神经科学家很难理解人类大脑,但他们非常有必要开发出尽可能多的不同的技术手段。(张章) 科学网






















文章来源:http://laoyaoba.com/ss6/html/97/n-662097.html

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