原标题：iPhone 8之后,传三星S9也要用类载板；台积电:30周年庆库克行程冲突来不了
集微网消息，台积电预计于10月23日在台北君悦饭店盛大举行30周年庆，昨天集微网曾经报道包括库克在内台积电邀请了黄仁勋、莫伦科夫、ADI首席执行官Vincent Roche、ARM国际CEO席格斯、博通CEO霍克.谭、德州仪器首席执行官Rich Templeton及ASML首席执行官温彼得（Peter Wennink）等八大CEO到场。
不过台积电昨天表示，确实有邀请库克，但因时间行程问题无法前来参加台积电30周年庆会。
台积电表示，30周年庆目前正在紧锣密鼓进行中，邀请数百名贵宾，包括：客户、供货商及社会贤达等一起与台积电欢庆30周年庆。
对此，台积电表示，的确有邀请库克，但因行程安排上有问题，所以无法前来参加。 而其他重量级人士是否前来，台积电则表示，因正式邀请函尚未发出，细节还无法透露。
据悉，当天活动流程下午将举办高峰论坛，由台积电董事长张忠谋与重量级人士举行演讲及论坛，晚上则举行音乐会。
集微网消息，先前传出苹果下半年旗舰机「iPhone 8」主板将改用类载板(Substrate-Like PCB、SLP)，如今据悉三星电子2018年旗舰机「Galaxy S9」也会采用。 由此看来，智能机主板趋势将逐渐转为类载板。
据韩国媒体etnews 7日报导，当前智能机主板的主流产品为「任意层高密度连接板」(Any-layer HDI)，类载板是HDI的进阶产品。 类载板的好处在于堆栈层数变多，并可用封装程序缩小整体面积和线宽。 智能机机内空间有限，但是零件繁多，还须留下庞大空间安放电池，才能提高续航力。 类载板能减少占用空间，扩大电池容量，因此成了业界新宠。
业界人士表示，三星电子决定在2018年问世的S9，使用类载板，这是三星智能机首次搭载类载板。 S9打算用类载板作主板，连接处理器老版本clashforandroid、NAND flash、DRAM等主要零件。 类载板使用半加成法(MSAP；modified-semi-additive process)的封装技术，据了解三星关系企业Samsung Electro-Mechanics已经成功研发MSAP，也许是三星决定采用类载板的原因之一。
在此之前，今年年初就有消息说，苹果今年旗舰机将改用类载板，当时分析师曾用详细解说类载板的好处。
MacRumors 2月13日报导，凯基投顾分析师郭明錤报告称，iPhone 8会使用成本较高的类载板，延长电池寿命。 电池科技未来三到五年间难有突破，只能缩减主板空间，以放置更大的电池，类载板可以满足这种需求。
郭明錤预测，今年的新iPhone将用类载板，其中搭载OLED面板的iPhone 8，类载板堆栈20层，远多于iPhone 7系列HDI的十层，这让iPhone 8主板面积缩小，有更多空间放置电池，电力容量扩大至2,700mAh。 此种改变代表尽管iPhone 8尺寸和小屏幕iPhone 7差不多，电池容量却远多于iPhone 7的1,960mAh，几乎快追上大屏幕iPhone 7 Plus的2,900mAh。
随着人们对人工智能(AI)的发展及应用期待升高，科技公司也都卯足全力开发客制化的芯片以及支援这些芯片的运算节点。市场情报公司ABI Research将AI硬件分为云端服务、装置本身(on-device)以及混合平台三大领域，其中云端是将AI任务交给超大规模数据中心进行线上处理，但基于连线及延迟等因素考量，有些数据必须直接在装置上执行运算。至于混合型则是结合云端与装置平台完成AI运算，例如使用手机识别用户问题，然后交由云端找出答案。
根据The Register报导，类神经网络共有2个层面clash加速器苹果ios客户端，一是训练，利用网络分析大量数据产生统计模型，这属于学习阶段；其次则是推论，透过类神经网络转译新数据，并产生精确的结果。训练类神经网络需要非常庞大的运算量，由于训练负载可以切割成许多同时执行的工作任务，因此GPU的双精度浮点运算及庞大的运算核心占有很大优势。
部分云端业者亦投入开发不同于GPU架构的自有芯片，例如Google的张量处理器(Tensor Processing Unit；TPU)，除可支援推论工作负载，新一代更加入了可用于训练的浮点精确度运算。TPU属于特殊应用积体电路(Application-Specific Integrated Circuit；ASIC)，专为特定目的而设计，无法重新编程，效能高功耗低，但价格昂贵。Google因规模够大，相关的一次性工程费用可以透过省下的功耗成本加以补贴。
至于微软(Microsoft)则是在数据中心部署现场可编程逻辑闸阵列(FPGA)，负责网络及机器翻译等AI工作负载。英特尔也将在2017年推出代号Knight’s Mill的新一代Xeon Phi高效能CPU，着重机器学习与人工智能应用。除了以Xeon搭配FPGA芯片Altera Arria 10之外，英特尔也将以Xeon搭配源自Nervana Systems技术的Lake Crest芯片，采用比DDR4快12倍的HBM2随机存取存储器，加快数据传输效能。
除了依据GPU、FPGA、ASIC建立的系统外，其他公司也试图从基本面改写AI架构，例如NASA前署长Dan Goldin的Knuedge新创公司正在开发针对云端运算的256核芯片，英国Graphcore的IPU (Intelligence Processing Unit)是不同于GPU向量或CPU标量处理的图形处理库，可以缓解数据从存储器传送到处理单元的问题。
手机、无人机及汽车等客户端装置的考量重点为节能与低延迟运算，尤其自驾车需要在瞬间做出决定，对于连线延迟的容忍度更低。包括安谋(ARM)、高通(Qualcomm)及苹果(Apple)在内都将推出支援机器学习任务的处理器。
而麻省理工学院(MIT)的Eyeriss计划则正在开发内建 168个核心、专门用来部署神经网络的芯片。该校电机工程教授Vivienne Sze表示深度神经网络最耗能量的部分不在于推论运算，而是数据在存储器及乘积累加运算之间交换时，因此Eyeriss芯片可在将数据传送到每一个核心之前，先进行数据压缩。DIGITIMES
随着人工智能(AI)服务器GPU加速器需求转热，越来越多大厂投入市场，不禁令人好奇，面对新对手接连进逼，一直处于领先地位的NVIDIA如何捍卫江山，未来是否有筹码还击。
当市场需求攀升，少数供应商得到丰厚的获利时，更多的厂商即会相继投入抢食大饼，这是基本的经济运作。在AI加速器市场亦然clash加速器苹果ios客户端，NVIDIA早期跨入此领域，拜企业和云端服务业者AI相关投资与日具增之赐，NVIDIA的Tesla GPU需求畅旺，公司业绩也大进补。
以2017年上半为例，NVIDIA首季数据中心产品销售激增逾2倍，第2季续增186%。NVIDIA在AI领域耀眼的表现引起其他科技大厂的注意，过去1年来包括英特尔(Intel)、超微(AMD)、富士通(Fujitsu)和Alphabet相继推出AI服务器加速器，或宣布准备进军市场。
随着市场竞争逐渐白热化，NVIDIA该如何维持竞争优势？这可以从比较NVIDIA的GPU和对手产品找到答案。服务器CPU与PC和移动CPU一样，仅能容纳少量相对强而有力的CPU核心，例如最强而有力的英特尔Xeon Scalable服务器CPU有28核。反观GPU可以有上千个小核心并行运作。也因此，对于不断地进行演算和推论的AI深度学习训练而言，GPU比CPU更适合。
推论演算法不一定要求巨大的处理能力，GPU就可以应付这些任务，有鉴于此，NVIDIA试着让GPU在此获得更多的采用。不过，许多服务器端的推论工作仍然以英特尔的Xeon CPU为主。苹果(Apple)因隐私权的关系，偏好直接在iOS装置以AI演算法处理用户数据。
然而，训练深度学习模型来创造演算法解读数据，例如自动驾驶系统翻译简讯或侦测交通号志等都需要密集的运算，训练过程中，数千甚至数百万个人工神经元化分成许多“层”(layer，如输入层、隐藏层、输出层等)来负责不同的任务，以及和其他层的神经元沟通，以便判断数据分析后的结果是否无误，例如输入的影像是否为停车标志(stop sign)等。
比起不到30核心的CPU，AI研究人员利用多个拥有数千个核心的Tesla GPU来分担人工神经元的工作，训练深度学习模型将加快许多。深度学习演算是一种复杂的数学，而这正是NVIDIA的Tesla GPU擅长的领域，它还可以提供一个具有众多存储器频宽的模型，以及高速连结芯片来进行沟通。
但这并不意味着GPU是唯一适合训练深度学习模型的处理器，理论上芯片制造厂也可以开发一个配备数千个核心，专为处理深度学习演算而设计的特殊应用积体电路(ASIC)，让它们能与存储器或其他ASIC快速沟通。
英特尔似乎有这样的想法，2016年收购Nervana Systems取得必要的技术和人才后，着手打造深度学习ASIC“Lake Crest”。英特尔号称Lake Crest的并行处理能力是前所未见的水准，原始运算能力比当前最先进的GPU(显然指的是NVIDIA)还强。此外，Lake Crest还可支援每秒1兆位元(TB)的存储器频宽，连结速度比标准PCI Express快20倍。
其他大厂如AMD最近推出Radeon Instinct服务器GPU，其中最强的M125是不错的产品，但以原始效能来看仍落后V100，特别是64-bit运算时，而且存储器频宽也比较少，目前显然不至于对Tesla GPU构成威胁。此外，富士通最近也宣布要在2018年会计年度发布一个ASIC深度学习处理器。
不过，尽管新对手来势汹汹，NVIDIA拥有强有力的武器来予以迎击。其中之一是庞大的GPU研发支出，NVIDIA主要用于打造新的GPU架构，特别是深度学习的GPU。例如Tesla V100采用新的Volta GPU架构，同时使用了5,120个传统的CUDA GPU核心和640个tensor核心作为深度学习训练之用。
但就长期而言，NVIDIA最大的竞争优势或许起步比别人早，围绕着Tesla GPU的AI生态系统已经成形。现在开发者逐渐习惯使用NVIDIA的CUDA GPU应用程式介面(API)，以及深度软件开发套件的各种工具，包括cuDNN软件图书馆等。
集微网消息，“功能多样化clash加速器苹果ios客户端，，交互简单化”是电子产品的发展趋势，也是消费者的使用需求，作为底层通讯传输的USB标准正是如此。自USB1.0标准规范发布以来，传输速率不断提升，直到USB3.1版本最大传输速率可达到10Gbps，基于USB3.1规范设计的USB Type-C也随之而来，并在苹果、Google、微软等厂商支持下，USB Type-C凭借着更加纤薄、可正反插、更高传输速度和双向电缆等特性，深受市场青睐。
USB Type-C集高速数据、快速充电于一体，包括手机、NB以及VR/AR设备都已经导入USB Type-C方案接口，USB-C也有望实现接口统一。可以看到，目前市场上新发的主流手机和NB都开始使用USB Type-C接口。
根据调研机构分析预测，全球USB Type-C市场规模逐年递增，到2020年，市场规模将达669亿元，如果将衍生的数字智能耳机等考虑在内，则总规模将超过千亿元。
然而，基于USB3.1标准规范设计USB Type-C方案却存在限制。行业人士称，USB-C指的是双向的连接类型，而像USB3.1这样的版本号指的是单信道数据传输和其他规格，例如接口或是数据线的规格。
或许USB 3.0推广组织正是因为发现这个问题，针对UBS3.2的规范升级，主机和设备定义多信道操作，扩展现有的USB –C数据线 将保持原有的USB 3.1 物理层数据传输率与编码技术，传输速度由10 Gbps到20 Gbps翻倍是由双信道的使用来达成，全面支持USB–C的双信道拓展应用。
USB3.2支持多信道设计，传输效能将比USB 3.1快两倍，可将新的USB 3.2主机和设备设计为多信道解决方案，可实现5 Gbps双信道操作或10 Gbps双信道操作。以USB-C接口连接的USB 3.2主机与装置为例，每秒可传输2GB数据。
而USB 3.1设计时只用了其中一条信道，而另外一条信道是给其他模式使用。在两条信道都被其他模式使用时，则 USB 的信息传输速度就会掉到USB 2.0标准速率。USB 3.2 让两条信道都可用于USB数据传输。
据了解，USB 3.2标准可使用现有USB-C数据线的双信道操作，同时继续使用现有SuperSpeed USB物理层数据速率和编码技术，并对集线器规范进行微小更新，以提供更高的性能并确保在单信道操作和双信道操作之间顺畅转换。目前USB 3.2规范正处于最后草案审查阶段，计划正式发布时间为2017年9月北美USB开发者日活动期间。
随着USB3.2规范的升级，将对USB–C带来更大的性能提升和应用范围，除了包括智能手机、NB、电视、可穿戴等终端外，另外未来汽车及泛物联网终端中，USB-C亦将是重要的接口选择，市场应更加广阔。
