2.NVIDIA黄仁勋：GPU加速运算成为延展摩尔定律主要模式
3.高通首款XR平台发布，可与骁龙845 VR/AR体验媲美？
4.联发科MediaTek Sensio升级，MT6381将迎来应用落地？
5.NVIDIA发布HGX-2 AI运算性能更上层楼
6.瞄准自动驾驶！英特尔与清华大学、中科院启动为期5年合作
1.苹果三星也救不了智能手机处理器市场萎缩
市场调研机构Strategy Analytics最新发布了一份统计报告，主要内容为2017年全球智能手机处理器的出货、营收及分布情况。
智能手机处理器市场萎缩
Strategy Analytics的报告显示，2017年全球智能手机处理器市场萎缩5%，总销售额下降到202亿美元。
其实，这并不是一件难以想象的事情。自去年开始，全球智能手机的出货量由于各大主要市场逐渐成熟、新兴市场开拓缓慢等多方面因素的影响，出现了一定程度的萎缩，出货量也接连下滑，即便强如苹果、三星也是力不从心。
而作为智能手机的核心部件，处理器的出货量与智能手机相伴相生，出现下滑也是在所难免。
而从具体的处理器品牌来看，高通、苹果、联发科、三星和海思分别位列2017年全球领先智能手机处理器公司前五。
五大厂商境遇各不相同
虽然五大公司并没有变化，但是从各自公司的情况来看，境遇却是千差万别。
由于2017年联发科的智能手机处理器缺乏发展重心，高通的市场份额得到了进一步提升，达到了42%。
位列第二苹果市场份额达到了22%。联发科位居第三，在智能手机处理器市场拥有15%的市场份额。
S
trategy Analytics的报告指出，在过去的一年中，苹果、海思、高通和三星的处理器都出现了增长。但联发科和展锐的处理器出货量出现了一定程度的下滑。
联发科更是由于在中国市场的份额和出货量出现了大幅度下滑，五年来首次营收下滑。而高通则借此获得了原本属于联发科的Oppo、Vivo、小米等中国厂商的订单。
具体原因在于，在过去的五年当中，3G 智能手机处理器的需求和发展都非常缓慢，市场逐渐转变成4G智能手机的主流市场。当年以3G为主打的联发科和展锐受此影响，市场份额自然逐渐下滑。
Strategy Analytics的分析师Sravan Kundojjala表示：“2018年，对于联发科和展锐来说将会是至关重要的一年。”
AI和64位大势所趋
此外，Strategy Analytics的报告中还指出，目前已经有超过2.5亿部智能手机开始采用AI引擎来实现机器学习，支持诸如3D人脸识别、图像识别等相关新应用。
未来，相信随着人工智能应用在智能手机当中逐渐普及，搭载相关技术的智能手机处理器将会成为市场的主流选择。
另一方面，Strategy Analytics还指出，经过多年的发展，64位智能手机处理器在最近三年出现了大幅度增长。2017年64位智能手机处理器市场份额达到了88%，而这一数字在2016年仅为38%。
此外，Strategy Analytics还表示，在苹果、海思、高通和三星的推动下，10nm智能手机处理器占到总处理器出货量的14%，而8核的处理器占到了总出货量的40%。
目前，全球手机市场呈现疲软状态，这与手机差异化缩小，缺乏创新有关，比如苹果十年磨一剑的iPhone X在市场就没讨得什么好处。未来随着人工智能和64位的大行其道，智能手机处理器又会迎来怎样的变化呢？
2.NVIDIA黄仁勋：GPU加速运算成为延展摩尔定律主要模式
在此次GTC Taiwan中，NVIDIA执行长黄仁勋期未来10年内，每年对于运算需求的规模将成长100倍，同时预期在摩尔定律逐渐衰减之下，全球前50大超级电脑的GPU运算量将在未来5年内成长15倍率，同时以GPU加速运算的方式将成为延展摩尔定律的主要模式。
黄仁勋在GTC Taiwan再次强调过去NVIDIA创造CUDA运算模式所带动加速效益，同时说明未来借由GPU加速运算的模式将会持续扩大，预期在2028年全球运算需求将等同1000万组Volta架构GPU所推动效能，若以传统通过多组CPU堆叠构成超级电脑等级运算能力，将会占据大规模空间及高额电力花费，若以GPU替换的话，则可节省更多空间与电力损耗，同时带来更高加速效果。
就目前超级电脑底经成为现代科学发展重要工具，分别在分子建构、量子化学、量子力学、天气预报、气象研究、能源探索、物理模拟、数据分析与人工智能技术发展扮演重要角色，并且提供百万亿次或百亿等级运算效能。而就OpenAI统计显示，未来5年内的人工智能运算模型将成长30万倍，相比摩尔定律预期成长速度快3万倍，借由GPU加速能力将可让数据、演算程式复杂度大幅提升，借此解决过往人力无法解决运算需求。
去年宣布推出整合Tensor Core设计，并且整合32GB HBM2内存的Volta架构GPU，借此对应125 Tensor TFLOPS运算效能，分别对应7.5 FP64 TFLOPS或15 FP32 TFLOPS预算效能，相比过往采用GPU加速运算模式可提升10倍效率，同时进一步让占用空间与电力损耗大幅降低。
而为了突破硬体架构限制，NVIDIA在今年的GTC 2018更进一步宣布推出NVSwitch，让16组Volta GPU能共用高达512GB HBM2内存 (32GB x 16)，总计可对应81920组CUDA核心、2000 Tensor Core TFLOPS运算效能，构成全球最高效能的GPU，并且不受传统CPU架构限制GPU存取内存容量影响。借由NVSwitch的设计，NVIDIA更宣布推出全球最大 (并且可游玩游戏)的DGX-2 GPU，对应借由高达2PFLOPS运算效能，并且特殊多孔纤维设计让运作功率高达10000W的机盒维持低温运作，相比半年前正式推出的DGX-1运算效能提升10倍。
相比过往必须借由300组双核心CPU构成、必须消耗180000W功率能耗运作的服务器，通过单组DGX-2 GPU即可对应相同运算效能，但整替价格仅需1/8与1/18功率能耗，同时相比过往Alex 练Alex Krizhevsky通过两张NVIDIA GTX 580 GPU，花费6天时间完成训练AlexNet，借由DGX-2 GPU仅需18分钟即可完成。同时DGX-2 GPU也分别打破每秒分析1075个影像，成为最快单晶片运算速度，以及每秒可在每个节点处理15500个影像，并且可在14分钟内完成扩充，推论延迟时间仅在1.1毫秒，每秒更可推论演算6250个影像。
通过DGX-2的运算能力与NVSwitch串接技术，NVIDIA也宣布推出以DGX-2建构的服务器平台设计HGX-2，并且与广达、云达、富士康、英业达、纬创、纬颖、华硕、技嘉、华擎、泰安、宏碁等台湾在地厂商合作，同时强调全球约有90%服务器源自台湾，而NVIDIA也与更多台湾在地厂商持续合作。
借由GPU运算能力，配合与Adobe等软体厂商合作的影像处理技术，将可实现即时修改影像中不必要物件，或是重建影像中缺乏内容，甚至能进一步呈现“美颜”效果。同时通过与Google提出的kubernetes容器集群管理系统合作，将可让更多人工智能系统能因应不同运算需求动态调整运算效能，借此让GPU架速运算效能有更弹性配置效益，将与阿里巴巴、百度、eBay、HIKVISION、IBM、小米等厂商合作。
在与台湾合作部分，NVIDIA表示目前富士康将借由人工智能技术检测制作生产效率，中国医药大学附设医院通过人工智能技术协助医师分析预测癌症肿瘤转移情况，台湾大学则通过人工智能区分鼻咽癌危及器官，而台湾人工智能实验室也通过人工智能技术协助台南市政府监测桥梁结构预防台风损害，桃园市政府则计划在2020年前让30%固定行驶路线的公车能配置Level 3自动驾驶功能。
如同先前在GTC 2018期间以“PLASTER”作为主题演讲结尾，黄仁勋也强调分别借由可编程 (Programmability)、低延迟 (Latency)、高精准度 (Accuracy)、规模化 (Size)、数据吞吐量 (Throughput)、能耗效率 (Energy Efficiency)，进而推动学习训练效率 (Rate of Learning)，让人工智能能以更快速度成长。
3.高通首款XR平台发布，可与骁龙845 VR/AR体验媲美？
高通于昨日的增强现实世界博览会（AWE）期间发布了首款扩展现实（XR）专用平台——骁龙XR1平台。
XR是高通于2017年提出的全新概念，该技术涵盖AR（增强现实）、VR（虚拟现实）与MR（混合现实）。高通曾预测，在2021年XR将创造一个1080亿美元的市场。
据悉，高通对XR技术制定的初步战略是：芯片级：高通最顶级移动芯片将支持应用在XR打造的移动平台；软件级：提供专门的VR SDK供开发者使用；HMD加速器计划：HMD参考设计帮助OEM厂商以最快速度实现产品的商用;生态：与合作伙伴进行合作，构建生态。
在XR1推出之前，高通已经与合作伙伴推出20多款XR设备，涵盖一体机和XR兼容智能手机。曾经，XR被作为一种技术集成到高通骁龙高端处理器芯片中，比如XR技术作为骁龙845的一大卖点而进行宣传，即能够在室内空间定位、六自由度和即时定位与地图构建系统，可产生更真实的沉浸式体验。
据悉，在XR概念提出来前，高通骁龙处理器已开始融合这项技术，骁龙820为第一代XR硬件平台，骁龙835为第二代XR硬件平台，骁龙845为第三代XR硬件平台。
XR1作为专用扩展现实平台，集成了Qualcomm Technologies异构计算架构，包括基于ARM的多核CPU（Kryo）、向量处理器、图形处理器（Adreno）和高通人工智能引擎AI Engine。
XR1还包括XR软件服务层、机器学习、骁龙XR软件开发包（SDK），以及Qualcomm Technologies的连接与安全技术。
据悉，骁龙XR1有三个档次，分别针对入门的cardboard、3DoF（3自由度）的主流级别产品以及6DoF（6自由度）的旗舰产品。
根据知情人士表示，XR1平台简化了以往骁龙处理器中大量为手机优化而做的设计，减少了基带集成，由此使得成本显著下降，同时在AI与安全方面做了重点设计。以往，Vive Focus等一体式设备采用的是骁龙移动处理器芯片，如今可以采用XR专用平台，这样可以在成本上获得更大优势。
可以猜测，未来高通XR技术在芯片级发展路径将分为搭载XR技术高端骁龙处理器与XR专用芯片两种。
高通预计，首批搭载XR1芯片的VR一体机等将于2019年早期上市，并预测2023年前，VR/AR一体机将达到1.86亿台的规模。高通透露，Meta、Vive、Vuzix和Pico等厂商已基于首款专用的XR1平台进行开发。据外媒报道，该芯片将率先应用在Vuzix新款Blade智能眼镜以及HTC的AR/VR头显中。
XR1在视觉、音频以及交互方面的特性：最高支持QHD+分辨率的显示屏、6个头部自由度+6个手部自由度、4K 60FPS视频回放、高通Aqstic/aptxHD音频技术、AR捕捉延迟在20ms以内等。
0
