美光丨基于第六代<span style='color:red'>AMD</span> EPYC的智能体AI：为应用程序服务器带来代际性能提升
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美光丨基于第六代AMD EPYC的智能体AI：为应用程序服务器带来代际性能提升

　　我们评估了第六代 AMD EPYC™ 在智能体应用程序服务器工作负载上的代际性能提升。2026 年 7 月 22 日，AMD Advancing AI 大会现场。　　“我们需要一艘更大的船。” — 布罗迪警长　　随着 AI 的使用向智能体模式转变，对数据中心基础设施的要求也会随之提高。这将导致每台服务器的 CPU、内存、存储性能和密度目标值都相应提高，但理想的智能体应用程序服务器应该是什么样的? 又该如何进行测试呢?　　我的团队构建了一个基准测试，用于模拟智能体 AI 可能对您的基础设施施加的工具调用工作负载，并与 AMD 数据中心生态系统应用工程团队合作，于 7 月 22 日在 AMD Advancing AI 大会上进行了演示。我们测试了第五代 AMD EPYC 128 核 CPU，AMD 测试了他们的新型第六代 AMD EPYC 256 核 CPU。第六代 AMD EPYC CPU 搭配美光® DDR5-8000 内存和 9650 PCIe® 6.0 NVMe™ SSD，性能提升了 3.8 倍，CPU 能效提高了 2.9 倍。　　幸好，AMD 为我们打造了一艘更大的船。　　智能体应用程序服务器　　智能体 AI 部署运行在两个不同的计算层级上。推理运行在 AI 集群上，该集群利用加速器密集型主机来运行语言模型和智能体框架。每当智能体调用工具时，该请求就会离开 AI 集群并到达应用程序服务器。应用程序服务器执行工作，将结果返回，然后智能体决定下一步做什么。　　图 1：智能体 AI 数据流。此基准测试用于表征应用程序服务器(橙色高亮部分)。　　应用程序服务器正是我们着手要表征的对象。当每台主机有数百次工具调用时，CPU、内存和 NVMe 子系统决定了响应时间。这是一个关于存储、内存和计算的整体问题。　　智能体基准测试设计　　我们对生产环境中的智能体工作流进行了剖析，并设计了一项测试，使用真实应用程序来模拟应用程序服务器常见的操作。　　编码智能体拉取资产、查找构建元数据并检索源代码树。　　文档分析智能体获取文档、查询策略数据库并搜索语料库。　　运维智能体拉取日志文件、查询指标存储并检索运行手册。　　数据分析智能体拉取原始导出数据、查询目录数据库并搜索先前的报告定义。　　具体细节有所不同，但工作负载特征相似。　　图 2：四个代表性智能体工作流映射到三种基准应用程序：S3 GET 用于资产和语料库获取，MariaDB® 用于元数据和会话查找，ripgrep 用于文本和代码搜索。　　对象存储：针对本地 MinIO™ 端点的 S3 GET 流量。智能体获取文档、图像、向量分片和 RAG 语料库块。我们使用了混合对象大小分布(每个容器 500 × 1 MiB，500 × 10 MiB，190 × 50 MiB)来对 NVMe 层的吞吐量进行压测。　　针对 MariaDB 的结构化查询：每个周期 50 次查询，涵盖五种查询模式(点查询、范围扫描、聚合、有序扫描、去重)。这展示了智能体如何访问其元数据、会话和长期记忆存储。　　使用 ripgrep 进行代码和文本搜索：每个周期在完整的 Linux 内核和 CPython 源代码树中进行 100 次 ripgrep 搜索。文本搜索非常消耗 CPU，且会占用主机内存，它常见于编码智能体、日志分析智能体以及在语料库中查找引用的工作流中。　　每个智能体都在其独立的 Docker™ 容器中运行，内存限制为 4GB。每个容器运行一个周期：1,190 次 S3 GET 请求，50 次 MariaDB 查询，以及 100 次 ripgrep 搜索。　　AMD Advancing AI 与第六代 EPYC CPU　　在 AMD Advancing AI 2026 大会上，AMD 发布了第六代 AMD EPYC 服务器 CPU，旨在为智能体 AI 时代提供领先的性能。AMD 将业界领先的核心密度(每插槽高达 256 个核心和 512 个线程)与具备业界最高频率 5GHz 的 AI 主机节点，以及业界领先的 PCIe 6.0 I/O 子系统相结合，后者使每链路带宽较上一代翻倍。AMD 将其定位为用于扩展具备密集计算能力的智能体的理想 AI 主机节点，并作为一个广泛的、针对工作负载优化的产品组合，以支持通用工作负载、数据库、存储和 CPU 推理，从而保障企业的日常运营。　　全新的第六代 AMD EPYC 系统支持美光 DDR5-8000 DRAM，数据速率较第五代 AMD EPYC 系统所使用的 DDR5-6400 提高了 25%，内存通道也从 12 个增加到 16 个。这些改进使得峰值内存带宽从第五代 EPYC 系统的 614 GB/s 提升至第六代 EPYC 系统的 1,024 GB/s，实现了 1.7 倍的提升，并且每个插槽具有更大的容量，足以容纳数百个并发智能体的工作集。　　存储也实现了代际飞跃。美光 9650 SSD 是首批投入量产的 PCIe 6.0 数据中心 SSD 之一，它利用翻倍的接口带宽，在智能体主机生成的混合 I/O 负载下，能更快地返回对象和语料库读取数据。第六代 AMD EPYC 系统采用了 PCIe 6.0 美光 9650 驱动器，而第五代 AMD EPYC 系统则使用了 PCIe 5.0 美光 9550。　　性能结果　　关键指标是每秒智能体操作数 (AOPS)，即容器内所有运行工作负载完成的操作数总和除以完成操作所需的时间，反映了整个系统处理操作的速度。第六代 EPYC CPU 持续达到 2,185 AOPS，而 Turin 为 581.4 AOPS，提升了 3.8 倍。这是在 2 倍容器数量的情况下实现的，意味着第六代 EPYC CPU 在几乎一半的时间内完成了两倍的工作量。　　总体智能体性能　　图 3(左一)：总 AOPS：第六代平台为 2,185，第五代平台为 581.4。　　图 4(右一)：每个物理核心的 AOPS：第六代平台为 8.5，第五代平台为 4.5。　　我们的测试结果显示，第六代平台的总 AOPS 是第五代平台的 3.8 倍。这有效地衡量了系统完成 1,190 次 S3 GET 请求、50 次 MariaDB 查询以及 100 次 ripgrep 搜索的速度(乘以已部署容器数量)。第六代 EPYC 系统在 157 秒内完成了 343,040 次操作，而第五代 EPYC 系统在 299 秒内完成了其半数的操作。从单核性能来看，在运行两倍数量的容器和两倍数量的核心时，第六代 EPYC 系统实现的单核 AOPS 高出 1.9 倍。　　应用程序延迟与工作负载的关系　　即使运行容器的数量翻倍，第六代 AMD EPYC CPU 在所有工作负载下仍能提供更低的应用程序延迟。S3 充分利用了美光 9650 在 PCIe 6.0 接口下的混合 I/O 性能，MariaDB 受益于整个系统的性能提升，而 ripgrep 则高度依赖 CPU。　　图 5：各工作负载的容器平均延迟。　　CPU 性能　　第六代 EPYC CPU 在所有核心上的平均利用率为 33%，而第五代 EPYC CPU 的平均利用率为 87%，但这并不能反映全部情况。在整个测试过程中，两款 CPU 都经常出现利用率飙升至 100% 的情况。　　图 6：每个活动窗口期间的 CPU 利用率：平均值和峰值测量结果。　　存储性能　　图 7(左一)：测得的平均和峰值总存储读取吞吐量。　　图 8(右一)：测得的平均和峰值总存储读取 IOPS。　　存储工作负载非常复杂，其中 S3 驱动大块随机 I/O，MariaDB 使用 16KB I/O，而 ripgrep 则发出 4KB 及更小的 I/O。使用两块硬盘时，美光 9650 可飙升至 53 GB/s(170 万 IOPS)，非常接近每块硬盘 28 GB/s 的理论最大值。这证明了 9650 不仅能够处理极高的吞吐量，而且在复杂的混合 I/O 工作负载下也能保持稳定运行。　　CPU 封装功耗与能效　　图 9(左一)：测得的 CPU 封装 RAPL 平均功耗和峰值功耗。　　图 10(右一)：测得的每封装瓦特 AOPS：第六代平台为 5.2，第五代平台为 1.8。　　第五代 EPYC CPU 的 CPU 封装 RAPL(运行平均功耗限制)平均功耗为 320.6W，峰值功耗为 456.4W。第六代 EPYC CPU 的平均功耗为 422.8W，峰值功耗为 604.7W。由于更高的 TDP 和两倍的核心数量，第六代 EPYC CPU 功耗也更高，但也利用这些功率完成了更多的工作。从效率来看，第五代 EPYC CPU 的每 CPU 封装瓦特 AOPS 为 1.8，而第六代 EPYC CPU 为 5.2，CPU 能效提升了 2.9 倍。　　推动数据中心的 AI 发展　　AMD 和美光开发了此基准测试，旨在展示每个主机在智能体数量和种类增加时的系统性能。IDC 预测，到 2029 年，全球将有超过 10 亿个活跃部署的 AI 智能体，每天执行 2170 亿次操作，并消耗 3.7 万亿个词元和 API 调用以处理这些负载1。Gartner 预计，智能体 AI 支出在 2026 年将达到 2019 亿美元，并有望在 2029 年达到 7530 亿美元2。在机架层面，这意味着每个主机有更多的智能体，每个智能体有更多的并发 I/O，并且服务器内的每个子系统同时承受更大的负载。　　第六代 AMD EPYC 系统在运行 256 个容器的情况下持续达到 2,185 AOPS，总 AOPS 比上一代提升了 3.8 倍，每核心 AOPS 提升了 1.9 倍，能效提升了 2.9 倍。
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发布时间：2026-08-06 13:46 阅读量：185 继续阅读>>
新品上市丨<span style='color:red'>AMD</span>神搭！佰维大容量内存新选
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新品上市丨AMD神搭！佰维大容量内存新选

　　佰维DW100时空行者、HX100斗战行者6000MT/s CL28-36-36-72 24Gx2/48GBx2新规格上市!　　①容量升级50%，48GB/96GB大容量规格可选　　②CL28低时序，1%Low帧显著优化　　③Hynix 3GB M-die颗粒，手动超频潜能无限
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发布时间：2025-04-27 09:23 阅读量：2499 继续阅读>>
刷新AI PC NPU算力，<span style='color:red'>AMD</span>锐龙AI 9 HX 375领衔55 TOPS
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刷新AI PC NPU算力，AMD锐龙AI 9 HX 375领衔55 TOPS

　　最近AMD官网上线了锐龙AI 300系列中的最新成员锐龙AI 9 HX 375处理器。原本Ryzen AI 9 HX 370的NPU达到了50 TOPS，属于AI PC NPU性能第一梯队。而此次推出的Ryzen AI 9 HX 375算力进一步提升至55 TOPS。在NPU算力这条路上AMD甚是积极。　　AMD Ryzen AI 9 HX 375性能　　AMD Ryzen AI 9 HX 375采用TSMC 4nm FinFET制程工艺，CPU为12核心设计，包括4x Zen 5 , 8x Zen 5c，共24线程。其基准时钟频率为2 GHz，最高加速频率可达5.1 GHz。配备L2 高速缓存达12 MB，L3 高速缓存达24 MB。默认热设计功耗 (TDP)为28W，AMD 可配置热设计功耗 (cTDP)为15-54W。支持AMD EXPO内存超频技术。　　来源：AMD官网       连接方面，支持PCIe 4.0，16条通道，最高内存速度4x2R DDR5-5600, LPDDR5x-7500，最大内存达256 GB。Ryzen AI 9 HX 375集成AMD Radeon 890M GPU，显卡核心数为16个，显卡频率高达2900 MHz。据悉，惠普即将推出的OmniBook Ultra笔记本将搭载这款处理器，为用户提供前所未有的AI体验和性能表现。　　NPU算力之争　　Ryzen AI 9 HX 375与Ryzen AI 9 HX 370最大的区别在于NPU算力，前者实现了55 TOPS算力，比后者的50 TOPS算力高10%。　　来源：AMD官网       我们知道，微软给出的AI PC定义，NPU的算力至少要达到40 TOPS。这一定义的抛出，突显了NPU的重要性。同时CPU+GPU+NPU的组合将是AI PC的算力基座。其中，NPU提供高效能和低功耗的神经网络运算支持，在多种应用场景中实现智能计算。       在各大处理器厂商推出的AI PC处理器上都十分注重NPU算力的搭配。在笔者早前报道中统计过，英特尔酷睿Ultra产品系列中，2024年推出的Lunar Lake采用台积电3nm工艺，NPU性能将是上一代的4倍，达到48 TOPS。高通骁龙(Snapdragon)X Elite芯片搭载的全新 Hexagon NPU 最高可提供45 TOPS。而Ryzen AI 9 HX 370 更是达到50 TOPS的NPU算力。       如今Ryzen AI 9 HX 375的发布又将算力直接拉升到55 TOPS。AMD的锐龙 AI 300 系列从命名上就可以看出主打AI的鲜明特性，它全面支持 Copilot+ PC，实现在笔记本电脑上直接使用 Microsoft Copilot 等新应用程序和助手进行人工智能计算。　　不过，根据此前英特尔公开的信息，Lunar Lake使用Lion Cove架构P-Core与Skymont架构E-Core，最多4P+4E;采用代号为Battlemage的Xe2架构核显;最多8个Xe2内核，搭载了最新的第四代NPU，可提供48 TOPS的算力，是上代的四倍多，平台整体算力则高达120 TOPS。可以看到，若是看CPU、GPU、NPU的平台整体算力，英特尔以120 TOPS的表现领先。       Canalys的最新预测数据显示，‌2024年全球AI PC出货量将达到4800万台，‌占个人电脑(PC)总出货量的18%。‌‌预计到2025年，‌AI PC出货量将超过1亿台，‌占PC总出货量的40%。‌到2028年，‌AI PC出货量预计将达到2.05亿台，‌2024年至2028年期间的复合年增长率(CAGR)将达到44%。Canalys指出，这些PC集成了专用于AI的加速器，如神经处理单元(NPU)，将释放出高生产力、个性化及能效方面的新功能，为厂商及其合作伙伴带来显著的价值收益。
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发布时间：2024-08-07 09:14 阅读量：5018 继续阅读>>
<span style='color:red'>AMD</span>：AI芯片供应紧张至2025年
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AMD：AI芯片供应紧张至2025年

　　AMD 7月30日(周二)预测第三季度的收入将超过市场预期，预计其人工智能(AI)芯片的需求将保持强劲，其股价在盘后交易中上涨了7%。　　AMD受益于大型云运营商购买公司的AI和其他芯片。一些人将AMD视为英伟达的替代品。Meta平台和微软都是AMD MI300系列AI芯片的客户。　　AMD CEO Lisa Su在周二晚些时候的电话会议中表示，公司将其2024年AI芯片收入预测从之前的40亿美元提高到45亿美元。Su表示，这类芯片的供应将一直紧张到2025年。　　AMD预测第三季度的收入为67亿美元，正负3亿美元，超出LSEG数据中分析师平均估计的66.1亿美元。　　在调整后的基础上，AMD预测第三季度的毛利率约为53.5%，与53.6%的估计相比。　　AMD第二季度本季度总收入增长了9%，达到58亿美元，超过了57.2亿美元的估计。　　其中，AMD最大部门数据中心的收入飙升115%至28亿美元，略高于27.9亿美元的预估。　　作为PC芯片的最大供应商之一，AMD还受益于个人电脑市场在经历了多年来最严重的衰退后的复苏。新的计算机AI功能正在重振消费者需求。　　在第二季度，AMD报告PC芯片的收入为15亿美元，超出市场估计的14.3亿美元。
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发布时间：2024-07-31 09:34 阅读量：3138 继续阅读>>
<span style='color:red'>AMD</span>总裁宣布退休
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AMD总裁宣布退休

　　根据AMD官方消息，AMD总裁Victor Peng将在2024年8月30日正式退休。他会在退休前继续担任AMD执行团队的顾问，并协助过渡工作。　　Peng 在 AMD 的短暂职业生涯正值该公司商业和股市最辉煌的阶段之一。在首席执行官苏姿丰的带领下，这家曾经的竞争对手成功从更强大的英特尔手中抢占了市场份额，并在市值上也超过了英特尔。　　AMD 董事长兼首席执行官苏姿丰博士表示：AMD 收购赛灵思后，Victor 于 2022 年重新加入 AMD，在成功整合和扩展我们的嵌入式业务以及领导跨公司 AI 战略方面发挥了重要作用。在他的领导下，AMD 成为业界排名第一的 FPGA 和自适应计算解决方案提供商。我谨代表 AMD 董事会、执行领导团队和与他共事的数千名员工，感谢 Victor 出色的领导才能，并祝愿他退休后一切顺利。　　在退休之前，Peng 在 FPGA、SoC、GPU 以及高性能 CPU 领域积累了超过 40 年的领先技术定义和交付经验。他于 2022 年 2 月 AMD 收购赛灵思后重返公司，并担任总裁。在赛灵思工作了 14 年的他，最近的职务包括总裁、首席执行官和董事会成员。　　作为过渡进程的一部分，人工智能集团(AIG)的高级副总裁Vamsi Boppana将扩大他当前的职责，涵盖AMD Instinct数据中心的AI加速器业务。Boppana自2008年加入赛灵思，并曾担任多项技术及业务领导职务。他目前负责公司范围内的AI软件及生态系统开发，以及AI硬件的规划。与此同时，自适应与嵌入式计算集团的高级副总裁兼总经理Salil Raje将继续领导AMD的嵌入式业务。Boppana和Raje现在将向AMD董事长兼CEO苏莉莎博士汇报工作。　　在Victor Peng的杰出领导下，AMD成功实现了业务整合与战略扩展，现在由新一代领导团队接任，尤其是Vamsi Boppana负责关键的AI业务。公司展现出强劲的增长潜力，持续在AI和数据中心等领域发力，向市场领导地位发起挑战。尽管市场经历波动，投资者的信心依旧坚定，AMD的财务状况稳健，持续进行创新，未来有望在半导体行业保持领先。
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发布时间：2024-07-24 13:31 阅读量：2987 继续阅读>>
<span style='color:red'>AMD</span>收购欧洲AI初创公司！
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AMD收购欧洲AI初创公司！

　　7月10日，据英国业界消息，AMD将以6.65亿美元收购芬兰人工智能(AI)初创公司Silo AI，意图扩大其AI服务，以与市场领导者英伟达竞争。　　这是自2014年谷歌以约4亿英镑收购英国DeepMind以来，欧洲最大的一笔私人AI初创公司收购规模。　　据了解，总部位于芬兰赫尔辛基的Silo AI是欧洲大型私人AI实验室之一，替企业客户提供量身订做的AI模型和平台。这家芬兰公司去年发起了一项计划，以瑞典语、冰岛语和丹麦语等欧洲语言开设法学硕士课程。　　Silo AI致力于“开放源代码”AI 模型，这些模型免费提供，任何人都可以自定义。这与 OpenAI 和 Google 等公司不同，后者倾向于自己的专有或“封闭”模式。　　AMD 表示，Silo AI的300名成员将使用其软件工具建构定制大型语言模型(LLM)，这笔全现金收购预料将在今年下半年完成，不过仍须获得监管机构批准。　　AMD人工智能事业群资深副总裁Vamsi Boppana表示，该笔交易既有助于公司加快与客户的接触与布署，也有助加速自家AI技术。　　AMD的 AI 技术与占据高性能芯片大部分市占的英伟达互为竞争关系。英伟达的成功推动其市值今年突破3万亿美元，目前科技公司正在努力构建为最大的AI模式提供动力所需的运算基础设施。AMD去年底开始推出MI300芯片，直接挑战英伟达的Hopper系列芯片。　　而与 Silo 的交易表明，AMD正在寻求迅速扩大业务规模，并通过自己的产品推动客户参与。AMD将替客户建立定制模式的Silo视为其“基础”AI 软件与该技术在现实世界应用之间的纽带。
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发布时间：2024-07-12 13:31 阅读量：2896 继续阅读>>
Microchip推出新款耐辐射32位单片机S<span style='color:red'>AMD</span>21RT
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Microchip推出新款耐辐射32位单片机SAMD21RT

　　太空探索正迎来复苏期，一系列令人兴奋的新任务相继展开，如备受期待的Artemis II(阿尔忒弥斯二号计划)、JAXA SLIM 和 Chandaaryan-3成功登月以及New Space在近地轨道 (LEO)进行新部署。设计人员需要符合严格的辐射和可靠性标准的电子元件，以满足在恶劣太空环境中工作的要求。Microchip Technology(微芯科技公司)宣布推出新款耐辐射32位单片机SAMD21RT。该产品基于耐辐射(RT)Arm® Cortex®-M0+技术，采用64引脚陶瓷和塑料封装，具备128 KB闪存和16 KB SRAM。　　SAMD21RT专为对尺寸和重量要求极高的空间受限应用而设计，基底面积仅为10 mm × 10 mm。SAMD21RT运行频率高达48 MHz，可为恶劣环境提供高性能处理能力。该器件集成了模拟功能，包括多达20路通道的模数转换器 (ADC)、数模转换器 (DAC) 和模拟比较器。　　SAMD21RT器件基于Microchip广泛应用于工业和汽车市场的现有SAMD21 MCU 系列。该器件还采用商用现货(COTS)技术，在过渡到耐辐射器件时，由于设计保持引脚兼容，可大大简化设计过程。Microchip 为空间应用提供了全面的系统解决方案，可围绕 SAMD21RT 单片机设计多种器件，包括 FPGA、电源和分立器件、存储器产品、通信接口以及各种规格的振荡器。　　为了承受包括辐射和极端温度在内的恶劣环境，SAMD21RT可在−40°C至125°C的温度范围内工作，并具有高水平的辐射耐受性，总电离剂量(TID)能力高达50 krad，单次事件闩锁 (SEL)抗扰度高达 78 MeV.cm²/mg。　　Microchip负责航空航天与防御业务部的副总裁Bob Vampola表示：“与我们合作的优势在于，我们拥有相应的历史、知识和能力，可在公司内部完成耐辐射器件的设计和测试。我们将继续引入以太网、人工智能和机器学习等在商业和工业市场发展起来的新技术，并利用辐射性能对其进行改进，以满足太空任务的需求。我们还将继续提供更高的计算性能，并将更新的技术集成到更小的封装中，减轻重量和尺寸。”　　SAMD21RT 功耗低，具有空闲和待机休眠模式以及sleepwalking外设等功能。其他外设包括一个12通道直接存储器访问控制器 (DMAC)、一个 12 通道事件系统、各种控制定时器/计数器 (TCC)、一个32位实时计数器 (RTC)、一个看门狗定时器 (WDT) 和一个 USB 2.0 接口。通信选项包括串行通信 (SERCOM)、I2C、SPI 和 LIN。　　Microchip拥有数以万计的在轨部件，一直是太空探索历史的重要组成部分，对今天和未来的太空任务至关重要。作为Artemis计划的一部分，Microchip 的产品正在飞往月球的途中，并为太空发射系统、猎户座飞船、月球门户空间站、月球着陆器和下一代宇航服的成功研制贡献力量。
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发布时间：2024-05-21 13:49 阅读量：1838 继续阅读>>
AI芯片需求高，英伟达、博通、<span style='color:red'>AMD</span>接单多
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AI芯片需求高，英伟达、博通、AMD接单多

　　步入2023下半年半导体传统旺季，台积电(TSMC)营收开始显著回升，主要增长动能除iPhone新机登场外，来自博通(Broadcom)、英伟达(NVIDIA)及超威(AMD)的拉货驱动，强劲投片力道更将延续至2024年。　　据半导体业内人士表示，上述三大厂主要成长来自AI需求喷发，其中，NVIDIA更已预告最新一季(5~7月)营收将季增5成，在AI GPU出货暴冲带动下，将冲上110亿美元。　　除带动NVIDIA的AI GPU需求喷发，接下来超威也将推出同级产品MI300系列应战，而博通的AI相关客制化芯片(ASIC)接单动能也显著增强。　　三大厂都在台积电投片，第二季度以来不仅逐季陆续上调台积电5/7nm家族制程订单，同时也争抢台积电CoWoS产能，强劲追单动能更已延续至2024年，整体下单规模较2023年至少再增2成以上。　　超威虽因PC市况疲弱，先前大砍台积电订单，但随着EPYC服务器处理器平台需求增长，以及即将在第四季度登场的MI300系列上阵，下半年也已重启在台积电投片产能。　　除了NVIDIA为台积电非苹客户中，营收、产能利用率止跌要角外，另一大客户就是博通。　　相较其他芯片厂商，博通2~4月单季营收年增8%，芯片业务表现超越市场预期，逆势年增9%，基础设施软体业务也小幅增加3%，博通对于5~7月季度业绩维持稳健看法，面对产业逆风，营收仍有持平或小增表现。　　据半导体业者表示，博通为IC设计产业中少数业绩有撑的业者，过去一年市况低迷之际，也未大幅向台积电砍单，7/5nm制程投片相对平稳，但从2023年第二季度起下单力道也转强，下半年订单规模估计将较上半年倍增，2024年投片持续增加。　　据了解，博通除了持续与苹果合作，在AI方面，更已陆续接获Google、Meta等大厂的高阶ASIC芯片订单，此也是博通成为继NVIDIA后，市场认为受益AI时代来临的芯片大厂之一。　　而博通一直以来为台积电前六大客户之一，随着半导体景气回温与AI浪潮强袭，博通业绩将逐季回升，拿下博通7/5nm与CoWoS大单的台积电，双方合作将延续至3nm与2nm。　　据消息人士指出，TSMC已着手准备2nm工艺半导体产品的试生产，并将使用先进的人工智能(AI)系统，提供半导体生产效能。　　TSMC计划今年开始生产2nm工艺原型(少量生产)，为2025年大量量产奠定基石。苹果和英伟达将有望成为TSMC2nm工艺的第一批客户。
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发布时间：2023-07-06 10:16 阅读量：3724 继续阅读>>
传<span style='color:red'>AMD</span> Zen 6微架构交由台积电代工
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传AMD Zen 6微架构交由台积电代工

　　4月18日消息，处理器大厂AMD预计在2024年推出下一世代Zen 5处理器微架构，今年第一季正式展开全新Zen 6处理器（CPU）核心架构开发，根据在LinkedIn发布的职缺讯息，Zen 6将采用台积电2纳米制程，CPU推出时程预计落在2026年之后。　　不过，目前我们无法在AMD官方产品蓝图找到Zen 6的身影，AMD仅透露至Zen 5计划，上一份蓝图可追溯到2022年6月，显示AMD预计将在2024年推出Zen 5，因此Zen 6可能要到2025年甚至更晚才能进入零售市场。根据先前AMD高端芯片设计工程师Md Zaheer在LinkedIn不小心透露的信息，AMD Zen 6内核的内部代号是Morpheus，Zen 6芯片将采用2nm制程，而台积电跟三星两家都希望在2025年前准备好2纳米制程。该工程师负责的特定任务则是至少三个核心IP的电源管理项目，从2020年第一季开始的Zen 4核心，接着是2021年第一季的Zen 5，然后是2023年第一季的Zen 6。
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发布时间：2023-04-19 10:57 阅读量：5975 继续阅读>>
瑞萨电子宣布与<span style='color:red'>AMD</span>携手展示面向5G有源天线系统的完整RF和数字前端设计
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瑞萨电子宣布与AMD携手展示面向5G有源天线系统的完整RF和数字前端设计

　　最新消息，瑞萨电子宣布，将与AMD合作展示面向5G有源天线系统（AAS）无线电的完整RF前端解决方案。全新RF前端与经实地验证的AMD Zynq? UltraScale+ RFSoC数字前端OpenRAN无线电（O-RU）参考设计相搭配，包含RF开关、低噪声放大器，和前置驱动器，提供了一套完整的解决方案，以满足不断增长的移动网络基础设施市场需求。　　全新5G设计平台集成开放式无线接入网（O-RAN）生态系统中所运行基站的所有基本RF与数字前端硬件，包括一个高隔离多掷DPD（数字预失真）开关、一个采用紧凑封装的高增益和线性度前置驱动器、一个集成开关，和一个具有输入信号耦合功能的低噪声放大器（LNA）。该款完整RF前端平台旨在以优化的功率水平高效处理并向无线网络传输数据。此外，它还与AMD RFSoC DFE ZCU670评估套件集成，用于无线网络系统的快速原型设计和快速开发。这一平台带来卓越的RF性能，同时最大限度地减少用于TX信道线性化的DPD资源，提高无线电效率并最终降低无线网络供应商的运营成本。　　这一RF前端解决方案是由瑞萨和AMD共同开发的最新5G解决方案。此前，两家公司合作开发了用于5G下一代无线电（5G NR）的高性能RF计时解决方案，该解决方案将瑞萨支持IEEE1588的系统同步器作为DFE ZCU670评估套件的一部分。
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发布时间：2023-02-22 11:53 阅读量：5243 继续阅读>>

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AMEYA360商城(www.ameya360.com)上线于2011年，现有超过3500家优质供应商，收录600万种产品型号数据，100多万种元器件库存可供选购，产品覆盖MCU+存储器+电源芯 片+IGBT+MOS管+运放+射频蓝牙+传感器+电阻电容电感+连接器等多个领域,平台主营业务涵盖电子元器件现货销售、BOM配单及提供产品配套资料等，为广大客户提供一站式购销服务。

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