Intel无奈在服务器芯片上挤牙膏正给竞争对手提供机会

Intel在服务器芯片领域的进展缓慢,给予了AMD和ARM阵营机会。AMD凭借其全新Zen架构的高性能和性价比优势,在服务器市场取得了良好开局。同时,Intel新推出的服务器芯片性能提升有限,为ARM阵营提供了进入市场的契机。

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在芯片设计和半导体制造工艺上进展缓慢的Intel在服务器芯片上也无奈采取了挤牙膏的策略,其即将发布的新一代服务器芯片在性能方面提升有限,主要是提升处理器频率和增加支持的内存容量,这样它将给予AMD和ARM阵营提供机会。


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AMD是Intel的最大威胁,AMD发布的全新Zen架构性能大幅提升,PC处理器的性能提升了五成以上,这帮助AMD在PC芯片市场上的份额迅速提升,在美国市场更提升到了四成的份额,达到数年来的高峰,并且从目前来看AMD的上升势头不可遏止。

帮助AMD在PC芯片市场上持续提升份额的还有Intel在半导体制造工艺上的停滞和芯片代工企业的制造工艺持续提升。Intel此前十年是以tick-tock战术击败AMD的,AMD在芯片研发上跟不上Intel,在芯片制造工艺研发上更因缺乏资金无法持续跟随Intel提升工艺制造水平,最终不得不将芯片制造业务卖给阿联酉投资公司成立格罗方德公司,这导致了AMD的衰败。

AMD在出售了芯片制造业务之后,除了将部分处理器制造业务交给格罗方德之外,近几年也开始将处理器交给台积电和三星等代工,而从14/16nmFinFET工艺之后台积电和三星已先后迭代了10nm和当前刚投产的7nm工艺,Intel则在2014年投产14nmFinFET之后至今未能投产10nm工艺,Intel的10nm工艺本来预计在2016年投产如今预计要到明年才能投产,在工艺上的进展不顺让AMD获得更大的竞争优势。

Intel刚刚发布的Cascade Lake服务器芯片整体规格基本上与上一代相似,依然是28核心56线程,采用自己的14nmFinFET工艺等,主要的升级在于提升了服务器芯片频率,支持每路内存翻一番。相比之下AMD去年发布的EPYC服务器芯片拥有最高32个核心64线程,性能强劲,当然更有AMD一直以来所坚持的性价比优势,互联网企业和服务器供应商这几年可是保守Intel的服务器芯片价格高企之苦。

在AMD的强势竞争下,去年其发布服务器芯片的时候微软、百度、戴尔、三星等大型企业均表示支持,随后微软即宣布采用AMD的服务器芯片推出Azure Lv系列虚拟机,今年初高性能计算厂商Cray(克雷)宣布将在CS500系列集群超级计算机中采用AMD的服务器芯片,AMD在久违的服务器芯片市场取得了良好的开局。

正是面对AMD在服务器芯片市场的强势进攻,Intel被迫推出了Cascade Lake服务器芯片,可是相比它自身上一代的芯片性能提升有限,对比AMD的服务器芯片没有性能优势在价格方面更不具竞争力,这将让AMD趁机进一步扩大在服务器芯片市场的份额。

Intel新推出的服务器芯片性能提升不明显还将给ARM阵营提供机会,近几年ARM持续推出高性能的核心,ARM也正欲与服务器芯片企业开发高性能的服务器芯片,其中高通已推出24核心的ARM架构服务器芯片,在人工智能领域占据优势的NVIDIA宣布与ARM合作希望打开服务器芯片市场,这都证明了ARM阵营的核心,在这个当口Intel显现出疲态无疑是为ARM提供机会。

Intel当下在PC市场已被AMD持续抢夺市场份额,ARM阵营的在PC市场也在扩大优势,特别是苹果宣布Mac将在2020年放弃Intel的处理器改用ARM架构处理器,在PC市场可谓面临多方围纠;如今在服务器市场又遭受如此不利的局面,今年整体来看对Intel都是相当不利的。

柏颖漫谈 baiyingmantan

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内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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