AMD AMD  

投资观点均收集自互联网,算法自动归纳整理,不代表本站观点,不构成任何投资建议

事件

提取收集自网络评论，有真实性风险，请注意甄别

  • 2024-12-05 09:58:42
  • 亚马逊在2024年推出全新大模型系列，并计划明年上市3纳米自研芯片。

    • 亚马逊在2024年推出全新大模型系列，并计划明年上市3纳米自研芯片。这些芯片包括Amazon Graviton和Inferentia，与英特尔和AMD的x86实例相比，在机器学习推理工作方面实现了超过40%的效率提升。此外，苹果公司正在对亚马逊的Trainium2芯片进行早期评估。 #AMD

    关键词：Amazon Graviton

    Amazon Graviton 处理器

    Amazon Graviton 是亚马逊云科技（AWS）推出的一系列基于ARM架构的处理器，旨在为在 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）中运行的云工作负载提供最佳性价比。自2018年首次推出以来，Graviton 处理器已经经历了多个版本的迭代，包括 Graviton1、Graviton2、Graviton3 和最新的 Graviton4。

    主要特点

    • 性价比高：与同类 EC2 实例相比，Graviton 处理器在实现相同性能的情况下最多可节省 60% 的能源。
    • 广泛支持：Graviton 处理器受到许多热门的操作系统、独立软件供应商（ISV）和 AWS 合作伙伴的支持。
    • 多版本迭代：从 Graviton1 到 Graviton4，每个版本都在性能和功能上实现了显著提升。例如，Graviton4 与 Graviton3 相比，性能最多可提高 30%。
    • 广泛应用：基于 Graviton 的实例可用于多种 AWS 服务，如 Amazon Aurora、Amazon RDS 和 Amazon EKS。

    性能提升

    随着版本的迭代，Graviton 处理器的性能不断提升。例如，基于 Graviton4 的 Amazon EC2 R8g 实例与基于 Graviton3 的 R7g 实例相比，性能提升显著：

    • Web 应用程序性能提升高达 30%
    • 数据库性能提升高达 40%
    • 大型 Java 应用程序性能提升高达 45%

    应用场景

    Graviton 处理器适用于多种高性能工作负载，包括但不限于：

    • 高性能计算
    • 批处理
    • 电子设计自动化（EDA）
    • 媒体编码
    • 科学建模
    • 基于 CPU 的机器学习推理

    总结

    Amazon Graviton 处理器通过不断的技术迭代和优化，为 AWS 用户提供了高性价比的云工作负载解决方案。无论是从性能、能效还是应用场景的广泛性来看，Graviton 处理器都展现了其在云服务领域的强大竞争力。

  • 2024-12-04 00:17:43
  • 基辛格在2024年12月3日宣布离开英特尔，而英伟达和AMD则因生成式AI的兴起市值大幅增长。

    • 基辛格在2024年12月3日宣布离开英特尔，结束了其在英特尔长达30余年的职业生涯。与此同时，英伟达和AMD因生成式AI的兴起，市值大幅增长。英伟达市值已达到3.36万亿美元，是英特尔的三十多倍，今年股价累计上涨188%。AMD在CEO苏姿丰的领导下，市值也跃升至英特尔的两倍，显示出追赶英伟达的强劲势头。 #AMD

    关键词：生成式AI

    生成式AI（Generative AI）

    生成式AI是一种能够创建原创内容的人工智能系统。它通过复杂的深度学习模型，根据用户的提示或请求生成文本、图像、视频、音频或软件代码。生成式AI的核心在于其能够学习输入数据的模式和结构，然后产生与训练数据相似但具有一定程度新穎性的新内容。

    生成式AI的工作原理

    生成式AI依赖于生成模型，这些模型通过大量的训练数据学习输入数据的模式和结构。一旦模型训练完成，它就能够根据用户的提示生成新的、原创的内容。例如，ChatGPT就是一个典型的生成式AI应用，它能够根据用户的输入生成连贯的文本回复。

    生成式AI的应用领域

    生成式AI在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：
    • 自然语言处理：生成文本内容，如文章、故事、对话等。
    • 图像生成：创建新的图像或艺术作品。
    • 音乐创作：生成新的音乐作品。
    • 软件开发：自动生成代码片段或完整的软件程序。

    生成式AI的优势与挑战

    优势

    • 提高效率：能够快速生成大量内容，节省人力成本。
    • 创新性：能够生成新颖且富有创意的内容，推动创新。
    • 个性化：根据用户需求生成定制化的内容。

    挑战

    • 数据依赖：生成式AI的效果高度依赖于训练数据的质与量。
    • 伦理问题：生成的内容可能涉及版权、隐私等伦理问题。
    • 技术复杂性：生成式AI的模型训练和部署需要高度的技术能力和资源。

    生成式AI的未来趋势

    随着技术的不断进步，生成式AI的应用将更加广泛和深入。未来，生成式AI可能会在更多领域实现突破，如医疗、教育、娱乐等。同时，随着对生成式AI伦理和安全问题的关注增加，相关的法规和标准也将逐步完善。

    相关资源

    生成式AI作为一种新兴的人工智能技术，正在逐步改变我们的生活和工作方式。了解其工作原理、应用领域和未来趋势，将有助于我们更好地利用这一技术，推动社会的进步和发展。

  • 2024-12-04 00:17:34
  • 英特尔CEO在2024年12月宣布退休，公司表示愿意为多家科技公司代工芯片，并计划到2030年成为全球第二大代工厂。

    • 英特尔CEO在2024年12月宣布退休，公司表示愿意为包括英伟达、高通、谷歌、微软以及AMD在内的所有客户代工芯片，目标是到2030年成为全球第二大代工厂。今年9月，英特尔对外宣布代工保持增长势头，即将实现“四年五个制程节点”计划，计划于2025年推出Intel 18A制程节点。 #AMD

    关键词：Intel18A

    Intel 18A：英特尔的先进制程技术

    Intel 18A是英特尔公司在其半导体制造工艺路线图中的一个关键节点，标志着该公司在技术上的重大突破。以下是对Intel 18A的全面总结：

    技术特点

    • Gate-All-Around RibbonFET Transistors：采用环绕栅极的RibbonFET晶体管技术，提高了晶体管的性能和能效。
    • PowerVia：引入了一种名为PowerVia的后侧电源传输技术，进一步优化了电源管理。
    • 3D Stacking：支持3D堆叠技术，使得芯片设计更加紧凑和高效。

    性能提升

    根据英特尔的官方声明，Intel 18A节点预计将在每瓦性能上提升高达10%，这使得其在性能和能效方面超越了竞争对手，如台积电的3nm和2nm制程。

    市场定位

    Intel 18A不仅用于英特尔自家的产品，还面向英特尔代工服务的客户。这表明英特尔不仅在提升自身产品的竞争力，还在扩大其代工业务的市场份额。

    发展进度

    • 2024年下半年：开始制造，首批芯片已成功启动并运行操作系统。
    • 2025年：预计正式发布，并有望在上半年完成首个外部客户的设计。

    战略意义

    Intel 18A的推出是英特尔在半导体制造领域的一次重要战略布局，旨在重新夺回技术领先地位，并在全球半导体市场中占据更有利的位置。

    客户与合作

    美国国防部已选择英特尔代工服务，使用Intel 18A技术制造产品原型，这进一步证明了该技术的可靠性和先进性。

    总的来说，Intel 18A代表了英特尔在半导体制造技术上的最新成就，预计将在2025年为市场带来显著的技术革新和性能提升。

  • 2024-12-03 12:21:04
  • 英特尔CEO在2024年12月3日因业绩不佳被董事会决定退休。

    • 英特尔CEO基辛格在2024年12月3日因业绩不佳被董事会决定退休。近年来，英特尔在数据中心芯片市场面临来自AMD的竞争压力，同时受到人工智能（AI）和英伟达快速崛起的影响。英伟达市值一度突破3.6万亿美元，成为全球最有价值公司，而英特尔的市值已不到2021年的一半，今年早些时候甚至一度跌破1000亿美元。基辛格在离职前曾表示，英特尔尚未从AI等强大趋势中充分受益。他的离职引发了对其未完成的代工业务复兴计划未来走向的关注。 #AMD

    关键词：英特尔晶圆代工业务

    英特尔的晶圆代工业务（Intel Foundry Services，简称IFS）是该公司近年来战略转型的重要组成部分。通过这一业务，英特尔不仅致力于提升自身的制造能力，还旨在成为全球领先的晶圆代工服务提供商。以下是关于英特尔晶圆代工业务的全面总结：

    业务背景

    英特尔的晶圆代工业务始于2021年，当时公司宣布将晶圆制造业务独立出来，以更好地服务于全球客户，并提升自身的制造竞争力。这一决策标志着英特尔从传统的IDM（集成设备制造）模式向更加灵活的代工模式转变。

    业务目标

    英特尔的晶圆代工业务有以下几个主要目标：
    • 成为全球第二大晶圆代工厂：英特尔计划在2030年前实现这一目标，并在此过程中实现收支平衡。
    • 节省成本：通过独立运作，英特尔预计到2025年将节省80-100亿美元的成本。
    • 技术领先：英特尔正在投资先进制程技术的研发，包括Intel 14A和Intel 18A制程，以保持技术上的领先地位。

    业务进展

    • 2023年6月，英特尔宣布将晶圆制造业务独立运作，并预计在2024年成为全球第二大晶圆代工厂。
    • 2024年4月，英特尔公布了详细的晶圆代工业务计划，包括Intel 14A制程的路线图，并宣布将在2024年下半年实现Intel 18A制程的量产。
    • 英特尔的晶圆代工业务部门迄今为止已获得超过150亿美元的芯片生产合同，显示出市场对其技术和能力的认可。

    业务影响

    英特尔的晶圆代工业务不仅有助于提升公司的财务表现，还通过与全球客户的合作，推动了整个半导体行业的发展。此外，英特尔的代工业务还通过引入AI等先进技术，优化了制造流程，提高了芯片质量和利润率。

    未来展望

    英特尔的晶圆代工业务将继续推进其4年5个节点的计划，通过不断的技术创新和市场拓展，力争在2030年前实现全球第二大晶圆代工厂的目标。同时，英特尔还将继续优化其业务模式，以适应快速变化的半导体市场环境。 通过这些努力，英特尔不仅在重塑自身的制造业务，也在为全球半导体行业的未来发展贡献力量。

  • 2024-12-03 00:57:56
  • 一批来自英伟达、AMD、华为海思等芯片巨头的资深技术人才在2019年前相继下场创业，试图从AI浪潮中分走一杯羹。

    • 在2019年前，一批来自英伟达、AMD、华为海思等芯片巨头的资深技术人才在活跃资本的支持下相继下场创业。这些创业公司由不同背景和经历的创始团队组成，各自选择了不同的技术路径、应用场景和商业模式，但共同目标是追逐英伟达的成功，试图在AI浪潮中获得市场份额。 #AMD

    关键词：英伟达

    英伟达（NVIDIA）

    英伟达（NVIDIA）是一家成立于1993年的美国公司，总部位于加利福尼亚州的圣克拉拉，是图形处理单元（GPU）设计与销售领域的领导者。公司由黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基和克蒂斯·普里姆共同创办，名字源于拉丁语“invidia”，意为“仰慕”。

    主要业务领域

    • 人工智能（AI）：英伟达在人工智能计算领域处于领先地位，提供包括生成式AI、视觉语言模型、量子计算等在内的多种产品和平台。
    • 数据中心：公司为数据中心提供高性能的GPU解决方案，支持大规模数据处理和分析。
    • 游戏：通过GeForce品牌，英伟达提供支持光线追踪和AI增强图形的游戏显卡，为玩家和创作者提供最佳体验。
    • 设计和仿真：英伟达的产品广泛应用于设计和仿真领域，支持复杂的3D建模和模拟。

    产品与服务

    • GeForce显卡：为游戏玩家和内容创作者提供高性能的图形处理能力。
    • NVIDIA App：一款专为PC游戏玩家和创作者设计的应用程序，支持驱动更新、游戏优化、内容捕捉等功能。
    • NVIDIA RTX：提供支持光线追踪技术的显卡，提升游戏和创作的视觉效果。
    • NVIDIA云游戏平台：GeForce NOW，允许用户通过云端进行游戏，无需高性能硬件。

    市场地位

    英伟达在全球GPU市场占据重要地位，与AMD、英特尔等公司竞争。截至2024年，英伟达的市场资本化已超过3万亿美元，显示出其在科技行业中的强大影响力。

    最新动态

    英伟达持续在人工智能、数据中心、游戏和设计仿真等领域推出创新产品和技术。例如，公司参与了SIGGRAPH大会，推出了NIM Agent Blueprints，并优化了Llama 3.1模型。此外，英伟达还通过其官方网站提供驱动程序下载和更新服务，确保用户能够获得最佳的性能和稳定性。

    通过这些努力，英伟达不仅巩固了其在GPU市场的领导地位，还在人工智能和数据中心等新兴领域取得了显著进展。

  • 2024-11-30 21:14:49
  • 张忠谋在某个时间点曾邀请黄仁勋担任台积电CEO，但黄仁勋在10分钟内拒绝了邀请。

    • 张忠谋曾邀请黄仁勋担任台积电CEO，但黄仁勋在10分钟内拒绝了邀请。台积电目前是全球最大、技术最先进的晶圆代工厂商，为包括英伟达、AMD等AI厂商提供独家供应。台积电第三季度财报显示，在AI需求的推动下，第三季度营收同比增长39%，净利润同比大涨58%，预计第四季度营收将继续增长超11%。 #AMD

    关键词：台积电

    台湾积体电路制造股份有限公司（台积电）

    台湾积体电路制造股份有限公司，简称台积电（TSMC），成立于1987年，总部位于台湾新竹科学园区。作为全球最大的专业晶圆代工公司，台积电在全球半导体产业中占据着举足轻重的地位。

    公司概况

    • 成立时间：1987年
    • 总部：台湾新竹科学园区
    • 业务模式：专注于半导体制造服务（晶圆代工）
    • 全球地位：全球最大的独立半导体代工厂

    全球布局

    台积电在全球范围内设有多个制造基地，包括台湾、美国、日本和德国。此外，公司计划在亚利桑那州和日本进一步扩展其制造能力。

    财务表现

    根据最新数据，台积电在2022年的营收达到了2.264万亿新台币。2024年第一季度，公司净利润为2255亿元新台币。

    技术创新

    台积电一直致力于技术创新，支持全球客户和合作伙伴的创新需求。公司拥有行业领先的工艺技术和设计支持解决方案，推动全球半导体行业的发展。

    国际影响

    台积电的成功不仅在台湾被誉为“护国神山”，也在国际上引起了广泛关注。其在全球半导体产业链中的主导地位，使其成为全球投资者关注的焦点。

    未来展望

    随着全球半导体需求的不断增长，台积电计划通过在亚利桑那州和日本的扩展，进一步提升其全球制造能力，以满足未来市场的需求。


    台积电的成功不仅体现了其在技术上的领先地位，也展示了其在国际市场上的强大竞争力。作为全球半导体行业的领导者，台积电将继续引领行业的发展方向。

  • 2024-11-29 23:34:22
  • AMD在近期获得了玻璃基板技术专利，预计未来几年内可能取代传统有机基板，用于处理器互连设计。

    • AMD最近获得了玻璃基板技术专利，该专利预计将在未来几年内取代传统的有机基板，用于处理器互连设计。AMD的专利明确指出，玻璃基板在热管理、机械强度和信号传输方面具有显著优势。这一技术进步可能对处理器性能和可靠性产生积极影响。 #AMD

    关键词：玻璃基板技术

    玻璃基板技术概述

    玻璃基板技术是一种利用玻璃作为封装中的interposer的先进封装方案，旨在提高芯片之间的密集互联和信号传输速度。与传统的有机封装材料相比，玻璃基板具有更好的机械稳定性、信号完整性和信号路由能力，是未来高性能芯片的关键技术之一。

    核心技术

    玻璃基板技术的核心在于玻璃通孔（Through-Glass Via, TGV）技术，这是一种使穿过玻璃基板的垂直电气互连的过程。TGV技术最初出现于2008年，源自于2.5D/3D集成TSV转接板技术，旨在解决TSV转接板在高频或高速信号传输方面因硅衬底损耗而导致的性能下降、材料成本高和工艺复杂等问题。

    行业现状

    目前，玻璃基板技术正处于快速发展阶段，多家半导体巨头如Intel、AMD和三星等都在积极布局这一领域。Intel已宣布计划在2030年之前采用玻璃基板进行先进封装，而AMD则已获得相关专利。此外，PCB及基板设备大厂群益工业也在持续研发玻璃基板技术，并强调其在未来半导体制程中的重要角色。

    技术优势与挑战

    • 优势：
      • 高结构完整性
      • 抗振动和耐温性
      • 环境耐久性
      • 低电损耗
    • 挑战：
      • 抗冲击性
      • 穿孔工艺复杂
      • 金属粘附性问题
      • 检查和计量过程的复杂性

    市场前景

    预计到2026年，玻璃基板技术将为先进封装带来显著的发展动力。随着技术的不断成熟和应用的扩大，玻璃基板有望在半导体封装领域占据重要地位，尤其是在高性能芯片和微电子设计中。

    产业链及相关公司

    玻璃基板技术的产业链包括玻璃材料供应商、封装设备制造商和半导体公司等。目前，多家公司如Samtec、Intel、AMD和三星等都在积极推动玻璃基板技术的研发和应用，预计这些公司将在未来市场中占据重要地位。

    未来展望

    玻璃基板技术的发展前景广阔，尤其是在高性能芯片和微电子设计领域。随着技术的不断进步和应用的扩大，玻璃基板有望成为半导体封装领域的重要技术之一，推动整个行业向更高性能和更低成本的方向发展。

  • 2024-11-29 23:34:21
  • 英伟达和AMD在2029年成为HBM芯片的主要客户。

    • 英伟达和AMD在2029年成为HBM芯片的主要客户，这些芯片主要用于AI领域。 #AMD

    关键词：HBM内存

    HBM内存：高性能计算的新星

    HBM（High Bandwidth Memory）内存是一种基于3D堆栈工艺的高性能DRAM，主要用于需要高存储器带宽的应用场合，如高性能图形处理器（GPU）、网络交换及转发设备（如路由器、交换器）以及人工智能（AI）领域。

    特点与优势

    • 高带宽：通过使用先进的封装方法（如TSV硅通孔技术）垂直堆叠多个DRAM，HBM内存显著提升了带宽，通常比传统DRAM高出数倍。
    • 低功耗：HBM内存通过3DTSV工艺，相比传统POP封装形式，功耗降低了50%，同时封装尺寸也减少了35%。
    • 大容量：HBM内存通过堆叠多个DDR芯片，实现了大容量和高位宽的组合阵列，适用于需要大量内存和计算资源的应用。

    应用场景

    • 高性能计算：HBM内存广泛应用于高性能计算领域，如超级计算机、数据中心等，以满足大规模数据处理和计算需求。
    • 人工智能：在AI和深度学习领域，HBM内存的高带宽和低延迟特性使其成为GPU的理想搭档，显著提升了AI模型的训练和推理速度。
    • 图形处理：HBM内存也被用于高端显卡，以提供更高的图形处理性能和更流畅的游戏体验。

    技术发展

    HBM技术自2014年推出HBM1以来，经历了多次迭代，目前最新的版本是HBM3e。每一次迭代都带来了更高的带宽、更低的功耗和更小的封装尺寸，使其在性能和效率上不断突破。

    市场现状

    HBM内存的主要供应商包括三星电子、超微半导体（AMD）和SK海力士。这些公司通过不断的技术创新和产品升级，占据了HBM市场的主要份额。然而，由于其复杂的设计和封装工艺，HBM内存的产能较低，成本较高，平均售价至少是传统DRAM的三倍。

    未来展望

    随着AI和大数据技术的快速发展，HBM内存的需求预计将持续增长。尽管目前HBM内存的成本较高，但随着技术的成熟和规模化生产，其成本有望逐步降低，进一步推动其在各个领域的应用。

    总的来说，HBM内存凭借其高带宽、低功耗和大容量的优势，正在成为高性能计算和人工智能领域的重要组成部分，未来发展潜力巨大。

  • 2024-11-29 12:13:58
  • 英特尔中国区董事长王锐表示，英特尔正在加大对半导体先进制程的研发。

    • 英特尔中国区董事长王锐表示，面对AMD在X86阵营中的快速崛起及其在高性能和性价比方面的挑战，英特尔正在加大对半导体先进制程的研发力度。 #AMD

    关键词：X86架构

    X86架构概述

    X86架构是一种由Intel公司于1978年推出的16位微处理器架构，最初以Intel 8086处理器为代表。X86架构不仅限于16位，还包括32位和64位的扩展版本，使其成为一种广泛应用于个人电脑（PC）和服务器领域的通用计算机指令集架构。

    发展历史

    X86架构的发展可以追溯到1978年，当时Intel发布了8086处理器，标志着X86架构的诞生。随后，Intel陆续推出了80186、80286、80386和80486等处理器，这些处理器都基于X86架构并保持向后兼容性。随着技术的进步，X86架构逐渐从16位扩展到32位，最终发展到64位，支持更强大的计算能力和更大的内存寻址空间。

    特点与优势

    • 通用性：X86架构广泛应用于PC和服务器领域，支持多种操作系统和软件应用。
    • 向后兼容：新版本的X86处理器能够运行旧版本的软件，确保了软件的长期可用性。
    • 丰富的指令集：X86架构拥有丰富的指令集，支持复杂的计算任务和多种编程语言。
    • 强大的生态系统：由于其广泛的应用，X86架构拥有庞大的软件和硬件生态系统，支持各种开发工具和应用。

    执行模式

    X86架构的处理器支持多种执行模式，包括：

    • 真实模式：早期X86处理器的默认模式，提供16位处理能力。
    • 保护模式：支持32位和64位处理，提供内存保护和多任务处理能力。
    • 系统管理模式：用于电源管理和系统恢复等特殊任务。
    • 虚拟V86模式：允许在保护模式下运行16位软件。

    与ARM架构的对比

    X86架构与ARM架构是两种常见的处理器架构，它们在多个方面有所不同：

    • 性能：X86架构通常提供更高的计算性能，适合高性能计算需求。
    • 功耗：ARM架构在功耗方面表现更优，适合移动设备和嵌入式系统。
    • 扩展能力：X86架构支持更大的内存和更复杂的指令集，适合服务器和高性能计算。
    • 操作系统兼容性：X86架构广泛支持Windows、Linux等操作系统，而ARM架构在移动设备和嵌入式系统中更为常见。

    应用场景

    X86架构广泛应用于以下领域：

    • 个人电脑：包括台式机和笔记本电脑，支持各种办公和娱乐应用。
    • 服务器：提供强大的计算能力和稳定性，支持企业级应用和数据中心。
    • 高性能计算：用于科学计算、工程模拟等需要大量计算资源的领域。

    总的来说，X86架构凭借其通用性、向后兼容性和强大的生态系统，成为计算机领域的重要基石，持续推动着技术的发展和应用的创新。