цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 
» » Значимые события 2019 года, повлиявшие на мир электроники

Значимые события 2019 года, повлиявшие на мир электроники

Автор: Mike(admin) от 30-12-2019, 11:05

События 2019 года в области электроники


В этом году ключевые темы в мире электроники широко варьируются тематически от искусственного интеллекта до Интернета вещей. В этом материале мы расскажем о нескольких основных событиях 2019 года, которые могут иметь значительные последствия в 2020 году.


Значимые события 2019 года, повлиявшие на мир электроники

Возрождение сверхширокополосной (СШП) связи


Внедрение сверхширокополосного (UWB) чипа U1 в последней версии iPhone от Apple стало значимым событием не только для Apple, но и для всей отрасли. На данный момент на рынке есть несколько компаний, работающих в данном ннаправллении: NXP Semiconductors, Decawave, 3db Access и Hella.


UWB, когда-то представлявшая собой технологию высокоскоростной связи, превратилась в сенсорную технологию: теперь она может предоставлять очень точную информацию о расположении устройства.


Хотя Apple еще не предусматривает какие-либо услуги с использованием UWB, индустрия микросхем рассматривает шаг Apple как большой прорыв, который необходим технологии для массового внедрения. Она уже используется в Jaguar Land Rover для предотвращения атак на ретрансляторы (одна из самых распространенных причин угона автомобилей в новых автомобилях с брелками); поэтому производители автомобилей, такие как Volkswagen, стремятся шире использовать эту технологию для создания защищенных интеллектуальных цифровых ключей и других интеллектуальных мобильных услуг.


Внедрение 5G


В 2019 году мы увидели, что Huawei опередила многих в области технологии инфраструктуры 5G. Как и сфера Интернета вещей (IoT), так и производители автомобилей стремятся использовать 5G в надежде создать огромную возможность для своих соответствующих подключенных приложений. Это два сегмента рынка, которые явно входят в число главных задач каждой крупной компании. Вот почему производители микросхем открывают свои чековые книжки с крупными приобретениями, чтобы укрепить собственное развитие в направлении 5G. Такие примеры включают Infineon, покупающую Cypress Semiconductor за 10 миллиардов долларов, Nvidia приобретает Mellanox Technologies за 6,9 миллиардов долларов, а NXP приобретает активы Marvell для разработки систем подключения к Wi-Fi и Bluetooth за 1,76 миллиарда долларов.


RISC-V набирает обороты


Развитие RISC-V, безусловно, имело решающее значение в 2019 году. Возьмите пример объявления Alibaba в июле. Китайская компания выпустит новый 16-ядерный чип RISC-V, предназначенный для искусственного интеллекта, IoT и 5G, с производительностью на 40% выше, чем у существующих ядер RISC-V.


В области RISC-V, конечно, есть много других инициатив, которые предполагают постепенно созревающую экосистему. Хорошим примером является OpenHW Group, предлагающая защищенную систему на кристалле (SoC) на основе процессорного ядра. Кроме того, мы видели инициативы отдельных фирм, такие как программа Andes Technology, побуждающая разработчиков бесплатно опробовать свои ядра RISC-V без предварительной оплаты за лицензирование IP.


ARM теперь позволяет некоторую кастомизацию чипов


Некоторые в отрасли интересовались, как ARM отреагирует на развитие RISC-V. В феврале мы узнали, что компания уже занимается решением этой проблемы, но потребовалось несколько месяцев, прежде чем ARM сделала какие-либо публичные объявления по этой теме.


ARM будет открывать свой набор инструкций для создания пользовательских инструкций для ядер Cortex-M. Хотя ARM, безусловно, является крупнейшим 32-битным RISC-игроком на рынке, эта опция может помочь закрепиться на рынке во главе с другими компаниями, занимающимися интеллектуальной собственностью (IP), которые преуспели в использовании настраиваемых наборов инструкций. Они включают в себя: ARC (теперь часть Synopsys) и Tensilica (теперь часть Cadence).


Искусственный интеллект в оконечных устройствах


В июле первое заседание группы TinyML ознаменовало появление зарождающегося промышленного сегмента – программного и аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта в устройствах со сверхнизким энергопотреблением. Группа TinyML описывает свою направленность как подходы машинного обучения, которые потребляют 1 мВт или меньше, что является порогом для постоянно работающих приложений на смартфонах.


Хотя есть несколько стартапов, разрабатывающих сверхнизко мощные ускорители ИИ (GreenWaves, Eta Compute, Esperanto и другие), есть также компании, работающие над адаптацией подходов машинного обучения к существующему оборудованию микроконтроллеров (например, Xnor и Picovoice). У Google также есть команда, специализирующаяся на адаптации своей среды TensorFlow Lite, которая адаптирует TensorFlow для сред с ограниченными ресурсами. Мы увидим, что этот сегмент действительно начнет расти в 2020 году.


Microsoft предлагает GraphCore


Впервые в ноябре этого года крупный поставщик облачных услуг предоставил клиентам возможность выполнять свои рабочие нагрузки на аппаратном ускорителе искусственного интеллекта, разработанном и построенном одним из многочисленных стартапов этого сегмента. Microsoft заявила, что два года сотрудничала с GraphCore для разработки систем на базе чипа Graphcore IPU, который она теперь предлагает клиентам в составе Azure.


Microsoft отметила, что аппаратное обеспечение GraphCore Azure предназначено для клиентов, «раздвигающих границы машинного обучения», и, безусловно, преимущество в производительности, предлагаемое ускорителем GraphCore, кажется более явным для футуристических типов нейронных сетей.


Intel приобретает Habana Labs


Еще недавно появилась новость, что Habana ведет серьезные переговоры о приобретении компанией Intel. В итоге Intel заплатила 2 миллиарда долларов за Habana Labs, что заставило задуматься о судьбе предыдущего стартапов Intel для ЦОД, Nervana. Nervana представила свои чипы обучения и логического вывода всего две недели назад, и многие восприняли приобретение Habana как знак того, что не все хорошо с аппаратной производительностью Nervana.


Это приобретение было ключевым, поскольку оно показывает, насколько важна вертикаль ускорения ИИ для гигантов микросхем (в 2019 году Intel рассчитывает получить доход в размере более 3,5 миллиардов долларов от ИИ, поэтому не может позволить себе ошибиться в своем предложении).




© digitrode.ru



   Благодарим Вас за интерес к информационному проекту digitrode.ru.
   Если Вы хотите, чтобы интересные и полезные материалы выходили чаще, и было меньше рекламы,
   Вы можее поддержать наш проект, пожертвовав любую сумму на его развитие.


Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Комментарии:

Оставить комментарий