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8月03日IT大事件,一周新闻回顾

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奇趣怪谈 发表于 2020-8-5 00:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
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1.        英特尔推出10核20线程次级旗舰i9 10850K
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近日,英特尔非常低调的推出了一款10核20线程处理器i9 10850K,目前已经能在英特尔的ARK产品库中看到这款处理器的身影。

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i9 10850K定位位于i9 10900K和i9 10900KF之下,其他i9 10900之上。睿频频率在各个级别都比i9 10900K低0.1GHz,但依然支持睿频2.0、3.0和TVB睿频机制,且采用不锁倍频和核显设计,热设计功耗依然是125W。价格方面,售价453美元,比i9 10900K的488美元低了35美元。按照目前国行i9 10900K 4299元的售价,i9 10850K的国行售价应该在3999元左右。

英特尔推出这款处理器的原因可能是存了降价提高竞争力的想法,降了0.1GHz对于性能影响并不大,且不锁倍频的设计让玩家大多数不会介意这0.1GHz的降低,同时因为从基础频率到各级别睿频频率都有所下降,对于良品率也有一定提升。

i9 10850K的零售SKU已经公布,该处理器应该会在近期铺货上市。


2.        DRAM价格触底反弹,下半年内存降价
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根据TrendForce的市场调查,NAND闪存市场和DRAM内存市场在经历一年的合约价格缓慢、平稳增长后,又迎来了今年的首次下跌,这也是自去年10月以来合约价的首次下滑。今年DRAM的强劲增长趋势已经帮助三星和海力士提高了今年上半年的营收利润,第二季度海力士营收相较去年同比增长了143%;三星电子第二季度营收超过150亿美元,8成来自储存芯片的营收贡献。

6月份开始,DRAM合约价格趋向于平稳,尽管三星和海力士积极调整产能,但供应商库存量依然处于高位,加上新冠大流行带来的不确定性,下半年DRAM合约价格的走低已成定局。但海力士在第二季度财报会上预测,DRAM应该会在下半年的某个节点迎来触底反弹。

NAND闪存市场合同价的下跌主要因为整个闪存市场的供大于求动向,尽管第三季度是传统意义上的电子产品旺季,但由于新冠大流行对市场销售和经济下行的影响,供应商依然无法有效的降低库存体量,导致合同价格有所下跌。在市场动不稳定因素趋势下,供应商倾向于以现货价格保持库存水平,进而减少合同价格的买入量,降低库存积压风险。根据TrendForce的调查。20年第三季度的闪存库存余量大约在2.6%,而第四季度将达到7.8%,出现了明显的库存积压转移下个季度的现象。此外,随着芯片级厂商进一步提升128层闪存的良率,闪存芯片的产量和容量都会稳步增长,闪存市场的供大于需现象将会在第四季度再次加剧,并进一步降低闪存芯片的平均售价。


3.        AMD Big Navi大核心Navi 21 显卡规格
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AMD的RDNA 2核心将于下半年推出,一份机密文件近日于推特上泄露。我们看到表格的最左侧,分别是Navi 10和Navi 21。Navi10代表的自然是RX 5700系列显卡,第一列是着色器引擎,第三列是每个着色器引擎中包含的着色器阵列,第二列是每个着色器阵列包含的
计算单元,按照这个规格我们可以算出Navi 10最大规格等于2 x 2 x 10=40个CU单元,而AMD Navi核心每个计算单元64个流处理器,等于2560个流处理器,也就是RX 5700 XT的规格。

按照这个算法,我们可以得出Navi 21的最大流处理器为4 x 2 x 10=80个CU单元,如果RDNA2计算单元流处理器的配置不变,那就是5120个流处理器,刚好是RX 5700 XT规格的两倍。不过需要说明的是最终的显卡规格未必是5120个流处理器,正如英伟达每代80Ti显卡都会保留几组CU单元推出,RX 5900 XT比较大的可能会以72个CU单元,4608个流处理器的规格推出。


4.        RTX 3080、RTX 3080 Ti/RTX 3090跑分泄露
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据最新消息显示,RTX 3080 Ti、RTX 3080将在9月17日发布,RTX 3070则会在10月推出,RTX 3060则在11月份或更晚推出。

英伟达的RTX 3000系列显卡采用7nm工艺,安培架构设计。RTX 3080传言中采用GA102-200核心,配备68个SM单元4352个流处理器,与现在的RTX 2080 Ti相同,拥有10GB GDDR6X显存。在Twitter爆料up主Kopite7kimi的爆料中,3DMark Time Spy Extreme跑分,RTX 3080跑分在8600分左右,比RTX 2080 Ti的跑分高出12%左右,跑分性能的提升可能来自于核心频率的提升,7nm工艺制程应该会带来更高的核心频率提升,进而提升性能。在流处理器相当的情况下,提升大约12%的性能。而这个跑分来自于公版RTX 3080的性能,非公版应该具有更高性能,与RTX 2080 Ti的性能差距应该在20-25%。

RTX 3080 Ti或者叫RTX 3090,反正就是RTX 3080之上的一级显卡,采用GA102-300核心,配备82组SM单元5248个流处理器,比Titan RTX显卡的72组SM单元还要多10个SM单元,显存方面配备了12GB GDDR6X显存。RTX 3080 Ti的Time Spy Extreme跑分据说能达到1W分左右,比RTX 3080高出16%,比RTX 2080 Ti高出30%-35%左右。

当然,最终规格我们还要等到一个半月后才能揭晓,今年下半年AMD的Navi大核心也将会推出市场,迎来英伟达与AMD的龙争虎斗。


5.        USB-PD统一天下?高通QC5兼容USB-PD
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手机的充电协议,我们一般习惯上会把他们按照公有协议和私有协议去分类,公有协议就是指的USB-IF的USB-PD协议,因为USB的标准就是由USB-IF协议制定,所以我们习惯上称呼它为公有协议,但这个并不是一个官方称呼;除了公有协议,大品牌手机例如华为、小米、三星、OPPO、VIVO等等,都有自己的自研充电技术,以及高通也有自己芯片的QC充电协议,这种充电协议我们习惯上称呼它们为私有协议。当然,这里不包括苹果,多年以来苹果一直对充电技术不感冒,一直用着USB-PD,而且用的十分吝啬。一般这种拥有私有协议的手机,只能通过随盒附送的充电头或者自家品牌的充电头开启私有协议的高速充电,但为了保持和其他设备的兼容性,例如充电宝,一般有私有协议的手机,都会多多少少兼容USB-PD的充电协议。而一般兼容USB-PD加高通协议的充电头要比支持单USB-PD的充电头贵不少,其原因是高通QC协议通常需要额外的芯片去识别设备和调整电压,这也让使用安卓+苹果手机的用户花费更多成本在购买充电头上。


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日前高通宣布了Quick Charge 5快速充电解决方案,将USB-PD可编程充电(PD-PPS)作为基础充电协议,可实现更快速、更凉爽和更高效的手机充电方式。继USB-C逐步成为越来越多的手机标准接口之后,USB-PD也在充电协议层面悄然实现统一,Quick Charge 5放弃了过去的高通通信协议,将USB-PD作为其电压调节协议,实现了全面兼容。


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高通在Quick Charge 5技术方案中提供了一系列将转换损耗从手机内部移动到充电头去的方法,机内电源转换效率可达到98%以上,避免快速充电时手机温度升高带来的一系列问题。高通声称Quick Charge 5比Qucik Charge 4的充电温度最多低10度,效率提升最多70%,充电速度最多快4倍。对于2750mAh的电池,快速充电到50%仅需5分钟。

未来使用高通CPU的安卓手机可以和苹果的iPhone共用同个USB-PD快速充电头,甚至使用主板上的雷电4接口来进行充电,这给未来手机停止附送充电头带来了基础。未来,出门在外或许只要一个充电头就够了。
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这张图为历代QC标准设备和QC充电头的兼容性组合情况,蓝色为可实现快速充电。

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尽管充电头可以通用,但安卓将在充电功率上将继续领跑:理论上最高100瓦,比较贴近实际的方案是53瓦。100瓦的数字来源于20V和5A组合,而实际上为了减少电源转换产生的损耗和发热,就不得不考虑锂电池的工作电压。

在采用双电池串联以提高充放电电压的情况下,电池充电限制电压为4.4V x 2,即8.8V。手机内的开关电容式转换器在8.8V基础上翻倍到17.6V电压,利用3A电流的普通线缆就可以实现大约53瓦的经济充电功率。至于使用单块电池的手机,高通表示充电峰值功耗将被限制在45瓦左右,实际情况下可能会更低一些。

虽说快充是一种趋势,但一直也有反对的声音,譬如伤电池、缩短手机寿命等等,但目前来说,尚未有明确的数据表明手机电池寿命的缩短与快充呈正比关系,同时快充技术确实能很大程度提高电池容量较小时的使用体验。


6.        英特发布“机器代码推理变成系统”,有望自动编程
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编程除了是一门依靠技术和头脑的活,很多时候它也依靠经验,资历越老的程序员越值钱可不是瞎说的。

英特尔最近发布了一个编程系统,叫做“MISIM”( Machine Inferred Code Similarity,打在字幕上),这个编程系统是英特尔与麻省理工学院和佐治亚理工学共同研发,用于检测代码意图方向,并通过识别和分析代码结构,重新对代码进行编程的系统。

MISIM与现代代码识别系统最大的区别在于,它拥有感应上下文代码语句的结构系统CASS,通过代码上下文识别出代码真正用途的功能。通过识别“代码能实现什么”,而不是代码用什么实现来进行代码反推,就能获得该类别代码的结构以及两段代码是否具有相似的运行过程,从而给出程序的正确代码。与现有的代码识别系统相比,MISIM能够对开发人员上在编写的不完整代码进行识别,对已编写完成的代码进行检测和修复等等。
一旦代码结构整合到CASS系统中,英特尔的深度学习和神经网络系统就会对代码进行相似度评分,即使两段代码的结构和代码并不相同,但只要他们执行的是同一个功能分类,这些神经网络就会给出“高度相似”的评分,并对代码进行修改和整合。

英特尔的编程研究人员表示,如果机器能做到自动检查和修复BUG,我想大多数开发人员会愿意机子自己来承担这项工作。
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