現段階では、チップメーカーは主に 2 つの方向を模索しています。
Oct 08, 2022| 現段階では、チップメーカーは主に 2 つの方向を模索しています。
以前は、コンピューター プロセッサーやグラフィックス カードのパフォーマンスの向上は、いくつかのキラーな大規模アプリケーションやゲームに反映されることがよくありました。 有名なランニング ゲーム Original God を除いて、モバイル プラットフォームには他にハードウェア キラーはないようです。 Honor of Kings や Peace Elite などの国内グレードのモバイル ゲームは、ミッドレンジの Snapdragon 778G および Tiji 1200 プロセッサーで楽しむことができます。
スマートフォンの過剰パフォーマンスについて毎年耳にするのはそのためです。 wechat とタオバオがスムーズに運営されているのであれば、これ以上何を求めるものがあるでしょうか。
では、携帯電話の性能の成長は本当に終わりを迎えているのでしょうか？ ではないかもしれない。 現段階で、チップメーカーは主に 2 つの方向を模索しています。
一つは昔ながらの製造工程を継続すること。 Intel CEO の Pat Kisinger は先月、ムーアの法則が依然として存在しており、プログレッシブ リソグラフィーとリボン FET アーキテクチャが将来的にはオングストローム (A、0.1 ナノメートル) に移行する可能性があると信じていると公に述べました。
2 つ目は、人工知能の力を利用したアクセラレーテッド コンピューティングへの移行です。 アクセラレーション コンピューティングは、アプリケーションのデータ集約型の部分を分離し、それらを単一のアクセラレーション デバイス上で処理します。 チップメーカーの Nvidia と AMD は、この分野で好成績を収めています。
Google Tensor は良い練習になります。 リリースされたばかりの Pixel 7 シリーズには Tensor G2 が搭載されており、機械学習が 60% 向上し、より強力な Super Res Zoom 望遠アルゴリズムが提供され、暗視モードで画像を形成するのにかかる時間が 50% 短縮され、ワンクリックで実現します。ぼやけた写真のサポート、音声認識、翻訳などの大幅な機能強化。 これにより、Pixel スマートフォンの堀がさらに強化され、その機能強化は肉眼でも確認できます。
しかし今のところ、電話での日常的なタスクの多くにはユニバーサル コンピューティング コンポーネントが必要ですが、AI の関与は限定されています。
結局のところ、将来の「ランニング スコア ゲーム」や全国的な日常アプリケーションの構成の限界値を誰が予測できたでしょうか?
