米线山️之父的个人资料

web惊现离职intel员工爆料下三代p core ipc 爆料是 cougar cove int +7% campared with lion cove bug version 基本100%确定团队：海法 coyote cove int +11% campared with cougar cove 90%确定团队：海法 griffin cove int + 25% compared with coyote cove（？我听到不敢相信？）当成rumor吧团队：奥斯丁消息来源：纽约+奥斯丁组Discord 我离职快一年了，Discord pe还没把我踢了，这就是i家的保密水平网友评论道那也是神人了，笑死我大英沦落到今天这个地步，主要责任还得是管理不当還不錯整理下 Cougar Cove 產品 [lbk]18A[rbk]: PTL Coyote Cove (Panther Cove?) 產品 [lbk]18AP[rbk]: DMR, NVL Griffin Cove [lbk]14A?[rbk] 產品: Razer Lake? pat的计划是建好几座14a fab的，有这些14a high-na fa，intel foundry就可以和tsmc正面竞争，这应该就是董事会和pat最大的分歧，直接取消了德国1座美国两座14a fab建设。 intel买了两台asml的high na euv做技术储备吧，14A出来也根本没法量产，asml high na 24年2台 25年5台 26年10台，i家就算全部买下也只够一座fab，14A量产至少要等到工厂稳定盈利后，这就要28年甚至30年了 Cougar cove 18A coyote cove N2 griffin cove 16A 别指望14A了，ohio fab已经停了，陈立武基本暂停了18ap之后的研发了，真的真的没钱了，今年high na原本5台全要的，现在只要2台了，祈祷18A有客户去分摊研发和折旧成本吧，现在是收缩战线至少让ifs可以盈亏平衡

s3有3x3的人多还是4月之前打完黑鹰的人多？如题我看到有人说s3只有不到10%的玩家有3✖️3 S3有6-7%的人有3*3就不错了。但是s3春节送了非常多的体验卡，足够覆盖每个周末还有s4的比s3对固排更友善，对单排更不友善？我看到两个人一个人说s3单排二月十几号的时候就做完了，现在做了快一半了，现在看到二百万和长夜撤离就头大，做不下去另一个人说S3我单排十几天就做完了，S4看了一下，单排根本做不了单排s4的33和单排黑鹰哪边难度更大？

本世代在高速图形学和ai上的探索成果本质都是释放先进生产力从而间接提高画质。（本世代探索、次世代铺开实装，不要杠）大家以后也不要对画面有过去世代交替般巨大跨越有期待了，但我们可以期待诸如优化、lod流变、音效、光效、场景快速转移等上手游玩体验全方位的细腻提升。比如光追/Lumen这类光线折射解决方案，初衷是帮助开发者更快达到原本需要烘焙大量贴图才能获得的效果，不需要改动一次就要等待全部烘焙完成才能看到实际效果。其副产物才是动态光追和游戏内动态全局光照——我把这俩分开的理由数毛社有讲，硬件光追和软件Lumen效果还是有差别的——做到了过去需要trick比如镜像建模、或者预设演出才能表现的画面效果。 Nanite以及其他技术型开发团队的多边形智能lod解决方案，将从业者从高学习成本低技术含量且无法节省的硬性工时中解救出来，不需要再一遍遍拓扑、分lod、雕琢法线，而是让算法自己解决画面内多边形数量，将更多精力放在设计与创作中。然后，副产物才是画面外多边形被自动优化，更多算力可以用在摄像头捕捉到的地方上，从而提高了玩家实际可见的多边形精度。等于我有了一个智能夹子，无论你怎么移动，这个夹子永远躲在我后面，帮我夹住腰上的肥肉，让我看起来瘦瘦的而以前我要时刻收腹+勒腰，你看我别扭我自己也很难受。接着是说烂了的ssd。目前索软两家用amd的都不约而同地软硬两层面深度定制优化了ssd。硬指标顺序传输速度在其次，真正有用的是针对游戏特性对大量随机选中文件的快速调用解压，索尼更是特意设计了一枚芯片专门负责ssd文件的调用解压工作——原本这些都是cpu的活。至于为什么ssd深度优化后真的可以给画面带来正面影响（我没说提升）。因为在本世代，除去照顾hhd速度的游戏隐藏读盘设计——钻缝、楼梯、电梯、直升机简报、开锁etc，还有一点就是类似pc的文件定位思路下，乱序调用效率很低（纸面数据往往放的都是顺序读取，类似田径和徒步越野/跑酷的区别），经常喂不饱gpu显存，只能靠升频来继续提高性能。这一点在许多年代相对较远的游戏上体现很明显，它们首先在软件层面就有瓶颈，一味地升级硬件，其边际效应会急速降低乃至在某个水平停滞。而针对性定制存储系统后，软件上的瓶颈首先就被打破了，ps5的存储系统从传统的路径/文件名变成了按id检索，对于一般工作用途而言是变麻烦了，但对于相对封闭的游戏软件而言却是极大利好。如果微软也选择了类似从根本上为游戏优化的方案，那么主机-PC的开发壁垒就很有可能再一次竖起。而ssd速度优势在即将到来的世代可以得到充分挖掘，不再仅仅担任存储任务，在马克塞尼讲座中提到了索尼新的“克拉肯”压缩技术，可以让ssd极限达到解压后22gb/s，哪怕保守估计8gb/s，也能在一定程度上负担起部分虚拟缓存的职责——ps5 ssd的实际可用容量为825gb，剩下的内容想必不会全都是系统文件，而是有相当一部分可以另作他用的空间，比如延寿备份、或是将虚拟纹理放置其中，分担gpu工作压力。这一点使用傲腾的壕们应该某种程度上享受到了，只可惜每个世代绝大多数开发者都是以主机为核心开发，不会专门为那一点点顶端用户专门提高。而到了次世代，近似性能只要使用成本控制到相对极为廉价的定制硬件就能达到，并包括在整机售价中接着是nv和微软在这方面的动作，说到存储优化，老黄这边也没闲着。RTX IO这玩意儿本质上就是给GPU开了个VIP通道，让显卡能直接和NVMe SSD勾搭上。传统流程里数据得先让CPU解压再喂给显存，现在直接让显卡自己动手丰衣足食这套路和索尼微软的定制方案异曲同工，但老黄鸡贼的地方在于把压缩算法玩出花。他们鼓捣的GDeflate标准，本质上就是给显存和SSD之间架了条高速公路。实测纹理加载能飙5倍速，加载时间直接砍到十分之一，这提升搁在需要频繁读图的开放世界游戏里，相当于把传统机械硬盘时代的"钻电梯缝"设计扫进历史垃圾堆。不过代价嘛...RTX 30系起步的门槛摆在那儿，还得配PCIe4.0的NVMe固态。现在知道为啥去年矿潮时高端卡都被黄牛包圆了吧？这波硬件军备竞赛，钱包在哭泣的永远是我们玩家（手动狗头） undefined

大家觉得老黄的光追和CUDA AI真的有非常大的技术壁垒吗大家在认知里的技术壁垒，是不是由于amd之前的rdna太菜了导致的 intel做显卡也就这两年，arc a的光追水平就已经暴打了amd rdna1 2 3整整三代，b580的光追更是同价位的6750gre 10g翻倍 200%的性能，xess1.3也有看齐接近dlss2.3的那个样子就连做山寨机起家的mtk用的arm mali g925 gpu光追都有omm在起作用反观amd做了这么多年显卡做了个干啥啥不行，光追AMD到现在RDNA4都还没怎么支持好硬件BVH，据传还要等到UDNA ai dlss这种在9000系FSR4出来之前长期就那个FSR1 2 3，连intel的xess1 2都比不过了，也难怪都不爱买a卡，steam显卡占用率那么低RX6000系被RTX30系，7000 40，RX9000系vs RTX50系甩出5~10倍差距，做的差所以没多少人买，所以没钱省研发经费，研发也抠抠搜搜，所以做的差，做的差所以没多少人买，纯纯恶性循环了老黄是把CUDA做成了【AI时代的编程语言】。你看现在PyTorch/TensorFlow底层哪个不是默认CUDA加速？学术论文里的代码清一色`import torch.cuda`，连AMD自己开发ROCm都得搞CUDA兼容模式——这不就等于承认“在座的各位都是弟弟”吗？更绝的是老黄把CUDA和硬件深度耦合，从Tensor Core到RT Core再到现在的【 NVL72 GB300液冷Blackwell Ultra GPU LLM超算集群】，整个技术栈严丝合缝得跟俄罗斯套娃似的。开发者但凡沾点AI加速，闭着眼睛选CUDA生态就完事了，谁特么愿意给AMD写两套代码？反观AMD，RDNA4都2025年了还在挤牙膏。说好的硬件BVH加速呢？FSR4拖到RX9000系才勉强上车，人家老黄DLSS3.5都玩出【帧生成+超分辨率+光线重建】三合一全家桶了。更离谱的是核显还死守RDNA3.5，UDNA架构等到猴年马月？这操作堪比拿着算盘跟量子计算机比速算。老黄现在AI军备竞赛玩的是全栈通吃：从硬件到云端的降维打击。DGX Cloud直接把AI算力当水和电一样的基础资源卖卖，NIM微服务让本地RTX显卡变身AI工作站，连电力公司都得买他的显卡用ai来搞智能电网——用AI计算设计发电相关解决AI耗电，这逻辑闭环能把AMD工程师气到拍桌。再看AMD，ROCm生态连个稳定驱动都搞不定，开源社区贡献者还没老黄法务部人多，开发者用个PyTorch还得手动编译半天，这体验差距比马里亚纳海沟还深。最杀人诛心的是【边际成本碾压】。老黄靠着CUDA生态躺着收税，A100/H100卖成硬通货，利润率直逼毒品生意。AMD呢？RDNA4的Navi48晶体管密度是牛逼，但光追性能被RTX 5070吊着打，AI算力连人家零头都不到。玩家又不是做慈善的，同样价格谁买张光追残疾卡？说难听点，AMD显卡部门这些年纯属【战略级摆烂】。CPU那边Zen架构杀得英特尔丢盔弃甲，GPU这边却把“性价比”玩成遮羞布。GCN用了太久太离谱，RDNA1龟缩回传统光栅化旧时代渲染管线舍弃光追和ai节约面积成本的同时用新制程台积电7nm工艺打差异化竞争，RDNA2 3用7nm 5nm硬刚光追的30 40系结果不敌，RDNA4在nv dlss1都已经过去4~6年的情况下才拿出来对应的ai超分辨率上采样解决方案——合着次次都拿玩家当小白鼠呗？看看Steam硬件榜，RX7000 9000系占有率连RTX3060 4060笔记本和桌面的脚后跟都摸不到，这已经不是技术差距，是【用户信任崩盘】。

声音也能光追？xbox竟偷偷用显卡算声音！游戏音效要彻底革命？声音也要“光线追踪” - 射线追踪音频技术简介真实的声音模拟是目前声学上最难的技术，要考虑材料的吸声系数，反射带来的相位延迟与驻波，声场类型（比如小空间下低频是在压力场，声压处处相等）声波的衍射等等，最终反映出来的是一个实时变化的频响曲线以及混响衰减，这还只是得到了一个模拟全指向传声器收音的结果，结合hrtf更是令人头大，游戏中想要模拟还是得提前烘焙，别说性能问题，能模拟这些的物理仿真软件售价就要几十万，各种材料的测量扫描要用上几百万的klippel系统，声音和光的区别太大了，光可以当做粒子来模拟，衰减和波动光学可以忽略，对于频率也只需要模拟rgb三个值这个技术有点像显示的光影渲染从预烘焙到光追。声音现在都是单独的音效加对应的场景混响效果有个局限性，多数人只有双声道(包括2.1),虽然虚拟声道有一定的作用(也许这个技术就是用于虚拟声道的计算)。声音有点不同于光线，声音传播的速度还在人可以感知的范围，这就带来了不同反射来源的有相位差，并且在现实这个反射源多半是连续的，而声音回放只有两个点声源。所以无论几声道，虚拟声道很难比的过物理声道。 valve的steam audio音频库，现在全开源（已经用在起源2引擎上，但cs2用的音效实现是丐版），用了intel的embree光追算法库还有amd的radeonrays用来在gpu跑光追，除此之外还用了amd的trueaudio next，在a卡上可以划分几个cu单独跑音频处理算法[lbk]吃瓜[rbk]比如微软Xbox的空间音频技术基于微软的Spatial Sound平台，支持Dolby Atmos、DTS:X和Windows Sonic等格式。这些技术通过动态调整音频对象的位置和音量，使声音仿佛来自特定的三维空间位置，从而增强用户的沉浸感。例如，Dolby Atmos允许开发者创建多达32个活动对象，而Windows Sonic则适用于最多128个对象，微软的Spatial Sound是为Xbox、Windows和HoloLens 2设计的平台级空间音频解决方案，支持环绕声和高度音频提示。Spatial Sound API允许开发者创建从3D空间位置发出声音的音频对象，包括动态音频对象，可以从任意位置发出声音，且位置可随时间变化。射线追踪音频技术是一种通过模拟声波在三维空间中的传播路径来实现声音定位和反射效果的技术。其核心原理是利用射线追踪算法，从听者位置随机投射射线，追踪其路径，并计算声波在物体表面的反射和衍射过程，从而生成逼真的音频效果。具体而言，射线追踪音频技术通过以下方式实现：声波传播模拟：利用射线追踪算法模拟声波从声源到接收器（如听者耳朵）的传播路径，包括直射路径和多次反射路径。反射与衍射计算：根据物体表面的材质属性（如金属、砖块等），计算声波的反射和吸收情况，以生成更真实的音效。性能优化：通过调节初级射线数、反射阶数等参数，平衡计算效率与音质表现。硬件支持：现代射线追踪音频技术通常结合GPU加速计算，以提高处理效率，适用于虚拟现实（VR）、游戏和其他沉浸式音频场景空间音频技术不仅提升了游戏的沉浸感，还适用于电影、音乐和其他多媒体内容。 2021年，Xbox与全球顶尖研究大学，加州大学伯克利分校和斯坦福大学的科学家合作，通过突破性的“目标梦孵化”技术捕捉了游戏玩家的梦想。为了展示其创新的3D空间音频技术，Xbox与MIT合作进行了一项研究，让盲人游戏玩家Steve Saylor在体验《命运2》后进入梦乡，实时描述他的Xbox启发式梦境。在《命运2》中，Xbox利用空间音频技术模拟了盲人玩家的梦境体验，通过声音场景的构建增强了用户的代入感。此外，空间音频技术还被用于家庭影院系统，与支持Atmos的扬声器配合使用时，可以提供环绕声和仰角音效，进一步增强视听体验微软提供了丰富的工具和API支持开发者创建空间音频内容。例如，开发者可以通过Spatial Audio API创建静态或动态音频对象，并利用HRTF（头相关函数）模拟真实环境中的声音传播效果。此外，微软还与音频巨头合作，推动空间音频技术在游戏和其他领域的应用或许我们需要把声音放到显卡上处理……GPUAudio，那n卡上多办叫RTXAudio，b不过这个通过ai处理确实会开销和效果好很多

12400F为啥会出现被7500F吊打的情况我印象中12400应该不至于比7500f差太多也就百分之10到20那样，但这个up的cpu大对比好几个游戏12400直接被7500f甩开百分之40，这是啥情况？因为ddr4被ddr5秒了吗？现在12490f带5070ti感觉有时候low帧有点低想换7700，12代架构应该跟14代差不多吧为啥会出现被zen4吊打的情况

为什么pc没有进化到游戏主机或mac那样的统一内存架构呢？为什么pc没有进化到游戏主机或mac/strix halo那样的UMA统一内存架构呢？现代游戏推荐12gb显存（比如5070 12g），因为游戏主机就是这么配置的（16g UMA，2gb给系统，2g给游戏程序，12g给游戏素材）但pc用户却要花更多的钱去购买价格不菲的16gb ddr5内存，以及老黄那金子做的显存我理解x86cpu和主板就是这么设计的，而显存就是单独的但我感觉这些都是历史遗留问题 PC用户确实需要多准备一些内存。但pc游戏似乎无法高效的兼用利用系统内存和显存会出现一个素材数据两个地方重复存放等浪费的情况为什么pc游戏需要合计28g（16g ddr4/5内存+ 12g gddr6/6x/7显存）才能做到游戏主机和mac 16g统一内存就能搞定的事儿呢？

为什么pc没有进化到游戏主机或mac那样UMA统一内存架构呢？为什么pc没有进化到游戏主机或mac/strix halo那样的UMA统一内存架构呢？现代游戏推荐12gb显存（比如5070 12g），因为游戏主机就是这么配置的（16g UMA，2gb给系统，2g给游戏程序，12g给游戏素材）但pc用户却要花更多的钱去购买价格不菲的16gb ddr5内存，以及老黄那金子做的显存我理解x86cpu和主板就是这么设计的，而显存就是单独的但我感觉这些都是历史遗留问题 PC用户确实需要多准备一些内存。但pc游戏似乎无法高效的兼用利用系统内存和显存会出现一个素材数据两个地方重复存放等浪费的情况为什么pc游戏需要合计28g（16g ddr4/5内存+ 12g gddr6/6x/7显存）才能做到游戏主机和mac 16g统一内存就能搞定的事儿呢？

3DMark将推 Solar Bay Extreme跨平台测试 3DMark 将推 Solar Bay Extreme 跨平台测试：更高移动端光追要求 IT之家 3 月 5 日消息，德媒 ComputerBase 报道称，UL Solutions 将为旗下著名基准测试软件 3DMark 新增一项名为 Solar Bay Extreme 的测试，该项目将对移动端平台的光线追踪能力提出更高要求。 IT之家注意到，原版的 Solar Bay 公布于 2023 年，是一项主要针对高端移动设备（智能手机、平板电脑）和轻薄笔记本电脑而设计的跨平台光线追踪图形基准测试。而在近两年来，移动端硬件的光线追踪能力有了不小进展，需要一个压力更大的基准测试来对各种移动 GPU 的光追能力进行更严格的衡量。德媒报道中指出，Solar Bay Extreme 将延续原版的 2560×1440 分辨率，但会引入更精致的画面细节、更多的光线追踪效果，从而将GPU 光追负载提升至原来的 3~5 倍。此前的 Solar Bay 中光线追踪主要是简单的反射光效，而 Extreme 版本将新增玻璃等的带折射光效、来自粗糙和坚硬表面的复杂反射光效。不过 UL Solutions尚未确认 3DMark Solar Bay Extreme 的具体发布日期。

以后580和1060用户在大街上会被手游玩家嘲笑了（2）联发科的新芯片9400, gpu纸面性能已经和580没有什么区别了，cpu性能也是i5的水平有人可能会说我不信你在胡说八道，原帖我觉得写的比较一般，主要是缺少了论证过程，我来补齐下面是论证过程 3dmark fse测试里面 rx580 6300分 1080ti 14000分，也就是说580大概相当于1080ti 45%水平 3dmark Solar Bay 1080ti 25000分，9400 8e 12000+分，9400大概相当于1080ti 48%水平也就是说9400大概相当于580的性能 9400 gb6单核3000分多核9200分，单核分接近r7 9800x3d 有九成水平了，多核分是5600的水平综合来说cpu相当于r5，GPU相当于1060 580 也就是说图吧垃圾佬辛辛苦苦花四百买来580,花一千买板u,硬盘内存外设都要花钱，想获得i5加580的性能，怎么也要两千了这两千现在还能和9400打打,那么9500甚至9600了怎么办呢，手机芯片可是一年一更新（每年都有大提升）也就是580一年后可能大概率打不过千元机甚至百元机要知道天玑的采购成本才155美元，也就是1000人民币左右，这比580加i5的价格还便宜大家觉得这些没有任何性价比的电子垃圾还值得买吗？

以后580和1060用户在大街.上会被手游玩家嘲笑了（2）联发科的新芯片9400, gpu纸面性能已经和580没有什么区别了，cpu性能也是i5的水平有人可能会说我不信你在胡说八道，原帖我觉得写的比较一般，主要是缺少了论证过程，我来补齐下面是论证过程 3dmark fse测试里面 rx580 6300分 1080ti 14000分，也就是说580大概相当于1080ti 45%水平 3dmark Solar Bay 1080ti 25000分，9400 8e 12000+分，9400大概相当于1080ti 48%水平也就是说9400大概相当于580的性能 9400 gb6单核3000分多核9200分，单核分接近r7 9800x3d 有九成水平了，多核分是5600的水平综合来说cpu相当于r5，GPU相当于1060 580 也就是说图吧垃圾佬辛辛苦苦花四百买来580,花一千买板u,硬盘内存外设都要花钱，想获得i5加580的性能，怎么也要两千了这两千现在还能和9400打打,那么9500甚至9600了怎么办呢，手机芯片可是一年一更新（每年都有大提升）也就是580一年后可能大概率打不过千元机甚至百元机要知道天玑的采购成本才155美元，也就是1000人民币左右，这比580加i5的价格还便宜大家觉得这些没有任何性价比的电子垃圾还值得买吗？

以后580和1060用户在大街上会被手游玩家嘲笑了（2）图吧的宗旨是性价比而不是买垃圾，580和1060这些高价低能的芯片应该被图吧禁止掉了联发科的新芯片9400, gpu纸面性能已经和580没有什么区别了，cpu性能也是i5的水平有人可能会说我不信你在胡说八道，原帖我觉得写的比较一般，主要是缺少了论证过程，我来补齐下面是论证过程 3dmark fse测试里面 rx580 6300分 1080ti 14000分，也就是说580大概相当于1080ti 45%水平 3dmark Solar Bay 1080ti 25000分，9400 8e 12000+分，9400大概相当于1080ti 48%水平也就是说9400大概相当于580的性能 9400 gb6单核3000分多核9200分，单核分接近r7 9800x3d 有九成水平了，多核分是5600的水平综合来说cpu相当于r5，GPU相当于1060 580 也就是说图吧垃圾佬辛辛苦苦花四百买来580,花-千买板u,硬盘内存外设都要花钱，想获得i5加580的性能，怎么也要两千了这两千现在还能和9400打打,那么9500甚至9600了怎么办呢，手机芯片可是一年一更新（每年都有大提升）也就是580一年后可能大概率打不过千元机甚至百元机要知道天玑的采购成本才155美元，也就是1000人民币左右，这比580加i5的价格还便宜大家觉得这些没有任何性价比的电子垃圾图吧需要禁止吗

M4 mac这成绩已经甩开别家自己一档第一张是2999的mac mini M4测试第二张桌面ultra 265k 大核睿频调到5.7的测试除了r23跑不满， gb6 r24都领先牙膏5.7大核 15%了关键是单核核心功耗还不到10w 多核功耗也不错，20w 出头cpu功耗r23 14000，r24 970了这x86移动端咋追

一个有趣的研究，NV说笔记本没那么适合FPS NVIDIA和业界研究了不同显示器尺寸与第一人称射击游戏瞄准成功率的关系，发现【使用较大的显示器时，瞄准有微小但具有统计学意义的改进】，【在头部位置和视野自由变化的典型桌面游戏设置中，FPS 瞄准会随着显示屏尺寸的增长而提高，尽管随着尺寸接近 30英寸，改进开始下降。】，论文月中会正式发表。

显示器尺寸越大越适合fps除非超过30寸一个有趣的研究 NVIDIA和业界研究了不同显示器尺寸与第一人称射击游戏瞄准成功率的关系，发现【使用较大的显示器时，瞄准有微小但具有统计学意义的改进】，【在头部位置和视野自由变化的典型桌面游戏设置中，FPS 瞄准会随着显示屏尺寸的增长而提高，尽管随着尺寸接近 30英寸，改进开始下降。】，论文月中会正式发表。

一个有趣的研究 NVIDIA和业界研究了不同显示器尺寸与第一人称射击游戏瞄准成功率的关系，发现【使用较大的显示器时，瞄准有微小但具有统计学意义的改进】，【在头部位置和视野自由变化的典型桌面游戏设置中，FPS 瞄准会随着显示屏尺寸的增长而提高，尽管随着尺寸接近 30英寸，改进开始下降。】，论文月中会正式发表。

一个有趣的研究，27寸都可以fps NVIDIA和业界研究了不同显示器尺寸与第一人称射击游戏瞄准成功率的关系，发现【使用较大的显示器时，瞄准有微小但具有统计学意义的改进】，【在头部位置和视野自由变化的典型桌面游戏设置中，FPS 瞄准会随着显示屏尺寸的增长而提高，尽管随着尺寸接近 30英寸，改进开始下降。】，论文月中会正式发表。

一个有趣的研究，27寸和32寸适合fps NVIDIA和业界研究了不同显示器尺寸与第一人称射击游戏瞄准成功率的关系，发现【使用较大的显示器时，瞄准有微小但具有统计学意义的改进】，【在头部位置和视野自由变化的典型桌面游戏设置中，FPS 瞄准会随着显示屏尺寸的增长而提高，尽管随着尺寸接近 30英寸，改进开始下降。】，论文月中会正式发表。

一个有趣的研究 NVIDIA和业界研究了不同显示器尺寸与第一人称射击游戏瞄准成功率的关系，发现【使用较大的显示器时，瞄准有微小但具有统计学意义的改进】，【在头部位置和视野自由变化的典型桌面游戏设置中，FPS 瞄准会随着显示屏尺寸的增长而提高，尽管随着尺寸接近 30英寸，改进开始下降。】，论文月中会正式发表。

外交部回应美方加征对等关税，称「保护主义没有出路」，你怎么看？外交部回应美方加征对等关税，称「保护主义没有出路」，你怎么看？美国坚持贸易保护主义最终损失的会是谁？外交部发言人郭嘉昆主持4月3日举行的例行记者会。总台央视记者提问：美国东部时间4月2日，美方发布行政令，宣布对主要贸易伙伴加征“对等关税”，对中国（包括香港、澳门）加征34%关税。中方对此有何评论？郭嘉昆表示，美方打着“对等”的幌子，对包括中国在内的多国输美产品加征关税，严重违反世贸组织规则，严重损害以规则为基础的多边贸易体制。中方对此坚决反对，将采取必要措施坚定维护自身正当利益。中方多次强调，贸易战、关税战没有赢家，保护主义没有出路。中方敦促美方纠正错误做法，以平等、尊重、互惠的方式同包括中国在内的世界各国磋商解决贸易分歧。

ns2 gpu相当于3~4倍ps4？cpu单核果6手机水平？性能定调了，英伟达官方：NS2的图形性能是NS的10倍。GPU 12sm 1536cuda 然后ns1底座模式m3.1是跑30帧 ns2是10倍所以理所应当的拥有能跑上300帧左右的图形性能就连那苹果电脑的m1也才只能跑个280帧左右也就是说ns2已经超越了苹果麦金塔电脑M1的强大图形性能，要知道m1 mba mbp m当初刚出来的时候可是大家都在说体验和性能都是吊打秒杀intel老mac的可知gpu是 ns2 ≥ m1电脑 > intel mac电脑可以真正实现底座模式超过家用个人台式电脑 ps4图形性能大概相当于750ti，跑3dmark SNL能得到500~700分左右， M1同性能甚至更强一些的9300 A18Pro可以得到2000~2200分也就是说ns2底座模式下图形性能相当于3~4台ps4水平，非常非常猛换算成手机gpu ns2大概相当于8g3，a18，a17pro a18pro，9300+的水平是华为最新麒麟9020翻倍2~4倍的水平（取决于测试压力， m3.1这种低压测试还是snl这种高压）当然上面说的是底座模式 ns2掌机模式性能就只有ns1掌机模式的10倍了也就是m3.1在190帧左右的性能大概也就苹果a15(5c)水平，可能略强于最新的iPad11 换算到安卓图形性能也就8+，也就是说掌机模式也有steam deck水平的图形性能了五五开sd和骁龙8+（8g1换工艺超频版） a15(5c) 天玑9000+ 掌机模式下m3.1低压力测试比华为最新的麒麟9020还要强上35%，WLE高压测试比9020还要翻倍但是cpu单核就很菜了，国外大神通过PPC*GHz算出来gb5单核也就377，要知道当年ipad air2的a8x跑gb5单核也有390吧，iPhone6上的a8就是频率比a8x要低0.1ghz 单核性能ns2和a8，麒麟960，骁龙821大差不差然后ns2的多核性能也就iPhone8 A11，华为海思麒麟985，高通骁龙6g3水平

华为新的自研互联协议UB互联论文披露 UB-Mesh: a Hierarchically Localized nD-FullMesh Datacenter Network Architecture 愿景是融合scale up与scale out，野心不小华为的灵衢总线开发由来已久，xhs/脉脉/牛客等平台都有大量招聘讨论信息，现在算是公开成果了一作貌似是华为Fellow，海思首席科学家廖恒博士英伟达前段时间发布会也有这玩意，想来也该提升了，昇腾改款了这么多次但互联带宽是不是都没有提升过

intel高级工程师解释为什么要取消SMT 数字是一个约值，因为不同的场景和应用会对SMT的性能产生影响，但这就是一个平均值或经验规律对同一核心，不开启SMT，ppa都是1 开启SMT使IPC为1.3，功耗为1.2，面积为1 取消SMT设计，IPC为1，功耗为0.85，面积为0.85 ⭐️️取消SMT的设计与另外两种对比，ppa分别提高了38%和6% ⭐️️取消SMT设计与开启SMT设计对比，在性能上领先，在密度上落后 -- SMT设计有一定复杂性，并且有安全风险，取消SMT可以提高改进架构的效率，降低维护成本，这是一个消费者端为主题的讨论在数据中心中，因为客户需要线程密度，所以仍然有SMT【图片】如果有一个很大的工作负载，95%是并行，5%是序列，你会感觉SMT很好，因为SMT是99%并行的让我们来看8核的情况，并行的工作分成了8份，所以需要处理12。而序列不变所以仍然是5，得到一个不错的性能17。当你调用SMT，并行工作提高了25%，但序列部分降低了，因为一个线程只能使用半个核心，因为另一个线程在暂停循环所以SMT不仅关乎运行速度，也关乎等待的效率。所以在线程等待中速度下降了20%，序列的5变成6 所以SMT在8核设计中还可以，但当规模扩展到32核，SMT实际上会减慢你的速度所以物理核心越多，SMT实际上会阻碍你并行化缩短时间的能力，因为你总是有一个序列部分。总是没有完全并行的情况。所以当我们每个插槽有1个核心到4个核心时，SMT是一个大事，现在我们大多数插槽都有8个核心，最低8个但大多数超过12或16个核心。SMT就失去吸引力了。这甚至忽略了供电的情况，关闭SMT可以提高运行频率，因为你可以利用所有的功率大多数人都不懂，他们知道我们目前的产品取消了SMT，但没有看到机会成本，这是事情的另一面。 -- 你还可以获得可预测的性能，SMT像一盒巧克力，如果两个线程的IPC都很低，消费计算模块的不同部分，那它们可以很好的并行，但如果两个线程IPC都很高，并且可以利用整个核心，那么SMT没有帮助。如果两个线程受到dram约束，或者在竞争cache资源，那也没有帮助用游戏举例，游戏需要可预测性能，这就是为什么大多数游戏应用程序都会关闭SMT，因为他们想要可预测的性能

分析一下ns2的性能 cpu 8a78c 1ghz 单核相当于2014年的iPhone6的a8 多核性能相当于iPhone8，a11 GPU 12sm 1536cuda相当于iPhone16 a18 差异就是这么大 cpu单核性能对比上一代的提升只有100% 但gpu都快有8~10倍了本来ns1就是低u高显，ns2又四倍的放大了这个情况不过ns2的续航有大问题，NS2标称续航2-6.5h这不是和初代NS1的2.5-6.5h差不太多吗？说好的三星8nm工艺升级呢？电池容量5200mah又对标苹果区了，2025年还在用三星8nm，这不就是2017年的台积电20nm秽土转生？合理的预测是怕不是又和一代一样，过个两年出个续航，增加30%~70%的续航增强版，再过个两三年又出一个oled版，然后每次出新版本的时候，旧版本都降价或者停产，新版本继续保持标准版的首发售价

ns2本来应该可以4k120，8k60的 ns2宣传游戏4k60和1080p120是接口限制 ns2用了HDMI2.1 TMDS 18gbps 说白了这就2.0接口改名，现在都叫hdmi2.1，然后起一堆乱七八糟的后缀接口2.1但是只能4K60HDR 1080P/1440P 120HDR 如果上到真HDMI 2.1 48gbps满血带宽那就能支持4k120 10bit HDR rgb444了通过dsc压缩流式传输还能变相支持4k240，8k120 HDR

switch2有个好功能虚拟游戏卡感觉改下就吊打家庭共享啊感觉switch2的虚拟游戏卡稍微改一下就能吊打steam和psn的家庭共享购买下载版软件后，它会变成「虚拟游戏卡」并设置到主机，玩家就可以游玩该软件。已购买的下载版软件会以一览的形式出现于专用的管理画面。玩家可以在这里设置或取出虚拟游戏卡，亦可以管理在主机游玩的软件。如果持有两台Switch，就可以取出虚拟游戏卡，设置到第二台主机。这样一来，第二台主机就像插入了游戏卡一样，随时随地都能游玩。虚拟游戏卡还能在两台主机上自由设置，也可以出借虚拟游戏卡给家庭成员。虚拟游戏卡也可以用于Switch 2主机。新的系统更新将于4月下旬发布。稍微改一下，是在不止家庭成员可以把steam虚拟游戏卡，steam库存里的游戏重新变成cdkey直接卖出去这样那些库存价值太多的，现在急用钱的人就可以把游戏卖出去回血了

ns2性能有没有ps4级别？性能够用吗？30帧能玩吗？如果真是ps4性能+接近ssd的读取速度，那意味着本世代大部分游戏都能30帧运行，感觉部分玩家都可以彻底抛弃ps平台了？但是三十帧真的能玩吗？这种不独占的游戏真的有必要在掌机玩吗？30帧玩环太享受了，血源诅咒就锁30帧真觉得爽玩了吗，我到现在都觉得如果能玩到60帧的血源该是多爽的一件事。。不过我还看到有种说法是：“除非游戏有bug或者重大缺陷，不然玩游戏还能注意帧数，大概率没玩进去，玩游戏不看帧数才是游戏享受者” 这说的对吗

国行来了！小米宣布代理ns2且同步发售任天堂官方正式宣布由小米代理Nintendo Switch2，国行与海外版ns2同步发售！并且国行ns2首发独占任天堂与微软合作开发的Minecraft续作，该游戏正是之前nso测试的沙盒联机游戏

荷兰比利时欧美日联手在日本搭建2nm euv gaa fab 《科技》ASML携手imec 支援欧洲半导体研究与永续创新 Rapidus 与 IBM 合作 2nm GAA 原型晶圆亮相，在日试产 4 月启动【时报记者林资杰台北报道】半导体设备供应商阿斯麦（ASML）与比利时微电子研究中心（imec）宣布，双方已签署为期5年的新战略合作伙伴协议，聚焦研究与可持续发展，目标是通过整合双方知识和专业，在开发推进半导体产业解决方案、聚焦可持续创新研究倡议等两大领域，提供有价值的解决方案。此项合作结合ASML完整的产品组合，尤其是开发高端技术节点，采用包括0.55 NA和0.33 NA极紫外光（EUV）、浸没式深紫外光（DUV）、YieldStar光学量测设备及HMI单光束与多光束检测技术。上述工具未来将安装在imec最先进的试验制程，并整合到由欧盟及比利时政府资助的纳米芯片试验制程，为全球半导体生态系统提供用来研发2纳米以下技术的顶尖基础设备，研发聚焦领域将包含硅光子、存储器与先进封装。上述研发聚焦领域，将在多元化市场为未来基于半导体的AI应用提供完整的堆叠创新。而双方此次合作的新领域，包括为imec研究流程中的创新构想与活动注入可观资助，这些创新将带来环境与社会效益。 ASML首席执行官Christophe Fouquet表示，这项协议展现了ASML和imec长期合作的下一步，彰显了为半导体产业开发解决方案的共同志向，也符合针对未来促使社会受益的科技和创新进行投资的战略。 imec首席执行官范登霍夫（Luc Van den hove）表示，期待持续发展与ASML独特的长期伙伴关系，在未来至少30年为业界提供最先进的图形化解决方案，并能拓展并持续精进试验制程性能，提供整个半导体生态系统最顶尖的研发，以应对由AI驱动的技术发展带来的挑战。 Rapidus 与 IBM 合作 2nm GAA 原型晶圆亮相，在日试产 4 月启动自ASML崛起之后，以往日本光刻机厂商的地位不复存在，同时日本本土产芯片的市占率也大幅下滑，现在基本在世界上排不上号。之前为了摆脱对台积电、三星等芯片代工厂的依赖，日本几个大厂商加上日本政府出资组建了Rapidus这个芯片制造商，目标是量产2nm芯片，并且为日本国内各大厂商提供芯片，而现在这个计划的进展看起来还比较顺利。根据Rapidus公司官方的消息来看，在2024年12月ASML的EUV光刻机即将交付给工厂，同时还有200多台其他设备将陆续到位，预计所有设备将在2025年3月前后准备完毕。然后Rapidus将开启2nm的试产线，同时在试产期间，意向客户都可以进行测试，看看Rapidus试产的2nm芯片是否可用。按照Rapidus的计划来看，正式的2nm量产要等到2027年4月才行，所以大概有两年的时间让Rapidus去进一步深入研发2nm节点并且试错。从节点技术而言，Rapidus由于是一家新公司，所以技术积累肯定是不如台积电、三星以及Intel的，所以要直接上马先进芯片的工艺，显然得和一些大厂合作。目前看来Rapidus的合作伙伴是芯片大厂IBM，IBM日前于IEEE IEDM 2024 国际电子元件会议，展示合作的多阈值电压GAA 电晶体成果，有望用于Rapidus的2nm工艺。 IBM 表示，先进制程升级至2nm后，电晶体结构由使用多年的FinFET鳍式场效应电晶体，转成GAAFET全环绕栅极场效应电晶体，对制程改朝换代带来新挑战。如何使用多阈值电压（Multi Vt），让芯片以较低电压执行复杂计算是个挑战。不过三星已经在3nm工艺上使用这个技术，台积电也会在2nm节点使用这个技术，所以这也可以让Rapidus在芯片代工的技术上少走一些弯路。不过Rapidus公司可能是所有半导体公司对政府依赖性最大的一家，因为这家公司99%的资金来自于日本政府补贴。Rapidus也表示将尽快从政府的支持中独立起起来，将员工工资提高到令人满意的水准，并使获利成为可能。不过在拥有稳定客户并且能持续供应合格且足够数量的芯片前，Rapidus还是得靠日本政府输血才行。目前全球几个顶级的芯片企业，都将目光瞄准了2nm，台积电看起来似乎是速度最快的，明年大概就要量产，台积电的能力让其他公司在短时间内很难追上，Intel的18A工艺具体情况现在还不清楚，三星在3nm节点的良率和产能都无法解决。相比其他几个公司，Rapidus似乎更为务实一些，而且目标客户更多会集中在日本本土上。其实军用用不了这么先进的制程，在装备上集成规模越大越不稳定，在装备上越容易出问题。日本在芯片领域可是老牌强者了，这次2nm芯片和EUV光刻机的合作，说不定能让他们重回巅峰，咱们也得加把劲啊！

美国制裁梦碎？中芯193nm光刻机强撸7nm掩膜成本飙到离谱！省流：预计中芯国际27 28年的n+4能做到intel 3，台积电n4p（2022年）水平近20年前，90nm工艺时，1nm被认为是CMOSFET的极限，因为1nm以下量子隧穿无法解决。原子尺寸为0.1nm量级，1nm下无法构成MOS管。当时预计10nm左右MOSFET不会继续发展，而是寻找其他结构，如约瑟夫逊结器件等，但现在这些都没有进展。现在所谓的7nm、5nm按当年标准大约可以算10nm量级，再发展还是可能的，但在栅极长度上真没多少发展空间了。命名规则变化很大，90nm时代大家都是“诚实标定”的，2004年90nm工艺的栅极长度约45nm。平面工艺下，22nm Idsat较90nm下降30%，但至90nm水平。英特尔22nm Tri-Gate节点（2012年）引入了FinFET 3D立体晶体管，通过增加沟道有效宽度使Idsat回升至65nm水平。台积电7nm（N7）的实际栅极长度约22nm，但通过FinFET的3D结构等效提升了控制能力。当年火热的技术有lowK，highK，strained silicon，SOI，光刻波长是193nm的DUV。当时认为35nm节点会引入EUV，结果晚了近10年。ASML EUV的艰难落地，2006年ASML首台EUV原型机功率仅4W，光源寿命不足3小时，导致商用推迟至2019年（台积电N7+）。在intel 10nm节点才开始使用。更可笑的是当年认为10nm就是叹息之墙，现在SMIC用493nm浸没式光刻的极限多重曝光将193nm DUV强行推进至7nm节点，但代价是掩膜成本飙升（7nm工艺掩膜费用超1500万美元）。当年确实讨论过“单原子晶体管”等，但需要液氦温度下运行。还有量子计算机、DNA计算机等设想。很多设想和核聚变一样“永远只差30年”，有些甚至现在比当年感觉更遥远。当年觉得10nm就是叹息之墙，因为90nm以后MOS管的关键性能指标如Idsat是不断下降的。这就是为什么finfet以及GAA变成必须，如果不使用，现在处理器频率将降低而不是提升。这就是为什么觉得10nm后硅基MOS管会被放弃—其实intel早期10nm工艺性能不强于14nm+++并不是偶然。实际上如何在10nm以后再有更大的发展真的需要天马行空的想象力。 65nm是二氧化硅质绝缘层的极限，之后有了high k。22nm是经典三极管的极限，之后有了finfet。5nm是finfet极限，之后有gaa和mbc（superfin姑且当作finfet+）。但再往后面对的是量子隧穿，能不能解决拭目以待。工艺节点数字早已不是特征尺寸了，intel的也不是。因为工业节点不再代表特征尺寸的头就是他们开的（虽然当时是反向虚表233），但它确实还在坚持0.7倍步进，营销的成分也较少。（10nm对标tsmc7nm）Intel的“反向虚标”还有遗产，其10nm（Intel 7）晶体管密度（100MTr/mm²）已超过台积电初代7nm（91MTr/mm²），印证了命名体系与物理尺寸的彻底脱钩。台积电是沟道长度的“伪缩放”，所谓3nm工艺的物理沟道长度仍维持在12-15nm，依赖GAA结构维持静电控制。量子隧穿的本质是当栅极氧化层厚度0.5nm或沟道长度3nm时，电子无需跨越势垒即可穿透绝缘层，导致逻辑状态不可控（漏电流1μA/μm）。现有技术（如GAA）仅能延缓而非根治该问题。现在和未来可能的“续命”方案只能指望材料革命，铜互联都快终结了，钴/钌互联电阻较铜低40%，但电迁移寿命缩短50%，需原子层沉积（ALD）工艺精密修复。如二维材料二硫化钼（MoS₂）载流子迁移率比硅高4倍，但晶圆尺寸仅4英寸（需突破外延生长技术），黑磷等超薄沟道材料，载流子迁移率提升3-5倍。还有拓扑绝缘体，表面导电、内部绝缘，理论上可抑制漏电（实验阶段）。High-K的妥协，铪基氧化物虽降低漏电，但载流子迁移率下降20%，需应变硅（Strained Si）补偿。SOI技术的式微，FD-SOI（全耗尽型绝缘体上硅）因晶圆成本过高（比体硅贵3倍），仅用于射频等利基市场。以及器件结构创新，CFET（互补场效应晶体管），垂直堆叠NMOS与PMOS，面积缩减50%（IMEC规划2028年商用）。然后负电容晶体管利用铪锆氧化物（HZO）铁电材料的铁电性放大栅压，实现亚阈值摆幅<60mV/dec（实验室已实现40mV/dec）也能派上用场。自旋电子器件，Intel的MESO（磁电自旋轨道）逻辑单元功耗可降至CMOS的1/10，但工作频率仅MHz级。系统级“曲线救国”有3D芯片堆叠：台积电SoIC技术实现10μm间距混合键合。光子互联，Ayar Labs的光I/O芯片带宽达4Tbps，但光电转换功耗仍占系统总功耗15%。

美国制裁梦碎？中芯193nm光刻机强撸7nm掩膜成本飙到离谱！近20年前，90nm工艺时，1nm被认为是CMOSFET的极限，因为1nm以下量子隧穿无法解决。原子尺寸为0.1nm量级，1nm下无法构成MOS管。当时预计10nm左右MOSFET不会继续发展，而是寻找其他结构，如约瑟夫逊结器件等，但现在这些都没有进展。现在所谓的7nm、5nm按当年标准大约可以算10nm量级，再发展还是可能的，但在栅极长度上真没多少发展空间了。命名规则变化很大，90nm时代大家都是“诚实标定”的，2004年90nm工艺的栅极长度约45nm。平面工艺下，22nm Idsat较90nm下降30%，但至90nm水平。英特尔22nm Tri-Gate节点（2012年）引入了FinFET 3D立体晶体管，通过增加沟道有效宽度使Idsat回升至65nm水平。台积电7nm（N7）的实际栅极长度约22nm，但通过FinFET的3D结构等效提升了控制能力。当年火热的技术有lowK，highK，strained silicon，SOI，光刻波长是193nm的DUV。当时认为35nm节点会引入EUV，结果晚了近10年。ASML EUV的艰难落地，2006年ASML首台EUV原型机功率仅4W，光源寿命不足3小时，导致商用推迟至2019年（台积电N7+）。在intel 10nm节点才开始使用。更可笑的是当年认为10nm就是叹息之墙，现在SMIC用493nm浸没式光刻的极限多重曝光将193nm DUV强行推进至7nm节点，但代价是掩膜成本飙升（7nm工艺掩膜费用超1500万美元）。当年确实讨论过“单原子晶体管”等，但需要液氦温度下运行。还有量子计算机、DNA计算机等设想。很多设想和核聚变一样“永远只差30年”，有些甚至现在比当年感觉更遥远。当年觉得10nm就是叹息之墙，因为90nm以后MOS管的关键性能指标如Idsat是不断下降的。这就是为什么finfet以及GAA变成必须，如果不使用，现在处理器频率将降低而不是提升。这就是为什么觉得10nm后硅基MOS管会被放弃—其实intel早期10nm工艺性能不强于14nm+++并不是偶然。实际上如何在10nm以后再有更大的发展真的需要天马行空的想象力。 65nm是二氧化硅质绝缘层的极限，之后有了high k。22nm是经典三极管的极限，之后有了finfet。5nm是finfet极限，之后有gaa和mbc（superfin姑且当作finfet+）。但再往后面对的是量子隧穿，能不能解决拭目以待。工艺节点数字早已不是特征尺寸了，intel的也不是。因为工业节点不再代表特征尺寸的头就是他们开的（虽然当时是反向虚表233），但它确实还在坚持0.7倍步进，营销的成分也较少。（10nm对标tsmc7nm）Intel的“反向虚标”还有遗产，其10nm（Intel 7）晶体管密度（100MTr/mm²）已超过台积电初代7nm（91MTr/mm²），印证了命名体系与物理尺寸的彻底脱钩。台积电是沟道长度的“伪缩放”，所谓3nm工艺的物理沟道长度仍维持在12-15nm，依赖GAA结构维持静电控制。量子隧穿的本质是当栅极氧化层厚度0.5nm或沟道长度3nm时，电子无需跨越势垒即可穿透绝缘层，导致逻辑状态不可控（漏电流1μA/μm）。现有技术（如GAA）仅能延缓而非根治该问题。现在和未来可能的“续命”方案只能指望材料革命，铜互联都快终结了，钴/钌互联电阻较铜低40%，但电迁移寿命缩短50%，需原子层沉积（ALD）工艺精密修复。如二维材料二硫化钼（MoS₂）载流子迁移率比硅高4倍，但晶圆尺寸仅4英寸（需突破外延生长技术），黑磷等超薄沟道材料，载流子迁移率提升3-5倍。还有拓扑绝缘体，表面导电、内部绝缘，理论上可抑制漏电（实验阶段）。High-K的妥协，铪基氧化物虽降低漏电，但载流子迁移率下降20%，需应变硅（Strained Si）补偿。SOI技术的式微，FD-SOI（全耗尽型绝缘体上硅）因晶圆成本过高（比体硅贵3倍），仅用于射频等利基市场。以及器件结构创新，CFET（互补场效应晶体管），垂直堆叠NMOS与PMOS，面积缩减50%（IMEC规划2028年商用）。然后负电容晶体管利用铪锆氧化物（HZO）铁电材料的铁电性放大栅压，实现亚阈值摆幅<60mV/dec（实验室已实现40mV/dec）也能派上用场。自旋电子器件，Intel的MESO（磁电自旋轨道）逻辑单元功耗可降至CMOS的1/10，但工作频率仅MHz级。系统级“曲线救国”有3D芯片堆叠：台积电SoIC技术实现10μm间距混合键合。光子互联，Ayar Labs的光I/O芯片带宽达4Tbps，但光电转换功耗仍占系统总功耗15%。

荷兰比利时欧美日联手了，在日本搭建2nm euv gaa 《科技》ASML携手imec 支援欧洲半导体研究与永续创新 Rapidus 与 IBM 合作 2nm GAA 原型晶圆亮相，在日试产 4 月启动【时报记者林资杰台北报道】半导体设备供应商阿斯麦（ASML）与比利时微电子研究中心（imec）宣布，双方已签署为期5年的新战略合作伙伴协议，聚焦研究与可持续发展，目标是通过整合双方知识和专业，在开发推进半导体产业解决方案、聚焦可持续创新研究倡议等两大领域，提供有价值的解决方案。此项合作结合ASML完整的产品组合，尤其是开发高端技术节点，采用包括0.55 NA和0.33 NA极紫外光（EUV）、浸没式深紫外光（DUV）、YieldStar光学量测设备及HMI单光束与多光束检测技术。上述工具未来将安装在imec最先进的试验制程，并整合到由欧盟及比利时政府资助的纳米芯片试验制程，为全球半导体生态系统提供用来研发2纳米以下技术的顶尖基础设备，研发聚焦领域将包含硅光子、存储器与先进封装。上述研发聚焦领域，将在多元化市场为未来基于半导体的AI应用提供完整的堆叠创新。而双方此次合作的新领域，包括为imec研究流程中的创新构想与活动注入可观资助，这些创新将带来环境与社会效益。 ASML首席执行官Christophe Fouquet表示，这项协议展现了ASML和imec长期合作的下一步，彰显了为半导体产业开发解决方案的共同志向，也符合针对未来促使社会受益的科技和创新进行投资的战略。 imec首席执行官范登霍夫（Luc Van den hove）表示，期待持续发展与ASML独特的长期伙伴关系，在未来至少30年为业界提供最先进的图形化解决方案，并能拓展并持续精进试验制程性能，提供整个半导体生态系统最顶尖的研发，以应对由AI驱动的技术发展带来的挑战。 Rapidus 与 IBM 合作 2nm GAA 原型晶圆亮相，在日试产 4 月启动自ASML崛起之后，以往日本光刻机厂商的地位不复存在，同时日本本土产芯片的市占率也大幅下滑，现在基本在世界上排不上号。之前为了摆脱对台积电、三星等芯片代工厂的依赖，日本几个大厂商加上日本政府出资组建了Rapidus这个芯片制造商，目标是量产2nm芯片，并且为日本国内各大厂商提供芯片，而现在这个计划的进展看起来还比较顺利。根据Rapidus公司官方的消息来看，在2024年12月ASML的EUV光刻机即将交付给工厂，同时还有200多台其他设备将陆续到位，预计所有设备将在2025年3月前后准备完毕。然后Rapidus将开启2nm的试产线，同时在试产期间，意向客户都可以进行测试，看看Rapidus试产的2nm芯片是否可用。按照Rapidus的计划来看，正式的2nm量产要等到2027年4月才行，所以大概有两年的时间让Rapidus去进一步深入研发2nm节点并且试错。从节点技术而言，Rapidus由于是一家新公司，所以技术积累肯定是不如台积电、三星以及Intel的，所以要直接上马先进芯片的工艺，显然得和一些大厂合作。目前看来Rapidus的合作伙伴是芯片大厂IBM，IBM日前于IEEE IEDM 2024 国际电子元件会议，展示合作的多阈值电压GAA 电晶体成果，有望用于Rapidus的2nm工艺。 IBM 表示，先进制程升级至2nm后，电晶体结构由使用多年的FinFET鳍式场效应电晶体，转成GAAFET全环绕栅极场效应电晶体，对制程改朝换代带来新挑战。如何使用多阈值电压（Multi Vt），让芯片以较低电压执行复杂计算是个挑战。不过三星已经在3nm工艺上使用这个技术，台积电也会在2nm节点使用这个技术，所以这也可以让Rapidus在芯片代工的技术上少走一些弯路。不过Rapidus公司可能是所有半导体公司对政府依赖性最大的一家，因为这家公司99%的资金来自于日本政府补贴。Rapidus也表示将尽快从政府的支持中独立起起来，将员工工资提高到令人满意的水准，并使获利成为可能。不过在拥有稳定客户并且能持续供应合格且足够数量的芯片前，Rapidus还是得靠日本政府输血才行。目前全球几个顶级的芯片企业，都将目光瞄准了2nm，台积电看起来似乎是速度最快的，明年大概就要量产，台积电的能力让其他公司在短时间内很难追上，Intel的18A工艺具体情况现在还不清楚，三星在3nm节点的良率和产能都无法解决。相比其他几个公司，Rapidus似乎更为务实一些，而且目标客户更多会集中在日本本土上。其实用不了这么先进的制程，在装备上集成规模越大越不稳定，在装备上越容易出问题。日本在芯片领域可是老牌强者了，这次2nm芯片和EUV光刻机的合作，说不定能让他们重回巅峰，咱们也得加把劲啊！

原来华为早就偷偷遥遥领先了 2024年的小米澎湃os2软硬件协同优化了性能IPC 但其实华为早就干过了，2021年的华为鸿蒙os3.0就已经软硬件协同优化高性能IPC了

安卓开源=安全?华为被制裁彻底撕开谷歌的”开源陷阱”! 首先，安卓和Linux内核虽然是开源的，但是代码仓库规模巨大，难以完全审查，导致一些安全漏洞在多年后才被曝光，这说明开源不一定代表安全。其次，因为中美贸易战和俄乌冲突，中国和俄国的开发者将来能否参与AOSP和Linux内核的演进都是个问题，比如华为开发出一个新的文件系统，想提交一段代码到AOSP里原生支持这个新的文件系统，对不起，不行。为什么要参与？安卓每更新一个大版本，你所有改过的东西都要重新适配，这个工作量大不大你自己想想。醒醒吧!安卓每次大更新都是美国对中国手机厂的“技术税“，中国厂商每适配安卓新版本都在给谷歌白打工! 第三，安卓大量内容被打包进闭源的GMS里，华为被谷歌制裁后，华为手机无法预装GMS导致流失大部分海外市场份额，这恰恰暴露了中国手机厂商在软件生态领域缺乏主导权的问题，这就是谷歌的「开源陷阱」——用一个开源项目实现了巨大的商业化成功。从中美贸易战开始，中国就需要有一套自主可控的软硬件生态，目前看来就华为最有希望，别家目前都还在蹒跚学步的阶段。当然了，讲这么多没啥用，觉得不好不买就是，没人逼你买，华为也没有玩「不买不是中国人」那套道德绑架。

高通Adreno 830>苹果M4—— deepseek R1 我的prompt是这么写的 “如果只对比手机上的苹果m4 gpu和高通Adreno830联发科Arm mali Immortalis-G925还有imgImaginationDXTP呢” 最终结论：高通Adreno 830 > 苹果M4 > Immortalis-G925 ≈ Imagination DXTP （苹果GPU的“强”体现在能效和封闭生态的体验优化，而非绝对性能碾压。）

手机GPU技术哪家强？苹果能打赢英伟达和AMD？英伟达是电脑显卡最厉害的，连amd都比不上，但是他们好像都不制造手机gpu。手机gpu最好的好像是苹果的，高通的次之？关于评论“苹果GPU大于等于英伟达远大于RDNA4”的结论，这一观点可能源于不同GPU架构在特定应用场景中的表现差异。以下从光栅化、光追、视频编解码、AI、通用计算、生产力等维度，结合行业现状和技术特性进行综合分析： --- 一、光栅化性能光栅化是传统图形渲染的核心，主要衡量GPU处理多边形填充和像素着色等基础任务的能力。 - 苹果GPU：基于自研的M系列芯片（如M2 Ultra、M3 Max），苹果的GPU在光栅化性能上优化较好，尤其是针对移动端和轻薄设备的能效比表现突出，但在绝对性能上受限于功耗和集成设计，难以对标高端独立显卡。 - 英伟达GPU：如RTX 4090等旗舰显卡，凭借更高的CUDA核心数（如16384个）和显存带宽（24GB GDDR6X），在光栅化性能上远超苹果和AMD的集成方案，尤其适合高分辨率游戏和3D渲染。 - AMD RDNA4：RDNA4的Navi 48等型号支持20Gbps GDDR6显存，光栅化性能比前代提升40%，但仍落后于英伟达旗舰产品。结论：英伟达 > AMD RDNA4 > 苹果（仅限独立显卡对比；若考虑能效，苹果在移动端表现更优）。 --- 二、光线追踪（光追）光追技术通过模拟真实光线路径提升画面真实感，依赖硬件加速单元和算法优化。 - 苹果GPU：目前未在硬件层面集成专用光追加速单元，主要依赖软件模拟，效果和效率均有限。 - 英伟达GPU：RTX系列通过专用RT Core和DLSS技术（AI超采样）实现行业领先的光追性能，例如RTX 4090的第三代光追核心可处理复杂的光源和反射效果。 - AMD RDNA4：引入第三代光追加速器，宣称光追吞吐量比RDNA3提升两倍，同时结合AI驱动的PSSR超分辨率技术，但与英伟达的DLSS相比，生态支持和实际效果可能仍有差距。结论：英伟达 >> AMD RDNA4 > 苹果。 --- 三、视频编解码视频编解码能力影响内容创作和流媒体处理效率。 - 苹果GPU：M系列芯片集成强大的媒体引擎，支持ProRes编解码、8K视频实时处理等，在Final Cut Pro等专业软件中表现优异，适合视频创作者。 - 英伟达GPU：通过NVENC编码器支持H.265/AV1等格式，效率高但更侧重游戏直播和流媒体场景，专业视频工具适配性略逊于苹果。 - AMD RDNA4：尚未公布具体编解码升级，传统上AMD的编解码能力较弱，可能依赖软件方案。 **结论**：苹果 > 英伟达 ≈ AMD RDNA4。 --- 四、AI性能 AI性能涉及深度学习加速和推理效率。 - 苹果GPU：集成神经网络引擎（如M3的16核NPU），专注于设备端AI任务（如图像识别、语音处理），但算力规模较小，难以应对大规模模型训练。 - 英伟达GPU：凭借Tensor Core和CUDA生态，在AI训练和推理领域占据绝对优势。例如H100的16896个CUDA核心和80GB HBM3显存，专为大规模AI设计。 - AMD RDNA4：新增第二代AI加速器，支持FP8数据类型和稀疏矩阵优化，INT8算力比前代提升8倍，但生态和工具链仍落后于英伟达。结论：英伟达 >> AMD RDNA4 > 苹果（仅限通用AI计算）。 --- 五、通用计算与生产力通用计算能力影响科学计算、3D渲染等专业场景。 - 苹果GPU：通过Metal API和统一内存架构优化，在Final Cut Pro、Xcode等苹果生态工具中表现极佳，但跨平台兼容性较弱。 - 英伟达GPU：CUDA生态覆盖广泛，支持Blender、Maya等主流生产力工具，RTX A6000等专业卡在3D渲染和模拟中表现突出。 - AMD RDNA4：通过RDNA4的AI加速和光追改进，可能在游戏开发、实时渲染中提升效率，但专业软件适配仍依赖第三方优化

华为海思deepseek成为中芯5nm工艺第一批客户这个sdmivision 查了是个半导体行业研究机构由具有深厚半导体背景和实际行业经验的专家组成应该还算靠谱

谷歌闭源安卓？鸿蒙的机会来了？ Openharmony和harmony next有啥区别？安卓明明不会被卡脖子，为什么还要有基于开源鸿蒙的鸿蒙next？如果开源内核操作系统真的会被卡脖子那么统信uos为什么要用Linux内核，国内很多大学和互联网公司都有Linux的镜像服务器，就不存在断供的问题，Linux这种体量极大的开源软件每天都有世界各地的人检查代码的安全性，Linux的开发是全球分布的，即使真的限制访问GitHub等开源社区也可以用国内代码托管平台或是国内已有的代码镜像继续开发，国内的清华、北大、中科院等高校每年也有相当一部分人才从事Linux开发，所以国内操作系统不可能被卡脖子，谷歌的aosp的开源部分不会断供而且安全同理，要是安卓的aosp要强绑如gms等闭源组件的话华为早期的EMUI其实已经通过分叉aosp和HMS解决了这种问题，而鸿蒙next却以自主为卖点，感觉鸿蒙next有点没苦硬吃，还不如直接把钱给海思或是投给国内的芯片产业，这样国内安卓最后怕的闭源驱动也能解决。鸿蒙next自始至终都感觉像一个噱头，就是为了把华为终端买的理所应当的贵。（盲猜一手鸿蒙电脑会直接用box86和box64加wine整个“win易通”然后再用waydroid之类的整个“鸿蒙智融”）原生鸿蒙根本没法用..那个适配啊,微信的功能都适配不全实际体验还不如以前那个换皮安卓得鸿蒙5.0 想在海外卖，那就离不开GMS，而GMS因为是Google的闭源商业项目，会被卡脖子，所以只能推HMS，但HMS在海外又推不动。于是只能国内多卖点，而国内并不需要GMS，且AOSP是开源的，不存在被卡脖子的可能，AOSP生态也足够好，从商业角度来说没必要另起炉灶，AOSP完全就看你想怎么改都可以，你改不动那也是你本事的问题。所以鸿蒙到底是为了什么作用？营销需要？还是说到了华为这个体量的公司，就得搞个自己的系统？就像三星的BADA和黑莓blackBerry？好好做做系统和各个厂商打通一下吧，我期待原生国产系统,前提这玩意得能正常保证最低的日常使用需求，华为就没想着打通，相反，那些股东和销售还觉得“物以稀为贵”它要真想着打通，就该让Open Harmony跟上NEXT，哪怕Open Harmony的API版本别落下NEXT那么多呢，哪怕一些关键核心组件能从NEXT的大量独占中多下放一点到Open Harmony呢那样很多APP厂商也不至于只能依赖NEXT而不是Open Harmony做适配，而大部分APP依赖NEXT做适配的后果是，那些适配的APP天生离不开NEXT.上的HMS,而HMS是商用、闭源且收费的! 这样一来,其他手机厂商就算基于Open Harmony做了品牌化的鸿蒙(就像基于AOSP也就是开源安卓做的品牌化安卓)，看，要是不向华为订阅HMS,就什么软件生态都没有;如果自己做HMS的替代，那么APP厂商也要另做适配，相当麻烦试问，哪个手机厂商还愿意用Open Harmony (开源鸿蒙)啊? 华为现在的操作，几乎是把“想用鸿蒙，就向我交一辈子HMS服务费,敢忤逆我，到时候我就像谷歌那样直接掐了你的APP生态”直接写在脸上了是，谷歌也兜售GMS,但是谷歌把核心组件塞GMS里的时候，首先安卓的市占率和APP适配率都多高了，各手机厂商本来就没得选了。加上GMS主要还是海外影响更大，而HMS却是实打实的应用在巨大的国内市场上. 在这种背景下，谈什么合作，谈什么“打通关系”，华为自己从一开始就没有拿出足够的诚意，甚至还建起壁垒意图把自己和外人隔开.... 安卓卡，bug也多，安卓系统才是真正的屎山代码，之所以用着还行主要得益于处理器强大，你看那些低端机型卡的批爆。新鸿蒙的流畅性比苹果还舒服，而且功能以后也比安卓多，把俩操作系统的有点揉到一起这还不好？虽然系统不会被制裁，但是人限制你芯片该卡还是卡，安卓想要好体验就必须用高端芯片，现在芯片那么贵，都快买不起了，卡和安卓有关系，但更重要的原因是国内软件臃肿，国内软件才是真的屎山，什么都往里塞，就比如说微信，我有台老手机水果8，试过玩那些大型手游都不怎么卡，只是发烫严重，但用个微信不仅发热而且动不动卡住不动，与其把低端机型的卡顿全怪在安卓身上不如去让厂商优化优化那些软件；又比如阿b的APP，国际版比国内版精简很多，国际版占用空间500mb，而国内版要一个多g。这些国产软件厂商把一堆没用的东西塞到软件里，真正有用的东西大多数还是用web就能实现的，到头来又耗内存又吃性能，体验还差的要死。芯片和系统是两回事，限制芯片也限制不了安卓，而且你们接触到的安卓系统都是大多都是国内定制的，原生安卓就没有你们说的那么卡，只是功能少，而且现在国内安卓app开发都是加了一堆没必要的功能，这是应用开发的老毛病了，跟系统其实没啥关系。

差距明显！

谷歌闭源安卓？鸿蒙的机会来了？ Openharmony和harmony next有啥区别？安卓明明不会被卡脖子，为什么还要有基于开源鸿蒙的鸿蒙next？如果开源内核操作系统真的会被卡脖子那么统信uos为什么要用Linux内核，国内很多大学和互联网公司都有Linux的镜像服务器，就不存在断供的问题，Linux这种体量极大的开源软件每天都有世界各地的人检查代码的安全性，Linux的开发是全球分布的，即使真的限制访问GitHub等开源社区也可以用国内代码托管平台或是国内已有的代码镜像继续开发，国内的清华、北大、中科院等高校每年也有相当一部分人才从事Linux开发，所以国内操作系统不可能被卡脖子，谷歌的aosp的开源部分不会断供而且安全同理，要是安卓的aosp要强绑如gms等闭源组件的话华为早期的EMUI其实已经通过分叉aosp和HMS解决了这种问题，而鸿蒙next却以自主为卖点，感觉鸿蒙next有点没苦硬吃，还不如直接把钱给海思或是投给国内的芯片产业，这样国内安卓最后怕的闭源驱动也能解决。鸿蒙next自始至终都感觉像一个噱头，就是为了把华为终端买的理所应当的贵。（盲猜一手鸿蒙电脑会直接用box86和box64加wine整个“win易通”然后再用waydroid之类的整个“鸿蒙智融”）原生鸿蒙根本没法用..那个适配啊,微信的功能都适配不全实际体验还不如以前那个换皮安卓得鸿蒙5.0 想在海外卖，那就离不开GMS，而GMS因为是Google的闭源商业项目，会被卡脖子，所以只能推HMS，但HMS在海外又推不动。于是只能国内多卖点，而国内并不需要GMS，且AOSP是开源的，不存在被卡脖子的可能，AOSP生态也足够好，从商业角度来说没必要另起炉灶，AOSP完全就看你想怎么改都可以，你改不动那也是你本事的问题。所以鸿蒙到底是为了什么作用？营销需要？还是说到了华为这个体量的公司，就得搞个自己的系统？就像三星的BADA和黑莓blackBerry？好好做做系统和各个厂商打通一下吧，我期待原生国产系统,前提这玩意得能正常保证最低的日常使用需求，华为就没想着打通，相反，那些股东和销售还觉得“物以稀为贵”它要真想着打通，就该让Open Harmony跟上NEXT，哪怕Open Harmony的API版本别落下NEXT那么多呢，哪怕一些关键核心组件能从NEXT的大量独占中多下放一点到Open Harmony呢那样很多APP厂商也不至于只能依赖NEXT而不是Open Harmony做适配，而大部分APP依赖NEXT做适配的后果是，那些适配的APP天生离不开NEXT.上的HMS,而HMS是商用、闭源且收费的! 这样一来,其他手机厂商就算基于Open Harmony做了品牌化的鸿蒙(就像基于AOSP也就是开源安卓做的品牌化安卓)，看，要是不向华为订阅HMS,就什么软件生态都没有;如果自己做HMS的替代，那么APP厂商也要另做适配，相当麻烦试问，哪个手机厂商还愿意用Open Harmony (开源鸿蒙)啊? 华为现在的操作，几乎是把“想用鸿蒙，就向我交一辈子HMS服务费,敢忤逆我，到时候我就像谷歌那样直接掐了你的APP生态”直接写在脸上了是，谷歌也兜售GMS,但是谷歌把核心组件塞GMS里的时候，首先安卓的市占率和APP适配率都多高了，各手机厂商本来就没得选了。加上GMS主要还是海外影响更大，而HMS却是实打实的应用在巨大的国内市场上. 在这种背景下，谈什么合作，谈什么“打通关系”，华为自己从一开始就没有拿出足够的诚意，甚至还建起壁垒意图把自己和外人隔开.... 安卓卡，bug也多，安卓系统才是真正的屎山代码，之所以用着还行主要得益于处理器强大，你看那些低端机型卡的批爆。新鸿蒙的流畅性比苹果还舒服，而且功能以后也比安卓多，把俩操作系统的有点揉到一起这还不好？虽然系统不会被制裁，但是人限制你芯片该卡还是卡，安卓想要好体验就必须用高端芯片，现在芯片那么贵，都快买不起了，卡和安卓有关系，但更重要的原因是国内软件臃肿，国内软件才是真的屎山，什么都往里塞，就比如说微信，我有台老手机水果8，试过玩那些大型手游都不怎么卡，只是发烫严重，但用个微信不仅发热而且动不动卡住不动，与其把低端机型的卡顿全怪在安卓身上不如去让厂商优化优化那些软件；又比如阿b的APP，国际版比国内版精简很多，国际版占用空间500mb，而国内版要一个多g。这些国产软件厂商把一堆没用的东西塞到软件里，真正有用的东西大多数还是用web就能实现的，到头来又耗内存又吃性能，体验还差的要死。芯片和系统是两回事，限制芯片也限制不了安卓，而且你们接触到的安卓系统都是大多都是国内定制的，原生安卓就没有你们说的那么卡，只是功能少，而且现在国内安卓app开发都是加了一堆没必要的功能，这是应用开发的老毛病了，跟系统其实没啥关系。

中国光刻机突袭！新凯来28纳米技术震撼全球挑战ASML！成立四年便造出28纳米光刻机陆神秘芯片设备厂新凯来扰动全球产业链在近日落幕的 SEMICON China 2025 展会上，一家成立仅四年的深圳芯片设备商 SiCarrier Technologies(新凯来) 成为全场焦点。这家由深圳政府产业基金支持的半导体设备制造商首次公开展示了涵盖光刻、薄膜沉积、蚀刻等核心制程的 30 余款自主设备，其中 28 纳米级 300 毫米晶圆光刻技术更引发全球半导体产业的高度关注。新凯来表示，该公司的目标是打造端到端的半导体制造解决方案，目前已构建起从材料研发、组件制造到系统集成的完整开发链条，尤其在 28 纳米制程上已具备跟国际主流设备商同台竞技的能力。新凯来此次展出的设备清单涵盖原子层沉积 (ALD)、化学气相沉积 (CVD)、物理气相沉积 (PVD)、蚀刻、退火等关键制程。尽管未直接展示光刻设备，但据悉，新凯来已成功研发出适用于 300 毫米晶圆的 28nm 浸润式光刻系统，其光源波长、套刻精度等核心技术参数达到国际同类产品水平。半导体产业分析师王磊表示，28 纳米是目前成熟制程与先进制程的分水岭，也是中国半导体设备厂商必须攻克的关卡。新凯来的技术突破意味着国产设备在关键制程上实现了从无到有的跨越。值得注意的是，该公司还在展会上推出了适配功率半导体的电气性能测试、良率检测等配套设备，显示其在细分领域的精准布局。新凯来 2020 年在深圳注册成立，由深圳市引导基金联合多家本土资本共同注资，目标直指高阶芯片制造设备国产化。公司成立之初便在北京、上海、西安等地设立研发中心，并在全球招募顶尖技术人才。该公司核心团队成员多来自荷兰艾司摩尔、美国应用材料等国际巨头，涵盖光刻、蚀刻、检测等关键领域的资深工程师。尽管成立时间较短，新凯来已展现出强烈的市场进取心，目前客户名单涵盖中芯国际、华虹集团等国内重量级晶圆厂，部分蚀刻设备已在功率半导体产线实现批量应用。新凯来打算在未来三年内将研发中心扩展至 10 个以上城市，并在欧洲、东南亚设立技术服务中心。新凯来市场总监赵敏说，"我们的优势在于快速响应客户需求和定制开发能力"，并指针对国内晶圆厂设备兼容性问题，已组建专门团队进行制程适配攻关，预计明年将推出与艾司摩尔、应用材料设备完全兼容的升级版本。新凯来的横空出世，正值全球半导体产业剧烈震荡之际。根据 SEMI 最新报告，2024 年中国半导体设备采购额达 320 亿美元，占全球市场份额的 28%，但国产设备渗透率不足 15%。新凯来 28 纳米光刻机的亮相，无疑为中国半导体设备国产化注入强心剂。清华大学微电子研究所所长魏少军说，"这不仅是技术突破，更是产业生态的重建"，并称新凯来代表的"深圳模式"，也就是政府基金引导、市场化运作、全球化引才的模式，正改写全球半导体设备竞争格局。设备厂商需警惕"重研发轻生态"的陷阱，只有建构起完整的产业链协同体系，才能真正实现自主可控。但即便前景光明，新凯来仍面临多重考验。业界普遍聚焦在其设备能否无缝接取现有产线，以及在良率、稳定性等关键指标上能否比肩国际巨头。对此新凯来技术长陈东表示，已跟多家晶圆厂建立联合实验室，预计今年第四季公布首批商业化订单数据。芯谋研究首席分析师顾文军指出，半导体设备是典型的高投入、长周期行业，四年的累积只是开始。新凯来的崛起标志着中国半导体设备产业进入深水区，未来需要在电子设计自动化 (EDA) 工具、先进封装设备等领域实现更大突破。

挑战ASML！成立四年便造出光刻机陆神秘厂新凯来扰动全球产业当中国名山攻陷半导体展台，深圳新凯来给00后上了怎样一课? 兄弟们！你们见过用"武夷山"造芯片、"峨眉山“刻电路吗？就在本周的SEMICON China 2025展会上，深圳新凯来带着31座"中国名山“杀疯了！新凯来SICARRIER 这些以黄山黄河命名的半导体设备，不仅让国际巨头连夜改PPT，更给年轻人展示了硬核科技的全新打开方式——原来技术突围还能这么玩！技术突围：用中国山水重绘芯片版图新凯来这波操作最狠的，是把半导体设备做成了“文化输出”！他们给每台机器都起了中国名山的名字，比如刻蚀机叫"武夷山”，原子层沉积设备叫"阿里山”。这可不是简单的起名游戏，背后藏着三重技术大招：芯世界新选择新凯来新凯来致力于半导体工艺装备、量检测装备的开发与制造，DRAM ，LOGIC 服务DRAM、LOGIC、NAND等客户，NAND PlanarFETGAAFET 支撑工艺持演进工艺装备第一招：绕开EUV封锁线当美国还在用EUV光刻机卡脖子时，新凯来联合华为搞出了"曲线救国"方案—用DUV 光刻机++自对准四重成像技术+，硬生生在 5nm芯片制造上撕开缺口！就像用自行车链条造出摩托车，这波操作直接让ASML股价闪崩。第二招：国产零件大集结从真空腔体到精密传动系统，所有核心部件 100%国产化！南京智算中心实测显示，用华为昇腾芯片+跑的模型，效果居然碾压英伟达H100+。这相当于告诉全世界：没有美国零件，中国设备照样能打！第三招：AI调参黑科技他们的设备内置智能控制系统，响应速度只有1毫秒，比人类眨眼快300倍！现场演示的"普陀山"金属镀膜设备，精度达到±1.3微米，相当于在头发丝上雕清明上河图。生态革命：00后的技术民主化时代新凯来带来的不只是设备，更打开了年轻人玩转硬科技的闸门！三大变化正在发生: 学习成本归零以前想摸半导体设备得进晶圆厂当三年学徒，现在官网上直接放出设备参数和操作手册！B站已有00后Up主用开源资料，在宿舍复刻出简化版刻蚀机。创新门槛消失挪威学生团队用新凯来的API接口，两周做出会弹琴的机械臂；上海高中生开发出AI晶圆检测程序，准确率吊打老师傅！这届年轻人用互联网思维，把半导体玩成了开源社区。职业路径重构展会现场最火的不是工程师，而是"机器人调教师"和"AI工艺师”！这些新职业时薪超500 元，会玩《原神》的手速都能变现。商业地震：三个万亿赛道正在裂变新凯来的突围，直接炸出了三大黄金赛道: 第三代半导体他们的"峨眉山"外延设备专攻碳化硅芯片这可是新能源车的核心部件！随着比亚迪特斯拉疯狂扩产，相关人才缺口已达50万。智能工厂通过数字李生技术，大学生在电脑里就能模拟芯片生产线！有团队靠卖虚拟工厂调试方案，月入百万。设备服务商就像手机贴膜催生千亿市场，半导体设备也需要"保养师”和“升级包”。新凯来开放了设备运维接口，这可能是下一个"程序员红利”。未来启示：Z世代的技术突围指南目录想抓住这波红利？记住三个生存法则：技能树加点重点攻克”多模态工艺控制"和"智能运维系统"，这是设备与AI融合的核心！官方训练营 +极客时间课程，30天就能入门。搞钱新姿势在HuggingFace接设备调试单，去特斯拉工厂卖检测算法，给老年工程师做数字助手...00后已经开发出20+变现路径！认知突围忘掉"半导体=高精尖”的刻板印象！新凯来证明：用开源生态+互联网思维，小白也能改变硬科技赛道。结语：这是属于中国青年的科技复兴当新凯来用"武夷山"刻蚀机打破技术霸权，当00后开始在宿舍玩转晶圆制造，我们正在见证历史！就像展会现场工程师说的："用中国山川命名设备，就是在定义未来技术的高度。兄弟们，还记得十年前移动互联网的造富神话吗？现在，半导体+AI的红利列车已经进站！赶紧去新凯来官网下载技术文档，隔壁班学霸已经靠接设备调试单月入过万了这次，千万别再错过上车机会！ (敲黑板：记住《数理观海》的预言：2030 年前，中国将诞生100个新凯来级的硬科技公司！你，准备好成为其中一员了吗？）

挑战ASML！成立四年便造出光刻机陆神秘厂新凯来扰动全球产业链当中国名山攻陷半导体展台，深圳新凯来给00后上了怎样一课? 兄弟们！你们见过用"武夷山"造芯片、"峨眉山“刻电路吗？就在本周的SEMICON China 2025展会上，深圳新凯来带着31座"中国名山“杀疯了！新凯来SICARRIER 这些以黄山黄河命名的半导体设备，不仅让国际巨头连夜改PPT，更给年轻人展示了硬核科技的全新打开方式——原来技术突围还能这么玩！技术突围：用中国山水重绘芯片版图新凯来这波操作最狠的，是把半导体设备做成了“文化输出”！他们给每台机器都起了中国名山的名字，比如刻蚀机叫"武夷山”，原子层沉积设备叫"阿里山”。这可不是简单的起名游戏，背后藏着三重技术大招：芯世界新选择新凯来新凯来致力于半导体工艺装备、量检测装备的开发与制造，DRAM ，LOGIC 服务DRAM、LOGIC、NAND等客户，NAND PlanarFETGAAFET 支撑工艺持演进工艺装备第一招：绕开EUV封锁线当美国还在用EUV光刻机卡脖子时，新凯来联合华为搞出了"曲线救国"方案—用DUV 光刻机++自对准四重成像技术+，硬生生在 5nm芯片制造上撕开缺口！就像用自行车链条造出摩托车，这波操作直接让ASML股价闪崩。第二招：国产零件大集结从真空腔体到精密传动系统，所有核心部件 100%国产化！南京智算中心实测显示，用华为昇腾芯片+跑的模型，效果居然碾压英伟达H100+。这相当于告诉全世界：没有美国零件，中国设备照样能打！第三招：AI调参黑科技他们的设备内置智能控制系统，响应速度只有1毫秒，比人类眨眼快300倍！现场演示的"普陀山"金属镀膜设备，精度达到±1.3微米，相当于在头发丝上雕清明上河图。生态革命：00后的技术民主化时代新凯来带来的不只是设备，更打开了年轻人玩转硬科技的闸门！三大变化正在发生: 学习成本归零以前想摸半导体设备得进晶圆厂当三年学徒，现在官网上直接放出设备参数和操作手册！B站已有00后Up主用开源资料，在宿舍复刻出简化版刻蚀机。创新门槛消失挪威学生团队用新凯来的API接口，两周做出会弹琴的机械臂；上海高中生开发出AI晶圆检测程序，准确率吊打老师傅！这届年轻人用互联网思维，把半导体玩成了开源社区。职业路径重构展会现场最火的不是工程师，而是"机器人调教师"和"AI工艺师”！这些新职业时薪超500 元，会玩《原神》的手速都能变现。商业地震：三个万亿赛道正在裂变新凯来的突围，直接炸出了三大黄金赛道: 第三代半导体他们的"峨眉山"外延设备专攻碳化硅芯片这可是新能源车的核心部件！随着比亚迪特斯拉疯狂扩产，相关人才缺口已达50万。智能工厂通过数字李生技术，大学生在电脑里就能模拟芯片生产线！有团队靠卖虚拟工厂调试方案，月入百万。设备服务商就像手机贴膜催生千亿市场，半导体设备也需要"保养师”和“升级包”。新凯来开放了设备运维接口，这可能是下一个"程序员红利”。未来启示：Z世代的技术突围指南目录想抓住这波红利？记住三个生存法则：技能树加点重点攻克”多模态工艺控制"和"智能运维系统"，这是设备与AI融合的核心！官方训练营 +极客时间课程，30天就能入门。搞钱新姿势在HuggingFace接设备调试单，去特斯拉工厂卖检测算法，给老年工程师做数字助手...00后已经开发出20+变现路径！认知突围忘掉"半导体=高精尖”的刻板印象！新凯来证明：用开源生态+互联网思维，小白也能改变硬科技赛道。结语：这是属于中国青年的科技复兴当新凯来用"武夷山"刻蚀机打破技术霸权，当00后开始在宿舍玩转晶圆制造，我们正在见证历史！就像展会现场工程师说的："用中国山川命名设备，就是在定义未来技术的高度。兄弟们，还记得十年前移动互联网的造富神话吗？现在，半导体+AI的红利列车已经进站！赶紧去新凯来官网下载技术文档，隔壁班学霸已经靠接设备调试单月入过万了这次，千万别再错过上车机会！ (敲黑板：记住《数理观海》的预言：2030 年前，中国将诞生100个新凯来级的硬科技公司！你，准备好成为其中一员了吗？）

中国光刻机突袭！新凯来28纳米技术震撼全球挑战ASML！成立四年便造出28纳米光刻机陆神秘芯片设备厂新凯来扰动全球产业链在近日落幕的 SEMICON China 2025 展会上，一家成立仅四年的深圳芯片设备商 SiCarrier Technologies(新凯来) 成为全场焦点。这家由深圳政府产业基金支持的半导体设备制造商首次公开展示了涵盖光刻、薄膜沉积、蚀刻等核心制程的 30 余款自主设备，其中 28 纳米级 300 毫米晶圆光刻技术更引发全球半导体产业的高度关注。新凯来表示，该公司的目标是打造端到端的半导体制造解决方案，目前已构建起从材料研发、组件制造到系统集成的完整开发链条，尤其在 28 纳米制程上已具备跟国际主流设备商同台竞技的能力。新凯来此次展出的设备清单涵盖原子层沉积 (ALD)、化学气相沉积 (CVD)、物理气相沉积 (PVD)、蚀刻、退火等关键制程。尽管未直接展示光刻设备，但据悉，新凯来已成功研发出适用于 300 毫米晶圆的 28nm 浸润式光刻系统，其光源波长、套刻精度等核心技术参数达到国际同类产品水平。半导体产业分析师王磊表示，28 纳米是目前成熟制程与先进制程的分水岭，也是中国半导体设备厂商必须攻克的关卡。新凯来的技术突破意味着国产设备在关键制程上实现了从无到有的跨越。值得注意的是，该公司还在展会上推出了适配功率半导体的电气性能测试、良率检测等配套设备，显示其在细分领域的精准布局。新凯来 2020 年在深圳注册成立，由深圳市引导基金联合多家本土资本共同注资，目标直指高阶芯片制造设备国产化。公司成立之初便在北京、上海、西安等地设立研发中心，并在全球招募顶尖技术人才。该公司核心团队成员多来自荷兰艾司摩尔、美国应用材料等国际巨头，涵盖光刻、蚀刻、检测等关键领域的资深工程师。尽管成立时间较短，新凯来已展现出强烈的市场进取心，目前客户名单涵盖中芯国际、华虹集团等国内重量级晶圆厂，部分蚀刻设备已在功率半导体产线实现批量应用。新凯来打算在未来三年内将研发中心扩展至 10 个以上城市，并在欧洲、东南亚设立技术服务中心。新凯来市场总监赵敏说，"我们的优势在于快速响应客户需求和定制开发能力"，并指针对国内晶圆厂设备兼容性问题，已组建专门团队进行制程适配攻关，预计明年将推出与艾司摩尔、应用材料设备完全兼容的升级版本。新凯来的横空出世，正值全球半导体产业剧烈震荡之际。根据 SEMI 最新报告，2024 年中国半导体设备采购额达 320 亿美元，占全球市场份额的 28%，但国产设备渗透率不足 15%。新凯来 28 纳米光刻机的亮相，无疑为中国半导体设备国产化注入强心剂。清华大学微电子研究所所长魏少军说，"这不仅是技术突破，更是产业生态的重建"，并称新凯来代表的"深圳模式"，也就是政府基金引导、市场化运作、全球化引才的模式，正改写全球半导体设备竞争格局。设备厂商需警惕"重研发轻生态"的陷阱，只有建构起完整的产业链协同体系，才能真正实现自主可控。但即便前景光明，新凯来仍面临多重考验。业界普遍聚焦在其设备能否无缝接取现有产线，以及在良率、稳定性等关键指标上能否比肩国际巨头。对此新凯来技术长陈东表示，已跟多家晶圆厂建立联合实验室，预计今年第四季公布首批商业化订单数据。芯谋研究首席分析师顾文军指出，半导体设备是典型的高投入、长周期行业，四年的累积只是开始。新凯来的崛起标志着中国半导体设备产业进入深水区，未来需要在电子设计自动化 (EDA) 工具、先进封装设备等领域实现更大突破。

感觉未来10年台积电在业界领先垄断的地位不会发生太大变化啊 10年时间有点太远，先说未来5年的吧 2023年国产工艺对比台积电是台积电已经完成了密度173MTr/mm²的n3b工艺，帮苹果代工生产出来了成品的a17pro芯片国产中芯国际已经完成了密度98MTr/mm²的n+2工艺，帮华为海思代工生产出来了成品的麒麟9000s芯片 2030年可能是台积电已经完成了密度3 400MTr/mm²的A10工艺，帮苹果代工生产出来了成品的a24pro芯片国产中芯国际已经完成了密度170~200MTr/mm²多的euv GAAFET n+x工艺，帮华为海思代工生产出来了成品的麒麟9xxx芯片

给原生画质党扒底裤：AI超分薄纱传统抗锯齿！开启光学诈骗新时代给原生画质党扒底裤：AI超分薄纱传统抗锯齿！DLSS/FSR4开启光学诈骗新时代（全网破防实录）草！今天必须给原生画质党们扒层底裤！这帮人天天吹嘘"原生画面"，结果你细问他到底啥叫原生，分分钟给你整出七八种版本，笑死！先说几个经典流派： 1. 4K原生+TAA/FXAA抗锯齿：这玩意儿现在被AI超分按在地上摩擦！CNN超分模型开个性能档都能吊打，更别说跟TF模型比了。最骚的是帧数连超分后的一半都跑不到，纯纯的电子垃圾好吧 2. 4K裸奔无抗锯齿：狗啃级画面说的就是它！《博得3》和《暗喻幻想》还有《星空》等游戏关了抗锯齿直接文艺复兴，满屏锯齿能把你眼睛戳瞎。有些游戏强行捆绑TAA的参考上一条 3. 4K渲染比例尺暴力缩放：动不动就6K/8K缩到4K，4090当场跪下叫爸爸！生化4re 4k缩到200%直接内部渲染8k画面掉到50帧，这年头谁还当冤大头用4k显示屏跑8k游戏？ 4. DLAA邪教：AI抗锯齿也算原生你都开了DLSS类似物也算原生老黄听了都直呼内行！性能要求比超分还猛，有这算力不如直接开DLSS 5. 2K/1080P原生：建议直接和超分性能档对线，被吊打到妈都不认识。追求2K原生关DLSS不如追求高刷开质量档DLSS4 MFG 四倍补帧狂飙240Hz！最tm搞笑的是某些云玩家，连4K显示器都没摸过就敢指点江山："开性能档超分不就是1080P拉伸？"——兄弟但凡用过真4K屏都知道，FSR4 XeSS1.3 DLSS4等等AI超分的像素填充能把原生吊起来打！更绝的是那些赛博皇帝："老子都上5090了还要开DLSS？"结果一看实战：光追全开+路径光追，帧数直接掉到1080P 100帧裸奔，1080P啊！合着您花两万买显卡就为了体验《我的世界》光追版？这帮人分两种：要么是守着GTX1060喊"原生最高贵"的史前巨鳄，要么是自称"肉眼能数清每个像素"的氪金 m写轮眼。建议前者赶紧把ID改成"云评测教父"，后者直接送去漫威演《X战警：像素猎人》——这天赋不拿来给老黄当QA检测员属实浪费！要我说啊，光追和帧生成好歹算"高端骗局"，拒绝超分的纯粹是"赛博义和团"：一边用着十年前的战术核显卡，一边幻想自己开着歼星舰，最后发现连驱动都打不上最新版！重点是！主机圈早就把"原生分辨率"当厕纸扔了！PS5/XSX哪个不是TSR/TAAU偷鸡？PS4Pro就开始玩棋盘渲染，PS2时代搞隔行扫描，动态分辨率+动态模糊更是祖传手艺。游戏厂商骗你眼睛的技术，比渣男骗小姑娘还熟练！要我说，AI超分就是人类光学诈骗的终极形态！等6K/8K普及了，DLSS/FSR4/PSSR直接焊死在游戏引擎里。到时候谁还提原生分辨率，就跟现在吹软盘存储容量一样搞笑！不过，我还是得给老黄说句公道话，人家明明可以砍了游戏卡业务专注当AI教父，偏要挤牙膏出50系。GDDR7+新架构看着唬人，实际提升还没我奶奶血压涨得快！要我说直接把5080ti给到144sm cuda怼到450W功耗，384bit位宽拉满就完事了，非整这些花活，属实是山穷水尽！说到A卡必须重点表扬！苏妈这次真是硬了！FSR4在《战神5》里表现绝了——画质帧数功耗三重暴打原生！昨天看访谈给我笑死，苏妈亲口认证9070是AMD十年最成功显卡，这波翻身仗打得漂亮！（现在全网画质党彻底绷不住了！某些人去年还在论坛写小作文喷《DLSS是电子伟哥毁我青春》，今年看到FSR4实机演示直接滑跪高呼《AMD YES！人类文明灯塔！》。7900XTX用户更惨，刚在海鲜市场挂出《战未来矿卡》，转头发现苏妈给新卡塞独享超分技术——合着首发花9000多买显卡只配当AMD后妈养的？最典中典 m还得看16G显存钉子户，一边在AI绘画群发《本地炼丹吊打超分乞丐》，一边偷偷开DLSS3 mod打老头环，被截图发现就嘴硬《老子开的是原生4K+200%渲染缩放》——兄弟你这算力要是真的，4090早该在咸鱼半价抛售了！要我说这波AI超分革命就是赛博照妖镜：老黄搞显卡PUA，苏妈玩技术诈骗，索尼任天堂在坟头蹦迪，只有玩家跪着喊《黄爹/苏妈！再给我喂口AI饲料！》最骚的是某些双标狗：当年骂DLSS是电子垃圾，现在FSR4一出立马真香 m！建议7900XTX用户赶紧挂闲鱼，文案我都想好了——《AI训练专用卡，24G超大显存秒杀16G小水管5080！》要我说啊，这年头还在纠结原不原生的，建议穿越回PS1时代玩《最终幻想7》去。科技发展就是不断用魔法打败魔法，哪天老黄搞出视网膜投影直接把激光往眼睛里头打，苏妈整出神经抗锯齿，还不是得跪着喊爹？散会！

50系还是有点东西的这时候不得不为牢黄说几句良心话。首先，引用b站某up说的话，牢黄还生产游戏显卡，是个暖男。（台式）游戏显卡在牢黄的业务里面的占比越来越低了，但牢黄还是舍不得抛弃这业务，嘿嘿，真暖（手动狗头保命）。台式机明明提升下功率，比如5080ti显卡用144sm 18432cuda tdp提升到450w继续384bit 24gb gddr6x，就可以当50系出了，但牢黄偏偏不，升级了gddr7，还起名了新架构。就是这两个的作用估计还没cuda规模提升来的大，要不是新制程成本过高，估计也会换了。看家本领blss跟ai性能也提升了，属于拉满了，就是效果不尽人意，那我问你，牢黄是不是用尽全力了（山穷水尽）？！这时候我们只需要等就完事了，相信价格很快就降下来

给原生画质党扒底裤：AI超分薄纱传统抗锯齿！开启光学诈骗新时代给原生画质党扒底裤：AI超分薄纱传统抗锯齿！DLSS/FSR4开启光学诈骗新时代（全网破防实录）草！今天必须给原生画质党们扒层底裤！这帮人天天吹嘘"原生画面"，结果你细问他到底啥叫原生，分分钟给你整出七八种版本，笑死！先说几个经典流派： 1. 4K原生+TAA/FXAA抗锯齿：这玩意儿现在被AI超分按在地上摩擦！CNN超分模型开个性能档都能吊打，更别说跟TF模型比了。最骚的是帧数连超分后的一半都跑不到，纯纯的电子垃圾好吧 2. 4K裸奔无抗锯齿：狗啃级画面说的就是它！《博得3》和《暗喻幻想》还有《星空》等游戏关了抗锯齿直接文艺复兴，满屏锯齿能把你眼睛戳瞎。有些游戏强行捆绑TAA的参考上一条 3. 4K渲染比例尺暴力缩放：动不动就6K/8K缩到4K，4090当场跪下叫爸爸！生化4re 4k缩到200%直接内部渲染8k画面掉到50帧，这年头谁还当冤大头用4k显示屏跑8k游戏？ 4. DLAA邪教：AI抗锯齿也算原生你都开了DLSS类似物也算原生老黄听了都直呼内行！性能要求比超分还猛，有这算力不如直接开DLSS 5. 2K/1080P原生：建议直接和超分性能档对线，被吊打到妈都不认识。追求2K原生关DLSS不如追求高刷开质量档DLSS4 MFG 四倍补帧狂飙240Hz！最tm搞笑的是某些云玩家，连4K显示器都没摸过就敢指点江山："开性能档超分不就是1080P拉伸？"——兄弟但凡用过真4K屏都知道，FSR4 XeSS1.3 DLSS4等等AI超分的像素填充能把原生吊起来打！更绝的是那些赛博皇帝："老子都上5090了还要开DLSS？"结果一看实战：光追全开+路径光追，帧数直接掉到1080P 100帧裸奔，1080P啊！合着您花两万买显卡就为了体验《我的世界》光追版？这帮人分两种：要么是守着GTX1060喊"原生最高贵"的史前巨鳄，要么是自称"肉眼能数清每个像素"的氪金写轮眼。建议前者赶紧把ID改成"云评测教父"，后者直接送去漫威演《X战警：像素猎人》——这天赋不拿来给老黄当QA检测员属实浪费！要我说啊，光追和帧生成好歹算"高端骗局"，拒绝超分的纯粹是"赛博义和团"：一边用着十年前的战术核显卡，一边幻想自己开着歼星舰，最后发现连驱动都打不上最新版！重点是！主机圈早就把"原生分辨率"当厕纸扔了！PS5/XSX哪个不是TSR/TAAU偷鸡？PS4Pro就开始玩棋盘渲染，PS2时代搞隔行扫描，动态分辨率+动态模糊更是祖传手艺。游戏厂商骗你眼睛的技术，比渣男骗小姑娘还熟练！要我说，AI超分就是人类光学诈骗的终极形态！等6K/8K普及了，DLSS/FSR4/PSSR直接焊死在游戏引擎里。到时候谁还提原生分辨率，就跟现在吹软盘存储容量一样搞笑！不过，我还是得给老黄说句公道话，人家明明可以砍了游戏卡业务专注当AI教父，偏要挤牙膏出50系。GDDR7+新架构看着唬人，实际提升还没我奶奶血压涨得快！要我说直接把5080ti给到144sm cuda怼到450W功耗，384bit位宽拉满就完事了，非整这些花活，属实是山穷水尽！说到A卡必须重点表扬！苏妈这次真是硬了！FSR4在《战神5》里表现绝了——画质帧数功耗三重暴打原生！昨天看访谈给我笑死，苏妈亲口认证9070是AMD十年最成功显卡，这波翻身仗打得漂亮！（现在全网画质党彻底绷不住了！某些人去年还在论坛写小作文喷《DLSS是电子伟哥毁我青春》，今年看到FSR4实机演示直接滑跪高呼《AMD YES！人类文明灯塔！》。7900XTX用户更惨，刚在海鲜市场挂出《战未来矿卡》，转头发现苏妈给新卡塞独享超分技术——合着首发花9000多买显卡只配当AMD后妈养的？最典中典 m还得看16G显存钉子户，一边在AI绘画群发《本地炼丹吊打超分乞丐》，一边偷偷开DLSS3 mod打老头环，被截图发现就嘴硬《老子开的是原生4K+200%渲染缩放》——兄弟你这算力要是真的，4090早该在咸鱼半价抛售了！要我说这波AI超分革命就是赛博照妖镜：老黄搞显卡PUA，苏妈玩技术诈骗，索尼任天堂在坟头蹦迪，只有玩家跪着喊《黄爹/苏妈！再给我喂口AI饲料！》最骚的是某些双标狗：当年骂DLSS是电子垃圾，现在FSR4一出立马真香！建议7900XTX用户赶紧挂闲鱼，文案我都想好了——《AI训练专用卡，24G超大显存秒杀16G小水管5080！》要我说啊，这年头还在纠结原不原生的，建议穿越回PS1时代玩《最终幻想7》去。科技发展就是不断用魔法打败魔法，哪天老黄搞出视网膜投影直接把激光往眼睛里头打，苏妈整出神经抗锯齿，还不是得跪着喊爹？散会！

英伟达黄仁勋：GAA 工艺或仅带来 20% 性能提升，架构与软件创新更为关键。 IT之家 - 远洋 IT之家 3 月 27 日消息，据 EE Times 报道，英伟达（Nvidia）首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在近期 GTC 大会的一场问答环节中表示，依赖全环绕栅极（Gate-All-Around, GAA）晶体管的下一代制程技术可能会为公司处理器带来大约 20% 的性能提升。然而他同时强调，对于英伟达的 GPU 而言，最主要的性能飞跃源于公司自身的架构创新以及软件层面的突破。当被问及未来几代英伟达 GPU 架构（如预计在两代后即 2028 年推出的费曼架构）时，黄仁勋提及，如果英伟达转向采用基于 GAA 晶体管的制程技术，应能实现约 20% 的性能增长。据现场参会的分析师 Jarred Walton 观察，黄仁勋似乎在刻意淡化制程节点更迭的重要性。他强调，随着摩尔定律的放缓，未来全新的制程技术在密度、功耗或能效方面可能仅带来 20% 左右的改进。需要指出的是，黄仁勋此番言论是在回应分析师关于英伟达是否可能采用三星代工（Samsung Foundry）的提问时作出的，并非是对未来选用何种节点的明确表态。黄仁勋进一步指出，尽管领先制程技术带来的改进是受欢迎的 —— 他表示“我们乐于接受（We'll take it）”，但这已不再是颠覆性的变革。他暗示，随着人工智能系统规模的不断扩大，高效管理海量处理器的能力，其重要性正日益超过单个处理器的原始性能。数据中心越来越关注“每瓦性能”，因为“我们正逼近物理学的极限”。 IT之家注意到，与苹果公司作为台积电所有尖端节点的首发（alpha）客户不同，英伟达通常不会率先采用台积电最新的制程技术，而是倾向于选用经过验证的成熟工艺。例如，英伟达当前的 Ada Lovelace、Hopper 以及 Blackwell 系列 GPU（面向消费级 PC 和数据中心），就采用了台积电 4nm 级别工艺的定制版本 ——4N 和 4NP。这些节点实际上属于台积电 5nm 级别的工艺开发套件（PDK），是 5nm 技术的精炼版。展望未来，英伟达预计于明年发布的下一代 AI GPU（代号“鲁宾” Rubin，搭配定制的 Vera CPU），预计将采用台积电的 3nm 级别制程（推测为 N3P 或类似“3NP”的定制版本）。基于此，外界普遍预期英伟达将在 2028 年推出的“费曼”GPU 上采用基于 GAA 的制程技术。台积电自身对其首个 GAA 工艺节点 N2 的预期是，相较于其第二代 3nm 级工艺 N3E（N3P 的前代），性能提升幅度在 10% 至 15% 之间。对比来看，黄仁勋对 GAA 带来的 20% 提升预期似乎比台积电更为乐观。然而，考虑到英伟达近年来不采用（或至少多年未采用）第一代新工艺的策略，预计“费曼”GPU 更可能采用 N2 的增强版 N2P（提升性能、降低电阻并稳定供电）或甚至采用增加背面供电（backside power delivery）并承诺比 N2 提升 8%-10% 性能的 A16 工艺。N2P 和 A16 均预计在 2027 年实现量产。因此，如果英伟达在 2028 年的产品上选择采用 N2P 或 A16 工艺，那么预期其“费曼”GPU 相比采用 N3P 工艺的“鲁宾”GPU 获得 20% 的性能增益是合理的。尽管英伟达已是当今领先的处理器开发者之一，黄仁勋多次强调，他的公司已不再仅仅是一家半导体公司。他将英伟达描述为一家大型人工智能基础设施提供商，同时也是算法开发的领导者，尤其在计算机图形学、机器人技术以及计算光刻等领域。不过，虽然英伟达的业务重心已逐渐从单纯开发计算 GPU 转向 AI 服务器、服务器机架乃至集群，黄仁勋认为，英伟达并不一定与其客户直接竞争。据他所言，英伟达提供的是基础技术，而非为最终用户构建实际的解决方案。责任编辑：远洋