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观点|5G技术突飞猛进 移动处理器如何借势实现“芯”突破?

作者:admin 2018-08-27 我要评论

今天,高通宣布,其将推出首款支持5G的7nm工艺芯片,面向旗舰机、AI及车联网。此外,它表示7nm SoC可与高通Snapdragon X50 5G调制解调器配合使用,该调制解调器...

今天,高通宣布,其将推出首款支持5G的7nm工艺芯片,面向旗舰机、AI及车联网。此外,它表示7nm SoC可与高通Snapdragon X50 5G调制解调器配合使用,该调制解调器预计将成为首款支持旗舰智能手机和其他移动设备的5G移动平台。

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(图源:Network Digest)

高通已经开始向即将开发下一代消费设备的多家OEM厂商提供即将推出的旗舰移动平台样品。据其预计,电信运营商将在2018年-2019年左右提供线上5G服务。

该公司还证实,带有下一代移动平台的手机设备将在2019年上半年发布。高通总裁克里斯蒂安诺·阿蒙近日更是在接受媒体采访时表示,预计在2019年第一季度会有大批5G智能手机面世。

同日,诺基亚已经准备向智能手机厂商收取专利许可费了——每台设备3欧元。

这些信息无一不在透露着5G技术的突飞猛进。在新的环境下,我们会看到一些什么样的应用进展?移动处理器如何借势需求实现“芯”突破?

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(图源:ZDNet)

Know Techie表示,随着移动处理器技术与5G技术互生发展,智能手机和移动设备将变得越来越快速。

5G移动革命正以加速的态势不断向前猛冲,现在所有主要的美国移动电信运营商都计划在2018年底到2019年中期左右推出5G网络。

随着5G布局的加紧,预期到2035年,5G将每年为全球经济增加12.3万亿美元,并通过为娱乐、交通和零售等大量行业应用提供2200万个工作岗位。对5G的支持是移动处理器的一大进步,初步测试显示——5G下的网速将比4G要快20倍。

以下是有助于实现5G技术的移动处理器的一些进步:

实现苛刻的速度追求

移动处理器技术的进步,受到了对移动电话支持的日益苛刻的速度需求的驱动。1G网络最初仅支持模拟语音通信。当2G网络在20世纪90年代初开始支持数字语音和数据时,下载速度达到了56 Kbps。随着2G用户习惯于互联网和电子邮件,这产生了对能够处理短信和多媒体图像文件,声音文件和视频的网络的需求,这需要更快的下载速率。为了满足这种需求,在20世纪90年代后期出现了3G网络,它提供了200 Kbps的速度,最终增加到7.2 Mbps。

第三代网络引发了对VoIP电话通信、流媒体视频和移动应用等应用的兴趣。为了更快地向用户提供这些应用,4G网络将低移动性用户的宽带速度提高到1Gbps,而高移动性环境(如公共汽车和地铁)的用户也提高到100 Mbps。

网络将通过授权诸如物联网,流式4K广播和流式虚拟现实等应用来进一步发展4G。初步测试表明,90%的用户可以获得186 Mbps的5G下载速度。5G网络可以支持20 Gbps及以上的速度。

多核解决方案

为了支持更快的网速,智能手机制造商开发了创新技术,使移动处当第一批Android设备于2008年推出时,它们由CPU速度为528 MHz CPU,以及192 MB RAM和256 MB存储空间供电。这足以支持触摸屏、键盘和语音搜索等应用程序。

但3G网络和智能手机应用的需求很快就需要更快的处理器。为实现这一目标,智能手机制造商开始开发将多个CPU集成到单个芯片中的多核架构。最早的双核处理器主频为1 GHz。这为四核处理器铺平了道路,四核处理器将CPU数量增加到四个。当今最快的处理器采用八核架构,采用两个四核处理器,速度高达2.8 GHz。

在CPU方面,大多数芯片都具有较大内核的组合,这些内核功能更强大,运行速度更快,速度更快,内核更小,效率更高。

将人工智能应用与5G集成

第五代移动处理器旨在支持5G能启用的其他高级应用程序。其中突出的是人工智能(AI)。第五代速度将使大量数据能够更快地通过互联网传输,从而更容易将AI应用于基于云的大数据分析。为了使AI应用程序更快,5G处理器支持设备上的AI,即使没有云连接也可以在本地运行AI应用程序,从而加速本地边缘网络上的数据传输和处理。

其中一个应用是支持联网汽车和自动驾驶汽车。自动驾驶汽车需要来自内部传感器,外部地标,其他车辆和行人的持续数据流。平均自动驾驶汽车每天将产生大约4,000 GB的数据。5G速度与AI相结合,可以有效地处理所有这些数据。其他与5G环境相匹配、由AI驱动的移动处理器包括面部识别和语音识别,流式4K广播、流式VR和AR以及智能工厂。

随着网络速度的快速增长,智能手机处理器通过采用支持设备AI( on-device AI)等高级应用的多核架构来跟上节奏。随着移动处理器技术继续与5G一起发展,智能手机和移动设备将继续变得更快、更智能,对消费者和商业应用程序更有用。

毫不奇怪,今年的智能手机具有比去年更快的处理器,每年这一现象正以迅雷不及掩耳之势推进着。作为未来芯片差异化的新方式之一,机器学习今年成为了很多处理器供应商宣传的噱头。

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