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祖国生日祝福语高通CES2020展会直击:发力5G、云AI和自动驾驶
2020-01-11 09:17 

高通于本次CES上召开沟通会,值得注意的是,本次高通沟通会的重点并不在未来的5G SoC上,重点的产品布局放在5G芯片的应用、云AI芯片和自动驾驶领域三个方面。

01  5G芯片的应用:第一代5G“骁龙笔记本”发布

对于在全球范围内建设的5G网络,高通持乐观态度,靓号回收网,在本次沟通会上高通表示:截止目前,全球有超过45个运营商正在部署5G网络;同时在全球范围内关于5G网络建设的直接与间接投资超过340起;到2022年,全球范围内的5G手机有望突破7.5亿台;2025年,5G将会连接服务超过2.8亿人。

高通5G商用平台

高通在本次沟通会上也展示了支持5G网络的三种类型芯片,分别是应用于手机端(Mobile)的高通8系骁龙865芯片、高通7系骁龙765/765G芯片;应用于笔记本电脑(Mobile PC)端的8c、7c两款芯片和应用于XR领域的高通XR2芯片。本次沟通会上,高通重点展示的为ARM Win10笔记本,为此,高通请到联想公司的相关负责人。

5G平台的应用上,高通公司首先展示了支持5G的高通骁龙8系和7系平台。支持5G网络的高通骁龙7系、8系5G平台不仅应用于手机端(Mobile),还会应用于笔记本电脑(Mobile PC)上。

联想 Yoga 5G

联想公司负责人在展会上推出首款基于高通骁龙8c平台的笔记本——联想 Yoga 5G。联想表示,这是世界上第一台5G PC,联想 Yoga 5G将于今年春季于美国首销,售价为1499美元。根据此前高通官方的信息,相较于上一代高通骁龙850,骁龙8c整体有超过30%的性能提升。

高通CES2020展会直击:发力5G、云AI和自动驾驶


同时,高通表示,除了联想外,华硕(ASUS)也将会是首批搭载高通未来Mobile PC级芯片的用户,还会有越来越多的厂商加入ARM Win10笔记本的行列中来。

02  Cloud AI 100系列:高通进军云AI领域标志性时间

高通一直深耕与无线终端,而从本次CES2020上看,高通正在发力云端AI计算:高通展示旗下高通Cloud AI 100系列芯片。这个系列的芯片分为两个版本,分为PCI版和独立版两个版本。

Cloud AI 100系列PCI版

Cloud AI 100系列产品采用7nm制程工艺,AI算力可达到350 TOPS;与目前最先进的Al解决方案相比,每瓦性能有超过10倍以上的提升。

Cloud AI 100系列芯片集成了AI芯片所需的编译器,调试器,分析器,监视器,服务器,芯片调试器和量化器等多种工具,专为处理云端AI计算而生,支持包括TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet、ONNX在内的各种机器学习框架。这个系列的芯片是为运行深度学习算法和神经网络而准备的。

Cloud AI 100系列独立版

Cloud AI 100系列芯片的优势为低功耗与高性能兼备,未来在随着这个系列芯片的大规模出货,数据中心、5G云计算、自动驾驶等领域将会直接或间接受益。

03  “三位一体”解决自动驾驶方案

高通可谓是自动驾驶领域的“老兵”,从2002年通用公司使用CDMA 1x网络尝试无人驾驶开始,高通公司对于自动驾驶技术的研发超过17年。为日后更高等级的自动驾驶,靓号网,高通发布全新Snapdragon Ride ™ 平台,这款平台最高支持L4级别的自动驾驶。

高通自动驾驶Snapdragon Ride ™ 平台

据悉,高通全新Snapdragon Ride ™ 平台是自动驾驶领域最先进的自动驾驶集成解决方案之一,而高通公司的另一个优势在于,整个自动驾驶平台是完全开放的,车企可以根据对于车辆自动驾驶技术的不同需求而实现不同等级的自动驾驶技术。

全新Snapdragon Ride ™ 平台由三个部分组成,分别是安全系统级芯片(SoC)、安全加速器和自动驾驶软件栈(Autonomous Stack)三方面构成。


作为一家半导体公司,Snapdragon Ride ™ 平台上的安全系统级芯片(SoC)同样是整个自动驾驶系统的基础。与传统自动驾驶平台单一的SoC不同,Snapdragon Ride ™ 平台上搭载多个骁龙汽车SoC,每一块骁龙汽车SoC的性能均达到业界领先水平,自动驾驶最重要的AI算力方面,该平台可根据所要实现自动驾驶等级的不同,输出的AI算力也会不同。

因此采用该平台的车企可以根据需要实现的自动驾驶等级的不同而做出不同的散热设计。在对于车企实现自动驾驶的过程中进而达到成本降低、可靠性提升、简化汽车设计结构和延长电动汽车行驶里程的目的。

采用Snapdragon Ride ™ 平台的车企可以根据自动驾驶等级的不同而做出不同的散热匹配设计。车企对于自动驾驶的孵化落地中实现成本降低、可靠性提升,简化汽车设计以及延长电动汽车的行驶里程。

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