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高通員工LinkedIn泄露天機:或證實高通將推出用于PC的驍龍1000

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-06-25 20:27:43 本文摘自:36氪

“高通可能要推出驍龍1000芯片,用于PC。”

這個消息,是德國媒體WinFuture在5月底傳出的。在那之后,整個世界似乎都在關注他們的后續。

現在,WinFuture果然更新了動態。比起傳聞,可信度升級了。

約等于實錘

這次的信息來源,是一位工高通工程師的LinkedIn簡介。

可以看出,ta負責的是高通芯片組SDM 845和SDM1000的測試。

在這段介紹里,臺式機、仙女座 (Andromeda) 以及HoloLens都被點名了。

也就是說,驍龍1000會用在個人電腦上,已經基本證實。

向前一小步,還有一大步

本月初,高通在發布的驍龍850處理器,已經是針對Win10筆記本的系統芯片。

不過,這還只是一小步,就像是手機處理器的一個升級版本——

比起驍龍835,性能提升了30%,續航能力提升了20%,4G LTE提速了20%。

與穩步提升的驍龍850相比,驍龍1000可能代表了高通更大的野心。

真·要給PC用

首先,SDM1000將擁有20 x 15mm的尺寸,比多數ARM芯片都要大,已經接近服務器級芯片Centriq 2400系列。

對照一下,驍龍850的尺寸是12 x 12mm。不過,跟英特爾x86的選手相比,SDM1000就顯小了。

另外,驍龍1000的CPU功耗會是6.5W,平臺總功耗12W,接近個人電腦。

再有,處理器應該會采用ARM最近發布的Cortex-A76架構,比A75的性能提升35%。

芯片制造,則會使用臺積電7nm工藝。

挑戰英特爾

這樣的芯片,大概跟英特爾超低功耗的Y系列和U系列有的一比。

此二者的功耗分別是4.5瓦和15瓦。

如果,驍龍850無力幫助ARM架構芯片,與英特爾x86架構芯片搶市場,那么驍龍1000,可能還是有希望的。

在Cortex-A76的發布會上,ARM首席架構師Mike Filippo驕傲地說,A76的性能可以比肩英特爾的i5-7300,甚至與Core i7有一拼。

對于英特爾來說,x86架構可能阻礙了處理器性能的提升。

與此同時,ARM架構也面臨自己的挑戰。除了性能和功耗之外,Windows系統下的兼容性,也是非常重要的一點。

關鍵字:高通PC員工

本文摘自:36氪

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責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-06-25 20:27:43 本文摘自:36氪

“高通可能要推出驍龍1000芯片,用于PC。”

這個消息,是德國媒體WinFuture在5月底傳出的。在那之后,整個世界似乎都在關注他們的后續。

現在,WinFuture果然更新了動態。比起傳聞,可信度升級了。

約等于實錘

這次的信息來源,是一位工高通工程師的LinkedIn簡介。

可以看出,ta負責的是高通芯片組SDM 845和SDM1000的測試。

在這段介紹里,臺式機、仙女座 (Andromeda) 以及HoloLens都被點名了。

也就是說,驍龍1000會用在個人電腦上,已經基本證實。

向前一小步,還有一大步

本月初,高通在發布的驍龍850處理器,已經是針對Win10筆記本的系統芯片。

不過,這還只是一小步,就像是手機處理器的一個升級版本——

比起驍龍835,性能提升了30%,續航能力提升了20%,4G LTE提速了20%。

與穩步提升的驍龍850相比,驍龍1000可能代表了高通更大的野心。

真·要給PC用

首先,SDM1000將擁有20 x 15mm的尺寸,比多數ARM芯片都要大,已經接近服務器級芯片Centriq 2400系列。

對照一下,驍龍850的尺寸是12 x 12mm。不過,跟英特爾x86的選手相比,SDM1000就顯小了。

另外,驍龍1000的CPU功耗會是6.5W,平臺總功耗12W,接近個人電腦。

再有,處理器應該會采用ARM最近發布的Cortex-A76架構,比A75的性能提升35%。

芯片制造,則會使用臺積電7nm工藝。

挑戰英特爾

這樣的芯片,大概跟英特爾超低功耗的Y系列和U系列有的一比。

此二者的功耗分別是4.5瓦和15瓦。

如果,驍龍850無力幫助ARM架構芯片,與英特爾x86架構芯片搶市場,那么驍龍1000,可能還是有希望的。

在Cortex-A76的發布會上,ARM首席架構師Mike Filippo驕傲地說,A76的性能可以比肩英特爾的i5-7300,甚至與Core i7有一拼。

對于英特爾來說,x86架構可能阻礙了處理器性能的提升。

與此同時,ARM架構也面臨自己的挑戰。除了性能和功耗之外,Windows系統下的兼容性,也是非常重要的一點。

關鍵字:高通PC員工

本文摘自:36氪

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