日前，央视新闻在微博发声表示“别把劳动者困于系统绑于算法”。 据了解，目前，我国灵活就业人口已达2亿人。因存在法律空白，他们的权益保障一时陷入“裸奔”困境；如何让其摆脱“被技术控制”的模式，成为难点。外卖小哥和网约车司机，不该被困在系统里，被绑在算法上，活在抽成中。规范平台企业用工行为，才能切实维护劳动者的合法权益！ 央视新闻主持人海霞在视频中表示：“在我看来，比起法律空白，更大的保障难点在于如何摆脱人被技术控制的模式，不要让资本的意志一味地追求效率和利润，而忽视了人本身的诉求和感受。拒绝让所谓“准时”“快速”的服务要求，把外卖小哥和网约车司机困在系统里、绑在算法上、活在抽成中。因此，规则在制定的过程中，应该在订单分配、抽成比例、绩效核算、工作时间等方面，加强更具针对性和可操作性的设计和约束，规范平台企业的用工行为，切实维护新就业形态劳动者的合法权益。”

日前从权威渠道获悉，国家发改委、工信部、科技部等多部委共同参与的《加快发展高技术服务业的指导意见》已进入起草阶段，其中，云计算产业将被明确为未来高技术服务业的主角。同时，工信部目前正对云计算龙头企业的具体情况进行摸底，为下一步出台相关政策措施，全方位、多角度地支持这些企业做大做强打好基础。 云计算在应用方面也取得明显进展。昨日，作为国家云计算服务创新发展试点城市的上海落地了一批云计算项目。业内人士指出，未来一段时间，随着多项扶持政策的陆续出台，云计算近万亿元的市场空间将徐徐开启。 将引导组建云计算“国家队” 高新技术服务业，即围绕高新技术创新及其应用并提供高附加值服务的产业。一位参与了《加快发展高技术服务业的指导意见》（以下简称《指导意见》）起草的人士表示，经过一段时间的准备，“目前各部门对抓紧起草《指导意见》已经达成共识。”其中，云计算产业将被明确为未来高技术服务业的主角。 通俗地讲，云计算就是一种基于互联网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云，用户可以通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，体验每秒超过10万亿次的运算能力。 实验表明，采用云计算能使每台服务器的平均利用率从7%提高到68%～80%；部署时间从小时级降低到分钟级；服务器重建和应用加载时间从20～40小时降低到15～30分钟；数据中心总运营成本节约30%以上。 在工信部举行的某内部会议上，主管司局的领导曾明确表示，“云计算顺应了当前全球范围内整合计算资源和服务能力的需求，是当前国际信息技术竞争的战略制高点。” 记者了解到，正在起草的《指导意见》将提出，大力发展云计算模式的平台运营和应用服务，促进已在内部应用云计算技术的企业进一步对外开展相关服务，推动有条件的制造企业通过云计算模式向服务转型。《指导意见》还将明确，选择部分城市作为云计算试验城市，组织国内骨干企业开展云计算服务。这意味着继北京、上海、深圳、杭州、无锡等五个城市先行开展云计算服务创新发展试点示范工作之后，多个政企合作的云计算应用项目有望在今年落地，国内云计算产业的万亿市场空间将徐徐开启。 此外，鉴于国内企业与国际IT龙头企业相比还存在一定差距，工信部今年将对国内龙头企业发展情况进行摸底，以与世界级企业同台竞技为目标，准确定位，找出差距，制定有针对性的发展目标。目前，相关工作已经启动。 记者还了解到，今后，相关部门将引导组建云计算“国家队”，综合运用政策、规划、标准、资金、项目和行业管理等手段和措施，全方位、多角度支持龙头企业做大做强，为全社会提供云计算服务。目前，华东电脑、东软集团、浪潮信息等行业龙头已深入参与到各云计算示范项目中，有望在2011云计算落地之年抢先一步占领市场空间。 上海率先落实多个示范项目 去年10月，工信部圈定北京、上海、深圳、杭州、无锡5个城市先行开展云计算服务创新发展试点示范工作。由于缺乏有价值、成规模的实际应用，因此，各地云计算发展面临共同的问题。 在昨日举行的2011云海论坛上，上海的多个云计算示范项目率先落地，突破了云计算应用的难题。其中，华东电脑、普华基础软件、中标软件、东方通泰、世纪互联等一批企业发布了云计算解决方案与公共服务平台，闸北健康云、青浦区和长宁区电子政务云等一批典型云计算项目正式签约，与东软集团、浪潮软件、万达信息、华为等一批软件和电子信息企业共同合作，推进云计算示范应用。 据上海市经信委副主任邵志清介绍，下一步，上海将从两方面推进云计算的示范应用。其中首先是应用需求导向型的具有商业模式的云计算公共服务平台建设。鼓励采用自主创新云计算产品与解决方案构建金融、贸易、物流、文化等领域的云计算服务平台，形成面向全国的服务能力。并将引导政府、企事业单位与居民使用公共云计算服务。 其次是采用云计算模式新建或者改造信息系统，降低信息化建设与运营维护成本，提升信息资源的使用效率。鼓励电子政务、教育、医疗、工业等领域建设具有示范意义的基于云计算模式的信息系统。 上海市经信委相关负责人透露，上海云计算产业今年的重点将落在示范应用上，特别是对于具有成功商业模式的市场化项目，将研究出台相应政策，鼓励其推广应用。 云海产业联盟秘书长唐全荣对记者表示，推动云计算产业的发展，关键是要培育一批云计算龙头企业，形成一套云计算标准，培养一批云计算人才。而推动具有典型意义的云计算项目建设，特别是采用自主创新解决方案构建的云计算项目，是实现上述目标的首选途径。 万亿市场启动在即 记者在采访中了解到，未来我国的云计算市场将保持高速增长态势，其中政府将起到重要的推动作用。 目前，包括五个试点城市在内的各地主管部门都对发展云计算表示出浓厚兴趣。北京市经信委与市发改委、中关村管委会共同发布了《北京“祥云工程”行动计划》，明确表示将通过建设中国云计算中心服务于电子政务；上海则发布“云海计划”；深圳也制定了云计算的产业战略和实施方案，当地从事云计算相关应用的企业已超过300家。无锡、杭州、南京、青岛等城市也积极与国内外IT龙头企业合作，探寻云计算落地和应用的最佳方式。 多IT厂商向云计算服务商转型，并引导云计算技术和服务厂商向产业基地集聚，形成合力参与全球云计算产业竞争。 IDC发布的报告指出，从2009年底到2013年底的四年间，云计算将为全球带来8000亿美元的新业务收入，为中国带来超过11050亿元人民币的新业务收入。 2015年，我国云计算产业链规模将达7500亿至1万亿元，在战略性新兴产业中所占的份额有望达到15%以上。 2年增长率在40%左右。张良勇认为，国内厂商的机会主要在软件服务应用领域。主要包括安全、地理信息服务、中小企业应用软件、电子商务、电子政务、网络安全等应用领域。国内厂商的优势在于对客户需求的深刻理解，灵活的服务，具有竞争力的价格等。 5年，云计算和相关服务市场将保持高速增长态势，相关企业也有望在这一轮IT浪潮中找到自身的优势位置。

京沪高铁为什么能这么快？300～350千米的时速堪比低空巡航的民航飞机，高铁会不会从轨道上脱轨飞出？去铁四院京沪高铁指挥部总工程师靖仕元告诉记者，支撑京沪高铁超高时速的主要有三个因素：新型动车组列车、改进的弓网关系和基础设施。“京沪高铁的列车将启用2万千瓦功率的高速动车组，”靖仕元说。而实际情况是，目前在沪宁高铁上运行的动车组牵引功率大多在七八千千瓦。也就是说，京沪高铁上的列车动力要翻一番。而为了确保安全，京沪高铁的轨道技术也大有学问。 高铁钢轨质量不凡 要高速运行,对轨道的光滑度要求极高。目前既有铁路上铺设的钢轨长度均为25米,因为焊接的地方太多,旅客每隔一段距离都会听到“嗒嗒”声,这正是列车行驶到焊接处的撞击声。而京沪高铁采用的500米长轨,是由5根长100米的钢轨在出厂后经过精密加工焊接起来的,且比传统钢轨的平整度要好很多。不仅如此,钢轨上道后,技术人员还会再采用目前世界上最先进的移动焊接设备,将500米的超长钢轨之间进行二度焊接,最后尽可能地让全线的钢轨都保持在同一个水平面上。 500米长的钢轨一根接一根焊在一起,旅客再也不会听到“嗒嗒”声。但是由于没有了轨缝,钢轨的热胀冷缩成了一个大难题,技术人员经过多年试验,发明了一种新型温度力传递结构。将热胀冷缩产生的温度力传到旁边的轨道上,而不会积聚在无缝钢轨上。 无缝线路的应用，使1318千米的轨道都是一体的，就像两根完整的钢条，轨道平滑性非常好，与车轮结合度也非常好，经过测试，新一代高速动车组的脱轨系数小于0.1，远远低于国际0.8的限度标准。 高科技接触网助跑高铁 高铁列车不断挑战速度极限的另一大制约因素，是如何确保列车高速运行中受电弓能持续不断从2.75万伏的高压导线中获取强大电流。 在时速350千米的持续运营状态下，列车受电弓以每秒100多米的惊人速度“刷”过接触网，因此，接触网必须高度平顺，且导电性能绝佳，列车才能持续高速奔跑。否则，受电过程若有一点儿中断，列车速度就会立马下降。 从京津城际到京沪高铁，中铁电气化局已经实现了高铁接触网系统从外方技术主导到完全自主化设计和施工的跨越。据透露，每段平均长度为1.4至1.6千米的接触网导线，其架设过程中的水平精度误差允许在0.1毫米以下，而京沪高铁的实际精度达到了0.03至0.05毫米的世界领先水平，这成为列车在试跑时创造出486.1千米时速的重要保障。 隧道技术领先日本新干线 许多基础设施环节都影响着列车运行的速度。张晓铃说，曾有人去日本考察时发现新干线最快时速为270千米，为什么它比我们的京沪高铁慢?其中很重要的因素有两个： 第一，日本新干线的轨道最小曲线半径为4000米，京沪高铁的最小曲线半径达7000米，所以京沪高铁在过弯道时也不会减速。 第二就是隧道的净空断面，大家都知道，高铁列车穿过隧道时会产生活塞效应，周围的空气随着列车“前压后挤”，这种活塞效应产生的压力也是影响提速的制约因素，像武广高铁过隧道时就会有“嘭嘭”的空气被挤压的声音，京沪高铁不会，因为京沪高铁的隧道净空断面达100平方米，而日本的新干线只有60平方米，导致它提速困难。 轨道系统创造了多宗“最” 京沪高铁在轨道系统上同样创造了多项世界及中国第一：在164千米长的丹昆特大桥、最大联长496米的淮河特大桥、最大跨度180米的京杭运河特大桥均铺设了CRTSⅡ型板式轨道，创造了在最长桥长、最大联长、最大跨度桥上铺设CRTSⅡ型板式轨道的世界新纪录;徐州东站北京方向咽喉区工点铺设了42号、18号道岔，板式道岔、轨枕埋入式道岔共计8组，是国内首次在连续框架桥上大规模铺设无砟轨道;在徐沪段南京南、镇江西、常州北、无锡东、苏州北、昆山南6座高架车站上，实现了国内首次在高架车站的正线、到发线、正线岔区、到发线岔区上全部铺设无砟轨道。 每车有1000多安全传感器 列车以380千米时速高速运营时，其安全性如何让旅客放心?铁道部披露的一些数据给了我们答案：“新一代高速动车组转向架，即集合车轮、牵引电机、刹车盘的核心部件，能支撑列车跑出550千米的极限时速，有足够的安全余量。” 1000多个。 350千米运行紧急制动时，制动距离不超过6500米;以380千米时速运行时，制动距离不超过8500米。 24小时监控线路情况，一旦发现列车32公里内出现障碍物，视频监控系统将及时传递到计算机中心，危急情况下，后方控制系统可以远程控制列车自动刹车。 铝弹穿不透的列车玻璃 CRH380A和CRH380B的车前窗和侧窗玻璃进行检测：以时速为540千米的1千克铝弹、时速400千米的1千克重飞鸟以及时速400千米的20克铝弹向京沪高铁前窗破璃撞去，结果是，1千克铝弹会让玻璃受损，但无法穿透，车内的人员不会受到伤害；而1千克重飞鸟、20克铝弹则不能损坏玻璃。

Holtek Advanced Flash MCU系列新增HT67F2372产品，此颗MCU为HT67F2362的延伸产品，提供更丰富的系统资源，方便客户开发更高阶的产品。该产品提供IEC/UL 60730验证所需的软件库，方便客户产品进行IEC/UL 60730认证。内置硬件CRC协助MCU ROM自我测试功能，可节省检测时间及MCU资源。内建LCD及LED驱动电路，非常适合应用于各式具备LED/LCD家电及车用产品，例如：水表、燃气表、热能表、电动车仪表、健身车仪表、各类家电、健康/测量相关产品及其他各种相关产品。 HT67F2372除涵盖HT67F2362完整功能外，更强化多项MCU资源，包含32K×16 Flash ROM、3K×8 RAM、2K×8 EEPROM及3组UART接口等。内建振荡器与ADC参考电压的精准度分别可达到8/12/16MHz ±1%与1.2V ±1%。此外，多功能Timer Module、硬件16-bit乘除法器、比较器、IAP功能、SPI/I²C及UART接口等。此MCU除可单独作为主控MCU外，配合完整的通信接口，更可与各种主控IC共同构成一个系统，其多样化的功能，让客户可轻易应用在各种家电控制板产品及车用产品上。封装提供48-pin LQFP及64-pin LQFP，引脚功能相容于HT67F2362。 Holtek针对电动工具产品推出BP45F3640功率控制Flash MCU，主要功能为马达转速、加热温度控制，同时具备硬件过流保护。本产品针对IEC 60730 / EK9等安规认证，提供软件自检、双通道PWM高压输出引脚，可驱动双路功率MOS。产品适用于电动工具、园林工具、加热产品等领域。 BP45F3640具备4K×16 Flash ROM、256×8 RAM、32×8 EEPROM、多功能定时器模块、12-bit ADC且具备高精准度参考电压2.4V±1%、I²C通信接口、IAP在线更新。提供16/20-pin SSOP的封装搭配丰富的MCU外设资源，非常适合使用在需通过高安全性安规要求的工具类产品。同时Holtek提供完整应用方案，加速客户开发产品。

2021年7月全国招收程序员490325人。2021年7月全国程序员平均工资15302元，工资中位数14000元，其中96%的人的工资介于1750元到150000元。 主要城市 广州的工资下跌比较大。 职能 推荐算法才是最赚钱的。 作者：有数可据 来源：CSDN博客 版权归原作者所有，如有侵权，请联系删除。

618年中大促刚火热结束，双11也即将闪亮登场。不断激增的订单量以及逐渐严苛的配送时效对电商物流中心的物流系统提出了更高要求。在服务至上的电商时代，如何打破传统快递的牢笼，建立全流程数字化、网络化、灵活化、柔性化的内部物流系统，从而提升货品供应效率与整体运营管理水平，满足客户的多样化需求? 7月21日14:00-16:00，魏德米勒行业应用管理专家将从电商物流行业特征，以及内部物流应用场景需求着手，面向广大行业客户倾情介绍适用于仓储、输送、运输、分拣和处理等核心环节的前瞻性电气联接产品和物联网解决方案，为电商物流行业的生产和运输提供创新之选，帮助客户发现新的商业模式。 别再观望了! 赶快扫描海报二维码报名参会 更有精美礼品等你赢取

现今，商家与客户互动有了一种新的方式 —— App Clip(苹果小程序)和NFC标签。这个功能让用户可以在手机操作系统上运行小程序，无需到应用商店下载安装软件。小程序只是在屏幕上弹出信息，此功能为开发新的客户关系创造了机会。例如，咖啡店可以提供更实用的积分卡，零售商可以让虚拟钱包更好用。商家可以通过多种方式触发小程序，其中一种是指向某一个URL地址的NFC标签。当用户iPhone靠近标签时，手机会自动发现URL并启动小程序。原理简单的同时成本也低廉。下面我们探讨一下商家使用小程序都需要些什么。 App Clip是什么? App Clip被称为“ 轻量版的手机应用软件”。这种小软件压缩前二进制代码量小于10 MB，并且主要提供应用程序的一小部分功能。例如，一家咖啡公司的完整应用可以提供咖啡店的名录、近期促销活动、销量排序以及积分卡，但App Clip小程序只会显示积分卡。这些功能确保用户获得即时体验，即使手机移动网速很低，用户也能获得实时体验。用户还能获得简便快捷的使用体验。通过手机靠近NFC标签启动小程序，可以减少很多使用障碍，为不太熟悉手机应用的新客户打开了数字互动的大门。下面来看一下ST的iOS应用开发者Vincent Latorre的小程序开发经验。 App Clip:客户端或NFC配置 1. 准备ST25-TAG-BAG-U套件 ST25-TAG-BAG-U 标签套件包含: 1. ST25TV02K, 2. ST25TA02KB, 3. ST25TV02K HC, 4. ST25TV512, 5. ST25TA64K 在整个配置过程中，最容易的环节是创建一个NFC标签，在标签内写入指向小程序的URL。这个过程非常简单，简单到创建一个正常工作的演示软件，连一行代码都不用写。出于演示目的，我们将使用两个ST25TV02K NFC标签，其中一个用于存放小程序的URL地址，另一个将用作概念验证，讲解可以在操作系统中存储的或缓存的功能容器。 如果想开发一个以App Clip小程序为主的演示，第二个标签是不需要的，开发者可以只用第一个标签。但是，我们想借此机会讲解演示如何写存储区块，并提供具体证据证明ST的小程序确实在工作，而不是给大家看一个展示的屏幕。这两个标签都是ST25-TAG-BAG-U套件中的小圆标签。用户必须到应用商店下载我们的NFC Tap应用，才能读写标签。 写URL 我们拿出第一个ST25TV02K标签。以下演示假设标签是空白标签。第一步是在主屏上选择Read Tag，然后将手机靠近标签，屏幕上将出现ST25TV02K的信息。下一步，点击屏幕右下方的…图标 ，然后选择Areas Content Editor选项，最后，用手机扫描标签。如果是空白标签，则会出现一个对话框，显示存储器大小(例如256字节)，并提示No NDEF message。 在写入一条NDEF消息前，用户需要点击提示No NDEF message的对话框，随后在屏幕上将出现一个白色方框和蓝色箭头。向左滑动白色方框，将会弹出一个菜单，其中包含Add、 Edit、Insert 和 Exec选项。在选择 Add后， 1.选择NdefUriRecord 2.输入。务必选择https，否则小程序将不会立即显示。 3.按Validate按钮，然后写标签 了解功能容器 第二个ST25TV02K是我们的测试标签，我们还可以通过它了解Type-5标签中NDEF支持功能。这个演示证明ST的小程序正在读取标签，而不是在展示一个手机屏幕。为了增加演示的趣味性，我们效仿我们关于NDEF管理的应用笔记中的方法。事实上，那篇文章讲解的是如何将ST25TV标签配置成支持NDEF消息的NFC Type-5标签，简而言之，就是在第一个存储块中写入一个有效的功能容器(CC)。那篇文章给用户详解了整个设置过程，我们可以在ST25TV02K的第一个存储块内直接写入四字节CC：E1 40 20 01h。 写测试标签 在执行写标签操作前，打开NFC Tap iOS应用，然后 选择Read Tag，然后扫描第二个ST25TV02K标签 检查CC File部分，确保标签是空白的。如果Magic Number是0x00，则表示标签内不含任何信息。 现在，我们激活NDEF消息传输支持功能，然后写入一小条消息。 选择屏幕底部的More ，然后选择Areas Content Editor。这时软件将会让你扫描标签，然后，发现一个256字节的可写区，里面没有内容。 点击Area 1 在屏幕上出现No NDEF Record的提示信息。向左滑动对话框，然后出现一个菜单，选择 Add。 点击NdefTextRecord，清除现有文本，然后输入Hello World! 按Validate按钮，然后将手机靠近标签，写入NDEF消息。 测试App Clip 只有当手机上没有安装完整的应用软件时，小程序才会弹出。因此，在扫描第一个有小程序URL地址的ST25TV02K标签前，如果安装了NFC Tap软件，必须删除软件。当手机检测到第一个标签时，就会在触屏上显示小程序卡片，询问用户是否要打开小程序或从应用商店下载应用。打开小程序后会显示一个精简版的NFC Tap应用软件，其中Read NDEF 是灰色不可用，但Read Tag 可用。选择读取标签选项，然后扫描第二个ST25TV02K标签，证明小程序读取我们的标签数据。向下滚动屏幕，我们看到Magic Number是 0xE1，证明小程序正在扫描我们刚才配置的标签。 后台或应用开发和Web服务器配置 Xcode项目 对于希望了解更多信息的开发人员，第一步是下载我们的iOS应用程序的源代码(STSW-ST25IOS001)。工程师只需在Apple IDE开发环境中打开下载的文件，即可开始研究我们的实现方法。首先要注意的是，在应用程序中充当小程序的代码段是一个特定目标。为辅助开发者开发小程序，苹果提供了专用的App Clip模板，小程序可以与Apple Pay配合使用，并可以用苹果账号登录软件。这个新系统还得益于一个特殊的通知和地理位置定位系统。此外，一个iOS软件可以有多个App Clip。在Xcode中，开发人员应注意Signing & Capabilities 选项卡，并记住团队名称和捆绑标识。 下一步是使用App Store Connect Web界面创建App Clip小程序。在此处，开发人员将上传图片，该图片将显示在iOS卡片上，吸引用户启动小程序。点击Advanced App Clip Experience 将打开一个新菜单，设置指向小程序的URL地址。此外，开发人员还可以请求操作系统检查移动设备的地理位置，商家可以选择使用此功能将小程序与商铺或特定地点关联。 Web服务器配置非常简单。 在Xcode和App Store Connect内定义的URL中，例如http://www.myst25.com/clip，必须有一个index.html 文件，而且其元标记必须包含应用程序ID和小程序捆绑ID。如下所示，文件正文可以是空白的，最重要的地方是元标记本身。 文件名为 apple-app-site-association的文件是在网络服务器的根文件夹(例如/ www)中必须存在的第二个重要文件。该文件仅列出下面的数组： “appclips”…

一直以来，芯片设计的难度丝毫不亚于芯片制造工艺。直到八十年代EDA技术诞生以后，芯片自动化设计的出现帮助芯片设计以及超大规模集成电路的难度大大降低，工程师只需要将芯片的功能用编程语言进行描述并输入计算机，再由EDA工具软件将语言编译成逻辑电路，然后再进行调试即可。 但现在的芯片越来越高端，动辄上百亿个晶体管布局，即使依靠EDA工具进行芯片设计，如此浩瀚的工程往往也需要几个月的时间来完成。随着人工智能技术与芯片设计的深度融合，未来的芯片设计或许只需要数个小时就能完成！ 将芯片设计变成“棋盘游戏” 英国《自然》杂志9日刊载了一项人工智能突破性成就，来自由Jeff Dean领衔的谷歌大脑团队以及斯坦福大学计算机科学系的科学家们在一项联合报告中证明，机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。团队科学家们给出了一种基于深度强化学习的芯片布局规划方法，该方法能给出可行的芯片设计方案，且芯片性能不亚于人类工程师的设计。最重要的是，整个设计过程只要几个小时，而不是几个月，这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。该方法已经被谷歌用来设计下一代张量处理单元（TPU）加速器。 Jeff Dean相信大家都不陌生，他是被誉为“谷歌传奇”、“谷歌AI掌门人”的天才，曾荣获2021年IEEE冯诺依曼奖，获奖理由是“以表彰对大规模分布式计算机系统和人工智能系统科学与工程的贡献”。1999年加入谷歌后，Jeff Dean设计并部署了Google广告、抓取、索引和查询服务系统的大部分内容，以及位于Google大部分产品下方的各种分布式计算基础架构，也是Google新闻、Google翻译等产品的开发者。还曾参与创办谷歌大脑，搭建著名的深度学习框架TensorFlow。 这支研究团队最新的研究表明，人工智能机器学习工具已经可以用来加速芯片设计中“布局规划”的流程。简单来说，科学家们让这个机器学习工具把“布局规划”看作一种棋盘游戏，“棋子”就是电子元器件，而“棋盘”是放置电子元器件的电子画布，下棋得到的“获胜结果”就是通过一系列评估指标获取最优性能（基于一个包含1万例芯片布局的参考数据集）。 大家都知道，芯片的布局规划十分复杂，即使是人类工程师也要多番思考后才能对比选择出最优的布局方案，对于人工智能机器学习工具来说，它需要从经验中不断学习，以便于确定放置新芯片模块的时候更好更快。这其中最大的困难在于，如何让人工智能知道自己放置新芯片模块达到了最优条件呢？这就需要让它学习优化所有可能的芯片网表，设计出芯片画布上的所有可能出现的布局。 正如上文提到的“棋盘游戏”，“棋子”元件包括了网表拓扑、宏计数、宏大小和纵横比等元素；“棋盘”电子画布可以看做不同的芯片画布大小和纵横比组成的各种方案；“获胜”则是在不同的评估指标或不同的密度和路由拥塞约束的相对重要性。任何一个元件，在画布上位置的不同，都可以看做是整个网表中状态的变化，对全局造成影响。 这种方法其实很像当年名震一时，先后打败李世石、柯洁等围棋冠军的“AlphaGo”的设计原理。AlphaGo正是结合了监督学习和强化学习的优势，通过训练形成一个策略网络，将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。 在获取棋局信息后，阿尔法围棋会根据策略网络探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性，进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时，模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为阿尔法围棋的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，阿尔法围棋的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。这样设计一个围棋人工智能的程序就会依据既定好的策略执行，直到最后获得棋盘上最大的地盘。 再回到原本的话题，人工智能技术在帮助芯片设计的过程中，除了对芯片布局规划的直接影响外，这种形式还能被应用在广泛的科学和工程应用中，例如硬件设计、城市规划、疫苗测试和分发以及大脑皮层布局研究等。 结果显示，在不到6小时时间里，这种方法自动生成的芯片平面图不管是功耗、性能，还是芯片面积等参数都优于或与人类专家生成的设计图效果相当，要知道人类工程师达到同样的效果往往需要数个月的努力。 将芯片设计问题转变为一个机器学习问题并不容易，美国加州大学圣迭戈分校科学家对此认为，开发出比当前方法更好、更快、更省钱的自动化芯片设计方法，有助于延续芯片技术的“摩尔定律”。 此前OFweek电子工程网在采访MathWorks首席战略师Jim Tung时曾了解到，将人工智能算法应用在电子设计自动化软件中其实已经很常见，比如知名的光刻机龙头ASML在开发基于机器学习的半导体制造虚拟计量技术时，哪怕本身是一名不具有神经网络机器学习方面经验的ASML工艺工程师，也能通过MATLAB软件案例及其中提供的各种案例，去学习使用这款工具进行开发。 Jim Tung还提到，MathWorks所提供的激光雷达工具箱、预测性维护工具箱、无线工具箱、机器学习/深度学习/增强学习工具箱、自动驾驶工具箱、虚拟道路仿真工具箱，以及关于视觉检测、医学成像、土地分类等一系列的参考案例中，都有人工智能技术的参与。 同样，对于谷歌来说这已经不是他们第一次利用人工智能技术加速芯片开发的实验了。过去几年里，谷歌表示其内部正在将人工智能技术用于一系列芯片设计项目中，比如谷歌开发了AI硬件家族——Tensor Processing Unit（TPU芯片），专门用在服务器计算机中处理AI。使用AI来设计芯片是一个良性循环，AI让芯片变得更好，经过改良的芯片又能增强AI算法，依此类推。 人工智能技术到底能帮助解决芯片设计中的哪些难题？第一点就是芯片层的设计规划，芯片布局不是简单的二维平面问题，而是复杂的三维设计问题，需要在一个受限制的区域内跨多个层小心地配置成百上千个组件。人类工程师会手动设计配置，以最小化组件之间使用的电线数量来提高效率，然后使用电子设计自动化软件来模拟和验证它们的性能，而仅一个单层的平面图就需要花费超过30个小时。现在，人工智能技术也能以人类启发式思维去考虑芯片性能、复杂性、制造成本等多个因素，以最佳方式进行设计。 第二点是时间成本，传统意义上芯片的寿命在2到5年之间，光是芯片设计就占据了几个月的时间，随着人工智能技术的快速发展，越来越多优化芯片层规划的算法开始出现，极大缩减研发人员的开发时间。 第三点是智能化程度，比如上文提到的机器学习算法使用正反馈和负反馈来学习复杂的任务，研究人员设计了一种“奖励函数”根据算法的设计表现对其进行奖惩。直到该算法产生数万到数十万个新设计，每个设计都在几分之一秒内完成，并使用奖励函数对它们进行评估。随着时间的推移，它最终形成了以最佳方式放置芯片组件的策略。 最后一点是方案的最优解，研究人员发现算法可以计算到人们脑力无法企及的空白区，训练计算的数量上去了，可作为优选的方案自然也就更多了。换言之，算法的许多平面图其实比人类工程师设计的要好，也就是说它还教会了人类一些新技巧，这也是一个相互学习的过程。 当然，强大的算法虽然可以缩减芯片设计的时长，但并不意味着具有完全自主决策的能力，它更多的还是扮演着“AI助理”的角色，只不过这个助理丰富的案例和超快计算能力能够更好的帮助人类工程师实现快速的芯片设计流程。

英特尔和AMD成为两家主要的处理器公司已有50多年的历史了。尽管两者都使用x86 ISA来设计其芯片，但是在过去十年左右的时间里，它们的CPU采取了完全不同的途径。 在2000年代中期，随着Bulldozer芯片的推出，AMD开始在与英特尔的竞争中失利。低IPC和低效率的设计相结合，几乎使公司扎根。这种情况持续了将近十年。随着Zen微体系结构的到来，终于在2017年开始翻转。 美国AMD半导体公司专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微处理器(CPU、GPU、主板芯片组、电视卡芯片等)，以及提供闪存和低功率处理器解决方案，公司成立于1969年。AMD致力为技术用户——从企业、政府机构到个人消费者——提供基于标准的、以客户为中心的解决方案。2006年7月24日，AMD宣布收购ATI，从此ATI成为了AMD的显卡部门。 AMD提出3A平台的新标志，在笔记本领域有“AMD VISION”标志的就表示该电脑采用3A构建方案(CPU、GPU、主板芯片组均由AMD制造提供)。2018年12月，世界品牌实验室发布《2018世界品牌500强》榜单，amd排名第485。 2020年10月27日 AMD 同意以股票交易的形式，按照 350 亿美元的价值收购 Xilinx(赛灵思)，AMD 预计交易在 2021 年底完成。 AMD创办于1969年，当时公司的规模很小，甚至总部就设在一位创始人的家中。但是从1969年到2013年，AMD一直在不断地发展，2012年已经成为一家年收入高达24 亿美元的跨国公司。公司刚成立时，所有员工只能在创始人之一的 JohnCarey 的起居室中办公，但不久他们便迁往美国加州圣克拉拉，租用一家地毯店铺后面的两个房间作为办公地点。到当年9 月份，AMD已经筹得所需的资金，可以开始生产，并迁往加州桑尼维尔的901 Thompson Place，这是AMD的第一个永久性办公地点。 自从2017年推出锐龙处理器之后，AMD桌面、移动及服务器三大市场上都已经逆转劣势，7nm Zen3让他们全面领先。在AMD 50多年的历史上，现在的表现是可以说是史无前例的，哪怕是A饭津津乐道的K8大锤时代，AMD也从未有过如此的领先。 AMD终于走上Intel的老路!看到这标题，吓了我一跳，还以为AMD也开始挤牙膏了，没想到是换了封装接口，要全部改成触点式的了。其实AMD早就该换封装接口了，把风险转嫁到主板上多好。而且主板坏了触点针，相对来说好修。CPU断了脚针就很麻烦了，虽然也能修。 最近，AMD Zen4接口AM5曝光，它将会有1718个触点，叫做LGA1718，而AM4 仅有1331个针脚，处理器的封装尺寸仍然是40×40毫米，因此散热器安装孔位不变。其实，AMD皓龙、霄龙服务器处理器，早就是触点式的了。不过呢，现在显卡这么贵，大容量硬盘也涨价，以后玩DIY的人肯定是越来越少了。 日前在媒体采访中，AMD CEO苏姿丰表示，AMD的发展之路充满了考验，但AMD并不惧怕任何友商的竞争。除了友商竞争之外，对AMD“威胁”最大的实际上是现在的全球芯片大缺货，苏资丰对此也表达了自信，认为2021年台积电给AMD代工的芯片供应情况会持续改善。 AMD 的 Zen4、Zen5 架构都在研发中，此前官方已经确认 Zen4 将升级到 5nm 工艺。 同时按照 AMD 全球副总裁 Rick Bergman 的说法，Zen4 在缓存、分支预测、执行流水线单元等方面对架构的打磨完全不逊于 Zen3。 爆料人 mustmann 日前透露，Zen4 之于 Zen3 的提升比 Zen3 之于 Zen2 还要高。至于下下代 Zen5，那更是无情的屠杀者。 这里没有明确的数据支撑，此前我们知道 IPC 的增幅肯定是两位数，预测在 20% 以内。但进一步消息称，这个数字保守了，Zen 4 Genoa ( 热那亚 ) EPYC 处理器，在核心数和频率与 Milan 保持一致的情况下，性能高出了 29%。 即便是 5nm 工艺，这样的成绩也令人刮目相看，可见 AMD 团队在架构底层方面动了极大的手术和脑筋。 我们猜测，Zen4 CPU Die 是台积电 5nm 工艺，同时处理器封装的 I/O Die 恐怕也会升级到 6nm/7nm/8nm 等。 当代AMD锐龙处理器使用的AM4接口具备1331个针脚。据最新的爆料显示，AMD下一代ZEN4架构处理器所用的AM5接口将改为LGA1718，引脚从CPU转移至主板，类似于英特尔当前的做法。 一晃之间AM4接口已经陪伴我们走过4年时光，AMD尽了最大努力保持主板对多代锐龙处理器的兼容性。下一代AM5接口将首次支持DDR5内存，并为PCIe 5.0做好准备，换接口势在必行。最新的消息显示，AM5的针脚数量将增加29.1%，达到1718个。而英特尔下一代酷睿Alder Lake将使用LGA1700接口(相比LGA1200针脚数量增加41.7%)。 最新的爆料同时还指出，首个ZEN4架构的桌面锐龙处理器将使用PCIe 4.0规格，对PCIe 5.0的支持暂时仅限EPYC服务器CPU。这就令英特尔Alder Lake拥有了抢占先机的可能。尽管如此，现阶段桌面级的PCIe 5.0应用可能会非常罕见，无论是显卡还是固态硬盘都缺少升级PCIe 5.0的动力。 AMD和Intel具有(或曾经拥有)根本不同的处理器设计理念。这是一个令人讨厌的小学类比，可以帮助您理解差异。还有哪个水果：西瓜或一公斤苹果?一个非常大的果实。还有另一个，很多小水果。在下一节我们将对此进行深入探讨时，您需要牢记这一点。 英特尔采用所谓的单片方法进行处理器设计。从本质上讲，这意味着给定处理器的所有内核，缓存和I / O资源实际上都在同一块单片机上。这种方法有一些明显的优点。最值得注意的是减少了延迟。由于所有内容都在同一物理衬底上，因此不同的内核花费更少的时间进行通信，访问缓存和访问系统内存。延迟减少了。这导致最佳性能。 如果其他所有条件都相同，则整体方法将始终为您带来最佳性能。但是，这有一个很大的缺点。这是在成本和扩展方面。现在，我们需要快速浏览一下硅单产的经济性。束手无策：事情将会变得有些复杂。 AMD采用基于小芯片或MCM(多芯片模块)的方法进行处理器设计。在AMD看来，将每个Ryzen CPU看作是多个与Superglue-Infinity Fabric粘在一起的分立处理器是有道理的。 一台Ryzen CCX具有4核/ 8核处理器以及其L3缓存。将两个CCX(带有Zen 3的单8核CCX)粘贴在CCD上以创建小芯片，这是基于Zen的Ryzen和Epyc CPU的基本构建块。一个MCM(多芯片模块)上最多可以堆叠8个CCD，从而在Threadripper 3990X等消费类Ryzen处理器中最多可以容纳64个内核。 这种方法有两个很大的优点。对于初学者来说，成本或多或少随核心数线性增长。由于AMD的浪费率与其相对于最多能够创建一个功能性4核模块(单个CCX)有关，因此他们不必丢弃大量有缺陷的CPU。第二个优势来自于它们能够利用那些有缺陷的CPU本身的能力。英特尔只是将它们淘汰了，而AMD则在每个CCX的基础上禁用了功能内核，以实现不同的内核数量。

6月12日-6月16日，英威腾将参加在上海国家会展中心举办的中国国际纺织机械展览会暨ITMA亚洲展览会。英威腾展位号为H7A16，欢迎您的莅临。