Ⅰ 中国攻克最先进128层闪存：它到底强在哪何时能跟三星掰手腕
芯片分为存储芯片和非存储芯片，其中存储芯片的种类很多，按用途可分为主存储芯片和辅助存储芯片。前者又称内存储芯片（内存），可以与CPU直接交换数据，速度快、容量小、价格高。后者为外存储芯片（外存），指除内存及缓存以外的储存芯片。此类储存芯片一般断电后仍然能保存数据，速度慢、容量大、价格低。
Ⅱ 华为手机是不是百分百国产的
在商品全球化的今天，集成度高的任何产品都不可能做到百分百的国产，三星、苹果也是一样的，现在品牌属于哪个国家的定性说法是，产品的注册公司以及核心技术属于哪个国家。比如苹果是美国公司，其品牌价值受益方是美国并且苹果拥有产品的主要核心技术比如IOS以及设计和概念等等。三星同理。
华为是国产化程度最高的手机品牌，同时也是民族工业的佼佼者，主要原因有：
第一，华为没有上市，是全球500强中唯一没有上市的企业，企业本身没有依靠外来融资，不像阿里巴巴，腾讯等。阿里巴巴日本人控股最多，马云本人只有8% 。
第二，华为在07年的时候已经是世界上拥有专利技术最多的企业 之一，排行第四，同时是每年全球申请专利最多的企业。其核心竞争能力很强。我08在欧洲留学，他们的通讯器材、设备基本全是华为的了，那个时候华为还没有手机业务。对于华为来说终端设备，类似于手机的制造和生产只是他最小的业务。所以华为是世界上第一大通讯制造商，手机作为副业，他也是世界上第三大手机生产厂商，仅次于苹果和三星。
第三，之前说华为自主研发能力很强，其中在手机终端上的表现是，华为的手机多数使用的是自主研发生产的海思处理器，其中具有品牌效力的旗舰系列全部选用海思并且成功打入国际市场。在欧洲具有很强的影响力，2013欧洲数码大会上华为的P6也被评为了年度最佳数码产品（我说的这些是有据可查的，喷子滚远）。经过市场检验后表现还是值得肯定的，至于兼容性不好什么的那些都是扯淡，你可以自己看测评。我喜欢数码产品测评过很多设备，除了谷歌眼镜之类很难弄到的货，别的旗舰产品我基本都玩过，包括向别人借的和自己买的还有帮别人刷的。海思还是值得国人支持的，比什么龙芯之类的长脸的太多。麒麟910在X1上的我已经测试过，很好。。。
第四，华为作为民族企业，在国内的售价比在国外卖的贵的多，良心企业不像联想，被国人养肥了回头坑国人。。。华为的Ascend系列欧洲市场卖了很多，得到了普遍认可，前两天发布的P7也挺不错，我打算买一个或者借一个测试一下。P6我使用过感觉还是不错的。
Ⅲ 摩尔定律已死 半导体行业发展会停滞吗
1965年，英特尔联合创始人戈登-摩尔(Gordon
Moore)观察到，集成电路中的元件集成度每12个月就能翻番。此外，确保每晶体管价格最低的单位芯片晶体管数量每12个月增长一倍。1965年，单位芯片50个晶体管可以带来最低的每晶体管成本。摩尔预计，到1970年，单位芯片可集成1000个元件，而每晶体管成本则将下降90%。
在对数据进行提炼和简化之后，这一现象就被称作“摩尔定律”：单位芯片晶体管数量每12个月增长一倍。
摩尔的观察并非基于任何科学或工程原理。这仅仅反映了行业发展趋势。然而，在随后的发展中，半导体行业并没有将摩尔定律当作描述性、预测性的观察，而是视为规定性、确定性的守则。整个行业必须实现摩尔定律预测的目标。
然而，实现这一目标无法依靠侥幸。芯片开发是一个复杂过程，需要用到来自多家公司的机械、软件和原材料。为了确保所有厂商根据摩尔定律制定同样的时间表，整个行业遵循了共同的技术发展路线图。由英特尔、AMD、台积电、GlobalFoundries和IBM等厂商组成的行业组织半导体协会从
1992年开始发布这样的路线图。1998年，半导体行业协会与全球其他地区的类似组织合作，成立了“国际半导体技术路线图”组织。最近的一份路线图于
2013年发布。
摩尔定律提出的预测早在很久之前就已出现过问题。1975年，摩尔本人更新了摩尔定律，将半导体行业的发展周期从12个月增加至24个月。在随后30年中，通过缩小芯片上元件的尺寸，芯片发展一直遵循着摩尔定律。
摩尔定律的终结
然而到00年代，很明显单纯依靠缩小尺寸的做法正走到尾声。不过，通过其他一些技术，芯片的发展仍然符合摩尔定律的预测。在90纳米时代，应变硅技术问世。在45纳米时代，一种能提高晶体管电容的新材料推出。在22纳米时代，三栅极晶体管使芯片性能变得更强大。
不过，这些新技术也已走到末路。用于芯片制造的光刻技术正面临压力。目前，14纳米芯片在制造时使用的是193纳米波长光。光的波长较长导致制造工艺更复杂，成本更高。波长13.5纳米的远紫外光被认为是未来的希望，但适用于芯片制造的远紫外光技术目前仍需要攻克工程难题。
即使远紫外光技术得到应用，目前也不清楚，芯片集成度能有多大的提高。如果缩小至2纳米，那么单个晶体管将只有10个原子大小，而如此小的晶体管可靠性很可能存在问题。即使这些问题得到解决，功耗也将继续造成困扰。随着晶体管的连接越来越紧密，芯片功耗将越来越大。
应变硅和三栅极晶体管等新技术历经了10多年的研究才得到商用。远紫外光技术被探讨的时间更长。而成本因素也需要考虑。相应于摩尔定律，我们还有一个洛克定律。根据后一定律，芯片制造工厂的成本每4年就会翻番。新技术的发展可能将带来更高的芯片集成度，但制造这种芯片的工厂将有着高昂的造价。
近期，我们已经看到这些因素给芯片公司造成了现实问题。英特尔原计划于2016年在Cannonlake处理器中改用10纳米工艺，这小于当前
Skylake芯片采用的14纳米工艺。去年7月，英特尔调整了计划。根据新计划，英特尔将推出另一代处理器Kaby
Lake，并沿用此前的14纳米工艺。Cannonlake和10纳米工艺仍在计划之中，但被推迟至2017年下半年发布。
与此同时，新增的晶体管变得越来越难用。80至90年代，新增晶体管带来的价值显而易见。奔腾处理器的速度远高于486处理器，而奔腾2代又远好于奔腾1代。只要处理器升级，计算机性能就会有明显的提升。然而在进入00年代之后，这样的性能提升逐渐变得困难。受发热因素影响，时钟频率无法继续提高，而单个处理器核心的性能只能实现增量式增长。因此，我们看到处理器正集成更多核心。从理论上来说，这提升了处理器的整体性能，但这种性能提升很难被软件所利用。
半导体行业的新路线图
这一系列困难表明，由摩尔定律驱动的半导体行业发展路线图即将终结。但摩尔定律日薄西山并不意味着半导体行业进步的终结。
爱荷华州大学的计算机科学家丹尼尔-里德(Daniel
Reed)打了个比方：“想一想飞机行业发生了什么，一架波音787并不比上世纪50年代的707快多少，但是它们仍然是非常不同的两种飞机。”比如全电子控制和碳纤维机身。“创新绝对会继续下去，但会更细致和复杂。”
2014年，国际半导体技术路线图组织决定，下一份路线图将不再依照摩尔定律。《自然》杂志刊文称，将于下月发布的下一份路线图将采用完全不同的方法。
新的路线图不再专注于芯片内部技术，而新方法被称作“比摩尔更多”。例如，智能手机和物联网的发展意味着，多样化的传感器和低功耗处理器的重要性将大幅提升。用于这些设备的高集成度芯片不仅需要逻辑处理和缓存模块，还需要内存和电源管理模块，用于GPS、移动网络和WiFi网络的模拟器件，甚至陀螺仪和加速计等MEMS器件。
以往，这些不同类型的器件需要用到不同的制造工艺，以满足不同需求。而新路线图将提出，如何将这些器件集成在一起。整合不同制造工艺、处理不同原材料需要新的处理和支持技术。如果芯片厂商希望为这些新市场开发芯片，那么解决这些问题比提高芯片集成度更重要。
此外，新的路线图还将关注新技术，而不仅是当前的硅CMOS工艺。英特尔已宣布，在达到7纳米工艺之后，将不再使用硅材料。锑化铟和铟镓砷化合物都有着不错的前景。与硅相比，这些材料能带来更快的开关速度，而功耗也较低。碳材料，无论是碳纳米管还是石墨烯，也在继续被业内研究。
在许多备选材料中，二维材料“石墨烯”被看好。这种自旋电子材料通过翻转电子自旋来计算，而不是通过移动电子。这种“毫伏特”量级(操作电压比“伏特”量级的晶体管要低得多)的电子开关比硅材料开关的速度更快，而且发热量更小。不幸的是这种电子材料还未走出实验室。
石墨烯的扫描探针显微镜图像
尽管优先级下降，但缩小尺寸提高集成度的做法并未被彻底抛弃。在三栅极晶体管的基础上，到2020年左右，“栅极全包围”晶体管和纳米线将成为现实。而到20年代中期，我们可能将看到一体化3D芯片的出现，即在一整块硅片上制作多层器件。
斯坦福大学的电气工程师Subhasish Mitra和他的同事已经开发出用碳纳米管将3D存储单元层连接起来的办法，这些碳纳米管承载着层间的电流。
该研究小组认为，这样的体系结构可以将能耗降低到小于标准芯片的千分之一。
IBM的3D存储芯片微观结构
此外，另一种提高计算性能的方法是使用像“量子计算”这样的技术，该技术有望加速某些特定问题的计算速度，还有一种“神经计算”技术旨在是模拟大脑的神经元处理单元。
但是，这些替代性的技术可能需要很久才能走出实验室。
而许多研究者认为，量子计算机将为小众应用提供优势，而不是用来取代处理日常任务的数字计算。去年底，谷歌量子人工智能实验室已证明：他们的D-Wave量子计算机处理某些特定问题，比普通计算机快一亿倍。
D-Wave量子计算机
通过新材料、不同的量子效应，甚至超导等不可思议的新技术，半导体行业或许能继续像以往一样提高芯片集成度。如果集成度能获得明显提升，那么市场对速度更快的处理器的需求可能将再次爆发。
但目前看来，摩尔定律被打破将成为一种新常态。摩尔定律对半导体行业的指导意义正逐渐消失。
Ⅳ 北桥芯片与主存储器之间的通信线路
，，现在的主板没有南北桥了，北桥功能转移到CPU中集成了。当然内存控制器也就在CPU中了，CPU外部与内存连接的通讯线路，也只有控制总线、数据总线、地址总线。
Ⅳ GDDR6发布，显卡性能将大幅提升吗
8月14日，NVIDIA发布了新一代专业显卡Quadro RTX 5000/6000/8000，除了架构升级到Turing图灵以外，更是首批采用GDDR6显存的显卡；一个星期后发布的RTX 2080 Ti/2080/2070游戏显卡同时是采用GDDR6线程，意味着GDDR6显存已经进入实质性的量产、商业化阶段。那么GDDR6显存有哪些改进？又会对显卡性能产生什么变化？今天我们就来聊一聊这个。
之前我们也有一期专门介绍DDR内存、GDDR显存之间“爱恨情仇”的超能课堂，里面讲到GDDR显存是为适应显卡需求、脱胎于DDR内存的产物，GDDR标准一直跑得比较快，全都是因为显卡中数据交换量巨大，对容量、速度都有了新的要求，GDDR6正是为满足新需求应运而生，而GDDR5X这个半代产品可以视作前期抢先体验版，两者有一定关系。
那么GDDR6相比之前的GDDR显存们有什么样的变化呢？
首先，GDDR6继承了GDDR5X中的16bit预取宽度，使用了改进版的QDR 4倍数据倍率技术，也就是说每个时钟可以传输4bit数据！这已经是被证实提高数据传输速度最为有效的方法。GDD6显存速度因此可以抛开GDDR5一大截，直接从12Gbps起跳，JEDEC标准最高速度为16Gbps，不过三星已经有做18Gbps产品的规划了。
其次，GDDR6终于一改以往GDDR1/2/3/4/5/5X只有一个读写通道问题，使用双通道，每通道的读写宽度降低至16/8，虽然位宽变小了，但实际上两个通道可以同时工作，效率更高以后，会带来明显的性能提升。
第三，显存容量的进步，原本GDDR5最常见的都是8Gb单颗粒，而GDDR6标准下未来最高容量可以达到32Gb，换算过来单颗粒就是4GB。好处显而易见，按照顶级显卡384bit显存位宽计算，搭载12颗就能达到48GB（但实际上NVIDIA目前也只在Quadro显卡上用单颗粒2GB），因此NVIDIA丝毫没有在消费级游戏卡上用HBM2显存的意思。另一方面，GDDR6的显存带宽可以做到16Gbps×384bit÷8=768GB/s。
第四，GDDR6工作电压也同步GDDR5X下降到1.35V上，SK海力士、美光甚至规划了1.25V产品，其中既有设计者功劳，也用光刻制程进步的因素，总之可以实现功耗、漏电率下降，从而降低产品的总功耗。
第五，目前GDDR显存均采用BGA封装，GDDR6显存颗粒减少了底部接口数目，从GDDR5X的190 ball减少至180 ball，占用面积更小，最后成片尺寸为14×12mm，应用场景更为光宽。
第六，GDDR6显存工作温度范围被扩展了，按照JEDEC给出的标准，GDDR6不仅可以抵抗严寒，还能抗高温，-40-105℃都不是问题。也有要求不那么严格的0-95℃的产品，但也能满足严苛的工控标准。
GDDR6优势：
高速带来的数据交换带宽增长
目前GDDR6显存普通速度都能做到14Gbps级别，RTX 2080 Ti上可做到616GB/s、RTX 2080也有448GB/s，速度直接就提升了40%，对于4K这种高分辨率游戏来说，减少显存成为显卡处理画面速度的短板可能性。
GDDR6带宽可以达到896GB/s，这是美光提供的数据
占用更少PCB面积、能效更高
GDDR6优势——针脚少、尺寸更小、效能更高
尽管不如HBM 2显存可以集成到GPU die隔壁那么超高集成度，最大限度减少占用PCB面积，显卡可做得更娇小。不过GDDR6相比于GDDR5也有进步，主要是单颗粒容量带来的进步，不然你想NVIDIA Quadro 8000专业卡的48GB显存该怎么设计PCB，密密麻麻全都是显卡颗粒啊？
同时，相比于GDDR5，在输出8K分辨率状态下，功耗节省13%。
成本也不低，但三大存储厂商都能稳定供货
HBM 2尽管是一种优秀的显存解决方案，但有个始终无法解决的问题，那就是成本居高不下，这也是业内共识，NVIDIA只用在专业卡上，而AMD也只用在RX Vega 56/64两款显卡上，但由于成本属于商业机密的存在，我们无法得知HBM 2显存确切成本价格。但Segmentnext网站得到的消息是，4GB的HBM 2显存成本高达80美元，折合人民币550元，那么一张RX Vega 56显卡，有将近1/3的价格都花在了HBM 2显存上。
那么GDDR6呢？其实成本也不低，电子元件供应商Digi-Key给出的14Gbps GDD6显存报价为每颗26美元，8GB也要26×8=208美元，虽然NVIDIA集中采购，捆绑GPU打包销售后价格会稍低一下，但看着和传说中贵上天的HBM 2成本上差不多。
但HBM 2全球产量极为有限，据说良品率也不行，根本无法满足现有显卡市场庞大需求，而GDDR6结构更简单，制造起来难度没HBM 2大，随着产能爬坡还可将价格压低一些。GDDR6显然是满足市场需求的最佳解决方案。
GDDR6诞生，三国鼎立
目前全球三大存储芯片厂商三星、海力士和美光都完成了GDDR6显存研发，进入了大规模量产阶段。不过由于技术实力差异和产品研发路线不同等因素，这三家的产品还存在一定的区别。
三星
期初三星在GDDR6上也是雷声大雨点小，推出GDDR6的时机也要晚于其余两家，但三星厚积薄发，一推出的GDDR6显存规格就是最高的，1Y nm工艺（10-16nm），单颗粒2GB，速度最高可达18Gbps，超过了JEDEC规范。
之前三星宣布成为NVIDIA显卡GDDR6供应商，而其中Quadro系列专业卡所用的显存就是来自三星2GB 14Gbps颗粒。
目前三星量产的GDDR6显存型号一共有3款，包括了单颗粒1GB两款、2GB一款。
海力士
首批采用21nm工艺，单颗粒1GB容量，速度有10/12/14Gbps，也超过GDDR5X现时的极限，比较有趣的是，GDDR6电压应该是1.35V，海力士研发出1.25V低电压版的GDDR6显存，估计是为笔记本设备研发的。
目前SK海力士只公布了一款GDDR6显存产品。
美光
美光是最早、也是最积极推进GDDR6显存的存储厂商，将会采用16nm工艺制造，也是单颗粒8Gb，速度10-14Gbps不等，而且也有对应多款1.25V低电压版GDDR6显存。已经有5款处于量产阶段，还有两款可在极端环境工作的GDDR6显存正在打样中。
美光早前已经与NVIDIA达成合作协议，将会为RTX 20系列显卡供应GDDR6显存，而且预留着足够的生产线全力生产，减少去年显存长期以来供不应求的情况。
如今GDDR6显存依靠高频率、高容量和低功耗特性，将会在未来新一代游戏显卡上大方异彩，为新架构显卡带来更强大的综合性能，而且对比产能严重不足、封装难度高的HBM 2显存来讲，GDDR6显然更加实惠，产能更加充沛，更易于往中低端显卡推广。
Ⅵ 用1K×4的2114芯片组成一个1k×4的存储器，求画出线路图~~~
芯片数=总容量/容量=4k*8÷1k*4=8片
图我就不画了，存储器共有12根地址线其中2根连译码器产生4个片选信号，剩下的10根连所有的芯片，用作片内寻址。1k*4的芯片2个一组，共4组，一组连一个片选信号。还有一个读信号线，连所有芯片
Ⅶ 对芯片行业前景的看法
中国“芯”发展迅猛
在政策大力支持下，国内人工智能芯片市场发展迅猛。艾媒数据显示，2019年我国人工智能芯片市场规模为115.5亿元，未来5G商用的普及将催生AI芯片在军用、民用等多个领域的应用需求，中国政府也有望趁5G的领先优势，倾注大量资源发展AI芯片，抢占科技战略制高点。
在政策、市场、技术等合力作用下，中国AI芯片行业将快速发展，在国际上的话语权也将持续加强，预计2023年市场规模将突破千亿元。
——更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能芯片行业市场需求分析与投资前景预测》。
Ⅷ 有人知道：紫光国芯 跟 长鑫存储是什么关系吗，懂内存的来
西安紫光国芯一直专注于存储器领域，尤其是DRAM存储器的研发和技术积累。该公司在DRAM产品定义、设计、测试、量产和销售上建立了完整成熟的体系，累计二十余款芯片产品和四十余款模组产品，实现了全球的量产和销售。
紫光内存已经上架两个系列三款型号，其中台式机内存单条容量4GB、8GB，笔记本内存单条容量4GB，均为无马甲普条，频率2400MHz，延迟时序17-17-17，电压1.2V。4GB DDR4 2400 台式机版本售价129元，8GB售价219元，笔记本4GB DDR4 2400售价129元。
长鑫存储正使用其10G1工艺技术(即19nm工艺)来制造4GB和8GB的DDR4内存芯片，目标是在2020年第一季度上市。长鑫存储还将使用同样的技术将在2020年下半年制造LPDDR4X内存。该公司的技术路线图包括17nm的DDR4、LPDDR4X、DDR5和LPDDR5内存。
采用长鑫国产DDR4内存芯片/颗粒的光威弈PRO内存条现已在光威官网上架。这款光威弈PRO系列DDR4 3000台式机内存条采用了长鑫DDR4内存芯片，时序为16-18-18-38，有8G/16G两种容量版本。值得注意的是此前长鑫国产DDR4芯片/LPDDR4X芯片/内存模组也已经上线，官方也开通了销售资讯通道。
Ⅸ 什么是导航式数据采集模式
数据采集模块是基于GPRS/CDMA网络研发的数据通讯产品， 实现子站现场设备和监控中心的远程数据通信。
DATA86数据采集模块基于远程数据采集模块平台的通信模块，它将通信芯片、存储芯片等集成在一块电路板上，使其具有发送通过远程数据采集模块平台收发短消息、语音通话、数据传输等功能。远程数据采集模块可以实现普通远程数据采集模块手机的主要通信功能，也可以说是一个“精简版”的手机。电脑、单片机、ARM可以通过RS232串口与远程数据采集模块相连，通过AT指令控制模块实现各种语音和数据通信功能。
特点
工业级设计，适用室外恶劣环境。
内置软硬件看门狗，不死机，不掉线。
数据采集模块DATA-6106支持数据透明传输。
支持固定IP、VPN专网、域名解析等多种组网方式。
支持各家组态软件和用户自行开发软件系统。
功能
通信功能：支持GPRS/CDMA和短消息双通道传输数据；支持多中心数据通信。
采集功能：采集串口设备数据，如串口仪表、采集器、PLC等。
远程管理功能：DATA-6106支持远程参数设置、程序升级。
应用
数据采集模块主要用于数据传输的工业模块应用领域，远程数据采集模块模块比GPRS模块在速率上有明显优势。但是远程数据采集模块在工业领域的运用要远远落后于GPRS模块的应用。主要原因一方面远程数据采集模块网络的覆盖和建设不如GSM网络完善，另一方也是因为远程数据采集模块模块的成本早期远远高于GSM模块至少2-4倍，使得生产成本高很多。
数据采集模块都具有远程数据采集模块的数据传输功能，也都内置了TCP/IP通信协议栈。由于中国电信运营远程数据采集模块平台后，带动了业务迅猛增长，使得整个远程数据采集模块市场也迅速发展起来。
目前，远程数据采集模块主要应用于移动数据传输领域，包括车辆导航监控、智能抄表、远程数据采集等领域，尤其是在带宽要求比较高的多媒体传输领域，远程数据采集模块具有明显的带宽优势。数据采集模块主要适用于采集工业现场的各种电压和电流信号，可以用于采集传感器或变送器的信号。