站长之家(ChinaZ.com) 2月22日消息:据DigiTimes报道，英特尔与台积电在使用后者3纳米节点的产品上的合作遇到了一点障碍。
业内人士表示，近年来，英特尔的制造工艺和PC平台蓝图频繁修改，产品上市延迟严重打乱了供应链的产销计划。据报道，英特尔正将与台积电的订单推迟到2024年第四季度。因此，如果这个报告是准确的，第一个Arrow Lake处理器将在2024年第四季度末至2025年第一季度推出。
据称，在Arrow Lake之前，英特尔将在今年晚些时候推出Raptor Lake-S桌面处理器，为发烧友和工作站市场提供增强的性能。Raptor Lake-S之后，今年晚些时候将推出第14代Meteor Lake系列。Meteor Lake将是与台积电在CPU方面的首次合作。它由英特尔4（7纳米）计算芯片以及台积电制造的GPU(5纳米)和SoC(6纳米)芯片组成，使用Foveros3D技术。
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人工智能应用先进芯片的主要生产商台积电，由于需求强劲，预计周四第一季度利润将增长5%。这家全球最大的代工芯片制造商的客户包括苹果和英伟达，受益于人工智能的激增，帮助其度过了因疫情导致的电子产品需求减弱，推动TSMC股价创下历史新高。TSMC将于周四早上6点举行财报电话会议。
根据产业链消息，台积电的2纳米和1.4纳米工艺已经取得了新的进展。台积电的2纳米和1.4纳米芯片的量产时间已经确定。至于1.4纳米工艺，考虑到量产要等到2027年，iPhone19Pro系列有望成为首批采用该工艺的产品。
英特尔的芯片制造部门在2023年累计亏损了70亿美元，比2022年的52亿美元亏损额有所增加。尽管英特尔在2023年实现了189亿美元的营收，但这一数字较去年的274.9亿美元下降了31%。微软最近签约成为一个芯片厂商客户，但目前尚不清楚英特尔还需要多少公司才能在未来几年实现盈亏平衡。
高通骁龙8Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。苹果率先切入3nm工艺，首颗3nm芯片是A17Pro，由iPhone15Pro和iPhone15ProMax首发搭载。目前高通骁龙8Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。
4月3日7时58分，中国台湾花莲县海域发生7.3级地震，后续记录到上百起余震。4月3日晚，台积电对中国台湾发生的地震所造成影响做出最新评估。有网友表示：越先进的工艺，受影响越大”估计损失可能要好几亿美元了，机台上的晶圆都废了”。
英特尔发布了新一代人工智能芯片Gaudi3，引发了业界的广泛关注。Gaudi3的性能远超竞争对手英伟达的H100芯片，成为当前市场上最强大的AI芯片之一。这使得Gaudi3在AI领域的应用中具有出色的表现，特别适合处理大规模的深度学习模型。
英特尔正在大力鼓励程序员为其所谓的"AIPC"编写代码，并为基于华硕NUC14ProPC的开发套件提供支持。这家芯片巨头在12月推出了CoreUltra处理器系列，引入了AIPC概念，该系列结合了CPU、GPU和用于AI加速的神经处理单元。英特尔表示，从其角度来看，AIPC是拥有CoreUltra处理器和集成NPU的系统，但并不一定需要具有Copilot键。
探索科技前沿，重塑游戏未来——这是一份集智慧与技术于一体的白皮书，由《开心消消乐》、英特尔和腾讯云携手呈现。通过第五代英特尔®至强®可扩展处理器以及腾讯云服务器的深度融合，我们得以见证AI推理在游戏体验改变中的重要角色。这份白皮书将为你展示科技与游戏的紧密结合，无论你身处哪个行业，都将从中得到深刻的启发。一起探索科技的边界，感受AI在游戏
这些年，Intel在制程工艺上非常激进，正在推进7、4、3、20A、18A组成的四年五代节点”公布了未来的14A，也就是1.4nm。20A工艺相当于2nm级别，2022年下半年就在实验室完成了IP测试晶圆，今年量产上市，首发产品是ArrowLake，预计命名为二代酷睿Ultra。至于Intel14A，具体投产节点仍未公布，看起来应该能在2026年落地。
Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中，一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集，以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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