XCS30XL-3CS240I_XQ7K325T-1RF676I导读

而AMD股价在今年累计上涨了 89%，目前的市值超过了 1000 亿美元，这得益于新冠疫情居家办公提升了
PC、游戏主机以及其他设备的市场需求，而这些设备使用了 AMD
芯片。目前，赛灵思的市值约为260亿美元，今年以来该公司股价累计上涨约9%，略高于标普500指数7%的涨幅。 。

在数据中心领域，重要的是要认识到，赛灵思不仅可以支持计算加速和数据中心的应用，还可以支持创造价值的存储和网络。为了更好地适应智能互联的新世界，赛灵思继续以“柔性平台”为产品核心，抓住新的产业机遇，制定三大发展战略，以支持更广泛的市场应用。Victor
Peng指出，第一种策略是“数据中心优先”。

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。
但是最近几年AMD的数据中心处理器业务在不断增长，与长期在该领域占据主导地位的英特尔竞争越来越激烈，赛灵思的加入将使AMD在与英特尔的竞争中处于更有利的地位，并在快速增长的电信、国防市场中占据更大的份额。

四款产品中，旗舰处理器为锐龙9 5950X，和锐龙9
3950X一样，都是双CCD模块、16核心32线程、8MB二级缓存、64MB三级缓存，其中三级缓存从四块16MB变成了两块32MB，分别由8个核心共享，最高加速频率从4.7GHz来到了4.9GHz，基础频率则为3.4GHz。

但请注意，多个内核可在同一个 AI 引擎拼块上运行，并共享处理时间。这些函数专用于 AI
引擎的矢量处理器，支持您从 AI 引擎中发掘出巨大的处理性能。赛灵思将提供预构建内核（包含在库内），以供用户在其定制 Graph
中使用。如果您的目标是设计高性能内核，那么应考虑采用矢量处理器，它使用称为内部函数的专用函数。每个内核都将在单一 AI 引擎拼块上运行。任意 C/C++
代码均可用于对 AI 引擎进行编程。内核用于描述特定计算进程。标量处理器将处理大部分代码。

据第三方分析机构IC
Insights于9月29日发布的报告数据显示，2020年前九个月，全球半导体并购总价值飙升至631亿美元，其中Nvidia-Arm和ADI-Maxim的两笔交易约占2020年并购总额的97％。这两笔交易让全球半导体格局正经历着新一轮的并购与洗牌。
如果AMD达成与赛灵思收购协议，2020年的半导体并购交易额也可能升至931亿美元，成为半导体行业有史以来第三大并购年。今年第一季度半导体并购交易额为18亿美元，第二季度仅达到1.65亿美元。实际上，受到新冠疫情和中美关系影响，2020年本应是半导体市场并购活动低迷的一年。
不过，到了第三季度，半导体市场需求复苏明显，成本支出增加，新一轮并购浪潮随之兴起。

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XQ4VFX60-10EF672M X04VF100-11F152I
XQ4VFX140-10FF1517I XQ4VLX60-10FFG1148M XQ4YLX60-10FF668M XQ4VSX35-9F668I
XQ4VLX25-11SF363M XQ4VLX25-SFG363 XQ4VLX25-10FF668I XQ4YFX60-10EF672M
XQ4VLX25-10SFG363M XQ4VLX25-10F68I XQ4VLX60-10FF68M XQ4VK60-10FF1148M
XQ4VLX160-10FF148I 。

XQ5VFX100T-2FFG1136I XQ5VFX130T-1FFG1738M
XQ5VFX100T-1EF1738I XQ5VFX100T XQ5VFX130T-1FFG1738I XQ5VLX85-1EF676M
XQ5VFX130T-1F1138I XQ5VFX100T-1F1136M XQ5VFX200T-DIE4058 XQ5VLX85-1EF676I
XQ51FX130T-1EF1738I XQ5VFX130T-2EF1738I. XQ5VFX100T-1F1136I XQ51FX130T-2EF1738I
XQ6VLX240T-2RF1156I XQ6VLX130T-1FFG1156I 。

XCS30XLVQ100AKP XCS30XLVQ100-4I XCS30XLVQ100-4C
XCS30XL-VQ100 XCS30XLTQ144AKP-4I XCS30XLTQ144AKP0645 XCS30XL-TQ144AKP
XCS30XLTQ144AKP XCS30XLTQ144AK-4I XCS30XLTQ144A XCS30XLTQ144-4C XCS30XL-TQ144
XCS30XLTMPQ208AKP XCS30XLtm-4PQ240C XCS30XLTM-4ITQ144AKP 。

XQ6VLX130T-1RF1156M XQ6VLX240T-1RF1759M
XQ6VLX550T-L1RF1759I XQ6VSX315T-L1FFG1156I XQ6VLX240T-2RF1759I
XQ6VLX240T-1RF1156M XQ6VLX240T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1FFG1156M
XQ6VLX130T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1RF784I XQ6VLX130T-1FFG1156I. XQ6VLX240T-1RF784M
XQ6VLX240T-2RF1156I. 。

降低芯片成本、降低芯片风险和缩短上市时间的需求将进一步激增。随着当前芯片制造工艺越来越复杂，芯片设计越来越复杂，芯片设计者的成本猛增，芯片流媒体的风险进一步加大。

有趣的是，从中可以看到，只有在 NoC 到 AI 引擎拼块之间才存在 AXI4 存储器映射直接通信通道，在
AI 引擎拼块到 NoC 之间却并不存在。