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争夺智能手机商机 芯片整合是关键

已有 512 次阅读| 2011-4-22 21:13

争夺智能手机商机 芯片整合是关键
2011年04月22日13:05  来源:飞象网
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  在一场于美国举行的技术研讨会上(LinleyTechMobileConference),与会专家指出,晶片的整合将会是智慧型手机产品差异化的关键;而估计到2014年,全球智慧型手机出货量将达到6亿支。

  “未来的手机换机潮,将带来3亿支的智慧型手机需求;”该研讨会主办单位LinleyGroup的首席分析师Linley Gwennap表示:“智慧型手机设计业者的压力,将来自于如何降低系统成本以因应成长中的、对低价格智慧型手机产品的需求,而晶片整合会是一个关键。

  Gwennap指出,智慧型手机晶片的整合将以应用处理器与基频处理器的结合为主;估计到2014年,市面上将有近七成的智慧型手机是采用这类整合型晶片,这个比例在2010年是40%。

  整合型晶片也会是智慧型手机业者尝试推出100美元平价产品时的关键,目标是新兴市场;在此同时:“采用独立应用处理器与基频晶片的智慧型手机比例将逐渐减少,每年出货量会低至8,000万到1亿支。

  “我们完全相信整合型晶片将会是推动智慧型手机市场成长的主力;”来自高通(Qualcomm)的资深经理RajTalluri也在会中表示:“我们对智慧型手机的价格等级进行过分析,发现该市场有超过五成的手机产品价格低于150美元,而且这个层级的市场一直在成长。”

  Talluri补充指出:“一旦厂商进入该等级市场,物料清单(BOM)恐怕就容不下独立的应用处理器与数据机晶片。”

  Gwennap预言,LG、Motorola与Samsung等几家功能型手机供应大厂,将会在下一轮智慧型手机成长商机中占据最佳优势;在晶片厂商部分,Qualcomm与Marvell是引领应用处理器/基频晶片整合潮流的业者,Broadcom与STEricsson也不会在新一代整合型手机晶片供应行列中缺席。

  他指出,其中Qualcomm原本内含4颗IC的智慧型手机晶片组,将在2012年进化为数位、RF与类比功能的3晶片方案;不过大多数的整合型智慧型手机晶片,可能实际上还是采用将多颗裸晶封装在一起的方式。

  四核心晶片会有过热问题

  在应用处理器部分,今年双核心产品可说是横扫智慧型手机应用市场;Nvidia以Tegra2处理器引领潮流,该晶片已经应用在LG的智慧型手机与Motorola的平板装置中。Gwennap预期,接下来大约还会有半打来自各晶片大厂的双核心手机应用处理器进驻新系统。

  Nvidia在2月份展示了新一代四核心Tegra3,此外Freescale与Qualcomm也宣布将推出类似的产品。但Gwennap指出,初期有部分四核心处理器设计,在发热温度上会超出智慧型手机的限制,因此这类产品性能可能会打折,在表现上恐怕会不如预期。

  “因此四核心晶片一开始会在平板装置的应用上较成功,因为该类系统的散热较佳;”Gwennap认为,四核心晶片要到28奈米制程的版本才适合智慧型手机应用。 Qualcomm的Talluri则表示,四核心本身不是问题,问题在于如何使用那些核心;他并强调,该公司的晶片能控制每个独立核心的频率:“我们的四核心处理器晶片会采用28奈米制程,而大部分的散热问题在于晶片封装技术──堆叠了记忆体或是采用矽穿孔。”

  据一位来自ARM的代表说法,该公司花费不少时间开发“快速闲置(rushtoidle)”技术,让处理器晶片能快点完成任务然后去“睡觉”;但Gwennap指出,当处理器晶片全速运转时,还是会消耗大量功率,而这通常也是会遇到过热问题的时候。
  “在接下来一至两年,Nvidia与Qualcomm将在应用处理器性能表现方面交锋;TI则几乎没达到过那个境界。”Gwennap表示:“Broadcom的目标是诉求较低性能的主流平板装置应用市场,以及功能型手机换机市场,并非高阶市场──你不一定要成为晶片性能表现上的领先者,才能将产品推向市场。”

  至于Intel,该公司一直以来似乎想在智慧型手机市场找一个规模不大、但相对稳当的着力点;Gwennap预期:“到2014年,Intel应该能以先进制程技术供应具有相当竞争力的产品,这对该公司来说可能有机会进驻少量的智慧型手机产品,但创造软体生态系统仍是其一大门槛。”

  行动3D绘图处理器(GPU)也在今年以迅雷不及掩耳的速度由双核心晶片进阶至四核心版本,不过Gwennap指出,要量测行动绘图处理器的性能表现仍是一项挑战,他呼吁业界订定行动绘图处理器的性能基准。

  Gwennap补充指出,配备新一代视讯引擎的硬体,将能以24frames/second的速度处理双1080p视讯流的3D影像,或是以60frames/second的速度支援高画质;要在低功耗的条件下完成这样的任务,视讯引擎需要直接与系统记忆体连结,不经过CPU主机。

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