芯片什么样子(芯片是什么样的-电子发烧友网)-品达金融网

芯片是什么样的-电子发烧友网

芯片是集成电路，它是一种微型电子期间或部件，很多人都好奇它是什么样的？接下来一起了解下：

芯片只有我们手指甲盖大小，虽然它的体积很小，但是内部结构却是最为复杂的，如果把芯片内部放大，你会发现它像一层又一层的城市结构。

芯片的种类繁多，它时常制造在半导体晶圆表面上，它的设计流程和制造工艺都很复杂，芯片制作完整过程包括芯片设计、晶片制作、封装制作、测试等几个环节，其中晶片制作过程尤为的复杂。

文章来源：百度百科、月亮爱你123

审核编辑：陈翠

南桥芯片和北桥芯片的作用,各是什么样子的?

哎~悲哀!我在广州联想售后服务学的知识我差不多忘记得到解决7788啦,晕咯~

汽车芯片为什么短缺？缺芯片对汽车有什么影响_车主指南

最近总有不少人抱怨买车要等半年甚至更久才能交付，其实影响新车交付的很大一个因素就是全球汽车芯片缺货，这时很多人就对无缘无故出现的“缺芯”问题感到疑惑，究竟汽车芯片为什么短缺？

1、受新冠疫情的影响

自新冠疫情席卷全球以后，各大国家的经济和生产能力均受到极大的打击，而全球汽车芯片的产能主要集中在欧美地区，这些地区大多又是疫情的重灾区，那么响应隔离政策的同时就意味着企业只能停产或减产，汽车芯片的供应自然就出现了短缺现象。

近几年各大汽车都在往智能化方面发展，半导体芯片电子设备在汽车中所占的配件比例越来越多，像无人驾驶技术曾经只出现在部分车型或者高端车型上，而如今却成为了大部分新能源车的标配。

由于芯片产业是具有一个非常典型的周期性的，所以在“饥三年、饱三年”的情况下企业往往不会备太多库存，毕竟供大于求就会出现巨额亏损，所以在疫情全球汽车销量低迷的情况下谁也不敢轻易扩产，但他们没想到的是中国市场的复苏使得芯片需求大幅增涨，各家库存均出现了供不应求的现象。

大家都知道生产芯片是一件非常困难的事情，所以像一些顶尖工艺的芯片生产商全球就那么几家，而这些商家在给汽车生产芯片的同时往往还需要生产手机、电脑的芯片，距统计汽车芯片市场规模是小于手机和个人电脑的，所以厂家很可能会优先生产利益更高的消费类芯片。

2021年2月份美国半导体重镇德州遭遇暴雪冲击，雪灾导致德州数家芯片供应商被迫停产；2021年3月份日本AKM（旭化成半导体）工厂发生火灾，持续91个小时的火情让核心晶圆厂损失殆尽，这些意外使得厂商在短期内难以恢复产能。

当大家都知道芯片难买的时候，难免就会出现哄抢芯片的现象，就像当初日本海啸导致国内引起食盐哄抢一样。很多车企就算短期内不需要用到这么多芯片，但是以防万一还是会优先囤货，这就进一步加剧了芯片短缺的问题。

以上就是全球汽车芯片缺货的原因所在了，影响汽车芯片供货的原因往往都是多方面的，这也是为什么短时间内芯片供应无法恢复正常的原因，据多名半导体分析师的说法芯片短缺可能要持续到2022年。

最直接的影响就是产能下降，因为一辆汽车是需要用到许多芯片的，没有芯片就代表车辆无法制造出来，目前奥迪交付新车暂时提供一把遥控钥匙，而像大众、丰田、日产等品牌产能均出现了大幅下降，有不少车企已经开始陆续关闭多出的汽车工厂了，所以缺芯片对于汽车的影响是十分严重的。

时间：2022-11-04作者：车主指南

光子芯片长啥样？

您好，光子芯片的外观和传统的电子芯片类似，通常是一个方形或长方形的硅片，上面有一些微小的结构和电路。但是，光子芯片中的电路是用光学元件代替了传统的电子元件，可以实现光信号的发送、接收、处理和传输。因此，在光子芯片上可以看到很多微小的波导、光栅、光调制器、光探测器等光学元件。

光子芯片还可以集成多个功能模块，形成复杂的光电子系统。

芯片内部长什么样？

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芯片内部长什么样？激光开盖给你看

【物理科技】芯片内部长啥样，芯片又是如何制造的？

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芯片是中国输不起的领域

中国芯艰难突围

芯片内部长啥样，芯片又是如何制造的？

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主板芯片都有哪些?

南北桥芯片

开发者眼中的移动AI芯片到底是什么样子？-钛媒体官方网站

作为一家专注于人工智能产业的媒体，在麒麟970和苹果A11刚发布时我们也着实兴奋了一阵儿，可如今距离首款移动AI芯片麒麟970的首发已经过去了一个多月，除了厂商展示参数、媒体狂欢之外，我们似乎还没听到其他人声音。

移动AI会给手机带来革命性的新体验吗？华为又是否能借首发移动AI芯片的优势赢过苹果一*？芯片真的是移动AI最重要的驱动者吗？

为了避免落入空谈，我们分别采访了BAT人工智能业务部、移动端开发、直播产品、深度学习图像处理四个业务领域的开发者，想知道在他们眼中，移动AI芯片到底是什么模样？

此前我们已经讨论过，在各种App中可以看到大量云端AI的痕迹，自拍美颜、语音助手，AI已经存在于移动设备的种种细节里。可实际情况往往是机器学习开发者在一端研究算法、处理数据、训练模型，而移动开发者在另一端负责其他的数据结构和编程等等。两者之间通过一个云端服务器连接，除此之外少有交集。

提到移动AI时，大部分开发者考虑的是将模型移植到应用程序中，是否会加大安装包的大小，是否在每次更新模型时都需要上传更新包通过应用商店审核。

当下很多大企业对AI的追求几乎是不计成本的，加上唾手可得的大量数据，几乎要把开发者们“宠坏”。利用海量数据训练出复杂的模型，时时刻刻都在更新模型试图让其更加完善。

对于这些大企业来说，在得到一个让自己和行业都满意的模型之前，考虑在哪个端部署似乎有点早。采访时一位来自阿里某智能产品的产品运营告诉我们，相比端与端环境间的比较，他们目前更关心的是把算法模型打磨的更好。

这无形中也体现了AI发展的某种现状：从算法为主导到以产品为主导的过渡期，在用户们用脚投票之前，开发者很难自发的从一个开发环境迁移到另一个开发环境中。尤其是一些掌握着优势资源的大企业，或许对于他们来说，不安全感来自于算法间的差异，而不是用户体验上的细微之处。

不过一位曾经经历过PC端到移动端转型的开发者提示了我们，移动AI或许不仅仅是“离线AI”这么简单。

在从PC端到移动端迁移的过程中，开发者们发现在不同的设备中，用户的行为是有很大差异的。同样，即使都是移动设备，手机、平板、智能手表甚至智能音箱等等产品上，用户的行为依然会产生很大差异。比如在平板中用户更倾向于打开视频，而手机设备中用户更倾向于打开文字信息等等。可在云端为主的智能推荐算法中，这两种设备的数据常常被混合在一起处理。

当移动设备有了在本地处理的能力，开发者就可以让推荐算法更好的匹配不同设备。以目前A11和麒麟970公布的参数看来，将智能推荐这类本身就依托于网络的算法完全移植到移动端本地意义不大，但把云端推理结果放到移动端本地再次处理，会得到很不一样的用户体验。

这也意味着算法有可能和设备，并且进一步和个人用户更好的贴合起来。通过移动设备丰富的感知能力，地理位置、天气、光线、使用时长、用户行程安排甚至体温心率等等原本无法轻易获取的数据，都可以通过本地计算结合到已有的算法模型之中。在拥有移动AI的未来，外卖App或许在下雨天把你最爱的火锅排到推荐流前列，而在公司时则把速度最快的餐品排到前列。

总之，从开发者的角度看来，移动AI最大的价值是在于把原本的“通用AI”变成“定制AI”。

“定制AI”的概念虽然迷人，但真到了开发的实操阶段，却不像想象中那么容易。

一位就职于直播平台bigo的资深PE工程师告诉我们，目前移动端GPU/AI芯片还是一个较新的概念，api接口较混乱，缺乏编程和计算方式的统一。

就以现在来看，苹果的A11只把GPU能力开放给了CoreMl一个框架，而目前大多数开发者采用的都是Tensorflow、Caffe等主流框架。这无疑给未来的迁移造成了影响：开发者究竟要在原有框架上进行“阉割”，还是在CoreMl上重新编程？

如果厂商提供较高的抽象层，移动AI开发者只能一个个去配适硬件抽象层。要是厂商倾向于提供底层抽象，就可以由更高层次的抽象屏蔽差异，从而提高开发效率。

尤其是对于安卓这类本身生态就比较混乱的系统，开发者很可能受到更多阻碍。

以目前通用的CPU为先例，不同厂商的功耗和发热控制逻辑不同，同样的神经网络，在某一厂商的CPU上可能跑的很顺畅，而在另一家厂商的CPU上可能就会触发过热保护降频，最终导致神经网络的计算性能有剧烈的波动。

所以大部分开发者只敢在产品中嵌入一些计算量比较小的网络，或者是调用频率比较低的功能，无法选择在持续功能里用复发神经网络。

目前大多数直播产品在移动端都有实时美颜功能，虽然只是利用降噪（磨皮）、颜色空间转换（滤镜）等基础功能，但在一些手机上也会出现耗电量明显增高的现象。

厂商之间筑起的护城河难以填平，或许能改变当前这一现状的还要看出货量。现如今华为和苹果两家手机厂商已经开始圈地，未来高通等也会加入战争。苹果虽然底层生态更为统一，可从目前iPhone8和iPhoneX的出货量来看，很难说是否能够占据先机。麒麟970则是拥有更强的智慧算力，未来在拥有足够出货量的前提下，或许可以和苹果一起率先成为开发者们的试验田。

对于用户而言，移动AI芯片的出现意味着可以在终端上获得更好的产品体验，可对于开发者来说，移动AI却不能靠芯片一蹴而就。

我们采访了有着中国版Prisma之称的深黑科技，深黑科技的CEOJason告诉我们，目前大多数移动AI芯片在机器学习做了较为普适性的优化，而对一些特定的计算方式则没有进行太多优化。比如深度学习中需要的卷积计算，当前就会更适合部署在云端。

并且在计划从云端到终端的迁移时，开发者还会受制于原本的框架。像Tensorflow就很容易支持iOS和安卓上的部署，让迁移变得更加容易。可像Caffe、Torch这样基于小团队的框架，在产品化上相对乏力，目前还无法帮助开发者将代码迁移到两个移动端。这也给了Tensorflow更多的优势，尤其是在消费级应用之上。

移动AI芯片不能解决所有问题，但很多团队正在试图从软件方面加速移动AI的部署。在今年刚刚拿到融资的美国西雅图的AI创业公司xnor.ai，他们利用二值化神经网络减小神经网络模型的储存大小，从而加快运算速度、降低计算成本，最终实现在不依赖网络的前提下，在嵌入式设备中部署深度学习模型。

硬件的出现，只是移动AI生态的一块基石。进入业务层面，还要考虑api配适、软件优化，甚至未来可能出现的5G网络等等。

和开发者们交流过后，我们开始思考，对于他们而言，移动AI芯片的出现到底意味着什么？虽然硬件的出现不代表立刻建立起生态圈，但手机厂商对移动AI的押注无疑给了大多数开发者信心，让更多人加入这一领域。

更重要的是，移动AI芯片给了开发者推出轻量级产品的可能——不必担心云计算资源的使用资费、也不必担心用户量增长带来的服务器宕机。可以说移动AI芯片的出现降低了消费级AI应用的准入门槛。

至于率先推出麒麟970的华为海思来说，抢滩登陆不是在做无用功。现如今麒麟970和A11之间早就不是以芯片与芯片的角色分庭抗礼，甚至不仅仅是两个手机品牌，而是两种生态、两个宇宙。

虽然A11性能上的弱势不明显，可仅仅把GPU能力开放给CoreMl和Metal2（一款应用于游戏的图形处理软件）的做法明显降低了很多开发者的热情。这样的做法进一步巩固了iOS生态的完整和稳定，但明显更适用与高门槛定制化开发。

苹果这样的选择虽然挑不出错，但也很难心悦诚服的说是正确的。毕竟“完整稳定”和“画地自限”的区别只在一线之间。

如果麒麟970可以率先向更多框架和软件开放NPU算力，想必会吸引更多的开发者。对开发者而言，给他们更高的性能、更友好的迁移环境，就像给猛士一把利刃，谁不想尽快拿到手去比划比划？

每个开发者写下自己第一行代码时，想到的绝不是去纽交所敲钟，而是凭着天生的好奇，第一次尝试和一个未知的世界对话。如果麒麟970可以让开发者们暂时放下无休止的需求，用第一次写代码时的热情去探索移动AI，不管对于华为还是人工智能产业而言，都是弥足珍贵的收获。

或许这正是移动AI芯片的最大意义：硬件不能解决一切问题，但可以让更多的开发者参与其中。

每一位开发者都是一粒种子，埋下种子，埋下生机，才能在春天来临时勃然兴旺。

2017.10.1808:00

华为mate50什么芯片

由于华为的芯片受限的问题，所以每次发布手机都让人好奇它使用的是什么芯片，那么即将发布的华为mate50什么芯片呢，据悉它应该会使用骁龙8芯片。华为mate50什么芯片：答：华为mate50预计使用骁龙8芯片。而且根据此前的性能测试，可能是一款特制骁龙芯片，性能介于骁龙888和骁龙8gen1之间，是降频版骁龙8gen1。华为mate50芯片介绍：1、此前网上就有消息表示测试了华为mate50的性能跑分。2、跑分成绩略低于骁龙8gen1，高于去年的骁龙888处理器。3、结合mate50将使用骁龙芯片的消息，合理推测会有一款定制芯片推出。4、该芯片性能弱于骁龙8gen1，但是功耗也更低，不容易出现发热的情况。5、此外，这次mate50虽然是骁龙芯片，但是依旧不支持5g，还是只能用4g网络。

看看芯片内部长啥样？

编者荐语：

看看常规芯片里面是什么样的

无论是模拟电路还是数字电路，集成芯片（IC）是电路设计中用得最多的电子器件，一般电子工程师关注最多的是芯片的数据手册所给出的芯片特性。有的时候我们也想欣赏一下芯片内部的结构。但苦于芯片环氧树脂的封装，使得我们很难一睹芯片芳容。

但凡动过拆解芯片心思的人都知道，去除芯片外部环氧树脂封装特别麻烦高度稳定和坚固的封装对抗你的坏心思。

今天看在Youtube上一段视频， DecappingICs[1]，视频作者应用科学（AppliedScience）介绍了他去除芯片封装，显露芯片内部晶圆和引线的方法。这个过程比较温和与优雅。

为了加快封装去除，先采用机械打磨方式，去除集成电路内半导体芯片上方的环氧树脂材料。

作者开始使用手持砂轮打磨封装，但这种方式不太精确，很容易破坏掉芯片以及内部绑定引线。另外，后面在使用硝酸腐蚀环氧树脂封装材料过程中，也对封装厚度一致性有要求，所以作者就是用他的数控机床进行打磨。

使用小型的铣刀对DIP14封装的芯片封装顶部切铣，在顶部形成一个凹槽。

下面是预打磨之后的芯片，放置在陶瓷坩埚内准备进行加热腐蚀。在这个过程中，需要设置好切削的深度，避免吧芯片内部引脚绑定金丝弄断，这样芯片就无法工作了。

利用高压喷枪清理掉芯片表面切削粉末之后，在上面的凹槽内滴加浓硝酸进行腐蚀。

如果在室温下，腐蚀速度比较缓慢，将坩埚放置在加热板上加热可以加快腐蚀速度。加热板温度调节在100至150摄氏度。

在腐蚀过程中不断补充浓硝酸以维持芯片顶部窗口内硝酸液体的流动性。随着腐蚀深入，接触到内部的金属时，就会出现黄色的烟雾。

每过一段时间，将芯片拿出使用丙酮（Acetone）对芯片进行清洗。经过几轮腐蚀与清洗，便可以逐步暴露出集成电路内部的半导体芯片以及绑定金属丝。

下图现实了不同腐蚀阶段所暴露的芯片内部结构。最后在对芯片使用丙酮清洗之后，便可以放在显微镜下进行观察了。

下面是放大后芯片内部的结构。

在这个过程中，使用良好高浓度硝酸是关键，通常硝酸浓度在68%以上。

芯片既然已经打开，至于要对它做些什么就有你的性子了。也许你设想通过金属探针了解芯片内部的工作信号，或者其他之前想做但没有条件做的事情。

DecappingICs:https://www.youtube.com/watch?v=mT1FStxAVz4