当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 业界新闻 > 台积电着手2nm任务团队,预谋2025年量产及iPhone 17 A19首轮发布

台积电着手2nm任务团队,预谋2025年量产及iPhone 17 A19首轮发布

来源:ITBear科技资讯 2023-08-23 10:28:42 0浏览 收藏

珍惜时间,勤奋学习!今天给大家带来《台积电着手2nm任务团队,预谋2025年量产及iPhone 17 A19首轮发布》,正文内容主要涉及到等等,如果你正在学习科技周边,或者是对科技周边有疑问,欢迎大家关注我!后面我会持续更新相关内容的,希望都能帮到正在学习的大家!

台积电近日宣布了一项前所未有的计划,即组建专门的2nm工艺任务团队,旨在加快南北两地2nm芯片的试产和量产工作。根据消息人士透露,该任务团队将由宝山厂和高雄厂的研发人员组成,他们将协助相应厂务人员接手试产和量产工作。预计到2024年,新竹宝山和高雄厂将实现南北试产的同步,随后在2025年开始量产阶段

台积电着手2nm任务团队,预谋2025年量产及iPhone 17 A19首轮发布

台积电最新的突破是采用了GAA晶体管技术,取代了之前的FinFET晶体管工艺。相对于之前的N3E工艺,N2工艺在相同功耗下能提升10%-15%的速度,或在相同速度下降低25%-30%的功耗。此外,尽管晶体管密度仅提高了10-20%,但这一技术进步将显著提升芯片性能

台积电着手2nm任务团队,预谋2025年量产及iPhone 17 A19首轮发布

据台积电副总经理张晓强透露,他们已经成功实现了256Mb SRAM芯片的良率超过50%,并将目标定在80%以上。然而,这项先进技术的突破也导致代工成本上升。根据消息,2nm代工的价格已经达到每片2.5万美元,比3nm工艺更昂贵。这意味着一旦推出,台积电将几乎垄断2nm工艺的产能,并且苹果很可能成为首批获得产能的厂商

据预计,苹果未来的产品中,iPhone 17的Pro版预计将采用基于2nm工艺的A19芯片,而标准版可能会继续使用3nm工艺的A18芯片

今天关于《台积电着手2nm任务团队,预谋2025年量产及iPhone 17 A19首轮发布》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于的内容请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:ITBear科技资讯 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
借助微软Teams,游戏体验升级:全新应用加强玩家互动借助微软Teams,游戏体验升级:全新应用加强玩家互动
上一篇
借助微软Teams,游戏体验升级:全新应用加强玩家互动
苹果iPhone 15系列现身印度监管机构,A3094型号曝光
下一篇
苹果iPhone 15系列现身印度监管机构,A3094型号曝光
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    421次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    500次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    510次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    456次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    285次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码