微软公布Win10平板即将全面弃用ARM芯片

作者：小菜更新时间：2025-02-01 点击数：

简介：此前微软作出回应 Windows RT将继续得到支持，它还将会是Win10家族的一个重要组成部分。

随后微软Surface RT硬件也获得了小幅度更新。

然

【菜科解读】

此前微软作出回应 Windows RT将继续得到支持，它还将会是Win10家族的一个重要组成部分。

随后微软Surface RT硬件也获得了小幅度更新。

然而，有消息称微软Surface 2(RT)的下一代产品将全面弃用ARM芯片。

微软Windows 10平板即将全面弃用ARM芯片

回想一下，上一次发布基于ARM芯片的Surface 2(RT)已经是2013年的事情了。

即便是在Surface Pro 3发布许久之后，微软还是没有把Windows RT平板的坑给填上。

外媒传来的新情报也在证实这一点：Surface 2(RT)的下一代产品将弃用ARM芯片，而将采用功耗较低的英特尔Atom或Core-M芯片，预装完整版Windows 8.1，并可升级到Windows10。

此外，这款平板将采用类似新Macbook的无风扇设计，并被定位成比Surface Pro低一级别的平板设备。

处境尴尬的Windows RT虽比完整版Windows轻巧不少，但功能上的缺失让选择它的人总是犹豫不定。

随着英特尔芯片功耗的不断优化，Windows RT只会更加尴尬。

因此微软的举动也不难理解。

可以预见，未来这个Surface 2(RT)的继任者将接过昔日Surface RT平板的大旗，和Surface Pro设备形成价格差，共同对抗外敌。

据了解，微软可能会在BUILD大会前后正式发布这款平板。

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英特尔服务器计划透露 64位芯片不受重视

虽然Intel表示，将在第二季度开启Nocona芯片的IA-32e(iAMD64)指令系统。

但是，从Intel最新的RoadMap中可以看出对于服务器芯片，Intel是极其不重视的。

> 在今年Q2我们将看到拥有3MB L3 Cache的1.6和1.4GHz双处理器Itanium。

到Q3名为Fanwood的400MHz 3MB L3的双处理器Itanium也将面世，同时采用低电压设计的1.2G Fanwood Itanium也会出现。

Fanwood处理器到今年Q4前端总线将会提升至533MHz。

> 超值的Xeon MP处理器同样在Roadmap中出现，它拥有1MB Cache和2GHz的运行频率，在4月中旬就会面世，预计售价850-1000美元。

到今年Q4 3.8GHz的处理器将会面世，年底我们很有可能会见到4GHz的Xeon处理器出现。

> 驱动之家文/EinG 英特尔,服务器,计划,透露,64位,芯片,不受重视,

看待手机厂商自研芯片为何都开始自研芯片了

目前厂商都在做自研芯片，不过有了芯片的加持确实能对某些需求的配置进行强化，比如目前已经出的影像芯片、电池芯片等。

那么如何看待手机厂商自研芯片?为何都开始自研芯片了?下面小编带来介绍。

如何看待手机厂商自研芯片现在各大科技巨头都纷纷开始布局自研芯片了，包括华为海思自研麒麟芯片，vivo自研芯片专业影像芯片V1，小米的澎湃P1等等，最近OPPO又官宣了将会在Find X5 Pro上搭载NPU芯片马里亚纳X，这无疑是具有长远战略眼光的决策，个人觉得这不但可以进一步扩大手机产品差异化，而且这也是厂商科研实力的主要表现!对于手机厂商来说，造芯可以说是必经之路吧。

比如苹果也是从首款自研芯片A4处理器后，性能才突飞猛进的，而现在OPPO也要推出首款自研芯片马里亚纳X，估计影像方面也会带来巨大的提升，不管怎么说，OPPO能够走出这一步，已经很值得称赞了。

为何都开始自研芯片了本来答案很明显，每家都想掌握「核心科技」。

本来无论是相机还是智能手机，成像原理无非就是镜头控制光线进入 CMOS，CMOS 进行光电转化，再由图像传感器还原为图像。

以上述过程来看，手机没有任何赢过相机的可能性，除非「剑走偏锋」。

相对于相机强工具属性，智能手机本来更偏向「结果」，普罗大众用手机更多的是随手记录，很少去进行后期润色，注重的是「一锤子买卖」。

随着手机 SoC 中 AI 算力的崛起，手机拍照从简单的 HDR、夜景多帧合成，逐步进展到现在实时 HDR、大光圈模拟，以及复杂的「夜景」模式。

通过 AI 算力的大幅提升，以及不同图像算法的精细化匹配，智能手机成像的过程也不再传统，而是加入了许多「计算」的成分。

无论是苹果的 A 系芯片，还是高通的 8 系芯片，近来的更新迭代中，相对于 CPU、GPU 性能的跬步提升，无论是核心数还是晶体管数，神经计算引擎却有着几倍甚至十几倍的提升。

而这些提升被运用在产品的各方各面，基于机器深度学习的计算摄影便是其中一大项。

纵使 SoC 上的 AI 算力已经大幅提升，但它依然是个通用方案，不同平台间的图像个性化呈现以及计算摄影效果的表现差异不大。

对于现在不断追求差异化的手机厂商来说，这远远不够，于是手机中为了影像差异化而设置的「额外」芯片已经十分常见。

如小米 MIX FOLD 上的澎湃 C1、vivo X70 系列中的 V1，以及即将在 Find X5 系列上出现的马里亚纳 X 芯片，都是为了在影像上有着自己的特色。