【成長股領軍7檔績優股出列】
時間:2021/7/25
發文:NO.1282篇
大家好,我是LEO
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❖價值決定股價
當台股來到萬八,資金展開大遷徙,航運、鋼鐵、玻璃、造紙、紡織….這些傳產寵兒,在電子業旺季即將來臨之際,是否退潮?下半年的指標股在哪裡?電子會順利接棒嗎?資金的流向跟著產業趨勢,跟著日常生活走,例如:電動車,Mini LED,低軌道衛星,利基型記憶體,就是明確的產業….法人看未來,著眼的是公司的價值,股價上漲只是附加的好處。
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❖強茂(2481)
6月獲利數字,單月稅後後淨利2.11億元、年增129%,單月EPS達0.63元,表現驚艷,近期電動車題材中包含IGBT及SIC模組,IGBT模組中的快揮發二極體及碳化矽模組中的蕭基二極體產品,強茂則皆有佈局,從小訊號二極體轉往全系列中高壓功率元件MOS、IGBT及碳化矽第三代材料產品開發及發展,是目前國內上市櫃公司少數有第三代半導體晶片出貨實績的公司,隨營收比重的逐步攀升,有利於未來評價的提升。
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❖晶豪科(3006)
受惠利基型記憶體需求爆衝,公司三大主力產品線,包括DRAM、NOR Flash、SLC NAND Flash需求非常強勁,今年營運持續向上,第一季稅後純益達6.45億元,較上季大增1.6倍,每股稅後純益2.3元,第二季營收61.75億元,又較上季成長24%,較去年同期成長92%,記憶體市況持續熱絡,滿手訂單-團隊預估今年營收獲利有望超越去年,甚至再創歷史高。
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❖光罩(2338)
6月營收達5.2億元,年增34.08%,創歷年新高,重點是晶圓代工客戶需求暢旺,稼動率維持滿載熱況,加上產品漲價效益,下半年營收有望逐季創下新高,本業獲利也將較上半年成長,它的產品主要是-半導體用的光罩,客戶群包含台積電(2330)、世界先進(5347)、韓國東部高科等,但六月自結EPS為-0.07元,主要受業外虧損影響,國內第三次無擔保轉換公司債(CB3)剛剛完成公開承銷,價格為115.23元,現股收盤才101.5元。
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❖凡甲(3526)
凡甲(連接器大廠)同時握有寧德時代與比亞迪等兩大車用客戶,6月繳出2.59億元歷年同期新高成績,年增56.35%;累計上半年營收12.55億元,較去年同期成長23.83%。除了筆電需求穩定,伺服器方面,高速線滲透率逐步提升,車用產品隨大陸自主品牌出貨成長,訂單需求持續提升,推升毛利率,加上減資後股本縮小,團隊預估今年每股EPS可望寫下新高。
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❖同欣電(6271)
CMOS影像感測器(CIS)封測廠同欣電是星鏈(Starlink)計畫低軌衛星RF獨家供應商,星鏈計畫550公里高度的低軌道衛星-發射總量約4,000個,平均一年發射1,000個,一個衛星中約有6,000多顆RF收發模組,高達2400萬顆RF都將全部由同欣電獨家供應。6月合併營收達11.66億元、月成長0.9%,創單月歷史新高,第二季合併營收季成長9.3%至34.34億元,累計上半年合併營收為65.76億元、年增63.7%,若350公里高度的衛星發射計畫也能爭取到獨家,未來成長動能驚人。
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❖博智(8155)
伺服器產業的未來,1.後疫情時代需求仍將延續,如遠距辦公、線上服務等,2.未來5G逐漸普及,帶動雲端運算、邊緣運算、物聯網、車聯網…持續發展,未來幾年伺服器產業都會穩定成長。博智受惠伺服器及IPC挹注動能,上半年淡季不淡,團隊看好Whitley平台第二季起逐漸增量、網通400G交換器量優於去年、半導體測試板將成為新動能,高階產品比重提升、產品組合優化,今年營運表現不錯。
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㊙幸福的依靠㊙
除了這幾家公司以外,LEO發現一家員工【幸福的依靠】,第2季營運淡季不淡,下半年營運將優於上半年表現,關鍵產品已經通過重量級指標大廠出貨驗證,隨時可以出貨,帶來龐大營收挹注,LEO對它中長線營運非常看好,想知道是哪一家公司嗎?請持續追蹤-股民當家群組。
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天佑台灣,疫情早日結束❤️
邊緣世界 訊號 晶片 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
相隔 10 年全新指令集架構亮相,Armv9 鎖定 AI、安全運算需求
作者 侯 冠州 | 發布日期 2021 年 03 月 31 日 14:54
Arm 今日於年度盛會 VisionDay 宣布推出第 9 代指令集架構 Armv9,以因應全球與日俱增的對安全性、人工智慧(AI)與無所不在的特定處理的需求;這也是 Arm 自推出 Armv8 以來,相隔十年再度發布新一代的指令集架構,而聯發科也於會中透露將會在今年下半年推出首顆採用 Armv9 的處理器產品。
Arm 表示,全球於 2025 年左右預計將有超過 80 億個正在使用具 AI 功能的語音助理裝置,而 90% 或更多的終端應用將包含 AI 元素以及基於 AI 技術的介面。另外,機器學習將成為運算無所不在的一部份,並將被運用在終端裝置、網路邊緣、手機與筆電等各類應用、汽車與工廠運算核心,以及雲端伺服器。
同時,逾九成的頂尖企業表示將持續投資 AI,且在 2025 年,超過九成新企業應用程式將嵌入機器學習;運算裝置將受惠於更多在 CPU、GPU、NPU 的硬體支援,以應對更吃重的機器學習工作負載。
龐大的 AI 應用需要專用且可擴充的解決方案,而這也是 Arm 相隔十年再度發布全新指令集 Armv9 的原因;Armv9 將大幅強化未來幾年部署的架構,帶來高效能的數位訊號處理(DSP)與機器學習運算能力,並改善系統的安全性與穩固性。
不僅如此,Armv9 還具備通用運算的經濟效益、設計自由度與容易取用等優勢,是未來 3,000 億顆 Arm 架構晶片的關鍵;預期未來建構於 Armv9 架構的接下來兩個世代行動與基礎設施 CPU 效能都將提升超過 30%。Armv9 技術將被運用 Arm 架構下的產品系列,包含A 系列應用處理器、R 系列即時處理器,以及 M 系列微控制處理器。
Arm 執行長 Simon Segars 表示,Armv9 將成為接下來 3,000 億顆基於 Arm 架構晶片的先驅。這些晶片將由來自對於普遍、特定、安全與強大處理力的需求所驅動,同時建構在通用運算的經濟效益、設計自由度與容易取用等特性。
值得一提的是,Armv9 還具備機密運算架構(CCA),以保護使用中數據。Arm 指出,物聯網領域最大挑戰之一是無數終端裝置、數據收集,以及與實體世界互動的安全;而 Arm CCA 將導入動態設置機密領域(realms)概念,讓一般程式在 TrustZone 中非安全與安全世界區隔開來的運算領域使用;機密領域保護各式應用運行時的數據,避免遭受主機或其他在該主機上運行之軟體窺探與入侵。例如在商業應用中,機密領域可以保護使用中、靜止不用與移動中的隱私性的數據與程式碼。
附圖:▲ 自 2011 推出 Armv8 後,相隔 10 年 Arm 再度升級指令集架構。(Source:Arm)
資料來源:https://technews.tw/2021/03/31/arm-armv9/?fbclid=IwAR1KAdCw4-zWeSnvePzwjThBckYbGkISKZ8S8Z2JapqqEM7zD9URYNU1Xok
邊緣世界 訊號 晶片 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
軟體吞噬硬體的 AI 時代,晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |
身為 AI 時代的幕後英雄,晶片業正經歷漸進持續的變化。
2008 年之後,深度學習演算法逐漸興起,各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律,但不是物理定律或自然定律,而是半導體業發展的觀察或預測,內容為:單晶片整合度(積體電路中晶體管的密度)每 2 年(也有 18 個月之說)翻倍,帶來性能每 2 年提高 1 倍。
保證摩爾定律的前提,是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米,指的就是製程,數字越小製程越先進。隨著製程的演進,特別進入10 奈米後,逐漸逼近物理極限,難度越發增加,晶片全流程設計成本大幅增加,每代較上一代至少增加 30%~50%。
這就導致 AI 對算力需求的增長速度,遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算,從 2012 年開始,全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長,平均每 3.4 個月便會翻 1 倍,通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。
當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展,針對 AI 演算的專用處理器便誕生了,也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富,從架構創新到先進封裝,再到模擬大腦,都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後,都有共同主題:以更低功耗,產生更高性能。
更靈活
2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時,他們聚焦於架構創新主題,指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷,AI 晶片不斷出現新架構,比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器,已逐漸被業界認可,並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。
名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array(粗顆粒可重構陣列),是「可重構計算」理念的落地產物。
據《可重構計算:軟體可定義的計算引擎》一文介紹,理念最早出現在 1960 年代,由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代,直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構:製造後晶片功能仍可客製,形成加速特定任務的硬體功能;演算功能的實現,主要依靠任務到晶片的空間映射。
簡言之,可重構晶片強調靈活性,製造後仍可透過程式語言調整,適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC(application-specific integrated circuit,專用積體電路)。ASIC 晶片雖然性能高,卻缺乏靈活性,往往是針對單一應用或演算法設計,難以相容新演算法。
2017 年,美國國防部高級研究計劃局(Defence Advanced Research Projects Agency,DARPA)提出電子產業復興計劃(Electronics Resurgence Initiative,ERI),任務之一就是「軟體定義晶片」,打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。
照重構時的顆粒分別,可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA(field-programmable gate array,現場可程式語言邏輯門陣列)。FPGA 在業界有一定規模應用,如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心,用於加速 Bing 搜索引擎,驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性,不僅性能和 ASIC 有較大差距,且重程式語言門檻比較高。
CGRA 由於實現原理差異,比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計,面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。
隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備,不僅演算法多樣性日益增強,晶片更零碎化,且保證低功耗的同時,也要求高性能。在這種場景下,高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。
由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善,CGRA 未被業界廣泛使用,但已可看到一些嘗試。早在 2016 年,英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。
中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210,同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊,從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導,語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆,多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上,主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。
先進封裝上位
如開篇提到,由於製程逼近物理極限,摩爾定律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步,對算力需求增長迅猛,逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向,之一便是先進封裝。
「在大數據和認知計算時代,先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求,正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。
先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步:將製作好的晶片器件放入外殼,並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低,有很大改良空間,而先進封裝技術致力提高整合密度。
先進封裝有很多技術分支,其中 Chiplet(小晶片/芯粒)是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」,是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法,是在同一塊矽晶片上,用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解,儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片(Die)。這些裸晶片可用不同製程製造,甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後,就形成一個 Chiplet 晶片網路。
據壁仞科技研究院唐杉分析,Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合(Heterogeneous Integration)。總體來說,此技術趨勢較清晰明確,且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟,除了成本較高,很多高端晶片已經在用。
如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路,CPU 用的是 7 奈米製程,I/O 使用 14 奈米製程,與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。
不過,Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰,最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎?如果是在大公司內部,比如英特爾或 AMD,有專用協議和封閉系統,在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連,同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗,互連介面就非常重要了。
2017 年,DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃(通用異構整合和 IP 重用戰略),試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是,側重國防相關計畫,晶片數量不大,與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA(開放領域特定架構)工作組」,透過制定開放的互連介面,為 Chiplet 的發展掃清障礙。
另闢蹊徑
除了在現有框架內做架構和製造創新,還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構,開發真正模擬人腦的計算模式。
范紐曼架構,數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度,造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線,連續在處理器和儲存器之間更新,導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據,不是算術邏輯單元,又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題,處理訊息和儲存一體,計算和記憶可同時進行。
另一方面,推動 AI 發展的深度神經網路,雖然名稱有「神經網路」四字,但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元,透過 100 萬億個神經突觸連接,使人腦能以非常低功耗(約 20 瓦)同步記憶、演算、推理和計算。相比之下,目前的深度神經網路,不僅需大規模資料訓練,運行時還要消耗極大能量。
因此如何讓 AI 像人腦一樣工作,一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期,加州理工學院教授卡弗·米德(Carver Mead)提出神經形態工程學的概念。經過多年發展,業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。
軟體方面,稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」(Spike Neural Network,SNN)應運而生。這種網路以脈衝信號為載體,更接近人腦的運作方式。硬體方面,大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。
早在 2008 年,DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics,簡稱 SyNAPSE,正好是「突觸」之意),希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。
IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元,能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片,功耗僅 63 毫瓦,比范紐曼架構電腦有質的飛躍。
英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片,包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸,比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月,研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。
中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊,開發針對人工通用智慧的「天機」晶片,同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日,天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。
儘管已有零星研究成果,但總體來說,脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一,沒有在業界大規模應用,主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破,達不到業界標準,且成本較高。
附圖:▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。(Source:ICBank)
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。(Source:中國科學)
▲ 異構整合成示意動畫。(Source:IC 智庫)
▲ 通用處理器的典型操作耗能。(Source:中國科學)
資料來源:https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I
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