英特尔、矽統扩大合作 聯電受惠

milex 2007-10-08 10:43:05
英特爾六月推出代號「小山谷(Little Valley)」的入門級低階主機板,採用矽統SiS662晶片組,在大陸等新興市場銷售極佳,英特爾決定與矽統擴大合作,將於第四季推出第二版低階主機板。矽統取代英特爾原本低階晶片組供應商ATI地位後,現在晶片組出貨暢旺,第三季營收已出現爆炸性成長,在聯電Fab8S○.一五微米投片已滿載,聯電因此受惠。

  超微去年併購ATI後,ATI已被迫退出英特爾平台晶片組市場,而過去在低階晶片組市場扮演重要角色的威盛,也因未獲得英特爾前端匯流排(FSB)授權,晶片組事業可說是一蹶不振。所以目前獨立第三方(third party)晶片組供應商中,只剩下NVIDIA及矽統二家業者可提供英特爾平台晶片組產品,英特爾也在第二季主機板產品藍圖中,將ATI晶片組剔除,轉向採用矽統的SiS662晶片組。

  矽統獲得英特爾前端匯流排續約授權後,六月起配合英特爾市場策略,再推出SiS671、SiS672等多款晶片組產品,因此晶片組出貨量出現爆炸性成長。矽統六月份晶片組產品線營收僅二億五千萬元,但七月份大增五六%、來到三億九千萬元,八月份則再度大增二八%、突破五億元大關,市場預估九月晶片組營收仍會再衝高。

  矽統晶片組營收大幅成長,其與英特爾合作、代號Little Valley的入門級低階主機板D201GLY,在新興市場銷售量大增,帶動SiS662晶片組放量出貨,是其中一大關鍵因素。如今英特爾決在第四季推出第二代主機板D201GLY2,除更改中央處理器規格及加入新的週邊連接埠外,仍續採用矽統SiS662晶片組,所以市場法人預估,矽統晶片組營收第四季仍有很大的成長空間。

  為因應英特爾龐大需求,及新興市場對該款低階主機板強勁買氣,矽統第三季快速拉高對聯電投片量。據設備業者透露,聯電購自矽統的八吋廠Fab8S一直以來就只讓矽統專用,第三季全部滿載投片,如今第二代主機板又將在下季出貨,英特爾對SiS662採購量將更大,矽統將會開始將訂單移至聯電其它八吋廠下單,加上矽統採用○.一一微米的SiS671及SiS672晶片組也放量投片,聯電第四季產能利用率仍可維持高檔,成為最大受惠者之一。
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milex 2008-09-30
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一定要做个记号
piternb 2008-09-30
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呵呵,长点见识
converf 2008-09-30
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最近一直在充电
wlcy1988 2008-09-30
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不错哟,要顶啦!
treetor 2008-09-30
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楼主做啦那么多 对很多人都有帮助啊!
majiajun_no_9 2008-09-28
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顶`````````
converf 2008-09-25
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看贴是学习
treetor 2008-09-24
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不错,学习下
spider20005 2007-10-11
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英特尔用别人的芯片组了,sis作中低端的,英特尔也要打价格战?
king1203 2007-10-11
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看着费尽,翻译过来再看
zy_914 2007-10-10
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都是繁体阿?
内容概要:本文系统研究了基于豪猪优化算法(CPO)的多无人机协同集群在三维空间中的避障路径规划问题,聚焦于实现以最低成本为目标的航迹优化,综合考虑路径长度、飞行高度、威胁规避及转弯角度等多个关键因素。通过构建精细化的三维环境模型与多无人机协同机制,采用Matlab平台实现CPO算法的仿真与验证,充分展示了该算法在复杂动态障碍环境下的高效搜索能力与全局优化性能。研究不仅涵盖了路径规划的数学建模与目标函数设计,还深入探讨了算法的收敛特性与鲁棒性,为智能群体系统在实际场景中的应用提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法背景,从事无人机系统控制、智能路径规划、群体协同、人工智能与自动化等相关领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多无人机协同执行侦察、灾害监测、应急救援、区域巡检等复杂任务中的自主路径规划;②为智能优化算法在三维动态环境下的路径决策问题提供可复现的技术范例;③支持研究人员对CPO算法与其他主流群智能算法(如PSO、GWO、WOA等)进行性能对比与改进研究,推动路径规划技术的发展。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解目标函数的多维度建模方式与CPO算法的迭代优化流程,可通过调整环境参数与约束条件进行仿真实验,对比不同算法在相同场景下的路径质量与收敛速度,从而深入掌握其优势与适用边界。
内容概要:本文围绕电动汽车参与电力系统运行备用的能力评估展开深入研究,利用Matlab代码实现对电动汽车集群提供运行备用服务的建模与仿真分析。研究重点在于量化电动汽车作为分布式灵活资源参与电网辅助服务的潜力,通过构建精细化的数学模型,分析其可调功率容量、响应速度、时空分布特性及聚合能力,并采用多面体聚合、内近似模型与闵可夫斯基和等先进方法精确刻画其可调度能力边界。研究进一步结合大规模电动汽车接入场景,探讨其在多时间尺度调度框架下参与调峰、调频等辅助服务的优化策略,评估其对提升高比例可再生能源电网灵活性与稳定性的贡献,最终通过仿真验证所提模型与方法的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、智能电网、新能源汽车或优化调度等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事科研、工程应用的高校研究生、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标:①精确评估大规模电动汽车集群在不同约束条件下可提供的运行备用容量;②研究电动汽车在日前、日内及实时调度中的动态响应能力与优化调度策略;③为高渗透率新能源电力系统提供基于移动储能的灵活性资源解决方案,支撑电网安全经济运行。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与技术文档同步学习,重点关注多面体聚合建模、能力边界计算及优化调度算法的设计与实现,可进一步拓展至V2G(车辆到电网)、需求响应等互动场景进行二次开发与应用验证。

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