台積電(2330)漲價後 終端應用誰受傷最重?
台積電調漲晶片價格10-20%後,供應鏈中的IC設計廠承受毛利壓力外,富比士雜誌(Forbes)針對終端應用領域,來說明哪些受影響較大。
🚗汽車成本增加不大
1. 在汽車製造成本當中,晶片占比相對較小。
2. 2020年新車使用的半導體價值大約550美元,僅占2%,即使晶片都漲價20%,汽車成本也只增加約100美元。
3. 電動車需要的更貴的晶片,頂多再多兩倍,但即便如此,多增加的成本幅度仍很小,不超過1%。
📱📲手機將轉嫁給終端買家
1. 以iPhone 12為例,材料成本估計要370美元,螢幕、電池和機械組件之外,晶片約210美元。占定價829美元的手機占四分之一。
2. 台積電最先進製程據報漲價10%,支援的是蘋果、聯發科、高通和其他公司的智慧手機晶片,以蘋果來說,成本就要增加大約20美元。
3. 導致蘋果公司需要提高手機售價,才能維持原有利潤率,影響到的是手機買主。
📁資料中心伺服器晶片成本占最多
1. 一台售價7,500美元的伺服器裡,通常會有兩個CPU,總成本2,100美元,占28%;加上記憶體和其他組件,半導體共約有4,800美元,占64%。
2. 即使晶片價格只漲10%,也會使售價增加7%-8%。
3. 不過大多伺服器晶片供應商是英特爾、三星、SK海力士和美光,而非台積電。
4. 但較小的伺服器晶片供應商,如超微(AMD)和輝達(Nvidia),有許多晶片向台積電採購,受到的毛利衝擊會較深。
🖥IC設計廠影響最大
1. 驅動IC、微控制器、消費性IC等三類以成熟製程生產的IC設計廠壓力最大。
2. 像是驅動IC業者就面臨客戶面板廠不再照單全收,因晶圓代工報價上揚而調升的晶片報價。
3. 也可看出IC設計業者成本轉嫁給客戶的空間已到頂,毛利率難再有突破。
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晶圓代工廠簽長約保價保量 聯電(2303)預付保證金最特別
⚠️保價保量合約的風險
1. 內容是必須保證價格與下單數量,期間平均兩年、長則三年。
2. 保證的價格是簽約近期調漲後的報價,保證的數量則是即使之後況反轉,仍需按照合約還是必須下足訂單量。
3. 簽下能確保當下產能無虞、搭上需求熱潮,但後續市場反轉後跌價,就會面臨高價庫存壓力。
🔑晶圓代工廠中聯電較特別
1. 保價保量合約有助晶圓代工廠,降低2023年後可能面臨需求不再熱絡,但擴廠、擴產支出已投入的風險。
2. 聯電表示一直都是與客戶簽訂長約即定價、定量,只是產能供不應求下,客戶簽訂長約情況增多。
3. 且聯電南科12A廠P6廠是由大客戶群預付保證金,確保取得P6未來產能,對雙方都是保障,也顯示大客戶們看好未來晶圓代工產能仍很吃緊。
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晶圓代工全面漲價 矽智財力旺(3529)也是主要受惠者
🏆台積電漲價的大受惠者
1. 力旺收費是以每片晶圓價格為計價基礎,目前最大收益的驅動IC與電源管理IC等成熟製程客戶,都是在台積電投片為主。
2. 力旺也與台積電有長期合作關係而台積電這次成熟製程代工價漲幅高達二成,對力旺營收與獲利都有加乘效果。
3. 也因為此一利多讓股價近日大漲,頻創歷史天價。
🙌力旺營收結構
1. 授權金佔比32.2%,權利金佔比67.8%,權利金其實是主要收益來源。
2. 第2季營收中8吋晶圓貢獻權利金收入51.8%,而電源管理IC、感測器及車用晶片,將在未來持續貢獻8吋權利金。12吋晶圓權利金則占佔第2季營收48.2%,季減6.3%。
👀下半年展望
1. 下半年進入傳統旺季,預估12吋比重將達50%,且28奈米成熟製程也將持續貢獻成長。
2. 力旺的OLED DDI、ISP、WiFi 6、TWS、BMC等應用都已在28奈米投片,預期未來各類應用將逐步向28奈米製程投片,全球也積極擴建28奈米產能。
3. 加上力旺在各代工廠完成超過140個成熟製程28/22奈米的設計定案,未來將成為主要成長動能之一。
#力旺 #台積電 #聯電
同時也有19部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅StockFeel 股感知識庫,也在其Youtube影片中提到,在併購GPU大廠ATI後,AMD一樣面臨嚴重的資金問題。除此之外,有Intel在CPU市場及Nvidia在GPU市場的兩面夾擊,市佔都遠輸對手。內外受迫下不僅股價暴跌,基於Fusion概念所打造出來的模組化架構CPU也一敗塗地,而這個產品型號為推土機的CPU最後還差點把公司股價直接推平。 #AMD...
28奈米cpu 在 科技產業資訊室 Facebook 的最讚貼文
中國14奈米晶片2022年底可能量產?
14nm 甚至28nm 晶片國產化快速發展,意味著採用退回策略,而是鞏固成熟製程滿足一般晶片需求,更加重視設計與封裝的改良優化,以時間來換取半導體應用和全產業鏈自主的空間。
至於14nm製程及以上,能夠滿足目前70%半導體製造需要,定位中端的5G晶片均採用了12nm。另外,14nm基本能滿足中國國產台式CPU需要的製程的需要。
28奈米cpu 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
28奈米cpu 在 StockFeel 股感知識庫 Youtube 的最佳解答
在併購GPU大廠ATI後,AMD一樣面臨嚴重的資金問題。除此之外,有Intel在CPU市場及Nvidia在GPU市場的兩面夾擊,市佔都遠輸對手。內外受迫下不僅股價暴跌,基於Fusion概念所打造出來的模組化架構CPU也一敗塗地,而這個產品型號為推土機的CPU最後還差點把公司股價直接推平。
#AMD #蘇姿豐 #Intel #Nvidia #Ryzen
這時的AMD,儘管看起來前途茫茫,但蘇姿丰還是決定在2012年將他的天賦帶到這個公司。
Intel的半導體製程開始陷入發展瓶頸、退出手機處理器市場、產能嚴重不足等等狀況。另一方面AMD選擇直接將訂單下給擁有更先進製程技術的台積電,最後順利推出據說是歷史上首次在工藝及性能上全面超越Intel的這款7奈米 Ryzen 3000處理器。
在蘇姿丰的領導下,AMD的股價從原本2015年快接近1塊到現在7、80塊,產品線從橫跨遊戲主機、資料中心、PC三大市場,AMD能夠一步步的收復失土,這幾乎都多虧了蘇姿丰對於產品的深刻理解及正確的戰略佈局。不過,在CPU方面與Intel在市佔率的差距仍然巨大,在GPU方面也還難以撼動Nvidia的霸主地位,AMD崛起後等在他前方的究竟是一條成長空間極大的康莊大道,還是被自己喚醒的產業巨獸呢?就讓我們拭目以待吧。
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AMD ttps://www.amd.com
投資不畏疫情 台灣美股投資人最愛AMD https://udn.com/news/story/7251/4544088
分析〉AMD為何股價4年來暴漲1840%?轉虧為盈的秘密就在這 https://news.cnyes.com/news/id/4351743
28奈米cpu 在 小翔 XIANG Youtube 的精選貼文
LG 在 8 月 31 日,於柏林國際廣播展,發表 2017 下半年旗艦新機 V30,搭載 6 吋 18:9 比例螢幕,材質上則採用 P-OLED,能夠帶來更鮮豔、更明亮的視覺體驗。同時繼續延續 V20 的雙鏡頭設計,由1600萬畫素的標準鏡頭,以及1300萬畫素的超廣角鏡頭組成,其中標準鏡頭具備 f/1.6 超大光圈。在相機應用上也加入 Cine Video、Point Zoom。處理器則使用高通S835,並內建 4GB 記憶體,而儲存空間則分別為 64GB、128GB,空機建議售價為 NT$ XX,XXX。
【最新消息】
※ 台灣引進 LG V30+ ,並於12/22日正式開賣,建議售價 NT$ 24,900。
【影片更新】
00:30 - 尺寸為 151.7 x 75.4 x 7.4 mm、重量為158g
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主題:LG V30 迎來 OLED 全螢幕!(vs.V20/V10)
資料來源:LG、ASUS、NFC、Qualcomm…
製作者:小翔 XIANG
【個人專區】
臉書專頁:https://www.facebook.com/Xiangblog/
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E-mail:xianglin0222@gmail.com
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【精選影片】
《Sony Xperia XA1 Plus vs XA1 vs XA1 Ultra 你該選擇誰?》
https://youtu.be/Hv6aXf2OzCM
《Sony Xperia XZ1 vs XZ1 Compact vs XZ Premium 你該選擇誰?》
https://youtu.be/7k0uVt-SeyM
《Samsung Note 8 vs S8+/S8 你該選擇誰?》
https://youtu.be/IojLR48uuiI
《ASUS ZenFone 4 vs ZenFone 3 你該升級嗎?》
https://youtu.be/7zi_ItLHzXA
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【LG V30】詳細規格:
◎外觀
尺寸:151.7 x 75.4 x 7.3 mm
重量:158g
材質:H-Beam鋁合金邊框、3D正反面玻璃(正面:康寧第五代;背面:康寧第五代)
顏色:黑、銀、深藍、淺紫
◎螢幕
尺寸:6.0吋(螢幕佔比:81.2%)
材質:P-OLED
解析度:2880 x 1440p(537ppi)
技術:18:9雙曲面螢幕、Dolby Vision/HDR 10高動態顯示技術、148% sRGB、109% DCI-P3、Always-on display、廣視角技術、純黑顯示效果、超高對比特性。
玻璃:3D 康寧大猩猩玻璃(第五代)
多點觸碰:支援
◎硬體
作業系統:Android 7.1.2
處理器名稱:Qualcomm Snapdragon 835
製程:10奈米
CPU:八核心(4x2.35 GHz Kryo & 4x1.9 GHz Kryo)
GPU:Adreno 540
記憶體:4GB RAM(LPDDR4X)
儲存空間:64/128GB ROM(UFS 2.0)
記憶卡:microSD(理論最大擴充容量2TB)
電池:3300 mAh(固定式)
快充:QC 3.0
無線充電:有
◎主相機
畫素:1,600(標準)& 1,300萬(超廣角)
光圈:f/1.6 & f/1.9
技術:廣角(71度廣角、IMX351、1/3.1" 感光元件、單像素尺寸1 µm、3軸光學防手震、PDAF相位對焦、對比對焦、EIS數位防手震);超廣角(120度廣角、無AF)。雙LED閃光燈、雷射對焦、色彩光譜感應。
模式:自動模式、專業模式、方形相機、Graphy模式、Cine Video 模式、多視圖模式、穩定拍攝2.0、聲控拍攝、手勢自拍、Hi-Fi錄音。
錄影:4K@30fps、1080p@30/60fps、720p@120fps
◎前相機:
畫素:500萬
光圈:f/2.2
技術:90度廣角、感光元件、1/5"感光元件、單像素尺寸1.12μm、美顏、螢幕補光。
錄影:1080p
◎通訊
SIM卡:nanoSIM(雙卡雙待、4G+3G、3選2)
通訊網路:2G GSM 四頻、3G WCDMA 850 + 900 +2100、台灣4G全頻。
LTE等級:Cat.16(下載1 Gbps、上傳150 Mbps)
載波聚合:4CA
VoLTE:有
◎連結
連接埠:USB Type-C 3.1
Wi-Fi:802.11 a/b/g/n/ac、Wi-Fi Direct、DLNA、熱點
藍牙:v5.0(A2DP、LE、aptX HD)
GPS:A-GPS、GLONASS、BDS、GALILEO
其他:NFC、OTG、Chromecast、Miracast…
◎音訊
技術:Hi-Fi Quad DAC音樂晶片(32-bit/192kHz)、B&O Play 認證、24-bit/48kHz 高音質錄音。
格式:mp3、mp4、3gp、wma、ogg、amr、aac、flac、wav、midi、ra、MQA…
3.5耳機孔:有
雙喇叭:無
FM收音機:有
◎感應器
指紋辨識器、加速計、光源感應器、距離感應器、霍爾感應器、陀螺儀、數位指南針、氣壓計。
◎其他
指紋辨識:有(背後)
防水防塵:IP68(可在水深1.5公尺浸泡30分鐘)
個人智慧助理:Google Assistant
VR:Google Daydream
◎資訊
售價:N/A
上市:2017/08/31發表、09/15 韓國上市、09/28 全球開賣
◎以上資訊僅供參考,想了解更多請前往
官方網站:https://goo.gl/x2fLxR
網路頻段查詢:https://www.frequencycheck.com/
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【CC Music】
Nicolai Heidlas - Drive (CC)
https://soundcloud.com/nicolai-heidlas
Tobu - Colors (CC)
http://www.youtube.com/tobuofficial
Tobu - Cool (CC)
http://www.youtube.com/tobuofficial
Tobu - Roots (CC)
http://www.youtube.com/tobuofficial
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#LGV30 #V30 #V20 #V10 #LG手機 #樂金手機 #LG智慧型手機 #LG雙卡手機 #小翔XIANG
28奈米cpu 在 小翔 XIANG Youtube 的最佳解答
Sony 在 8 月 31 日,於柏林國際廣播展,發表 2017 下半年中階機 Xperia XA1 Plus。除了主打窄邊框設計,這次還首度加入指紋辨識,並具備 3430 mAh大電量,其他則搭載 5.5 吋 Full HD 螢幕,處理器則採用聯發科 Helio P20,並內建 4GB 記憶體,而儲存空間台灣上市版本則為 32GB,並採用 2300 萬畫素主鏡頭、800萬畫素前鏡頭,共有四種顏色可挑選,空機建議售價為 NT$ 12,990。
【最新消息】
1. XA1 Plus 空機建議售價為 NT$ 11,990
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主題:Sony Xperia XA1 Plus vs XA1 vs XA1 Ultra 你該選擇誰?
資料來源:Sony Mobile
製作者:小翔 XIANG
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E-mail:xianglin0222@gmail.com
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【精選影片】
《Sony Xperia XZ1 vs XZ1 Compact vs XZ Premium 你該選擇誰?》
https://youtu.be/7k0uVt-SeyM
《Samsung Note 8 vs S8+/S8 你該選擇誰?》
https://youtu.be/IojLR48uuiI
《Samsung Galaxy Note 8!變焦雙鏡頭 (vs. Note 7/FE)》
https://youtu.be/B0RmfWFEdhQ
《ASUS ZenFone 4 vs ZenFone 3 你該升級嗎?》
https://youtu.be/7zi_ItLHzXA
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【Sony Xperia XA1 Plus】詳細規格:
◎外觀
尺寸:155 x 75 x 8.7 mm
重量:190g
材質:塑膠機身、鋁質邊框
顏色:黑、白、藍、桃紅
◎螢幕
尺寸:5.5吋(螢幕佔比:71.1%)
材質:IPS LCD
解析度:1920 x 1080p(404ppi)
技術:影像增強模式、超逼真模式。
玻璃:2.5D康寧大猩猩玻璃(第四代)
多點觸碰:支援
◎硬體
作業系統:Android 7.0
處理器名稱:MediaTek Helio P20
製程:16奈米
CPU:八核心(4x2.3 GHz Cortec-A53 + 4x1.6 GHz Cortec-A53)
GPU:Mali-T880MP2
記憶體:4GB RAM(LPDDR3)
儲存空間:64GB ROM(eMMC 5.1)
記憶卡:microSD(理論上最大擴充容量2TB)
電池:3430 mAh(固定式)支援PE 2.0快充、Qnovo
◎主相機
畫素:2,300萬
光圈:f/2.0
技術:等效焦距24mm、IMX 300、1/2.3″感光元件、單畫素尺寸1.1μm、0.03秒混合式對焦、EIS數位防震、5倍數位縮放功能、低亮度相片:ISO6400 /3200 (影片)、0.6 秒快速啟動與拍攝功能、HDR等。
錄影:1080p@30fps
◎前相機
畫素:800萬
光圈:f/2.0
技術:等效焦距23mm、IMX219, 1/4″感光元件、單畫素尺寸1.12μm、柔膚效果、低光源 ISO 最高 3200、自動對焦、SteadyShot數位防手震…
錄影:1080p
◎通訊
SIM卡:nanoSIM(雙卡雙待、4G+3G、3選2)
通訊網路:2G GSM 四頻、3G WCDMA 850 + 900 +2100、台灣4G全頻。
LTE等級:Cat.6(下載300 Mbps、上傳50 Mbps)
載波聚合:2CA
VoLTE:有
◎連結
連接埠:USB Type-C 2.0
Wi-Fi:802.11 a/b/g/n、Wi-Fi Direct、DLNA、熱點
藍牙:v4.2(A2DP、LE、aptX)
GPS:GPS、A-GPS、GLONASS、BDS
其他:NFC、OTG、Chromecast、Miracast…
◎音訊
技術:ClearAudio+、Clear Bass、xLoud、降噪立體聲錄音…
格式:mp3、mp4、3gp、wma、ogg、amr、aac、flac、wav、midi、ra…
3.5耳機孔:有
雙喇叭:無
FM收音機:有
◎感應器
指紋辨識、光源感應、距離感應、加速計、電子羅盤。
◎其他
指紋辨識:有
防水防塵:無
個人智慧助理:Google Assistant
◎資訊
售價:未公布
上市:2017/10
◎以上資訊僅供參考,想了解更多請前往
官方網站:https://goo.gl/6pv1yS
網路頻段:https://www.frequencycheck.com/
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【CC Music】
Nicolai Heidlas - Drive (CC)
https://soundcloud.com/nicolai-heidlas
Peyruis - Escape (CC)
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Tobu - Colors (CC)
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FortyThr33 - Bay Breeze
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