微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 十五年投十六亿 英特尔将全面升级成都工厂

十五年投十六亿 英特尔将全面升级成都工厂

2014-12-03 17:57
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2014-12-03 17:57 CNET科技资讯网

英特尔公司今天宣布,公司将在未来15年内投资高达16亿美元,对英特尔成都工厂的晶圆预处理、封装及测试业务进行全面升级,并将英特尔最新的“高端测试技术”(Advanced Test Technology)引入中国。此项战略计划是英特尔的重要举措和重大企业部署,旨在加强英特尔在所有计算和通信细分市场的业务战略,尤其是移动领域,包括平板电脑、智能手机、物联网和可穿戴设备等细分市场;更标志着英特尔公司在中国投资与合作发展三十周年之际,英特尔中国战略又迈向一个新的里程碑。

十五年投十六亿 英特尔将全面升级成都工厂

此次英特尔成都工厂引入的“高端测试技术”是一项重要创新技术,将大幅扩展测试的覆盖范围,更好地进行产品分类,进行更可靠的预测、更精确的封装定位,以及灵活、自适应的流程优化。这项技术能够测试各种英特尔产品类别并适用于多类产品,预计将在2016年下半年投入量产。相关技术升级和引入将于2015年进行。

英特尔公司执行副总裁、技术与制造事业部总经理比尔•郝特(William Holt)表示:“这次投资是英特尔封装测试业务发展史上的重大举措,也是我们在成都的最大单笔投资。把最新的 ‘高端测试技术’部署在中国,是我们和中国共同创新的承诺。 英特尔成都工厂的全面升级将助力中国ICT产业持续创新并推动区域经济发展。”

对于英特尔将最新的“高端测试技术”引入成都工厂,四川省、成都市和成都高新区政府将给予大力支持。四川省检验检疫局和成都海关还分别与英特尔签署谅解备忘录,支持英特尔成都工厂的运营和未来升级。

英特尔公司技术与制造事业部副总裁、英特尔产品(成都)有限公司总经理卞成刚表示:“英特尔工厂落地成都的十年是我们与‘西部大开发’共同发展的十年。今天的战略举措是英特尔和成都谋求共同创新的里程碑,也将再度促进成都和四川供应链的成长,进一步培养高科技新生代,助力本地高科技产业生态系统发展。”

英特尔成都工厂为英特尔公司全资所有,位于成都高新区,该工厂于2003年宣布投资并于2005年正式投产。在宣布上述新项目之前,英特尔已在成都工厂投资6亿美元,这座世界级工厂为英特尔各类芯片组和移动处理器产品提供晶圆预处理、封装和最终测试。此外,英特尔还在成都设立了英特尔中国西部的第一个分拨中心,以提高供应链效率。

分享至
0赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。

  • 香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。

  • 中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学高岭人工智能学院等机构联合开发了AiScientist系统,旨在让AI自主完成机器学习研究的完整工程流程,包括读论文、搭环境、写代码、跑实验和迭代调试,全程无需人工干预。系统核心设计是"薄控制、厚状态":由轻量指挥官协调专业代理团队,通过"文件即通道"机制将所有中间成果持久化存储,使每轮工作都能建立在前一轮积累的基础上。在PaperBench和MLE-Bench Lite两个基准上,系统表现显著优于现有最强对比系统,论文发布于2026年4月。

  • 字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-