特殊化处理器助业者减轻摩尔定律失灵影响

　　除了英特尔(Intel)少数财力雄厚的芯片厂商，有能力继续投入芯片的微缩之外，多数厂商都已无力负担不断攀升的成本。随着摩尔定律逐渐成为历史，这些芯片厂商开始转向神经网路、自驾车、与物联网发展所需的专门处理技术发展。

　　根据VentureBeat报导，芯片制造发展趋缓，让设计师不得不在架构方面寻求突破。分析师指出，特殊的芯片设计，能将每瓦性能提高10~100倍。以往只有通用型处理器的产量，能够回应业者投入芯片工厂的资金，而如今特殊化处理器的重要性也越来越受到重视。

　　由于影像识别崛起，视觉处理技术在这几年的重要性大增。除了自驾车需借由视觉处理器观察四周外，电脑需要它们识别脸孔，游戏主机也需要它们才能解析声音。目前包括Cadence、Ceva、Synopsys、VeriSilicon等都在投入视觉处理器发展。飞思卡尔(Freescale)和英特尔则分别收购了Cognivue与Movidius，希望能在这个市场占有一席之地。

　　人工智能与类脑网路蔚为显学，连带推动了神经网路处理器的发展。Google推特地为TensorFlow研发客制化芯片;Wave Computing、NVIDIA都将推出新的人工智能芯片;IBM将类脑芯片使用在人工智能处理;英特尔收购Nervana Systems提升人工智能处理能力。

　　Gwennap相信随着物联网的盛行，芯片厂商如能满足感测器到资料处理等各种层面的需求，便等于掌握了致胜的关键。此外，许多城市也都开始设置智能路灯及智能停车收费表，因此对于处理器的需求只会有增无减。

　　Gwennap指出，自驾车的发展将可能需要神经网路及多个处理器的结合。他预测第一台局部自动车辆将于2018年问世，且到了2022年，车内电子硬体的材料清单成本将可能上涨到5,000美元。

　　Synopsys ARC处理器资深研发经理Fergus Casey也表示，物联网将创造出庞大的商机，而要注意的是，处理器与感测器的资安，将变得格外重要。除了做到层层防护外，没有任何一蹴可几的方法。

　　在此同时，服务器芯片市场仍是英特尔的天下。Gwennap指出，在服务器厂商不愿过度依赖单一供应商的情况下，市场还需要注入新的竞争活力。IBM、ARM与AMD(AMD)都希望击败英特尔，不断推出功率效率更优异的服务器芯片设计。高通(Qualcomm)与博通(Broadcom)都预计在2017年推出ARM架构的服务器芯片。