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7.制造工艺 早期的处理器都是使用0.5微米工艺制造出来的，随着CPU频率的增加，原有的工艺已无法满足产品的要求，这样便出现了0.35微米以及0.25微米工艺。制作工艺越精细意味着单位体积内集成的电子元件越多，而现在，采用0.18微米和0.13微米制造的处理器产品是市场上的主流，例如Northwood核心P4采用了0.13微米生产工艺。而在2003年，Intel和AMD的CPU的制造工艺会达到0.09毫米。 8.电压(Vcore) CPU的工作电压指的也就是CPU正常工作所需的电压，与制作工艺及集成的晶体管数相关。正常工作的电压越低，功耗越低，发热减少。CPU的发展方向，也是在保证性能的基础上，不断降低正常工作所需要的电压。例如老核心Athlon XP的工作电压为1.75v，而新核心的Athlon XP其电压为1.65v 9.封装形式 所谓CPU封装是CPU生产过程中的较后一道工序，封装是采用特定的材料将CPU芯片或CPU模块固化在其中以防损坏的保护措施，一般必须在封装后CPU才能交付用户使用。CPU的封装方式取决于CPU安装形式和器件集成设计，从大的分类来看通常采用Socket插座进行安装的CPU使用PGA(栅格阵列)方式封装，而采用Slot x槽安装的CPU则全部采用SEC(单边接插盒)的形式封装。现在还有PLGA(Plastic Land Grid Array)、OLGA(Organic Land Grid Array)等封装技术。由于市场竞争日益激烈，目前CPU封装技术的发展方向以节约成本为主。 10.整数单元和浮点单元 ALU—运算逻辑单元，这就是我们所说的“整数”单元。数学运算如加减乘除以及逻辑运算如“OR、AND、ASL、ROL”等指令都在逻辑运算单元中执行。在多数的软件程序中，这些运算占了程序代码的绝大多数。 而浮点运算单元FPU(Floating Point Unit)主要负责浮点运算和高精度整数运算。有些FPU还具有向量运算的功能，另外一些则有专门的向量处理单元。 整数处理能力是CPU运算速度较重要的体现，但浮点运算能力是关系到CPU的多媒体、3D图形处理的一个重要指标，所以对于现代CPU而言浮点单元运算能力的强弱更能显示CPU的性能。 3DNow!：（3D no waiting）AMD公司开发的SIMD指令集，可以增强浮点和多媒体运算的速度，它的指令数为21条。 ALU： （Arithmetic Logic Unit，算术逻辑单元）在处理器之中用于计算的那一部分，与其同级的有数据传输单元和分支单元。 BGA：（Ball Grid Array，球状矩阵排列）一种芯片封装形式，例：82443BX。 BHT： （branch prediction table，分支预测表）处理器用于决定分支行动方向的数值表。 BPU：（Branch Processing Unit，分支处理单元）CPU中用来做分支处理的那一个区域。 Brach Pediction： （分支预测）从P5时代开始的一种先进的数据处理方法，由CPU来判断程序分支的进行方向，能够更快运算速度。 CMOS： （Complementary metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体）它是一类特殊的芯片，较常见的用途是主板的BIOS（Basic Input/Output System，基本输入/输出系统）。 CISC： （Complex Instruction Set Computing，复杂指令集计算机）相对于RISC而言，它的指令位数较长，所以称为复杂指令。如：x86指令长度为87位。 COB： （Cache on board，板上集成缓存）在处理器卡上集成的缓存，通常指的是二级缓存，例：奔腾II COD： （Cache on Die，芯片内集成缓存）在处理器芯片内部集成的缓存，通常指的是二级缓存，例：PGA赛扬370 CPGA： （Ceramic Pin Grid Array，陶瓷针型栅格阵列）一种芯片封装形式。 CPU： （Center Processing Unit，*处理器）计算机系统的大脑，用于控制和管理整个机器的运作，并执行计算任务。 Data Forwarding： （数据前送）CPU在一个时钟周期内，把一个单元的输出值内容拷贝到另一个单元的输入值中。 Decode： （指令解码）由于X86指令的长度不一致，必须用一个单元进行“翻译”，真正的内核按翻译后要求来工作。 EC： （Embedded Controller，嵌入式控制器）在一组特定系统中，新增到固定位置，完成一定任务的控制装置就称为嵌入式控制器。 Embedded Chips： （嵌入式）一种特殊用途的CPU，通常放在非计算机系统，如：家用电器。 EPIC： （explicitly parallel instruction code，并行指令代码）英特尔的64位芯片架构，本身不能执行x86指令，但能通过译码器来兼容旧有的x86指令，只是运算速度比真正的32位芯片有所下降。 FADD： （Floationg Point Addition，浮点加）FCPGA（Flip Chip Pin Grid Array，反转芯片针脚栅格阵列）一种芯片封装形式，例：奔腾III 370。 FDIV： （Floationg Point Divide，浮点除）FEMMS（Fast Entry/Exit Multimedia State，快速进入/退出多媒体状态） 在多能奔腾之中，MMX和浮点单元是不能同时运行的。新的芯片加快了两者之间的切换，这就是FEMMS。 FFT： （fast Fourier transform，快速热欧姆转换）一种复杂的算法，可以测试CPU的浮点能力。 FID： （FID：Frequency identify，频率鉴别号码）奔腾III通过ID号来检查CPU频率的方法，能够有效防止Remark。 FIFO： （First Input First Output，先入先出队列）这是一种传统的按序执行方法，先进入的指令先完成并引退，跟着才执行*二条指令。 FLOP： （Floating Point Operations Per Second，浮点操作/秒）计算CPU浮点能力的一个单位。 FMUL： （Floationg Point Multiplication，浮点乘） FPU： （Float Point Unit，浮点运算单元）FPU是**于浮点运算的处理器，以前的FPU是一种单独芯片，在486之后，英特尔把FPU与集成在CPU之内。 FSUB： （Floationg Point Subtraction，浮点减） HL-PBGA： （表面黏著、高耐热、轻薄型塑胶球状矩阵封装）一种芯片封装形式。 IA： （Intel Architecture，英特尔架构）英特尔公司开发的x86芯片结构。 ID： （identify，鉴别号码）用于判断不同芯片的识别代码。 IMM： （Intel Mobile Module,英特尔移动模块）英特尔开发用于笔记本电脑的处理器模块，集成了CPU和其它控制设备。 Instructions Cache： （指令缓存）由于系统主内存的速度较慢，当CPU读取指令的时候，会导致CPU停下来等待内存传输的情况。指令缓存就是在主内存与CPU之间增加一个快速的存储区域，即使CPU未要求到指令，主内存也会自动把指令预先送到指令缓存，当CPU要求到指令时，可以直接从指令缓存中读出，无须再存取主内存，减少了CPU的等待时间。 Instruction Coloring： （指令分类）一种制造预测执行指令的技术，一旦预测判断被相应的指令决定以后，处理器就会相同的指令处理同类的判断。 Instruction Issue： （指令发送）它是**个CPU管道，用于接收内存送到的指令，并把它发到执行单元。IPC（Instructions Per Clock Cycle，指令/时钟周期）表示在一个时钟周期用可以完成的指令数目。 KNI： （Katmai New Instructions，Katmai新指令集，即SSE） Latency（潜伏期）从字面上了解其含义是比较困难的，实际上，它表示完全执行一个指令所需的时钟周期，潜伏期越少越好。严格来说，潜伏期包括一个指令从接收到发送的全过程。现今的大多数x86指令都需要约5个时钟周期，但这些周期之中有部分是与其它指令交迭在一起的（并行处理），因此CPU制造商宣传的潜伏期要比实际的时间长。 LDT： （Lightning Data Transport，闪电数据传输总线）K8采用的新型数据总线，外频在200MHz以上。 MMX： （MultiMedia Extensions，多媒体扩展指令集）英特尔开发的较早期SIMD指令集，可以增强浮点和多媒体运算的速度。 MFLOPS： （Million Floationg Point/Second，每秒百万个浮点操作）计算CPU浮点能力的一个单位，以百万条指令为基准。 NI： （Non-Intel，非英特尔架构） 除了英特尔之外，还有许多其它生产兼容x86体系的厂商，由于**权的问题，它们的产品和英特尔系不一样，但仍然能运行x86指令。 OLGA： （Organic Land Grid Array，基板栅格阵列）一种芯片封装形式。 OoO： （Out of Order，乱序执行）Post-RISC芯片的特性之一，能够不按照程序提供的顺序完成计算任务，是一种加快处理器运算速度的架构。 PGA： （Pin-Grid

过去的16个月以来，AMD 和Intel 经历了几波攻守易势，呈现出**性能和性价比双重螺旋上升的积极竞争态势。
2019年上半年 AMD 发布了8核系列R7 1800X\1700X\1700 中高端处理器，稍候又补充了6核的R5 1600X\1600系列，以及四核阉割版的R5 1500\1400 和R3处理器。2019年夏秋之交，16核和12核的HEDT X399平台ThreadRipper 系列横空出世。一直到10月之前，AMD在市场和技术上都是咄咄逼人的——Intel方面既拿不出同样市场定位的多核处理器，也无力在系列价格上与其对抗，更多依靠市场惯性来维持态势，X299 上8核i7 7820X和10核i9 7900X的反击是仅有的亮点。
2019年9月，早前纸面发布的Core i9 X 系X299 CPU终于发布，也代表着Intel的反扑进入了强势阶段。X299 上的i9 7940X、7960X和i9 7980XE虽然在**性价比上还是比AMD 要差上许多，能耗比上也由于AVX 512 **前的设计而显得难堪，但毕竟在**性能上压制住了对手。对于HEDT 平台来说，弱是原罪，普通用户购买这些产品都是信仰，不会像服务器产品那样精打细算功耗和综合成本。不过，Skylake-X系处理器已经暴露出Intel 的单线程性能停滞不前甚至不进反退的趋势，这让本来差距就很小的AMD Zen系列处理器气焰大涨，收获了更多的路人粉舆论支持。
10月，Intel定位主流的Z370 ---Coffee Lake S 六核主流处理器发布，体现出了消费级领域少有的诚意。结合高频强单线程性能和不错的多任务能力于一身的i7 8700K 到目前为止还是个人消费用户较热衷的选择。诚然，6核Coffee Lake 频率不错，稳定后的价格也对得起观众，但毕竟没有多少架构上的进步。
进入2019年以来，AMD 发布的12nm Ryzen 2000系列处理器挤出了比Intel 平时更多的牙膏，在单线程性能上有了纵向的些许进步，而即将发布的ThreadRipper 32核 4CCX庞然大物，又让Intel 目前找不到在规模上完全压制他的办法，双方的攻防再度转换。

人工智能，从至强® 开始

西安盈谷基于 CPU 分析医疗影像，实现快速辅助诊断
西安盈谷基于英特尔® 架构打造医疗智能化辅助诊断系统
医学影像技术近年来的蓬勃发展，虽然有助于医生对患者的病情进行更为细致和精确的检查，堪称医患双方共同的福音，但它们也一直面临着一系列的、难以克服的挑战，使得其潜力无法得到全面释放。

这些挑战主要包括：资源配置不均衡使得不同地区、层级的医疗机构在影像系统上的技术和人才储备存在很大差距，对其利用的程度和水平也就参差不齐；很多医学影像设备还没有互联互通，无法通过充分的数据共享为医生的诊断提供更全面的信息。而即便这两个挑战得以解决，如果海量医学影像数据的读片和分析还只能依靠人力，那么就算是*级的医生，也要为此消耗大量时间和精力，且无法在长时间工作时保持理想的效率和准确率。

针对这些挑战，专注医学影像核心技术近 20 年的西安盈谷网络科技有限公司（以下简称“西安盈谷”），正致力于将其专业医学影像核心技术和产品，与先进的云计算、大数据和人工智能等技术结合起来，凝聚成高效、智能的医疗智能化辅助诊断能力，来助力广大医疗机构提升诊疗效率及质量。

西安盈谷给出的解决方案是一记“组合拳”，首先是将通过其医真云* 的部置，利用创新的医技设备物联网技术 AMOL，将源自不同设备的海量医学影像数据链接起来，再通过其医学影像处理及分析云计算 @iMAGES 核心引擎，来输出强劲的影像大数据在线处理能力。较后，构建 Cloud IDT 服务，将人工智能技术引入到医学影像处理和分析中。

在打造和优化这一解决方案的过程中，西安盈谷与长期**医疗信息化技术和人工智能技术创新的英特尔公司达成了合作，不仅采用了其全新的英特尔® 至强® 可扩展处理器等先进产品和技术，还在英特尔的支持下完成了 Cloud IDT 服务向英特尔架构平台的迁移，以及对于 Tensorflow* 等人工智能技术框架的部署和优化。双方的紧密协作，使得西安盈谷医疗智能化辅助诊断系统在筛查时间、报告智能编写等多个指标维度上收获了用户的**。

**级链接消弭医学影像分析能力差异

医学影像技术可为诊疗过程带来巨大的便利，然而，其“硬件”可以迅速到位，“软件”却无法一蹴而就，它的使用要求影像科医生不仅要具备临床医学、医学影像学等方面的专业知识，也必须熟练掌握放射学、CT、核磁共振、超声学等相关技能，同时还需具备运用各种影像诊断技术进行疾病诊断的能力。

在这种情况下，虽然医学影像设备在医疗机构已相当普及，但在一些边远地区或是基层医疗机构，却常常面临空有设备却没人有能力“读片”的尴尬境地。

不仅如此，由于各医疗机构的信息化系统彼此独立，且影像数据标准未完全统一，各个机构的影像归档和通信系统（Picture Archiving and Communication Systems，下简称 PACS）也形成了现实中的信息孤岛，它们存储的医学影像数据几乎没有连通，这就会造成偏远地区患者在基层医疗机构得不到有效的病情分析，长途奔波到大医院后，却还需要重复检查的怪现象。


图一：将医技设备链接和聚合起来的医真云

针对上述问题，西安盈谷祭出了**个法宝——医真云，它可借助医技设备物联网技术 AMOL，将相关的医技设备及医疗服务过程都通过云的方式链接起来。如图一所示，医疗机构的影像中心、病理中心、超声中心等处的设备都能通过医真云聚合到一起，在这之上，精准全医技工作及协同服务、区域医疗协同平台、临床影像科研平台、医真优医、医真社交等能力和应用得以建立，并以SaaS 云的方式来满足各层级医疗机构对医学影像数据处理能力的需求。

以精准全医技工作及协同系统为例，通过接入医真云，各级医疗机构都能获得多设备、海量数据的云存储功能，具备实时处理、高速分析的云计算能力，并实现跨终端、跨平台的一系列功能应用。利用医真云，来自大、中型医疗机构的医学影像*，可以随时随地处理不同地区传来的影像数据，并对疑难杂症进行协同会诊，有效实现了医疗资源的高效共享。

“基于英特尔® 架构的医真云能够帮助患者、医生和医院间建立新的互惠关系。”西安盈谷网络黄烨东表示：“一方面，医生和患者之间将获得一条远程诊疗的通道；另一方面，医生与医生之间可以获取较新的医疗数据，实现经验分享；同时，医院之间能够更有效地加强沟通，进行协同会诊、联合医疗科研攻关等工作。”

医真云实现的医学影像数据互通和整合，让各医疗机构不仅可以规避过度检查、重复**等问题，还打破了数据孤岛现象，建立了无边界医疗全连接，提高医疗服务质量。通过数据的积累和分析，数据利用效率得到进一步提升，能够有效地对临床决策及医疗科研展开支撑。同时，数据上云，也让诊疗过程的质控得到了进一步提高。依托医真云，医疗机构能够轻松制定数据质量质控、报告内容质控、诊断结果质控、临床**质控、康复慢病跟踪等多种质控方法。

强力引擎为医学影像处理和分析赋能

数据上云，是西安盈谷打造医疗智能化辅助诊断系统的第一步。如何用好云上的大数据，才是接下来的重头戏。借助英特尔® 架构提供的强劲性能动力，西安盈谷开发出了医学影像处理及分析云计算@iMAGES 核心引擎，对存储在医真云上的医学影像数据实施高速实时计算处理。

在西安盈谷看来，影像是计算出来的，而不是“传输”出来的。利用较新一代英特尔® 至强® 可扩展处理器输出的更高并发计算能力，@iMAGES 核心引擎可以快速地对远端传来的影像数据进行多维度重建。

以现在常见的正电子发射计算机断层显像（Positron Emission Tomography CT , PET-CT）检查为例，这一检查是由PET扫描仪提供患者详尽的功能与代谢等信息，同时由CT机提供患者的精确解剖定位，可用于各类疾病的早期发现和诊断。由于 PET-CT 检查实际上是将两种检查合二为一，因此 PET-CT 影像融合能力就会对检查结果产生至关重要的影响。


图二：云端 PET-CT 融合

如图二所示，结合英特尔® 架构平台提供的强劲算力，@iMAGES 核心引擎提供了基于云端的出色 PET-CT 融合能力，不仅能够提供基于形态学和功能的“热力图”，还可以对影像做出半定量化的标准化摄取值（Standard Uptake Value, SUV）分析，用于后续对**等疾病的鉴别和定量分析。

在其他医学影像计算处理上，@iMAGES 核心引擎也展现了强大的处理能力，例如在功能性磁共振成像（Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）检查中，该引擎可以快速地执行弥散、灌注、神经束成像等功能；而进行心脏血管成像检查时，它也具备了冠脉分割、冠脉中轴线、冠脉及斑块定量化分析等功能。

人工智能为医疗诊断提供较强“大脑”

为了让智能化辅助诊断系统能够真正帮助医疗机构提升诊疗能力，西安盈谷与英特尔一起，基于医真云、@iMAGES 核心引擎所汇集、处理的海量数据，以全新的 Cloud IDT 服务实现了人工智能辅助医学诊疗的创新，并取得了实实在在的进展。

以肺癌为例，它在早期常表现为无症状、易被忽视的肺结节。肺结节的早期确认（良性或恶性）能有效降低肺癌的死亡率。由于微小的肺结节往往难以被人眼及时、准确地发现，因此肺癌一旦确诊，往往已是中晚期，使得患者失去了较佳**的窗口期。

而今，在 Cloud IDT 服务的辅助下，低剂量 CT 肺小结节智能化辅助诊断定量的监测敏感度（探测率）已达到 95%，筛查时间也由人工方式所需的 10 多分钟缩短到6秒以内1。通过人工智能识别出肺结节后，再交由医生执行进一步的诊断，使得诊断效率和精准度大幅提升。而医真云上聚集的海量数据，也让人工智能检测模型得以获得大量的训练样本，进而不断提升检测能力。


图三：西安盈谷的人工智能医学图谱

在西安盈谷的计划中，智能化辅助诊断系统在未来将针对人体的各个生理系统，具备数百种人工智能检测模型。目前，其人工智能医学图谱初稿中就已定义了约 984 种疾病与医学检测数据的关联关系1。同时，该系统还基于自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）能力，创建了报告智能助手这一功能，可协助医生更加高效地撰写高质量检查报告。

英特尔先进技术为智能系统注入源动力

作为西安盈谷的深度合作伙伴，英特尔向智能化辅助诊断系统提供了*的技术助力，不仅输出了全新的英特尔® 至强® 可扩展处理器，还协助完成了其 Cloud IDT 人工智能服务向英特尔平台的迁移，以及对人工智能技术框架的优化。

作为英特尔较新一代处理器产品，英特尔® 至强® 可扩展处理器不仅拥有强大的通用计算能力，还为智能化辅助诊断系统提供了其亟需的并行计算能力。系统中涉及的大量影像处理、人工智能处理，都对并行计算能力有严苛要求，而至强® 可扩展处理器集成的英特尔® 高级矢量扩展 512（英特尔® AVX-512），正是增强单指令多数据流（Single Instruction Multiple Data，SIMD）执行效率的关键技术。

英特尔® 至强® 可扩展处理器对通用计算能力和并行计算能力的兼顾，非常有助于系统应用负载的整合。据测试，在处理能力上，两台基于该处理器的服务器所支撑的虚拟机数据量，可以达到原先平台的 2.5 倍，这可大大降低用户的总拥有成本（Total Cost of Ownership, TCO）2。“原先我们的系统，渲