軟銀昨日宣布，已完成收購ARM交易員工數量將增加一倍；全球智能手機業零部件缺貨導致再洗牌；HDMI昨日發布會，HDMI+Type C解決方案月底上路；英特爾瞄準機器學習需求 將推代號Knights Mill的處理器；石墨烯超級電容問世，各類可穿戴設備可應用；VR硬件提升，進入門檻提高；華為Mate9曝光，將采用后置雙攝像頭。

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　　1、軟銀完成收購ARM 員工人數增至6000人

　　9月5日晚間消息，軟銀今日宣布，已完成320億美元收購ARM交易。

　　軟銀今年7月宣布，將以243億英鎊（約合320億美元）的現金收購英國芯片設計公司ARM。這是自收購美國電信運營商Sprint以來軟銀進行的最大一筆并購交易，也是今年全球科技市場最大并購交易之一。

　　交易完成后，ARM將作為軟銀旗下一家獨立公司繼續運行。在未來幾年，軟銀計劃將ARM員工數量增加約一倍達到5000人至6000人。

　　ARM成立于1990年，目前在全球擁有約3000名員工，公司主要資產包括芯片設計領域的技術和專利。

　　軟銀希望通過收購ARM進一步發展其物聯網業務，但***地區研究機構Digitimes Research 7月份曾發布報告稱，其實收購ARM對軟銀并無太大幫助。因為ARM客戶群與軟銀不同，其主要業務也與軟銀不同。

　　2、全球智能手機業零部件缺貨導致再洗牌

　　IDC昨天公布，2016年第2季由于液晶顯示屏幕、處理器、存儲器等關鍵零組件短缺，全球智能手機產業制造量較首季僅成長4.8%。且因關鍵零組件短缺，造成排名的洗牌效應。

　　IDC全球硬件組裝研究團隊研究經理高鴻翔指出，在蘋果、索尼、微軟等國際大廠出貨量滑落影響下，2016年第2季全球智能手機組裝產業競爭，呈現大陸廠商比重持續提升（44.1%上升至46.4%）、***廠商比重滑落（23.4%跌至19.7%）的態勢。

　　由于液晶顯示屏幕、處理器、存儲器等關鍵零組件短缺，形成歐、美、日與大陸一線廠商以原廠直供的采購優勢，凌駕于仰賴二、三線大陸ODM廠商的新興市場當地品牌。

　　影響所及，大陸智能手機組裝廠商在全球前十大排名當中掌控五席，且排名普遍提升。尤其是OPPO、VIVO組裝排名隨銷售更進一步推進至全球第三、四大。

　　3、HDMI+Type C解決方案月底上路

　　HDMI協會昨日舉行新規格產品發表會，提出連結HDMI與USB Type C的解決方案，由于該二大連接器規格為現今最常使用的產品，HDMI連結Type C連接器將使得消費者可以單一纜線傳輸未壓縮的高解析度、4K影像視訊與多聲道環場音訊。

　　隨著消費市場走向高解析度與影像為重的趨勢，促使提供高解析影音傳輸的HDMI規格成為影像傳輸主流，據統計，目前全球搭載HDMI傳輸規格的裝置出貨量將 近60億臺，全球1，600家制造商生產裝置導入HDMI連接功能；隨著USB Type C將成為連接器主要規格產品，HDMI協會推出連結兩大規格的新產品。

　　HDMI協會表示，新規格預計9月底上路，受惠目前高解析度、4K電視均配備HDMI埠，而消費性電子產品如行動裝置、NB等將走向Type C傳輸，為提供消費者能連結個人裝置至電視等顯示器，因此提出連結兩大規格的連接器。

　　據統計，預計至2019年全球搭載Type C裝置將達20億臺，而平面顯示器搭載HDMI功能的產品將達2.63億臺，裝置間的連接控制與隨插即用，促使HDMI協會推動連結Type C規格連接器線，且協助訊源制造商可透過Type C的HDMI替代模式，充分運用原生HDMI。

　　4、英特爾瞄準機器學習需求 將推代號Knights Mill的處理器

　　軟、硬件共同設計趨勢正在席卷整個IT部門，不論是資料分析或是機器學習，每種工作項目的分工都 將更為精細，硬件廠商也開始針對軟體設計新的產品。為了維系資料中心的市場霸主地位，英特爾（Intel）瞄準機器學習的特殊需求，將推出代號為 Knights Mill的多核心處理器。

　　據The Next Platform報導，英特爾現有的Knights Landing Xeon Phi芯片可提供雙精度（Double Precision）3.46 teraflop及單精度（Single Precision）6.92 teraflop的尖峰效能，但卻無法像NVIDIA的Pascal GPU提供半精度的運算能力，因此在資料量比精度更為重要的機器學習與特定影像、訊號處理，Knights Landing顯得較為吃虧。

　　Knights Mill于是后退一步，轉而標榜支援可變精度，如此一來便能以同樣的硬件及熱足跡（Thermal Footprint），處理更大型的機器學習模型。Knights Mill若以現有的Knights Landing為基礎，調整為16位元半精度，理論上每周期就能處理64半精度運算，并能有效將本地MCDRAM存儲器增加至32GB，提升資料訓練效率。

　　如果英特爾能讓Knights Landing上的76個核心全部運作，并稍稍增加時脈，就能進一步將半精度效能提升至16.8 teraflop，每teraflop的成本也能降至372美元，勝過使用Pascal的Tesla P100。Pascal則是在每瓦效能方面勝出。

　　不過超大規模資料中心業者最關心的，或許還是每瓦每teraflop的成本。

　　經過計算之后，Tesla P100每瓦每teraflop成本為1.65美元，頂級Xeon Phi 7290為1.84美元，稍低階的Xeon Phi 7250為1.86美元，更低階的Xeon Phi 7230為1.62美元。如果Knights Mill是以Knights Landing為基礎進行調整，在英特爾不收取額外費用的情況下，其每瓦每teraflop成本推估為1.24美元。Knights Mill的推出，將對至今無法大量出貨的Pascal Tesla P100造成嚴重壓力。

　　上述推論的前提，都是以Knights Landing作為Knights Mill的技術基礎，而根據英特爾釋出的資料，Knights Mill的實際效能將不止于此。

　　為提供超大規模資料中心業者一個GPU外的選擇，并滿足超級電腦中對于分析、機器學習與模擬的需求，英特爾不斷加快Knights處理器家族的發展腳步，并且試圖提升產品的多樣性。此外，英特爾也透過收購填補所有缺口，像是Altera與Nervana Systems即可望在英特爾的深度學習發展上扮演重要角色。

　　英特爾資料中心總經理Diane Bryant指出，目前英特爾已取得97%的機器學習伺服器市場，其中Xeon E5是最常被使用在機器學習與深度學習的處理器。Bryant并提出，到了2020年，多數伺服器都將投入資料分析工作。