看起来非常牛x的一个中国芯，有待进一步鉴定

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PU	双 MVP 核心 同时多线程（SMT） 能够对对称多处理任务（SMP） 同质并行程序和Java应用程序起到有效的加速作用 支持 Pthread, OpenMP
GPU	数据并行，任务并行和/或功能并行，可用于可编程统一渲染器、多标准媒体处理器和异构GPGPU应用程序的并行计算 支持OpenGL ES2.0, OpenCL, 最高7千万三角形生成/秒，6亿像素填充/秒
系统时钟	600Mhz
多线程处理	同时8个线程。
处理能力	5160DMIPS，峰值性能上相当于4.8GHz单核心串行处理器
显示系统	液晶显示最大像素时钟：165MHz, 16.7M(24位) 真彩色。 有HDMI / DVI输出的能力。
相机	8 / 10位相机的数据接口
视频	支持高清720p的所有解码格式。
音频	最高5.1声道音频
电源控制	6个独立的电源域，每个有3个低功耗模式
操作系统	Android, 嵌入式Linux系统
支持连接	USB主机/从机，无线，串口，3G调制解调器，全球定位系统等
键盘	Qwerty键盘

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基于并行计算的、已整合了指令集架构(ISA)的处理器核心
最高时钟频率：600MHz，工艺65 nm，4个线程
超标量的指令执行流水线, 提供稳定的高性能：2580 DMIPS (4 .3DMIPS/MHz)或3.6GFLOPS(6 MFLOPS/MHz)
可达8个动态线程的内核，具有硬件负载均衡，以及软件可配置的同步多线程技术SMT
支持数据并行、任务并行和功能并行的计算模式，并且减少中断需求和内容切换
核心内存含64KB指令缓存(I-cache)，64KB数据缓存(D-cache)， 64KB静态存储器(SRAM) 、8通道直接内存访问引擎(DMA)及16-中断源控制器(source interrupt controller)
内核模块面积，包括内存，仅为3 mm^2 ，功耗更低至300mw
通过本地编译及MVP驱动程序，同时支持同步和异步的并行计算API接口

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问： 人们为什么需要另一个处理器？
答：
人们并不需要另一个处理器。他们需要的是更便宜、更高性能和低功耗的电子设备。此外，中国需要一个为她庞大的市场量身定做的、并且更优秀的处理器核心技术。
作为一个在中国境内注册的半导体企业，我们不会像其它国内企业一样，只会采用国外公司拥有的内核技术(如ARM、MIPS) 去开发最终产品。如果采用国外公司的内核技术，只会为国外企业开拓更大的市场，讓他們获取更多的利益。
我们拥有自主研发的处理器核心技术 – MVP，它不但能够满足客户特殊的需求，还可以提供最好的性价比。更重要的是，对使用所有新开发的处理器核心所面临的共同问题 -专用软件应用和开发问题，随着更多的基于ANDROID开源软件和应用程序在国内被广泛采用也得到很好的解决。
为此，我们决定用全新的工业标准结构去设计新的处理器MVP，而这个处理器会带来以下的优点：
节省成本： 不需要支付昂贵的专利费。
灵活： 不需要受制于旧的工业标准结构，可以因需要而灵活改变功能和性能。
自由： 可广泛满足于多应用领域的计算需求。
优化： 通过优化的半导体工艺来提升处理器的表现。.

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问： 为什么多线程处理器(MVP) 比现有的处理器好？
答： MVP 比现有的处理器更具成本效益，更可以如摩尔定律所预计的那样提高处理器的表现，以满足不断出现的应用需求。 例如：并行计算令MVP有更高效率，而它的基本设计和结构会更适合现在和将来的并行计算程序。未来，处理器性价比对于新兴电子产品的重要性将更为显着。

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问： ICube的 产品是什么？
答：我们的产品是一个基于并行计算结构、采用自主研发的处理器核心技术（MVP），使用Android操作系统的SoC产品，它带有优化的编译器、并行应用程序接口，以及帮助应用程序移植的配套工具。

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问： 如果我现在已经有了一个在其它处理器上运行的，用C/C++编写的应用程序，是否很容易移植到MVP上？如果用其它汇编语言编写的程序，如何移植到MVP上？
答：只需要用我们提供的MVP编译器，重新对用C/C++编写的应用程序进行编译，就可以完成在MVP上的移植工作。 而用其它汇编语言编写的应用软件程序，必须采用MVP的汇编语言，重新编译。我们会提供相应的文档和工具，来帮助你的移植工作。

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据了解，Icube的首席技术官梅思行在半导体行业具有30多年的工作经验，擅长于微处理器和图型处理器架构的研发和设计。于1997至2004的7年间，作为世界顶级GPU供应商NVIDIA的主架构师之一，直接参与了数代NVIDIA GPU中的流处理器架构和硬件设计，包括第一代GeForce，第一代Xbox芯片，以及G80处理器。拥有30多个美国专利；其中包括：第一个图形处理器；第一个可编程GPU及第一个通用GPU。

“基本上我在硅谷的职业生涯前半段是做CPU，后半段是做GPU。做GPU的时候我已经有了很多年CPU的经验，所以本能上把很多CPU的技术用到GPU上。”梅思行表示，在从NVidia退休后，他一直在跟踪半导体工业的走势，比如多核、OPENCL、从PC到移动等趋势，想借助自己在CPU和GPU的经验，在“UPU”上体现出来。

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感觉上是从G80的流处理器发展而来的。