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搜尋「工具鏈」,共 249

數十年來,電子設計自動化(EDA)的生產力提升,主要來自效能更高的模擬器、可擴充的形式驗證工具,以及運算能力更強的求解器。然而,隨著 SoC 設計規模持續擴大,單純提升工具效能已不足以因應驗證團隊面臨的挑戰。 今日 RTL 驗證的主要瓶頸,

當全球人工智慧的浪潮以驚人速度從單純的語言對話模型,演進至具備自主規劃、工具調用與複雜多步驟執行能力的代理式AI(Agentic AI)時代,半導體產業的競爭焦點也迎來了根本性的典範轉移。 過去數年間,市場往往聚焦於單一GPU晶片的尖峰算力

機器人可以延伸人的能力,但不能取代人的主體;可以擴大人的行動,卻不應接管人的目的、權限與責任。從這條界線出發,才能看清實體AI真正的產業價值。

英飛凌科技正與亞馬遜雲端運算服務(AWS)公司展開合作,透過加速為此次合作的一部分,英飛凌推出了一款由AWS提供支援的雲端平台,用於對英飛凌汽車微控制器進行虛擬評估。該新平台不再受限於實體硬體,有助於將評估週期從數周縮短至數分鐘,並顯著降低

ABI Research於8日發布2026年度最新全球機器人與具身智慧(Embodied AI)產業研究報告。報告指出,受惠於視覺語言動作(VLA)大模型在邊緣端的底層技術,全球機器人基礎模型市場預計將在2036年前達到1,500億美元的規

邊緣 AI融合多功能工作負載,致使傳統架構面臨低延遲與確定性的挑戰。當FPGA結合專用張量區塊與熟悉工具鏈,可協助開發者突破軟硬體壁壘,實現高效能、長壽命的智慧邊緣部署。

RISC-V的崛起,不僅僅是技術的更迭,更是一場關於「運算主權」的革命。它讓中小型晶片設計公司擁有了與巨頭競爭的機會,也讓特定領域計算(DSA)能以更低的成本實現。

服務廣泛電子應用領域之全球半導體領導廠商意法半導體(STMicroelectronics,簡稱 ST,紐約證券交易所代碼:STM)宣布加速推動 Physical AI 系統的全球發展與應用,涵蓋人形機器人、工業機器人、服務型機器人及醫療機器

基於2026年全球AI市場競爭持續升溫,在資本與產業雙重推動下,為免再生泡沫疑慮,產業焦點正從底層模型的「參數競賽」轉向解決實際問題、創造商業價值的應用層。

AMD推出第2代Kintex UltraScale+ FPGA系列,瞄準需要以中階FPGA支撐效能關鍵型系統的應用場域,透過記憶體、I/O與安全架構的現代化,回應醫療、工業自動化、測試與測量,以及專業4K/8K廣播系統日益攀升的資料密集與即

Microsoft正式發表第二代AI加速器Maia 200。這款採用台積電3奈米製程的晶片擁有超過1,400億個電晶體,在FP4精度下可提供10+ peta FLOPS的運算能力。除了硬體規格亮眼,微軟更與OpenAI共同開發的軟體工具鏈

回顧2025年全球經歷川普2.0關稅衝擊下,供應鏈再度重組,而面臨更嚴重的勞動力短缺;加上AI硬體基礎建設為擺脫泡沫嫌疑,更加速推進Agentic AI代理、Physical實體/Embodied AI(具身)智能機器人等相關技術應用發展...

新唐科技與工研院合作推動「軟硬整合」的TinyML/邊緣AI解決方案,以NuMicro M55M1 AI MCU為核心,協助製造、智慧建築、醫療照護等產業加速轉型。該方案主打「能用、可管、可負擔」,旨在降低中小企業導入門檻,落實政府打造「人