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搜尋「晶片」,共 25315

AI浪潮正從驅動晶片需求進一步延伸至參與晶片設計。隨著AI資料中心、加速運算及實體AI快速發展,半導體晶片的架構與系統複雜度持續攀升,從先進製程、HBM、先進封裝到高速互連與多物理場設計,都讓傳統依賴工程師大量人工操作的開發模式面臨挑戰。在

AI晶片供應鏈的在地化,正從GPU與伺服器進一步延伸至高頻寬記憶體(HBM)。SK hynix於美國印第安納州West Lafayette正式啟動先進封裝基地,投資逾40億美元,規畫2029年下半年開始量產下一代HBM,並且明確將HBM4E

生成式AI競爭正由模型參數與訓練算力,進一步轉向「推論經濟學」。OpenAI公布首款自研推論ASIC「Jalapeno」實測結果,透過晶片、HBM、網路與Serving軟體協同設計,試圖同時突破高吞吐量與低延遲難以兼得的限制,核心指標也由傳

AI晶片持續朝大尺寸、Chiplet與異質整合演進,先進封裝競爭也從CoWoS向更多技術路徑擴散。封測大廠力成科技宣布,布局六年的扇出型面板級封裝(FOPLP)已進入量產準備,現有產能已由兩家主要客戶預訂至2030年,預計2027年開始量產

AI運算需求正快速成長,對資料中心基礎設施的要求也隨之提升。要滿足此需求,必須全方位進行創新:CPU、GPU、網路技術、軟體、電力與散熱技術皆需在機櫃與資料中心層級高效協同運作。提升能源效率有助於在不增加功耗的前提下,提供更強大的AI效能,

AI基礎設施投資正在進入第二階段。當GPU、HBM與先進封裝持續擴產,資料傳輸、晶片載板及半導體材料也開始出現供應瓶頸,AI紅利從核心晶片向CPO光互連、FC-BGA與特殊材料快速外溢,帶動台灣、韓國與日本供應鏈重新布局。 台灣光學大廠大立

AI晶片戰場正從GPU延燒至雲端服務商自研ASIC。隨Google持續推進下一代TPU,晶片規模、封裝與系統複雜度同步提高,ASIC開發模式也可能由單一供應商承包,逐步轉向多家設計服務商分工,為台灣IC設計服務產業帶來新的成長空間。 根據摩

SEMI國際半導體產業協會與台灣高鐵公司(台灣高鐵)宣布半導體與交通基礎設施跨域策略合作啟動。台灣高鐵公司董事長史哲、SEMI全球行銷長暨台灣區總裁曹世綸、國立清華大學榮譽講座教授史欽泰、穩懋半導體董事長陳進財、帆宣系統董事長高新明等重要領

在半導體產業過去數十年的發展歷程中,摩爾定律始終是算力競賽的最高指引——只要縮小電晶體尺寸,就能換取更高的效能與更低的能耗。然而,隨著先進製程邁向 2 奈米、進入環繞式閘極(GAA)架構與晶背供電(如 A16)的極限領域,物理邊際效益顯著遞

走進展會燈光微暗的展示區,透明壓克力展示箱內一隻泛著淡金屬綠光芒的擬人機械手臂,正靜靜托舉著一枚重達兩公斤的金屬啞鈴。它沒有工業機械手臂那種龐大笨重的減速機外殼,也沒有拖曳在外、繁雜如藤蔓般的散熱管線與線束,整體線條流暢優雅,關節處僅嵌有一

為了增加資料傳輸的速度、距離和效率,AI生態系統正在探索射頻(RF)矽中介層技術,以實現互補式金氧半導體(CMOS)、雙極互補式金氧半導體(BiCMOS)與三五族材料的異質整合。

迎合現今AIoT對於高速通訊需求,正加深EtherCAT總線控制發展的趨勢,司麥德國際公司(SMMC)也在今年台北國際自動化展上,發表其透過EtherCAT串聯旗下代理的電控元件、音圈/步進/線性/DD馬達和驅動器,組成機電整合系統,可導入

面對AI技術快速演進、全球半導體供應鏈重組,以及淨零轉型同步推進,科技城市的競爭已不再侷限於產業聚落規模,更取決於供應鏈韌性、人才、永續治理與創新技術落地能力。新竹市政府近日舉辦「2026新竹市科技城市產業論壇」,以「新全球秩序下的科技韌性

生成式AI快速擴張,不只帶動GPU、伺服器與液冷需求,也正在形成一場「算力與能源的雙重循環」。當AI協助電網預測負載、調度儲能與提高能源效率,能源系統反過來又成為支撐AI成長的底層資源。台灣擁有全球重要的半導體、AI伺服器及ICT供應鏈,但

imec的量測專家在本文帶領讀者探索深耕40年的晶圓廠量測與檢測技術,瞭解圖形化和元件創新歷史的四大時期,提供imec前瞻量測發展藍圖,其發展動力與多項重大挑戰相關,包含尺寸微縮和3D技術的興起,還有成本和永續發展需求。