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搜尋「PyTorch」,共 86

AI PC的競爭常被濃縮成一個數字:NPU有多少TOPS。然而,一部真正可用的AI PC,從來不是把一顆NPU放進既有筆電就完成。

眾多機器人團隊最終都會面臨同一個困惑:明明晶片性能表現卓越、基準測試結果亮眼、技術展示也穩定流暢,為什麼從實驗室原型到真正可部署的機器人產品,中間仍然需長達18個月的時間?問題的關鍵往往不在處理器本身,而在其外的一切。 如今自主機器人開發者

當前 AI PC 的浪潮正以前所未有的速度席捲個人電腦市場。隨著傳統單一 Wintel 路線的邊界逐漸模糊,PC 產業正加速走向多元化的架構分流。面對從輕薄長續航筆電到高階邊緣 AI 工作站的龐大需求,Arm 如何透過硬體 IP、運算子系統

透過FPGA與NPU的雙重防線,現代量測設備成功在最前線截斷了龐大的數據海嘯,將傳統的「採集後分析」轉變為「在採集的瞬間即完成洞察」。

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。

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。

隨著人工智能(AI)快速滲透醫療體系、重塑臨床決策與醫療流程,醫師的核心競爭力正悄然轉變。長庚大學自114學年度寒假起,正式啟動醫學系「MD(醫學士)+AI(人工智能)碩士」雙學位學程(AIMD),以制度化方式培育同時具備臨床專業與AI應用

隨著人工智慧滲透至生活與產業的每一個角落,運算架構正迎來劇烈轉型。Arm 資深副總裁暨物聯網事業部總經理 Paul Williamson 在 Arm Unlocked Taipei 2025 上指出,「我們正經歷一場由 AI 引領的運算革命

隨著生成式 AI 與即時語音、影像應用逐漸普及,智慧型手機與行動裝置正面臨一個關鍵挑戰:如何在有限功耗與體積條件下,滿足龐大的 AI 運算需求。過去許多應用依賴雲端運算,但雲端方案常受限於網路延遲、隱私疑慮與成本壓力,無法隨時隨地提供即時回

半導體產業必須重新定義「效能」:不再僅以每秒浮點運算次數(FLOPS)比較,而以每瓦特浮點運算(FLOPS/W)為核心指標。本文將從製程微縮、先進封裝、架構革新三個維度,深入剖析xPU的節能技術路線。

生成式AI驅動的模型規模與複雜度急遽上升,正迫使晶片架構以遠超摩爾定律的速度進化。在這場硬體競賽中,NVIDIA、AMD、Google等科技巨頭紛紛推出「算力核彈級」晶片,並在效能、功耗與生態系三大戰場上展開正面交鋒。

透過整合AI處理器、優化資源分配、壓縮和量化AI模型,MCU能夠在傳統應用與AI功能之間取得平衡,並在邊緣與終端設備中發揮重要作用。未來,隨著技術的不斷進步,MCU將在更多領域實現智能化,為AI的普及和應用提供強大的支持。

近年來,開源指令集架構RISC-V正以驚人速度改寫全球半導體產業格局。搭載RISC-V架構的處理器的全球出貨量已經突破10億顆,預估到2025年將在物聯網與邊緣運算市場取得25%市佔率。這股開源革命浪潮背後,既有科技巨頭的戰略布局,也反映全

隨著人工智慧(AI)技術的快速發展,資料中心作為支撐AI運算的基礎設施,其未來性充滿潛力。同時,資料中心的發展也面臨可擴充性、成本效益、能源效率和安全性等多重挑戰。在這場競爭中,英特爾正以其技術創新與合作策略,尋求在資料中心與AI領域站穩腳

樹莓派本來就有官方的攝影機模組,已經推到第三代,但就在九月底樹莓派官方再推出人工智慧攝影機Raspberry Pi AI Camera,建議價70美元,RPi AI Camera與原有的攝影機有何不同?本文將對此推探。

Basler AG 推出 pylon AI,擴大pylon軟體套件陣容。pylon AI 擁有具備人工智慧(AI)演算法的影像分析功能,能夠輕易取得精確影像分析,用以解決多種複雜的視覺工作,例如分類與語意分割等。整合到 pylon AI 軟