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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

AI資料中心建設進入下一階段的競爭態勢。隨AI伺服器機櫃功率密度快速提高,資料中心面臨兩項更基礎的物理限制:電從哪裡來,以及數百kW等級熱量如何排出去,因此帶動電網、再生能源與液冷同步成為AI基礎設施的新戰場。 韓國政府近日邀集Samsun

AI資料中心功率密度快速提高,現今的能源基礎設施競爭要點已從「能不能供電」進一步轉向「如何安全、快速且穩定地供電」。韓國智慧電網業者G2Power最新公開商用化浸沒式冷卻ESS,將電池模組直接浸入絕緣冷卻液,並把AI監控、BMS、EMS與P

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,

當實體AI與新一代機器人快速崛起,機器人產業的競爭維度已從「單一硬體零組件供應」徹底轉向「全系統整合與生態系對決」。面對台灣在全球市場中的戰略定位,恩智浦半導體(NXP)資深市場行銷經理黃佳琪指出,台灣擁有全球罕見且完整的電子系統整合底蘊,

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

因前沿AI模型訓練算力每年成長4~5倍,能源供給與資料搬移成本已成為效能擴張的關鍵瓶頸,促使AI效能競爭從單一晶片的效能比拚,轉向設計、記憶與互連協同突破的系統整合工程。今年9月登場的SEMICON Taiwan 2026也預告,將針對3大

聯發科技舉行 2026 年第二季法人說明會,公布單季營收達新台幣 1,520 億元,超越先前營運目標上緣。受惠於前沿 AI 模型與 Agentic AI帶動的算力需求,聯發科不僅調升 2027 年資料中心可服務市場規模(SAM)與市占率目標

為了將類比廣播(AM與FM)與支援人工智能和機器學習(AI/ML)的音訊處理功能整合至高度靈活的單晶片解決方案,以因應新一代廣播技術挑戰。恩智浦半導體今(30)日推出新款車載音訊與廣播處理器SAF9800,以簡化車載資訊娛樂系統架構,提供汽

AMD在Advancing AI 2026大會上進一步揭露與OpenAI的合作內容,雙方合作已不再侷限於GPU採購或系統部署,而是擴展至晶片、系統架構、軟體堆疊與AI模型需求的共同設計(Co-design)。隨著大型語言模型持續朝向更大規模

開源軟體是全球經濟的重要支柱。透過讓專家社群得以存取與檢視相關技術,開源軟體可為雲端運算、金融服務、製造、電信、政府與網際網路服務提供堅實的基礎。 資安是開源軟體的三大受益領域之一。開放安全AI聯盟(Open Secure AI Allia

影像感測器市場過去長期以畫素、畫質與出貨規模作為主要競爭指標,但進入邊緣 AI 與 Physical AI 時代後,這套標準正逐漸出現分化。 供人觀看的影像,仍然重視解析度、色彩與細節;供機器判讀的感測資料,則可能更在意封裝尺寸、功耗、單幀

人工智能伺服器需求持續成長,帶動高頻寬記憶體市場快速擴張,也進一步改變全球DRAM產業的供需結構。由於HBM生產需要大量高階DRAM晶圓產能,三星電子(Samsung Electronics)、SK海力士(SK hynix)與美光(Micr

本文闡述連續時間(CT)Σ-Δ ADC的原理和應用,並分析其相較於離散時間(DT)版本的優勢與不足,文中並利用ADI的訊號鏈設計器評估此類ADC在各種應用場景下的性能和特性。