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搜尋「負載」,共 5650

AI伺服器市場正從GPU主導走向ASIC、GPU與通用型伺服器並存的新階段。緯穎表示,上半年出貨仍以通用型伺服器為主,但ASIC伺服器本季可追至整體出貨約一半,下一季可望進一步超越通用型產品;GPU伺服器則預計下季底開始出貨,顯示大型雲端業

AI資料中心的電力競爭出現新的技術方向。過去產業焦點集中在增加發電容量、變壓器、開關設備與儲能,如今資料中心開始從「被動的大型用電戶」轉向能配合電網狀態主動調整負載。Google、NVIDIA與Emerald AI宣布成立「AI能源管理聯盟

面對機器人、AGV(自動導引車)、輸送系統等行動設備快速導入,工業現場對無線通訊的需求也從「能不能連線」,逐漸轉向「能否維持穩定、低延時且可預期的連線品質」。相較於有線網路具備穩定性但缺乏設備移動彈性,Wi-Fi等既有無線技術則可能受到頻譜

受惠於AI、高效能運算與先進製程快速發展,半導體產業持續突破製造與工程極限,同時面臨製程複雜度提升、能源需求增加、設備維護與廠務管理難度升高等挑戰。西門子認為,如今AI的價值已不再只是單點分析或輔助決策,而是需要更深入參與工程、製造與廠務營

AI伺服器散熱競爭正由冷板與CDU向更細的零組件層級擴散。伸興旗下宇隆布局AI伺服器液冷通用快接頭(UQD),今年出貨逐季升溫,反映Direct-to-Chip液冷進入放量後,快接頭、管路、分歧管及材料可靠度正成為新的供應鏈環節。 UQD看

韓國 INFAC 公司推出了一款針對電動車的創新 800V 電池組設計模組,該模組整合了一個高功率 800V 至 48V 隔離式穩壓 DC-DC 轉換器。此新設計透過減少高壓電纜與連接器,提升了車輛效能與電源轉換效率,並延長了續航里程。 I

AI資料中心競爭正跨出伺服器機房,向上游延伸到發電端。韓國與美國研議超過1,000億美元的大型能源投資方案,據報內容包括最多8座核能反應爐,以及約200億美元的德州天然氣發電計畫,電力需求直接指向快速擴張的AI資料中心。韓國政府表示相關細節

AI基礎建設競爭正從單顆GPU走向整座機櫃架構。AI推論晶片新創d-Matrix宣布,新一代Raptor XPU將導入NVIDIA NVLink Fusion,直接接入NVIDIA MGX機櫃與AI基礎設施平台。這意味第三方客製加速器不必與

基於Token產能與變現能力已改變AI資料中心(AIDC)競爭邏輯,資策會產業情報研究所(MIC)於「2026 MIC FORUM Fall《躍進 AI Leap》」研討會次日,聚焦現今AIDC的競爭態勢轉變、經營關鍵議題,以及算力與網路傳

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

如果把人形機器人拆開來看,最醒目的往往是AI晶片、攝影機、馬達與減速器;但真正決定它能否離開舞台展示、進入工廠與服務現場的,並不是其中任何一顆明星元件,而是各種快慢不同、風險不同的電子系統能否形成一個有秩序的整體。語言模型可以花數百毫秒理解

AI伺服器記憶體競爭正從HBM延伸至完整Memory/Storage Hierarchy。Kioxia 9月3日舉行技術說明會,提出AI時代NAND策略,依照不同工作負載配置低延遲XL-FLASH、TLC與高容量QLC,並透過CXL記憶體擴

半導體製造商ROHM(總公司:日本京都市)針對車載安全功能和保護電路開發出100V耐壓MOSFET「RS4P063BPHZG」。 近年來,隨著汽車電子化的發展,開始要求車載系統能夠滿足高電壓和高電流的需求。尤其是在安全功能和保護電路中,異常

汽車產業正從「硬體定義」走向「軟體定義」。這不只是技術升級,更代表沿用數十年的研發流程、組織分工與供應鏈協作模式,都必須重新調整。 軟體定義汽車(Software-Defined Vehicle,SDV)要求車廠縮短開發週期、更快推出新功能

AI算力需求持續攀升,資料中心競爭正從GPU與電力容量擴張,進一步轉向整體系統效率。微軟Azure雲端硬體與基礎建設總裁Rani Borkar於SEMICON Taiwan CEO Summit 發表主題演講,她指出下一階段AI基礎建設不應

隨著Edge AI、機器人與智慧控制應用加速落地,終端設備需要同時處理感測資料、控制演算法及通訊協定,帶動MCU朝更高運算效能與記憶體容量發展。雅特力科技推出AT32F403E/407E系列微控制器,將最高主頻提升至320MHz,鎖定伺服控