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搜尋「GPU 運算」,共 1644

AI資料中心持續擴大GPU與ASIC叢集,產業競爭焦點正從單純增加運算晶片,轉向如何高速搬移資料。GlobalFoundries與Marvell宣布擴大多年合作,提高美國Vermont廠高效能矽鍺(Silicon Germanium, Si

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

企業AI安全正從模型、Agent與資料治理一路向晶片層下沉。Rambus宣布CryptoManager Root of Trust支援Caliptra規範,鎖定資料中心與AI SoC,透過硬體信任根建立Secure Boot、韌體驗證、身分

生成式AI已逐漸由數位世界進入實體環境,Physical AI正在催生不同於AI伺服器的新晶片架構。台灣IC設計業者QBit Semiconductor公布QB88XX系列,鎖定機器人與無人機控制,將多關節運動控制、AI運算及即時伺服功能整

聯發科技發布天璣9600系列旗艦5G Agentic AI晶片-天璣9600 Pro及天璣9600 M。天璣9600 Pro匯集天璣旗艦行動晶片超性能、超能效優勢,並擁有為Agentic AI體驗打造的AI技術及持續推動體驗進化的豐富生態系

生成式AI之後,製造業下一波競爭正轉向Physical AI:讓AI不只分析資料,而能透過感測器、控制器與機器人直接作用於生產現場。近期台灣供應鏈出現兩條值得注意的路線,一端由精密自動化次系統向機器人延伸,另一端則由GPU算力管理進入智慧工

基於AI資料中心建置需求持續升溫,全球半導體載板產業正進入高階產品規格升級、關鍵材料供應吃緊與先進封裝技術競逐並行的新階段。依台灣電路板協會(TPCA)與工研院產科國際所最新觀察指出,2025年全球載板產值規模達147.5億美元,年增18.

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

中國AI晶片自主化正進入更困難的下半場。華為、寒武紀、沐曦等業者持續推出國產AI加速器,逐步降低對NVIDIA依賴,但真正限制系統效能與量產規模的關鍵,已由單純GPU/NPU設計能力轉向HBM高頻寬記憶體。HBM也因此成為中國建立完整AI算

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

現今AI資料中心算力持續擴張,系統瓶頸正從GPU運算能力向晶片間高速互連轉移。9月9日在日本幕張登場的NEPCON JAPAN秋季展特別設置「光電融合World」區域,集中矽光子、先進封裝、光導波路及CPO等技術,並邀集NVIDIA、Cor

代理式 AI 正從雲端進一步延伸至邊緣與實體 AI。隨著開發者需要跨不同模型、執行環境與硬體目標進行開發,整體複雜度也隨之提高。Arm 的運算平台橫跨這整個連續運算範圍,背後有超過 2,200 萬名開發者組成的生態系,而這些開發者都需要經過

AI算力競賽正從GPU延伸至電力基礎設施。隨著下一代AI伺服器機櫃功率密度快速提高,既有54V直流供電面臨電流過大、銅材與線纜增加、轉換損耗及機櫃空間等瓶頸,800V高壓直流(HVDC)與固態變壓器(SST)逐漸成為AI資料中心下一波技術競

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