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雲端功耗/終端電壓/異質整合挑戰紛起 AI晶片力克可靠度設計難關

文‧涂賀仲 發布日期:2020/07/23 關鍵字:TDPHTOLSSNTjDecouplingIR

COVID-19在2020年上半年占據了全世界的版面,在疫情被各國控制下,2020年下半年,可以感受到各項防疫措施都逐步放寬。然而在COVID-19疫苗開發出來之前,仍然必須戒慎恐懼。談到防疫與藥物開發,近來AI技術在COVID-19上的「熱影像辨識防疫」、「病毒基因變異與疫情數據分析」及「候選藥物篩選」扮演重要角色,提供快速數據分析能力。

AI技術是透過模擬人腦的類神經網路,經過深度學習,取得物件特徵參數,產生模擬人腦的判斷能力。這看似很艱深的AI技術,其實早已進入大眾的日常生活,包括手機語音輸入辨識能力,幾乎達真人辨識水準即是一例。

除了演算法與大數據的演進與支援之外,硬體方面,AI晶片依不同的應用領域,不斷往高效能、高頻寬或低耗電等特性演進(表1),因此晶片硬體效能不斷提升,更是支持AI應用領域不斷進步的必要因素。

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