超導數位技術變革AI/ML發展 實現運算設備用電永續(1)

超導數位技術利用材料在低溫時所具備幾乎為零的電阻特性。初步計算結果預測,相較於最先進的CMOS處理器所提供的性能,這項技術的能源效率高了100倍,運算密度也增加1,000倍。 科學家已經預測,在2040年前,全球接近半數的電力將用於運算...
2024 年 10 月 04 日

超導數位技術變革AI/ML發展 實現運算設備用電永續(2)

超導數位技術利用材料在低溫時所具備幾乎為零的電阻特性。初步計算結果預測,相較於最先進的CMOS處理器所提供的性能,這項技術的能源效率高了100倍,運算密度也增加1,000倍。 (承前文)但也有些驚人的不同之處。採用傳統的CMOS技術來堆疊多顆運算晶片的難度極高,因為這些晶片內部的功耗很大。運用超導技術,其耗散的微小功率能有效透過冷卻系統來處理。邏輯晶片可以直接透過先進的3D整合技術進行堆疊,實現更短距、更快速的晶片內連以及尺寸效益。...
2024 年 10 月 04 日

超導數位技術變革AI/ML發展 實現運算設備用電永續(3)

超導數位技術利用材料在低溫時所具備幾乎為零的電阻特性。初步計算結果預測,相較於最先進的CMOS處理器所提供的性能,這項技術的能源效率高了100倍,運算密度也增加1,000倍。 超導關鍵技術開發 (承前文)目前超導CPU所用的製程和材料,無法把運算密度提升到AI和ML技術突破所需的微縮程度。imec的目標是把目前的0.25微米微影尺寸微縮到28奈米。微縮的超導電線在縮小到50奈米的實際尺寸時,時脈速度和元件密度的乘積漸漸能與7奈米CMOS製程的表現相當(表1)。然而,在內連導線性能(以每條導線的GB傳輸率來表示)方面,28奈米超導技術預計能以百倍甚至千倍的幅度超越7奈米技術,功率效率也能提升50倍。...
2024 年 10 月 04 日

看準算力供不應求 全球RISC-V聲勢喊漲

由於算力、邊緣、人工智慧(AI)等需求暴增,如供應鏈針對軟體及IP需求提升,加上新興應用/場域亦需更高階的算力才得以實現。同時,RISC-V的成本、技術及策略風險亦為業界關注的焦點,因此,考量到諸多優點,越來越多全球業者逐步採用RISC-V架構,如市場調研機構Tractica便預估其全球市場營收至2025年將達11億美元。...
2020 年 10 月 21 日

製程升級/專用化/改架構 AI訓練/推論晶片算力攀升

人工智慧晶片的算力逐漸成為效能的指標,其中雲端(Cloud)、邊緣(Edge)、訓練(Training)及推論(Inference),更朝向專用與分流趨勢發展。
2020 年 06 月 01 日