加速物聯網/智慧製造創新 ST MPU搶攻高運算效能市場

物聯網時代來臨,新興應用不斷發展,許多整合性應用需求更高的運算能力,包括工業、消費性、醫療保健、智慧家庭等,需要更高的處理與運算能力,意法半導體(STMicroelectronics, ST)以多年積累之Arm...
2019 年 10 月 21 日

Vicor展開策略轉型 擴產計畫陸續推動

以電源模組起家的美商懷格(Vicor),由於擁有相當獨特的拓撲設計跟製程技術,但也由於其模組單價較高,因此應用市場過去較局限在航太、國防與資料中心、超級電腦及電動車等市場。過去這些市場都是典型的少量多樣市場,但隨著人工智慧、雲端運算跟汽車電動化的趨勢持續發酵,資料中心跟電動車都已經不再是利基市場,故近期Vicor決定推動策略轉型,更聚焦在資料中心、電動車及大型固態照明系統等應用,同時決定展開為期數年的擴產計畫。...
2019 年 10 月 05 日

四大垂直應用先舉紅旗 中國半導體市場逐漸關門

自從中國政府開始大力扶植本土半導體產業之後,中國的IC製造與IC設計產業,在中央及地方政府的資金挹注之下,有了相當程度的進展。除了眾所矚目的記憶體、人工智慧加速器之外,還有許多類比跟通訊相關元件,也逐漸開始有了自給自足的能力。
2019 年 09 月 08 日

XPU世代來臨 POL模組解決方案抬頭

在人工智慧(AI)、機器學習(ML)的風潮席捲下,運算設備所使用的核心處理器不再定於x86一尊。包含現場可編程閘陣列(FPGA)、繪圖處理器(GPU)乃至各種以安謀(Arm)架構為核心的ASIC處理器,都開始出現在伺服器等資訊產品上。對電源解決方案供應商而言,這些非x86處理器帶來了全新的產品規格需求,創造出新的市場,但也帶來新的考驗。...
2019 年 07 月 30 日

工業+AI發展潛力大 訓練資料集建置仍為瓶頸

製造業的智慧轉型是未來的世界趨勢,特別是在用人成本日益高昂,勞動力短缺的今日,如何讓生產線上的設備更加智慧化,像人類一樣能勝任各式各樣的工作,是目前許多工業設備大廠都在努力的方向。而人工智慧的導入,對於加速某些工業設備的智慧化,能帶來很明顯的說明,例如光學自動化檢測(AOI)、機器視覺、機台監診等基於感測技術所發展出來的設備或系統,若能順利導入人工智慧,將創造可觀的經濟效益。
2019 年 06 月 15 日

宸曜科技展出超過15項新品與七大主題

宸曜科技(Neousys Technology)於Computex 2019以整合強固寬溫與設計美學的嵌入式電腦專家的主軸,展出了GPU人工智慧邊緣運算、機器視覺解決方案、擁有專利的超級電容不斷電系統、強固級寬溫嵌入式系統、工業物聯網閘道器、I/O擴充模組以及車載與監控應用之嵌入式系統等,並有多達十五項新品一次性登場,更有業界首款搭載兩張GPU顯示卡之人工智慧平台首次亮相。...
2019 年 06 月 05 日

併購Mellanox NVIDIA再掀資料產業變革

2019年3月12日繪圖晶片商NVIDIA,宣布以每股125美元,總共約69億美元的金額收購以色列通訊技術商邁倫科技(Mellanox)。這筆交易將是NVIDIA有史以來最大的一筆收購,也是第一次併購數據互聯技術商,並將推動為資料中心業務的布局,預計收購將在2019年底前完成。
2019 年 06 月 02 日

高整合PMIC新功能發威 高密度運算應用小巧省電

由於虛擬實境、嵌入式視覺、物件動作、行人檢測和手勢識別等新技術應用都需要深度學習演算法,須採用具有高度靈活性和自我調整能力的電源管理晶片(Power Management IC, PMIC)為應用處理器(AP)供電。為了實施最新、最有效的演算法並增加必要的新功能,AP必須具有高度靈活性和可配置性。絕大多數此類應用為可攜式產品,系統方案必須具備低功耗特性。相對地,PMIC必須支援動態負載調節和低功耗模式轉換,同時滿足小尺寸、高效率要求,盡可能地降低能源浪費,並支援不同的操作模式。本文討論此類應用中AP供電所面臨的挑戰,以一款PMIC電路為例,提供最佳的尺寸、效率特性。
2019 年 04 月 25 日

人工智慧結合機器視覺 創新應用源源不絕

機器視覺在製造業應用存在已久,但過去的機器視覺本質上是以規則為基礎的專家系統(Rule-based Expert System),不具備自主學習的能力,能處理的問題範疇也較為專一。這也使得機器視覺的系統整合商(SI)規模普遍不大,但在特定領域有非常深厚的技術累積。以機器學習(ML)為基礎的機器視覺系統,則可能改變這個產業風貌,並為這項技術打開更廣闊的應用空間。
2019 年 02 月 21 日

迎戰5G大數據運算難題 GPU力助電信商導入AI效能

5G高頻寬、低延遲與大資料量傳輸特性,預期將會徹底改變人們的生活,也意味著在5G時代將帶來處理大數據運算的難題。為此,電信商開始攜手GPU廠商,企圖以導入人工智慧(AI)效能的方式,解決5G資料量爆炸的課題。...
2019 年 02 月 13 日

AI商機/挑戰並存 半導體材料突破將成重點

人工智慧(AI)大行其道,但若要執行相關演算法或模型,需要大量運算能力,因此對半導體產業而言,AI固然蘊含龐大商機,但同時也帶來許多挑戰。在摩爾定律(Moore's Law)逐漸失效,晶片業者不再只能倚靠電路微縮來實現效能更高、成本更低的晶片之際,AI運算需求所帶來的挑戰更形艱鉅。美商應用材料(應材)認為,為了回應這些AI帶來的挑戰,在產業生態面,半導體產業的風貌將從上下游關係分明的直線鏈條轉變成互相交錯的產業網路;在技術面,則必須在運算架構、設計結構、材料、微縮方法與先進封裝這五大領域提出新的對策,而材料工程將在這中間扮演最核心的角色。...
2019 年 01 月 19 日

ML提升機器視覺應用彈性 SI業務發展路更寬

機器視覺在製造業應用存在已久,但過去的機器視覺本質上是以規則為基礎的專家系統(Rule-based Expert System),不具備自主學習的能力,能處理的問題範疇也較為專一。這也使得機器視覺的系統整合商(SI)規模普遍不大,但在特定領域有非常深厚的技術累積。以機器學習(ML)為基礎的機器視覺系統,則可能改變這個產業風貌,讓SI更容易跨入不同領域。...
2019 年 01 月 08 日