美商亞德諾半導體(Analog Devices Inc., ADI)與代理商安馳科技(Macnica ANStek)聯手，2024年首度參加6/26~6/28的台北食品機械展(攤位：南港展館一館四樓N1203)，提供業者低成本且可快速導入的AI產能提升方案。 在食品產業中，設備的穩定運行至關重要，任何意外停機或故障都可能導致品質瑕疵，甚至中斷生產，造成巨大損失，導入預診斷方案，才能精準進行設備維護。ADI將先進訊號感測技術及AI演算法結合，推出OtoSense...

市場上有數千種Android設備正在運作，每一種都有不同的硬體規格，比起單一雲平台統一的硬體規格，開發者為千百種行動裝置進行優化需要付出更多努力。而框架就是一個快速發展的生態，Arm已經注意到終端推理運行時(Runtime)的碎片化趨勢，而且其在性能方面的特徵各不相同，在這些框架間移植網路非常複雜。 Arm終端產品運算子系統(Arm...

2024年Arm終端產品運算子系統(Arm CSS for Client)解決方案中的核心，絕對非CPU架構莫屬，Arm自2020年推出Cortex-X系列以來，目標簡單明確，就是提高單執行緒性能，要實現優異性能，並非只涉及單一因素，而是要綜合考量每時脈週期指令數(IPC)、頻率、編譯器、作業系統(OS)、封裝等多個方面。Arm對Cortex-X...

瑞薩電子(Renesas Electronics)近日推出R-Car Open Access(RoX)，其為軟體定義汽車(SDV)開發平台，整合開發人員所需的硬體、作業系統(OS)、軟體和工具，以便開發人員能快速開發具備安全性及持續軟體更新功能的新一代汽車。SDV平台針對瑞薩R-Car系列系統單晶片(SoC)和微控制器(MCU)設計，包含用於無縫部署AI應用的完整工具。 透過預先整合開發SDV所需的各層基本軟體，RoX大大降低了汽車OEM和一級供應商系統設計的複雜性，進而節省時間和金錢。 SDV的出現代表了汽車技術的重大進步，加速實現更多的自動駕駛、汽車電子化和車聯網的駕駛體驗。汽車行進間必須透過ASIL...

自從行動裝置進入智慧聯網時代，無所不在的影像體驗就成為智慧裝置的一大重點，高階智慧手機的CPU效能也成為產業關注的焦點。目前，Arm合作夥伴的GPU出貨量已累計超過100億顆。2024年Arm CSS...

人工智慧(AI)時代正式降臨，AI PC與AI NB等智慧終端預計將成為品牌廠商開發的重點，身為各家晶片商軍火庫的Arm，也於5月底正式推出全新的架構解決方案Arm終端產品運算子系統(Arm CSS for...

西門子數位工業軟體近日推出Catapult AI NN軟體，可幫助神經網路加速器在特殊應用積體電路(ASIC)和晶片單系統(SoC)上進行高階合成(HLS)。Catapult AI NN是一款全面的解決方案，可對AI架構進行神經網路描述，再將其轉換為C++...

深度學習可指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料，可以彈性滿足不同應用的需求。企業使用深度學習模型來分析資料，並在各種應用程式中進行預測，廣泛導入嵌入式AI系統中。 深度學習是人工智慧(AI)中的一種方法，可指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料。深度學習模型可識別圖片、文字、聲音和其他資料的複雜模式，藉此產生更準確的洞察和預測。使用者可以透過深度學習方法將通常需要人類智慧的任務自動化，例如描述影像或將聲音檔案轉錄為文字。  AI技術指的是開發人員試圖將電腦，訓練成能夠像人類一樣思考和學習的系統。深度學習技術驅動了許多日常產品中使用的AI應用程式，例如：數位助理、聲控電視遙控器、詐騙偵測、自動臉部辨識(圖1)。AI也是新興技術的關鍵組成部分，例如自動駕駛、虛擬實境等。  圖1　臉部辨識應用範例 深度學習模型是資料科學家經訓練後使用演算法，或一組預先定義步驟執行任務的電腦檔案。企業使用深度學習模型來分析資料，並在各種應用程式中進行預測。 深度學習在汽車、航太、製造、電子、醫學研究和其他領域中具有若干使用案例。深度學習應用包含自動駕駛汽車使用深度學習模型，自動偵測道路標示和行人。國防系統也使用深度學習，來自動標示衛星影像中感興趣的區域。而醫學影像分析使用深度學習來自動偵測癌細胞，以進行醫學診斷。工廠則使用深度學習應用程式，自動偵測人員或物件是否位於機器的不安全距離內。 深度學習五大應用 深度學習的應用主要可分為電腦視覺、語音辨識、自然語言處理(NLP)，以及建議引擎五大類。 電腦視覺 電腦視覺是電腦從影像和影片中，擷取資訊和洞察的功能。電腦可以使用深度學習技術，進而以與人類相同的方式理解圖像。電腦視覺有多種應用，例如內容審核可自動從影像和影片封存中，移除不安全或不當的內容。臉部辨識可識別面部，並識別睜眼、眼鏡和面部毛髮等屬性。影像分類可以識別品牌標誌、服裝、安全裝備，和其他影像詳細資訊。 語音識別 儘管語音模式、音調、語氣、語言和口音不同，深度學習模型仍然可以分析人類語音。例如Amazon...

深度學習可指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料，可以彈性滿足不同應用的需求。企業使用深度學習模型來分析資料，並在各種應用程式中進行預測，廣泛導入嵌入式AI系統中。 機器學習背景下的深度學習 (承前文)深度學習是一種機器學習，深度學習演算法的出現是為了提高傳統的機器學習技術的效率。傳統的機器學習方法需要大量的人力來訓練軟體。例如，在動物影像識別中，使用者需要手動標記成千上萬的動物影像、讓機器學習演算法處理這些影像、在一組未知的影像上測試這些算法，接著確定某些結果不準確的原因，最後透過標記新影像來改善資料集，進而提高結果的準確性。 這個過程稱為監督學習。在監督學習中，只有當使用者擁有廣泛且多樣化的資料集時，結果準確性才會提高。例如，演算法可能會準確識別黑貓，而不是白貓，因為訓練資料集中的黑貓影像更多。在這種情況下，使用者將需要標記更多的白貓影像，然後再次訓練機器學習模型。 機器學習/深度學習各有優勢 有效處理非結構化資料  機器學習方法發現非結構化資料...

深度學習可指導電腦以受人腦啟發的方式來處理資料，可以彈性滿足不同應用的需求。企業使用深度學習模型來分析資料，並在各種應用程式中進行預測，廣泛導入嵌入式AI系統中。 深度學習的訓練 (承前文)深度學習的訓練(Training)可以分為三個步驟：定義網路架構(Define...

在人工智慧技術日益成為推動社會進步重要力量的今天，耐能智慧公司捐贈全球首台高性能AI伺服器(KNEO300)給清華大學科技管理學院，以支持學院在AI領域的教學與研究工作，捐贈儀式在台積館舉行。 此次捐贈體現了耐能智慧公司對教育事業的支持和對科技創新的重視。透過促進人工智慧技術在教育領域的應用(如數據分析/資料檢索/翻譯/經濟/科技法律/科技管理/計量財務金融)，幫助更多學生和教師更好地理解和掌握AI技術，培養更多具有創新精神和實踐能力的人才。 耐能創辦人兼執行長劉峻誠形容KNEO...

為滿足生成式AI模型訓練對運算能力的巨大需求，伺服器GPU加速器晶片規模快速增加，其所散發的熱量亦出現驚人成長。雖然單相水冷板(Cold Plate)已可解決當前最新一代GPU加速器的散熱問題，但在COMPUTEX2024期間，不少業者亦展示解熱能力更好的浸沒式冷卻方案，顯示業界已有心理預期，2026年問世的下一代的GPU加速器將更加火熱，可能得動用散熱效率更好的浸沒式散熱，甚至雙相浸沒式散熱。 其陽與超微(AMD)、廣運、法國Inventec等合作夥伴，在COMPUTEX2024期間公開展示的雙相浸沒式液冷系統。在處理器表面的銅板蒸發器(Boiler)上，刻意配置了能促進氣泡產生並快速脫離元件表面的凹穴，以便將散熱效果發揮到極致。 其陽科技資深熱流經理劉承恩指出，GPU加速器的算力不斷成長，TDP也隨之增加。根據GPU供應商的技術發展路線圖，單相水冷板散熱技術可能再過幾年，就無法滿足新一代GPU加速器的需求。因此，為了預做準備，業界都在積極布局單相或雙相浸沒式散熱技術，其陽也是其中之一。 目前先進散熱技術包含可以再細分為雙相花灑型冷板、單相或雙相浸沒式與花灑噴霧型冷板這幾種技術路線，其中又以單雙相浸沒式技術較為成熟。而其陽與超微(AMD)、廣運、法國Inventec(按：法國Inventec是法國化工集團Dehon的子公司之一，碰巧與英業達的英文名字相同)等合作夥伴，在本屆COMPUTEX展中聯合展示的產品，就是較為先進的雙相浸沒式冷卻。該系統具有單槽8kW的散熱能力。 由Inventec提供的THERMALSOLV...