掌握三大要點 機器學習晶片設計一次到位

人工智慧戰火擴大延燒。物聯網(IoT)方興日盛,聯網裝置與數據資料爆發成長,在此情況下,同時又要保障低延遲、安全與個人隱私等要素,促使人工智慧機器學習應用從雲端轉移至邊緣。為了讓機器學習技術能在邊緣端能充分發揮所長,安謀國際(Arm)近期在北京舉辦Arm...
2018 年 06 月 21 日

邊緣運算低功耗有解 智慧交通實現在即

在將邊緣運算技術推至終端產品時,系統耗電量往往是重要課題。日前資策會智慧系統研究所與系統單晶片(System-on-Chip, SoC)開發商Socionext展開合作,推出一影像物件辨識深度學習解決方案,解決了GPU高功耗的問題。在未來,該技術將積極導入智慧交通應用場景中。...
2018 年 06 月 21 日

從雲到端路迢迢 AI應用開發仍有三大挑戰

人工智慧(AI)是近幾年科技產業最重要的技術發展趨勢,不只晶片業者紛紛布局,許多應用開發商也正努力將AI導入自己的產品。不過,對應用開發團隊而言,AI目前還是一個進入門檻很高的技術,而且相關開發環境還有很大的改善空間。
2018 年 06 月 07 日

NVIDIA發布HGX-2 AI運算效能更上層樓

為加速人工智慧(AI)發展,並因應未來日益繁重的運算需求,NVIDIA於「GTC Taiwan 2018」大會上宣布推出專為AI與高效能運算打造的單一整合運算平台–NVIDIA HGX-2。該產品透過2...
2018 年 05 月 31 日

AI應用遍地開花 NVIDIA只做高難度挑戰

人工智慧(AI)已經開始在各種垂直應用領域展現其應用潛力,往邊緣節點移動的趨勢也越來越明顯。對於過去十多年一直大力推展GPU運算,並且在超級電腦、高效能運算、AI等領域已有卓越成就的NVIDIA而言,往邊緣運算推進固然是勢在必行,但該公司將會非常策略性地只專注在某些應用上。...
2018 年 05 月 31 日

FPGA優勢多 邊緣運算率先導入視覺應用

人工智慧(AI)是時下熱議題,其中,由雲端運算架構逐漸轉移至邊緣運算架構,將會為供應鏈各廠商帶來不小的影響。儘管短時間內人工智慧的發展將依然以雲端運算為主,然而,許多關於視覺應用人工智慧功能將開始導入邊緣。...
2018 年 05 月 24 日

增添FPGA AI市場優勢 英特爾攜微軟強化智慧搜尋引擎

人工智慧(AI)熱潮持續攀升,AI晶片的競爭也日趨激烈,而GPU近年來可說是躍升為AI晶片領頭羊。為了不讓GPU專美於前,以FPGA為主的英特爾(Intel)也加緊腳步,拓展創新技術,加速AI部署;像是攜手微軟(Microsoft),運用FPGA升級Bing智慧搜尋引擎(Intelligent...
2018 年 03 月 28 日

IoT促處理器效率再進化 賽靈思新品提升百倍效能

物聯網(IoT)的發展使得各式感測器的布建漸趨多元,數量也逐漸增加。無論是在家庭、工廠、車用都會開始產生各種數據,要讓數據產生價值就必須要妥善處理,然而傳統CPU已逐漸無法應付市場的需求。為因應此趨勢,賽靈思(Xilinx)近日發布了新產品運算加速平台(Adaptive...
2018 年 03 月 20 日

全自動駕駛運算平台問世 NVIDIA鞏固自駕生態圈

2017年10月,NVIDIA於其生態圈大會GTC Eurpoe上發表自動駕駛運算平台Drive PX家族的新成員,其代號為「Pegasus」。「Pegasus」預計從2018年第二季起提供給NVIDIA的自動駕駛研發伙伴。
2018 年 01 月 28 日

處理器/軟體框架雙管齊下 IBM攜手群環共築台灣AI生態系

因應人工智慧(AI)快速發展,並完善台灣AI生態系,IBM宣布與群環科技擴大合作,PowerAI深度學習平台框架,提供AI解決方案的模擬測試,加速深度學習框架與神經網路訓練時間;而IBM也於日前發布新一代POWER9處理器,提升AI運算效能,期待在PowerAI深度學習平台框架及POWER9的助力下,提升企業AI競爭力。...
2017 年 12 月 25 日

自主機器世代將至 GTC展示多樣AI開發平台

NVIDIA於2017年10月舉辦GTC Taiwan大會,除了展示CUDA GPU於人工智慧(AI)的應用之外,亦展示多樣AI開發平台,其中包含虛擬實境(VR)開發環境Holodeck、自動駕駛DRIVE...
2017 年 10 月 27 日

AMD發布全新嵌入式繪圖處理器

AMD發表AMD Radeon E9170系列嵌入式GPU,其為首款基於Polaris架構的獨顯級嵌入式GPU,採用多晶片模組(MCM)規格與整合記憶體,協助業者設計出體積更小、更省電的客製化產品,同時有PCI...
2017 年 10 月 12 日