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【封面故事】AI輔助晶片設計話題熱
EDA大廠競相在自家產品中導入人工智慧(AI),試圖藉此加快晶片設計/模擬的速度。美國國防部旗下的先進研究計畫署(DARPA),也已設定「全自動晶片設計」的宏大目標,並廣邀矽智財(IP)跟工具業者參與這項挑戰性極高的研究計畫。此一目標不會很快實現,但趨勢如此,IC設計產業與相關從業人員,必須在這一天到來之前做好因應準備。 < br> 利用人工智慧技術來加快晶片設計流程,是最近兩、三年來在EDA工具業界相當熱門的話題。特別是在布局繞線(P&R)與模擬(Simulation)階段,人工智慧技術已展現出相當大的應用潛力。
【市場分析】中高功率技術成熟
電池充電技術是消費電子領域的重要議題,目前已能看到無線充電功能導入多種終端設備之中,並且逐漸提升瓦數、增加充電效率。另一方面,快速充電也是關鍵趨勢之一,在未來可望統一快速充電規格,讓快充技術應用加速普及。 < br> 電池充電技術已正式邁入無線化與快速化的發展階段,特別是在消費性電子領域,導入無線充電與快速充電技術的產品已愈來愈多。現階段,無線充電技術以Qi標準的規格為市場主流,充電功率已可達15W,無線充電聯盟(Wireless Power Consortium, WPC)Qi規格團隊也正積極研議60W的技術規格,期能滿足筆電、工具機和醫療器材等更多應用。
【市場分析】小巧/低功耗特性亮眼
直接在邊緣裝置上利用訓練好的模型進行推論,乃是未來人工智慧應用發展的一大方向。但邊緣裝置通常對尺寸、成本及功耗有相當嚴格的限制,因此,Google繼先前發表雲端機房用的TPU之後,又推出了針對邊緣裝置設計的Edge TPU。Google的人工智慧硬體布局,自此正式從雲端走向終端。 < br> 2018年7月Google在其雲端服務年會Google Cloud Next上正式發表其邊緣(Edge)技術,與另兩家國際公有雲服務大廠Amazon/AWS、Microsoft Azure相比,Google對於邊緣技術已屬較晚表態、較晚布局者,但其技術主張卻與前兩業者有所不同。
【技術探勘】提升彈性/簡化分工
儲存裝置無處不有,每個人每天形影不離的手機可謂是台個人儲存中心,而在手機上執行的每個應用程式背後,也都有著數據中心級別的儲存裝置在服務著。日新月異的科技將儲存需求和規格不斷往上提升,即時線上交易、大數據分析、物聯網、人工智慧、自駕車、車聯網、社群網路應用等,都需要更高速、更大容量、更可靠,以及更低成本(包含維運成本)的儲存系統。 < br> 圖1是一個共享儲存系統示意圖,底層的硬體儲存裝置是由許多固態硬碟(SSD)所聚集起來,在其上有一個儲存管理的軟體,這個軟體負責管理分配底層的SSD空間和頻寬,來提供上層各個不同應用所需的儲存服務。因此,擁有資料中心(Datacenter)的雲端服務業者(Cloud Service Provider, CSP),以及提供企業儲存方案的系統整合廠商(System Integrator, SI),都在尋求更具經濟效益和彈性維運效率的儲存架構來滿足眾多應用的需求。
 
 

 

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