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【封面故事】邊緣GAI成真
生成式人工智慧(AI)技術及大型語言模型(LLM)逐步往終端應用拓展,然而在邊緣端導入生成式AI技術,需要克服硬體效能、模型參數量及功耗帶來的挑戰。大型AI模型的訓練與推論仰賴大量的參數,以得出精準的結果。然而終端裝置的記憶體容量、處理器效能及能源有限。因此針對生成式AI在邊緣端應用的處理器設計,必須考量產品在效能、可處理的參數量及功耗方面,如何取得最佳平衡。
面對快速成長的邊緣AI應用市場,廠商推出的AI加速器、異質運算平台或MCU解決方案,持續為生成式AI走向終端鋪路。在終端設備資源有限的前提下,LLM需要透過量化(Quantization)等方式壓縮模型,並且確保推論維持一定的精準度。同時處理器廠商在CPU中導入AI引擎,也透過整合CPU、GPU與神經處理單元(NPU),提高AI裝置的效能,並且降低功耗。AI PC與AI手機陸續問世,也受到市場高度關注。
【主題探索】
突破模型瘦身/精準度瓶頸 生成式AI落地邊緣幹大事
CPU/GPU/NPU各有所長 異質運算實現邊緣LLM
搶食邊緣AI商機 小語言模型有大用
【技術解密】
DDR5/HBM3加值邊緣運算 AI PC大舉導入高速記憶體
紅外線LayerRelease精準剝離特定區域 晶圓接合/薄膜轉移助製程微縮
智慧運用L1/L5訊號最佳位置手到擒來 雙頻GNSS提升車載定位精度
結合GPS與星座架構 低軌衛星定軌精確又迅速
定向FAST/ORB快又有效 快速特徵偵測建構SLAM視覺
應對系統與應用需求 IoT開發8/32bit MCU各自精彩
聯網系統降低木材加工污染 智慧監測守護工廠環境安全
【市場透視】
聽覺體驗邁入全新境界 AI/LE Audio玩轉音訊新可能
國科會團隊打造本土LLM 百工百業擁抱生成式AI
台廠關鍵零組件研發鴨子划水 太空經濟乘低軌衛星一飛沖天
AI能力成差異化關鍵 Wi-Fi 7晶片布局各有盤算
全球減碳商機持續發酵 東南亞成電動車兵家必爭之地
法案規範/科技發展相得益彰 AEB力保汽車/行人安全
 
 

 

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