【电子杂志】新電子科技雜誌 06月號/2020 第411期


	製程升級/專用化/改架構 AI訓練/推論晶片算力攀升製程升級/專用化/改架構　AI訓練/推論晶片算力攀升人工智慧(AI)在經過幾年熱潮後逐步落地，過去強調AI準確性的做法，轉變為追求效率，而「算力」似乎成為AI晶片效能最容易理解的指標，TOPS(Tera Operations Per Second)或TOPS/w慢慢成為產業共識，儘管構成算力的條件很多，AI執行效能也非僅從算力就能完全判定。進入所謂AI 3.0的時代，資料運算複雜性持續提升，但希望在有限的資源下達成最佳化管理的目標，算力就是系統效能最初步/簡易的判別指標。另外，AI針對不同場景與任務，可以分為雲端(Cloud)與邊緣(Edge)、訓練(Training)與推論(Inference)，為了提升效能表現，這四類工作走向專用與分流，處理雲端訓練的晶片依然強調運算能力，希望能以資料處理量為重點，然而在另一端的邊緣推論則可犧牲部分精度，以求在最低的功耗下獲得可接受的結果，在強調運算與講求耗電的兩種需求就像是光譜的兩端，加上雲端推論與邊緣訓練，為AI晶片畫出四個明確的專用分流路線。 ※新電子科技雜誌簡介新電子科技雜誌於1986年創刊，以台灣資訊電子上下游產業的訊息橋樑自居，提供國際與國內電子產業重點資訊，以利產業界人士掌握自有競爭力。雜誌內容徹底執行各專欄內容品質，透過讀者回函瞭解讀者意見，調整方向以專業豐富的內容建立特色；定期舉辦研討會、座談會、透過產業廠商的參與度，樹立專業形象；透過網際網路豐富資訊的提供，資訊擴及華人世界。更多資訊請參考：http://www.mem.com.tw 目錄列表: 新電子科技雜誌 06月號/2020 第411期封面讀者意見調查表目錄優惠方案編者的話封面故事：AIoT算力大增技術解密刊頭專欄：數位化、數位優化、數位轉型二代摺疊面板再突圍橫向整合/技術改善齊發智慧醫療方興未艾資料科學/電子工程攜手智造現場刊頭智慧風潮帶動車輛人機介面革新菁英開講新聞直擊新品上市產業特蒐廣告索引



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