單個HBM Die結構
由於人工智慧(AI)及高效能運算(HPC)發展，伴隨著更為仰賴機器學習(Machine Learning)及推論(Inference)的需求，建構出的模型複雜度隨著需求的精細程度有所增加，因此在計算時須處理的資料亦隨之增大。在這樣的情境下，龐大的資料處理量受硬體效能侷限，導致使用者在設備的建置面臨了效能、容量、延遲度及成本間的取捨問題，從而刺激HBM及CXL [...]
中國國產GPU核心技術與主要產品
CPU與GPU的設計目標不同，CPU主要滿足複雜的運算環境，因此功能模組多，大部分電晶體用在控制電路與Cache上，只有少部分算數邏輯單位(ALU)用於運算；GPU則不同，其設計目標是要面對類型高度統一、相互無依賴的大規模資料和純淨的計算環境，因此控制相對簡單，且不需要很大的Cache，但需要擁有大量的算數邏輯單位(ALU)用於並行運算。 [...]
2022年9月景氣觀察－資訊產業總體面
2022年8月美國領先指標下降0.3%，表現不如預期；2022年9月美國密西根大學消費者信心指數終值攀升至58.6，消費者信心略微提振；2022年9月美國失業率降至3.5%，繼8月微幅上升後又再度下滑；2022年8月英國失業率降至3.5%，離開勞動力市場的人數增加；2022年8月歐元區失業率為6.6%，與7月持平；2022年8月台灣失業率微升至3.79%，失 [...]
製造供應鏈重塑帶動十大解決方案需求
美、中對抗升溫已對長期布局中國的廣大製造供應鏈帶來壓力，本篇報告主要在分析外在環境變化如何促使製造供應鏈進行重塑，以及重塑過程聚焦的主軸，並探索有望隨之成長的軟、硬體解決方案。 [...]
2010～2021年全球量子運算軟硬體投資比重分布(不含PIF)
2022年量子運算已成為世界20大經濟體的核心戰略技術，全球量子技術的公共投資約300億美元，基於各國政策力度，使Google、IBM、IonQ、Intel、Microsoft等科技大廠在量子運算領域不斷發布研究成果，展現其在市場優勢，同時擴大私人投資水位。 [...]
CPU與GPU架構對比
CPU與GPU的設計目標不同，CPU主要滿足複雜的運算環境，因此功能模組多，大部分電晶體用在控制電路與Cache上，只有少部分算數邏輯單位(ALU)用於運算；GPU則不同，其設計目標是要面對類型高度統一、相互無依賴的大規模資料和純淨的計算環境，因此控制相對簡單，且不需要很大的Cache，但需要擁有大量的算數邏輯單位(ALU)用於並行運算。 [...]
製造供應鏈重塑三大主軸
美、中對抗升溫已對長期布局中國的廣大製造供應鏈帶來壓力，本篇報告主要在分析外在環境變化如何促使製造供應鏈進行重塑，以及重塑過程聚焦的主軸，並探索有望隨之成長的軟、硬體解決方案。 [...]
NeuRRAM設計架構
產品服務邁向智慧化的「萬物智聯」成為消費者日常操作，以及廠商主業務運行趨勢，期能透過人工智慧賦能更多裝置與流程，以AIoT帶來便利並提升效率。相較傳統建置於雲端的Cloud AI，部署於邊緣端的人工智慧(Edge AI)近期越發受到市場重視，其主要效益在於：(1)延遲性：即時分析數據避免雲端來回延遲；(2)隱私性：資料於設備端即處理完成；(3)低成本：先行篩 [...]
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