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出版日期
2020-06-03
線上出版日期
2020-06-01
分級
普級
語言
繁體中文
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本期介紹
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：https://www.mem.com.tw
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。
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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。
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。
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