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搜尋「系統層級」,共 470

基於Token產能與變現能力已改變AI資料中心(AIDC)競爭邏輯,資策會產業情報研究所(MIC)於「2026 MIC FORUM Fall《躍進 AI Leap》」研討會次日,聚焦現今AIDC的競爭態勢轉變、經營關鍵議題,以及算力與網路傳

AI基礎建設競賽逐漸從GPU算力延伸至電力轉換。隨著AI伺服器功率密度提高,傳統資料中心供電面臨轉換損耗、電流與散熱壓力,800V高壓直流(HVDC)、固態變壓器(SST)與寬能隙功率半導體逐漸形成新一代供電架構,SiC、GaN也從電動車與

汽車產業正從「硬體定義」走向「軟體定義」。這不只是技術升級,更代表沿用數十年的研發流程、組織分工與供應鏈協作模式,都必須重新調整。 軟體定義汽車(Software-Defined Vehicle,SDV)要求車廠縮短開發週期、更快推出新功能

AI運算需求正快速成長,對資料中心基礎設施的要求也隨之提升。要滿足此需求,必須全方位進行創新:CPU、GPU、網路技術、軟體、電力與散熱技術皆需在機櫃與資料中心層級高效協同運作。提升能源效率有助於在不增加功耗的前提下,提供更強大的AI效能,

英飛凌科技宣佈收購總部位於班加羅爾的 C2i Semiconductors。C2i Semiconductors 是一家專注於為 AI 資料中心應用提供軟體定義多相控制器及智慧功率級的技術公司。C2i Semiconductors的技術讓英

自主移動機器人(AMR)正快速導入半導體廠、AI資料中心、智慧工廠、物流倉儲、醫療配送及服務型機器人等場域。格斯科技於「2026台北國際自動化工業大展」暨「台灣機器人與智慧自動化展」展會期間,提出Co-Fusion智慧融合方案,說明如何依據

德州儀器(TI)推出首款商用CAN XL收發器,旨在幫助工程師滿足現代網路日益增長的資料需求。TI的TCAN6062控制器區域網路(CAN)擴展資料欄位長度(XL)收發器支援每個訊框最高2,048位元組的有效負載和高達20Mbps的資料速率

迎接AI基礎設施擴大需求,施耐德電機Schneider Electric 與超微半導體AMD近日正式發表,經雙方共同開發並完成工程驗證的 AMD Helios 機櫃級解決方案參考設計,為企業打造了可擴展的標準化基礎架構藍圖,縮短規劃週期,以

生成式 AI 正快速改變半導體設計流程,而 AI 的角色也從輔助工具逐漸升級為參與決策的「工程夥伴」。從西門子 EDA 在年度技術論壇所揭示的發展方向可看出,EDA(電子設計自動化)產業競爭已不再只是提升單一工具效能,而是朝向 AI 原生(

隨著人工智慧技術由模型訓練逐步走向實際生產,全球AI產業正迎來關鍵的架構轉型。在COMPUTEX 2026展會上,英特爾(Intel)發表了一系列從晶片、系統到雲端層級的AI創新成果。英特爾執行長陳立武強調,過去五十多年來,英特爾、生態系夥

ams OSRAM 如何透過 ASIC 客製化、晶片層級創新(in-silicon innovation)與先進封裝技術,為工業與醫療應用提供兼具可靠性、高效率與高效能的感測解決方案。

為了探討AI時代的散熱轉型,本文特別採訪了新思科技,以及Cadence。從物理模擬與系統級分析的角度,剖析如何為新一代AI基礎建設打造最堅實的散熱後盾。