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對於製造業者來說,生產線發生設備故障甚至導致停機的情況將帶來巨額損失。為了避免此類情況發生,在故障發生前及早偵測到異常情況並採取應用措施,至關重要。
為滿足業界對於高效能運算和大數據處理需求,並提升工作效率和使用便利性,伺服器和儲存裝置等設備需求進一步提高資料傳輸速率,並支援多種彈性連接方式。祥碩科技持續研發高速介面IC,近期於Computex 2024演示USB4主控端(Host)和裝置端(Device)晶片應用,並展出最新USB V2和PCIe Gen5實體層(PHY)晶片,勾勒出一站式的高速傳輸、高效充電和多設備連接解決方案。
近期FiRa協會發布全新2.0規範,為UWB定義物品定位、室內導航及指向觸發應用場景,同時行動晶片業者開始將UWB納入其中,預期未來UWB在智慧型手機普及率將逐步上升,結合創新應用真正開啟UWB時代。在此過程中,藍牙作為互補技術,也將成為UWB應用發展道路上的助力。
連接標準聯盟(CSA)於2024年5月初為Matter帶來1.3更新版本,進一步擴充Matter連接範圍。時值智慧家庭設備向Matter轉型的過渡階段,橋接器(Bridge)扮演銜接不同通訊網路的重要角色,而要真正實現家庭智慧化的優勢,可運行於物聯網裝置的邊緣AI應用同樣關鍵。為支援Matter生態系統發展,Nordic於Computex 2024期間展出相關硬體及軟體產品,加速智慧應用開發。
根據人力資源公司ManpowerGroup 2023年10月的調查統計,約有高達75%的雇主回報缺員現象,顯示產業正普遍面臨人才短缺的挑戰。此外,在全球淨零碳排的趨勢下,不少大廠也開始重視供應鏈的碳足跡報告。人力短缺、能源管理需求等諸多痛點使得業界積極尋求智慧化方案,而在人工智慧(AI)成為當紅議題的現在,採用結合AI模型及演算法的硬體裝置,將可協助業者克服痛點。
生成式AI啟動新一波的AI應用熱潮,將LLM導入邊緣端,需要足夠的記憶體容量,確保AI模型順利執行。將SSD用於AI運算,以及In-Memory Compute的技術進展,都讓邊緣端的算力更上層樓。
AI市場的快速發展,已經成為時勢所趨,同時AI模型的參數量呈現倍數成長,除了帶動半導體的需求,也需要克服大數據傳輸的挑戰。為了突破資料中心內部的傳輸瓶頸,CPO與LPO兩項技術受到市場高度關注。
AI受到機器學習在邊緣運算的發展帶動,在PC與手機等終端裝置的應用成長有目共睹。隨著使用者更加重視資料安全與隱私,執行在邊緣端的機器學習功能越來越受市場重視。
LLM應用逐漸從雲端走向邊緣,產業對於邊緣運算技術的重視度隨之提升。未來端點AI的應用規模可望大幅超越雲端,其優勢之一是通常會配置豐富的感測器連結介面,具備多感測器融合的能力。
無論是工廠、家中或是個人用穿戴式裝置,智慧裝置在各種應用場域已逐漸普及。隨著應用功能日漸豐富,裝置對於聯網和智慧化的需求也持續增加,而意法半導體(ST)近期新推出的四款MCU/MPU,有助業者加速開發相關產品。
資料中心正面對大型語言模型(LLM)與生成式人工智慧(Generative AI)帶來的龐大資料傳輸需求,而近期發布的IEEE 802.3df-2024標準進一步推動傳輸速度升級,全力滿足高速傳輸需求。
經過幾年發展,O-RAN設備是否真的實現最初描繪的開放願景?觀察O-RAN設備發展現況,本文分別從互通性、性能和成本,分析O-RAN現階段的挑戰及未來機會。
英特爾(Intel)宣布推出Thunderbolt Share軟體功能,在具有Thunderbolt 4(TB4)或Thunderbolt 5(TB5)連接埠的個人電腦(PC)和配件之間實現Drag-and-drop等更方便的資料傳輸方式,以及類似KVM的多台PC螢幕共享功能。
自從O-RAN聯盟於2018年成立,O-RAN經過六年左右的發展,已於多種場域實現O-RAN專網部署案例,近期在公網也能看到電信營運商和傳統基地台設備商的合作計畫,顯示O-RAN市場規模正逐步擴展並邁入成熟期,是行動通訊重要的發展方向。
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