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AI帶動雲端/儲存市場 ASIC晶片需求再攀高峰

人工智慧(AI)的加持進一步推動雲端資料中心、儲存的發展,更刺激大數據資料量爆炸成長。為了改善資料量不斷增加的問題,雲端與儲存業者,如Google、亞馬遜(Amazon)、百度與阿里巴巴,皆希望能藉由客製化ASIC晶片的導入,提升整體伺服器雲端運算效能。 資策會MIC資深產業分析師兼組長葉貞秀表示,雖然ASIC需求在2018年年初就已嶄露頭角,但當時主要為開發比特幣的礦機廠商(如比特大陸),為了提供終端需求而開發ASIC晶片;發展至今,ASIC客製化的需求已慢慢在雲端伺服器產業萌芽起飛,這也歸功於廠商開始對於AI演算法與AI能提供的服務發展更加明確。整體而言,2018年年初較多是終端裝置邊緣運算(Edge Computing)需求的ASIC,而現在這波ASIC客製化潮流正一路延燒到雲端運算領域。 事實上,開發一顆新的晶片花費相當昂貴,16~7奈米製程晶片,光是光罩費用,就高達上億元新台幣。因此,葉貞秀認為,搶攻ASIC客製化市場的廠商,必須要具備多元化IP資源,並對新興製程及晶圓級封裝技術有相當程度的了解。若廠商可以在各應用領域都有投入IP,將有利於爭取到更多客戶訂單,同時也可以降低開發成本,進而取得競爭優勢地位;此外,製程熟悉度將會影響到其提供服務的多樣性。 雖然晶片商可以與IP廠商合作,授權IP即能具備開發ASIC客製化晶片。但若晶片商本身擁有高速IP發展經驗、編解碼演算法IP,就毋須向其他廠商進行採購動作,對於降低晶片成本、加速ASIC落地將有長足幫助;再者,由於晶片商擁有自己的IP,後續與其他IP整合過程所遇的工程問題,也得以自行解決,對於開發商服務信任性也就油然而生。 過去在有ASIC需求的趨勢下面,台灣有一群IC設計服務廠商(如創意、智原),幫助一些有特殊規格需求的車用、AI雲端運算與儲存等領域廠商,提供少量多樣的客製化晶片,協助他們蒐集晶片所需的晶片、聯絡半導體製程與價格規畫等問題。 藉由這樣全新的商業模式導入,葉貞秀分析,台灣IC設計服務廠商收益正逐年攀升,可看出每年營收都有10%穩定成長。同時,在雲端、儲存與AI演算法新創公司對於AI晶片的需求下,亦可看到傳統IC設計廠商,如聯發科、聯陽科技,亦以過去累積的底層IP做為發展ASIC服務的基礎,搭配先進製程開發經驗提供服務,甚至有些廠商開始成立專職ASIC部門,積極搶攻AI晶片市場大餅。 如上述所說,新晶片的開發需要耗費相當的費用。因此IC設計廠商,勢必需要降低成本,找尋新的發展機會,可看到已有廠商透過SiP模組化設計,增加資料傳輸頻率,並整合感測器、邏輯等不同製程型態晶片,讓IC提升效能,同時又滿足物聯網應用多樣化特性。 隨著整個產業晶片端客戶應用型態多樣化、多元化需求下,台灣整個半導體產業,在水平分工嚴密合作下,在ASIC開發需求下,占有一個不錯的優勢,而資策會MIC也看到產業開始朝這方向發展。
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智慧監控風潮起 推升4K影像需求

智慧監控風潮興起,為了實現更多AI應用並提升演算法分析精確度,不僅處理器效能須持續攀升外,影像畫質也須跟著與日俱進。台灣索尼(Sony)課長葉沛青表示,目前的市場不論於720P或4K影像及皆有一定需求,不過,4K影像應用從2018年開始有逐漸加溫的趨勢。 據資料顯示,全球安防行業超高清(4百萬畫素以上)的市場到2018年增長為前期的5倍左右,主因在於智慧分析及高畫質的即時監控對於影像素材的要求更嚴格,希望能更清晰。而4K解析度是1080P的4倍,能夠看出更多的細節與物件特徵,清晰地呈現監控現場原貌,同時能快速實現對於車牌辨識、人臉辨識及行為偵測等的智慧分析應用。 葉沛青進一步說明,2019年從現有Full HD系統升級至4K的數量相信會更進一步的提高,因為如上所述,監控設備開始結合智慧辨識系統的分析,其所要求的影像都會相對提高,驅使企業用戶開始考量監視顯示器的畫質是否需要提升。比如說,4K攝影機能夠處理大場景的監控問題,只要架設1台4K攝影機,就可利用廣角特性涵蓋某個主要的轉運站,藉由細膩的解析度看清行人的面貌與更多圖像細節,像是服飾細節、車牌、人臉等,這些細節於安全監視的實際跟判定應用中極為重要。   因應此一趨勢,目前Sony的攝影機發展以著重於4K以及全天候監控攝影機為主,採用End to End 4K方案增加監控的效率性,當然,未來也會導入智慧分析功能。
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Arm多執行緒處理器問世 自駕車安全更有保障

為提升自動駕駛車輛安全性,贏得消費者信任以加速自駕車推廣與創新,Arm近日宣布為Arm Safety Ready計畫推出全新Cortex-A65AE處理器,提供強化的多執行緒功能,以因應高資料處理量作業負載,並支援Split-Lock技術,實現整合安全。 Arm表示,根據美國汽車協會(AAA)的資料顯示,73%美國駕駛人非常畏懼在完全自動駕駛車中行駛,更有63%的美國成年人認為自己在步行或騎自行車時旁邊有自駕車時較不安全。由此可見,贏得消費者的信任十分重要,而欲提供這樣的信任經驗,車廠需要理想的解決方案,不僅要在創新與安全之間取得正確的平衡點,還須兼具可部署、可擴充、以及能夠量產等特性。 因此,為協助OEM與一線廠商加速部署安全的自動駕駛車輛,Arm發表Safety Ready計畫,以及一套專屬的Automotive Enhanced IP產品系列,其中包含不久前所推出的Cortex-A76AE處理器。然而,要打造安全的自駕車,需要各類型的運算處理器滿足各式需求,因而不會有一體適用的萬能型晶片。因此,Arm進一步擴展Automotive Enhanced IP陣容,發表Cortex-A65AE(即產品藍圖中所稱的Helios-AE)。 據悉,Cortex-A65AE為首款整合安全機制的多執行緒處理器,提供強化的多執行緒功能,並透過創新的Split-Lock技術提供整合安全性;目的讓自駕車得以更有效率地處理多個感測器資料流,以及安全地提供各種創新的駕駛體驗。 另外,該產品也可管理蒐集感測器資料對於高處理量的要求,並能在鎖步(Lock-step)模式下連接各種加速器,包括機器學習或電腦視覺等運算元件,協助系統有效率地處理資料;但最為關鍵的是,可在極安全的狀態下完成這些作業。 Arm表示,新推出的多執行緒Cortex-A65AE處理器也加入該公司旗下的車用平台,進一步鞏固該公司於自駕車市場中的競爭優勢;另外Arm軟體生態系統也全力支援Cortex-65AE,包括Arm Safety Ready開發者工具以及Linux作業系統的修補程式都可以取得使用。
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Wi-Fi/藍牙加持基礎儀器 實現高CP值智慧實驗室

物聯網(IoT)話題正熱,此風潮也吹到量測儀器產業。為因應物聯網設備量測需求,不僅使得基礎儀器的需求提升,就連基礎儀器本身向外的資料傳輸與儲存也成為熱議題。因此,也已有儀器廠商推出導入無線介面的基礎儀器組合,瞄準評價市場,實現高CP值的智慧實驗室。 旺群儀器創辦人葉品顯表示,任何量測儀器只要跟電腦連線扯上關係,便會提高數倍價格。舉例而言,現如今一台最平價的分貝計只要台幣600元以下便能入手,但是一旦導入有線介面,價格便可能突破萬元台幣,價差非常大。 葉品顯進一步說明,目前市面上儀器之間的連線多以USB、RS232、GPIB與LAN為主,在平價的基礎儀器上導入有線介面除了將大幅增加成本之外,也會帶來配線複雜與掉線的缺點。 有鑑於此,旺群正式於2017年11月代理中國儀器商利利普旗下OWON品牌儀器,並推出包含示波器、訊號產生器、電表與電源四套件組合,其中示波器與電表導入了Wi-Fi與藍牙無線技術,並且瞄準教育市場與工程師各體用戶,期待能將物聯網的概念導入至基礎儀器之中,為該二客群帶來高CP值的智慧實驗室。 在2018年旺群已與台南科大合作,在校園中建置14套智慧實驗室配備。葉品顯認為,基礎儀器的介面無線化將會持續發酵,在未來預期將會有更多廠商投入該市場;旺群則期待能秉持著先行者的優勢,在該市場搶下優勢。  
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R15 Late Drop延至2019發布 3GPP表示5G前期部署不受影響

5G標準發布時間將有所調整。3PGG近日於義大利舉行TSG RAN(TSG Radio Access Network)全體會議,而3GPP主席Balazs Bertenyi在會中表示,為確保未來的版本能更完整,更具穩定性,大會通過延遲凍結R15 Late Drop版本標準的決定,將其延至2019年的3月發布(原本預計2018年12月底完成),R16標準也將隨之順延。 據悉,5G R15標準制定分為三個階段,第一階段是R15 NR NSA規範,對應4G核心網+4G基站為主+5G基站為輔(Option 3系列),已於2017年12月完成,而ASN.1 已於 2018年3月凍結。第二階段是R15 NR SA規範,對應5G核心網+5G基站(Option-2系列),已於2018年6月完成,ASN.1已於2018年9月凍結。第三階段則是R15 Late Drop規範,對應5G核心網+5G基站為主+4G基站為輔,以及5G核心網+4G基站為主+5G基站為輔(Option 4、Option 7和 5G-5G雙連接)。 而本次會議3GPP宣布延期的便是R15 Late Drop規範。按照原訂計劃,該標準預計在2018年12月完成,而到2019年3月完成含有完整ASN.1代碼的標準版本。不過,在R15 Late...
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運算力效能跳躍成長 專用型語音DSP設計嶄露頭角

AI語音服務越來越多樣化,例如化身家庭管家、私人主播,或營養管理師角色,為消費者提供即時又便利的服務,其背後AI演算法的運算能力更是不斷強化,進一步刺激專用型語音DSP的需求。 Cadence亞太區IP銷售總監陳會馨表示,AI語音辨識需求急速攀升,帶動IP相關產品的詢問度與訂單快速增加,同時也造成應用處理器(AP)設計產生改變,催生專用型語音DSP設計當道。 事實上,早期智慧音箱發展起飛時,內部大多採用Arm為基礎的CPU架構,但從2016年開始,許多晶片商為了滿足智慧語音識別處理所需的效能,開始研發專用的語音處理晶片,也開始導入語音DSP在其中。追根究柢,導致晶片設計改變,主要原因在於「運算能力需求的增加」。 眾所皆知,在智慧語音識別過程中,首先須要對進來的語音做前處理,此處理過程包含多麥克風陣列、遠場、波束增強、噪音消除等功能,這些技術對於在地端的運算能力有龐大要求,促使語音DSP技術於近兩年發展快速。換言之,過去可能是單一通道處理技術,如濾波的技術,演變至今,有許多神經網路技術也開始導入其中。 陳會馨指出,現有許多噪音辨識乃是透過人工智慧學習演算法,對原始資料進行分類,進而瞭解資料內部結構,該技術稱之為非監督式學習(Unsupervised Learning Network)。這種演算法的引進,對於晶片硬體的運算能力要求將會比過去AP晶片的要求高出許多,若採用舊有AP晶片技術,將難以滿足此類型技術的運算能力需求。 陳會馨分析,過去AP設計大多並未導入DSP設計,僅採用Arm基礎的CPU架構。雖然仍有部分廠商採用通用型DSP進行訊號處理,但相較於一顆專為語音辨識量身打造的語音DSP,後者能採取較低的工作頻率,完成AI語音所需的工作運算能力與技術規格要求,對於語音處理的效能也將相對提升。基於此,專用型語音DSP設計,無疑開啟另一波殺手級AI語音應用的關鍵推手。
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搶占AI監控商機 應用服務為主軸

監控系統AI化趨勢日益明顯,其應用也逐漸浮現,如交通管理、智慧零售,或是和屋內或室內監控等。對此,建騰創達董事長暨執行長朱伯倫表示,目前AI智慧監控所要監測的事物不外乎可分成四大類,分別為人、臉、車,以及車牌識別(Automatic License-plate Recognition, ALPR);也因此,和這四類較為相關的應用領域,像是零售、交通、商業建築等,會是未來智慧監控發展較為快速的領域。 不過,AI雖將為監控產業帶來翻天覆地的新變化,其應用需求也逐漸高漲;然而,對於監控業者而言,AI的興起雖帶來了新商機,但也意味著新挑戰隨之而來。 朱伯倫說明,商場、零售店等終端業者之所以會導入AI,其原因不外乎是增加營收、減少成本,以及降低風險,以得到更多的投資回報率(Return On Investment, ROI)。也因此,監控業者不能抱持「尋求差異化」的思維,而是須以「應用服務」的角度出發,協助客戶達到更多營收、更低成本、更易管理風險的目標。 朱伯倫進一步指出,尋求技術差異化偏向製造業的思維,也就是打造一個具獨特性的產品(可能是價錢最低、效能最好等)力抗市場眾多競爭對手,進而讓顧客買單;然而,這種差異化並非是永遠不變的,因為技術每天在進步,或許在短短幾個月內,產品之間的優勢或獨特性便會相差無幾。 也因此,對於監控業者而言,在逐漸攀升的AI監控商機中,要占有一席之地,便該從「應用服務」的角度切入,以客製化的支援與服務滿足客戶的三大主要需求,也就是賺錢、省錢和管理風險。 朱伯倫表示,應用服務和客製化都不是新的概念,對於監控業者而言卻是新的挑戰。原因在於,這考驗業者了不了解終端產業的需求、運作,以及在了解之後有沒有相對應的能力進行服務與技術支援。以該公司為例,除了提供監控系統相關的軟硬體之外,更重要的是還包括售後的服務與支援,例如數據分析、伺服器資料管理等。換言之,化繁為簡,不再執著於尋求產品、技術的差異化,而是去思考如何實現更智慧的應用,提供最有效率的解決方案滿足客戶在ROI上的需求,這是目前所有監控設備業者應了解的觀念,同時也是新的挑戰。
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液晶應用藍海再現 汽車天窗採光更智慧

為因應綠能建築之大趨勢,默克(Merck)充分發揮其領先全球液晶市場的專業能力,開發液晶技術的新藍海應用。在2018年推出液晶玻璃窗戶模組,並已開始導入建築窗戶與車窗應用。該模組能讓窗戶在透明度不變的情形下改變透光率,營造出融合大自然景觀和室內氛圍的舒適環境。 默克顯示器科技事業資深副總裁Michael Heckmeier指出,默克非常期待液晶窗戶在未來的應用表現,這也將是默克未來的推廣重點之一。Heckmeier特別點出,默克的技術能使建築物變得更永續且低能耗,窗戶模組所提供的多種顏色和形狀,能賦予建築師廣泛的設計發揮空間;目前在德國已有多個初期建案開工,其中將導入結合默克液晶窗戶技術的全玻璃牆面。 另一方面,Heckmeier也提到,除了在建築應用之外,默克也正在發展用於汽車產業的液晶玻璃窗,也正在與德國汽車大廠合作研發液晶天窗應用。然而,基於車規的考量,默克目前暫不考慮發展液晶前車窗應用。 除了積極拓展液晶應用藍海之外,默克也持續深耕在高階顯示器領域越來越受到重視的有機發光二極管(OLED)技術。近期十分受到注目的可折疊或可彎曲的OLED智慧型手機顯示器應用,默克亦是材料供應商。 Heckmeier指出,默克OLED 材料能兼顧可撓式和可摺疊的顯示應用,並能結合新式反應型液晶所帶來的反射保護和更高的影像品質。OLED顯示器的薄型設計能為電池留出更多空間,將電池壽命延長10%以上,對於行動終端裝置特別有吸引力。  
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Digital Twin創造企業價值 製造業/服務業優先導入

隨著數位科技技術越來越成熟,企業導入數位科技的比重越來越高。IDC調查發現全球前2000大企業中有70%的比例已投資物聯網解決方案,人工智慧(AI)投資占比亦逐年增加,此對於未來企業走入Digital Twin概念建立良好基礎,並且將由製造業以及服務業優先開始導入Digital Twin技術應用。 IDC台灣區跨產品與顧問服務資深市場分析師蔡亦真表示,由於目前製造業的少量多樣開發需求越來越多,開發時程與交期也越來越短;Digital Twin技術能協助製造業在不添加硬體設備的狀況下,減少30%的工作量並提升30%的企業營收。目前,在製造業的Digital Twin模型已逐漸成熟,預期到了2020年,在全球前一千大企業中,將有30%的企業導入Digital Twin技術,而其中製造業預估將占60%。 Digital Twin強調透過感測器的資訊蒐集,導入過往數據分析與在虛擬世界中模擬,達到虛實技術間的融合,此對於企業在管理,溝通,協作, 以及預測上都有所助益。目前該應用在製造業已逐漸成形,預期將解決製造業「大量生產」與「客製化」之間的不協調,並增加生產效率與節省成本。 另外,蔡亦真亦指出,除了製造業應用之外,在未來Digital Twin技術也將導入服務業應用。對於服務業而言,Digital Twin能協助業者掌握客戶喜好,並且分析購物體驗,進一步可提升消費者在任何分店的購物品質。透過Digital Twin,服務業可優化客戶體驗、提升服務效率和維持穩定的服務品質。 IDC預測2019年台灣市場中,製造業將逐步導入Digital Twin,目前台灣企業落在第一階段(Digital Visualization)和第二階段(Digital Development),僅達公司內部管理或是部門數位化為主,預計未來將逐步應用Digital Twin朝向完善企業本身的生態系統並增進生態系統之間的協作(Digital Twin Orchestration)能力。藉此,企業將在不增加設備的情況下,達到同步協作、提升營運效能和掌握並預測未來動態,創造企業核心價值。  
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3D封裝/GPU/CPU架構盡現 Intel六大領域戰略力拓市場

英特爾(Intel)日前舉辦「架構日」(Architecture Day 2018)活動,除了於會中展示多樣基於10奈米系統,用於PC,數據中心和網路的解決方案之外,更於會中宣布未來將聚焦於六個工程領域的技術策略,分別為先進製程和封裝、加速AI和繪圖的新架構、超快速記憶體技術、高頻寬網路晶片互聯、嵌入式安全功能,以及統一/簡化編程;期能透過這些技術為更加多元化的運算時代奠定基礎,強化英特爾的創新及市場領導力度,並擴大潛在市場商機。 Intel核心與視覺計算高級副總裁Raja Kodur表示,運算技術在過去十年中發生了巨大的變化,數據生成的速度不停加快,因而可看見未來對於運算的龐大需求,使得這些運算架構快速發展並以指數的方式擴張。而該公司有著大膽的工程願景,期望在未來五年能夠在10毫秒內為每個人提供10 Petaflops的運算和10 PB的數據,而這六大工程領域技術將是實現此一目標的關鍵。 會中英特爾也說針對幾項亮點技術進行說明,首先是全新3D封裝技術「Foveros」。繼2018年推出嵌入式多晶片互連橋接(EMIB)2D封裝技術後,英特爾也於今年發布名為「Foveros」的全新3D封裝技術,其具備3D堆疊的優勢,可實現邏輯對邏輯(Logic-on-logic)的整合。 據悉,Foveros可將晶片堆疊從傳統的被動矽中介層(Passive Interposer)和堆疊記憶體擴展到高效能邏輯,如CPU、繪圖和AI處理器,為結合高效能、高密度和低功耗晶片製程技術的裝置和系統奠定基礎。 同時由於設計人員希望能在新的裝置設計中混合和匹配(Mix and Match)技術IP模組與各種記憶體及I/O元件,因此該技術提供更大的彈性,允許將產品分解成更小的「小晶片」(Chiplet);I/O,SRAM和電源傳輸電路等可建置於底層晶片(Base Die)中,高效能邏輯晶片則堆疊其上。英特爾預計將於2019年下半年使用Foveros技術推出一系列產品。 此外,英特爾也展示了次世代CPU微架構「Sunny Cove」。該架構可提高一般運算任務的單一時脈效能和功耗效率,包含加速AI和加密等特殊用途運算任務的新功能;且可以減少延遲並促進高流量,提供更大的平行運作能力,進一步改善從遊戲到媒體到資料導向應用程式等領域的體驗。Sunny Cove將成為2019年稍晚推出的伺服器Xeon及PC客戶端Core處理器的基礎。 值得一提的是,英特爾也於會中宣布推出全新Gen11整合式繪圖晶片,配備64個增強型執行單元,浮點運算性能超過1 TFLOPS,並採用最新媒體編碼器和解碼器。英特爾也於會中重申將在2020年前推出首款獨立繪圖晶片的計畫,並表示從2019年開始,以10奈米為基礎的處理器將採用新的整合式繪圖晶片。 除了上述之外,英特爾也於活動上說明Optane技術進展、新的One API軟體以及深度學習參考堆疊等內容。Raja Kodur指出,運算需求的不停成長,使得該公司有機會以前所未有的方式進行改變,隨著我們為客戶,邊緣和雲運算環境推動一波又一波的創新,累積了各種差異化的技術,未來將能夠在這六大領域中持續發揮作用,為各種創新應用奠定基礎。
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