人工智慧(AI)技術逐步落實至各行各業及日常生活中,深度學習運算帶動AI晶片的需求,為了降低雲端運算資源的負擔,邊緣運算逐漸興起,部分應用將AI推論工作交由終端執行,在雲端也逐漸出現訓練與推論專用晶片,協助AI人工智慧應用落地。AI晶片的算力TOPS逐漸成為效能的指標,雲端(Cloud)、邊緣(Edge)、訓練(Training)、推論(Inference),並朝向專用與分流趨勢發展。
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