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Edge Computing

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工研院ICT TechDay推動未來智慧商機

AI人工智慧及5G是被預期下一個十年最重要的技術,工研院舉辦一年一度的ICT TechDay(資通訊科技日),展示超過20項最新資通訊創新技術,從AI晶片與應用、資訊安全、自駕車與無人機,到5G通訊與邊緣運算四大領域,臺灣在半導體和資通訊產業已有一定優勢,在AI人工智慧與5G物聯網催生下,業者有機會在全球供應鏈搶進核心地位,扮演下世代資訊科技重要角色。 工研院舉行2020 ICT TechDay,邀請重量級貴賓分享ICT產業趨勢。圖左至右為臺灣雲端物聯網產業協會理事長徐爵民、工研院資通所所長闕志克、電電公會理事長李詩欽 工研院資訊與通訊研究所所長闕志克表示,隨著AI人工智慧技術快速發展,AI人工智慧發展重點將從軟體走向硬體,從集中式運算走向邊緣運算(Edge Computing);工研院從晶片、架構及應用三方面著手,開發AI推論晶片(DNN Inference Chip)、AI推論架構(DNN Inference Architecture),到DNN Model與應用的AI人工智慧Total solution,為產業提供多元的AI人工智慧端到端解決方案。 工研院研發「AI深度學習演算法」,影像辨識可由類神經網路自我學成,技術精準度超過99% 闕志克認為,5G多元應用所帶動的新市場也備受關注,尤其是5G專網方面。製造業對生產可靠度需求高,精準掌握生產及設備數據,長年都有蒐集智慧發展所需的數據資訊,加上產業上中下游供應連結度強,互動性高,因此,在面對快速少量、彈性、多元製造需求下,運用5G專網發展智慧製造將是製造業者具備差異化的重要工具,也是所有應用場域中最早落實的產業。目前看到5G專網將有三種方式推動,公網、公網白牌化、專網專頻,公網白牌化採用開放架構設備,網通業者及系統整合商將有更多投入的新機會;專網專頻有機會因工廠等智慧場域已普遍採用Wi-Fi系統,可透過Wi-Fi技術升級與5G專網整合,Wi-Fi設備商及提供應用服務的系統整合業者也可望迎來另一波成長的機會。 工研院研發無人機AI美學攝影技術,透過蒐集網美照片整理出多種拍照風格,再搭配AI影像辨識,讓無人機模仿專業攝影師的拍照手法,自動取景拍出最優畫面 在AI相關解決方案部分,ICT TechDay展示「AI深度學習演算法」、「應用程式白名單」、「無人機AI美學攝影體驗」、「自駕車管理系統與運算平台」、「行動邊緣運算系統專網」等20餘項關鍵技術。例如工研院研發 AI深度學習演算法,攜手新創公司邁爾凌科技及遠東集團旗下軟體公司遠創智慧,開發國產AI車牌辨識解決方案,提供關鍵演算法、訓練器打造國產AI軟韌體訓練整合模組,搶攻新市場。
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AWS王定愷:雲端服務引領半導體/5G新機遇

雲端應用隨著網路的發展越來越普及,更持續滲透到許多領域,亞馬遜網路服務(Amazon Web Services, AWS)身為雲端運算服務的先驅,透過雲端技術向個人、企業和政府提供一系列資訊科技基礎架構和應用的服務,如儲存、資料庫、計算、機器學習等。面對產業的發展與競爭,AWS將帶領由下而上的新經濟模式,為產業創造數位轉型的契機。 AWS香港暨台灣總經理王定愷表示,新經濟的發展,產業高峰將提前顯現,使用者經驗會轉變成客戶黏著度,有準備才能把握商機 全球產業逐漸進入新經濟模式,AWS香港暨台灣總經理王定愷表示,傳統經濟下的業務模式,週期固定且反覆,由經驗與產品驅動,引導企業布局與反應,IT部署緩慢,以月或季甚至年為週期;而新經濟「爆紅」、「秒殺」、「事件驅動、需求暴增」下,決策、應變與IT部署作業不及,會導致客戶體驗不佳,營運挑戰大增,假期返鄉售票、光棍節、疫情爆發等事件都會湧入爆量的網路流量,使用者經驗會轉變成客戶黏著度,有準備才能把握商機。 因應新經濟的發展,導入雲端、網路等新工具的應用,是未來幾年企業數位轉型與創新的重點,王定愷指出,2019年全台有近六成的企業進行數位轉型,2021年底,台灣將有47.8%中小企業展開數位轉型,2022年台灣將有超過四成的IT支出投放在數位轉型和創新。台灣的高科技產業也已經投入相關的進化過程,利用雲端進行EDA工作,並透過雲端的儲存空間與運算能力協助將IC電路設計與驗證。 傳統經濟由技術驅動,新經濟由需求驅動,兩者發展模式大異其趣 具體的案例就是台灣的半導體產業兩大巨擘聯發科(MTK)與台積電(TSMC),王定愷強調,以聯發科近期在市場上大有斬獲的7奈米5G解決方案天璣系列設計為例,一顆7奈米晶片從開發到設計完成,至少需要上千台高階運算主機的協助,為滿足複雜的設計運算需求,聯發科將研發設計使用的EDA工具搬上AWS雲端執行,進行大量且反覆的設計驗證工作,從前期電路設計、性能分析到產生晶片電路圖,都能用它來完成,對照其目前在市場上取得的成功,AWS的雲端服務貢獻不言可喻。另外,AWS與台積電更共同開發了稱為虛擬設計環境(Virtual Design Environment, VDE)的應用,允許透過雲端的方式來協作,改善了過往設計與投產前繁複的溝通,加速晶圓量產的效率。 而5G時代來臨,AWS也與不同領域業者攜手發展各式各樣的合作,在網路雲、管、端三大架構下,AWS扮演雲的角色,電信業者在管的部分發揮作用,而端則是像智慧手機這類百花齊放的終端裝置。王定愷說明,因應5G時代興起的邊緣運算(Edge Computing)趨勢,AWS也推出Outposts整櫃式主機,透過多接取邊緣運算(Multi-access Edge Computing, MEC)串聯雲、管、端,Outposts具備與AWS數據中心相同的設計基礎架構,由AWS完全管理、監管和操作,單一管理面板,提供與AWS Region中相同的API工具,可協助業者加速5G邊緣運算服務落地,將端落到台灣。 AWS Outposts整櫃式主機,透過多接取邊緣運算(Multi-access Edge Computing, MEC)串聯雲、管、端  
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友達砸37億收購凌華 強化AIoT布局

友達光電日前於董事會決議通過公開收購凌華科技5%到30%的股權,作為該公司價值轉型計畫的一環。透過此收購案,雙方希望藉此建立工商智慧物聯生態系(Industrial and Commercial AIoT Ecosystem)策略聯盟,於拓展智慧應用版圖的同時互補產業優勢,加速數位轉型。 友達日前宣布收購凌華,促進數位轉型。 友達董事長暨執行長彭双浪表示,面對5G時代屆臨,產業AI化速度將逐步加速,將可預見許多產業垂直場域陸續導入邊緣運算人工智慧方案(Edge AI Solutions)。該公司非常榮幸藉機會倚重凌華於工業電腦領域的經驗,其產品運算系統能力,加上友達作為人機介面的優質面板,相信本次收購將給予全球用戶即時完整的智慧物聯軟硬整合應用服務。 作為工業及商業應用的面板商,友達擁有覆蓋全球的工業及商業用戶群。近幾年為滿足用戶一站式購足需求,始積極推動價值延伸策略,期望逐步轉型為以面板為核心元件的智慧物聯方案商(AIoT Solution Provider)。至於凌華作為全球工業電腦商,在工業及商業應用的垂直場域,均具有邊緣運算(Edge Computing)相關產品技術與解決方案的競爭力;立基於其既有工業電腦基礎,凌華面對用戶對人工智慧應用的需求,提出可擴充的軟硬體平台整合方案。雙方本次的策略締結可望促成優勢互補,希望共同掌握多元領域用戶從自動化至智慧化的數位轉型需求。 藉由本次合作,雙方預計將可建構工商智慧物聯網生態系。 凌華董事長暨執行長劉鈞表示,該公司樂見雙方共組智慧物聯生態系。未來於智慧物聯的場域應用,凌華將提出對用戶更具策略意義的價值主張;該公司長期與友達合作,雙方於轉型策略的看法不謀而合。透過未來雙方建立更緊密的夥伴關係,不僅可具體實踐凌華於多元智慧場域的解決方案,並攜手深耕用戶關係。
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AIoT熱潮有增無減 邊緣運算方案競出籠

人工智慧(AI)蓬勃發展,而AI結合AIoT更是現今半導體產業熱門議題。IoT產品除了要能聯網,同時也須更智慧化,才得以實現更多創新應用;而要讓終端設備變得更智慧,無疑是為其增添AI,這也意味著終端裝置須具備更高的運算效能,才得以在終端先行處理龐大的資料量。為此,邊緣運算(Edge Computing)形成時下主流,各大AI方案供應商也加強布局力道,邊緣運算的軍備競賽可說如火如荼的進行中。 Arm新NPU/GPU系列提升智慧沉浸體驗 從遊戲裝置到數位電視(DTV),人工智慧現在已經無所不在;但考量到要促成這些回應式的體驗,端點必需具備更強的運算能力。例如,數位電視的智慧型體驗,包括智慧助理語音指令、節目即時翻譯至另一種語言及人臉辨識以強化家長監護。 為了達成這些功能,Arm宣布推出兩個全新的主流機器學習(ML)處理器,分別為Ethos-N57與Ethos-N37 NPUs;以及最新的Mali繪圖與顯示處理器Mali-G57 GPU。新推出的兩款ML處理器,可實現AI應用並在ML的效能與成本、面積、頻寬與電池壽命限制之間達成平衡,而Mali-G57 GPU則是第一個以Valhall架構為基礎的主流GPU,可透過效能提升帶來沉浸式體驗。 Arm資深副總裁暨車用與物聯網事業部總經理Dipti Vachani(圖1)表示,該公司致力於投注領先全球的前瞻技術,全面賦能運算效能,實現更多創新體驗。除了上述新推出的ML處理器與GPU外,該公司也針對全球一兆台聯網裝置打造支援bfloat16功能以強化終端裝置機器學習的Neoverse平台,將AI導入邊緣運算,在終端及雲端發揮數據價值。 圖1 Arm資深副總裁暨車用與物聯網事業部總經理Dipti Vachani表示,Arm希望透過完善的產品線與解決方案,滿足日漸增加的沉浸式體驗需求。 Vachani補充,除此之外,因應運算從雲端移至邊緣,該公司也推出能確保雲端原生體驗的Project Cassini解決方案,實現從雲端到終端皆具備完善的智慧運算決策能力,以應付更多元且多變的應用場景。這些方案加總起來,代表Arm有能力依需求調整規模,並把優質的體驗帶入消費者的日常生活裝置中。 據悉,在Arm ML處理器(現在稱為Ethos-N77)發表後,Ethos-N57與Ethos-N37是Ethos NPU系列最新的成員。Ethos為解決複雜AI與ML運算挑戰的產品組合,以便為日常生活裝置創造更為個人化與沉浸式的體驗。 由於消費裝置愈來愈智慧化,因此,透過專屬的ML處理器提供額外的AI效能與效率,有其必要性。為此,全新的Ethos NPU不僅針對成本和電池壽命進行優化,像是先進的資料管理技術,以減少資料的移動與相關的耗電,還進一步強化Int8與Int16資料類型的支援性,並透過創新技術Winograd,讓效能更上一層樓。 至於Mali-G57,主要目的是將優質的智慧與沉浸使用者體驗帶到主流市場,包括高傳真遊戲、媲美電玩主機的行動裝置圖型效果、DTV的4K/8K使用者介面,以及更為複雜的虛擬實境與擴增實境工作負荷。該產品和前一代Mali-G52相比,各種內容都能達到1.3倍的效能密度,且能源效率提升30%使電池壽命更長,以及針對虛擬實境(VR)提供注視點渲染支援且裝置上ML效能提升60%,以進行更複雜實境應用。 Vachani說明,遊戲體驗是行動裝置市場一項重要應用,除了推出效能更高的Mali GPU之外,該公司近期也宣布與Unity擴大合作,藉由將Arm的解決方案放置在Unity平台,讓遊戲開發者可以輕鬆的運用,創建更佳的沉浸式體驗。 布局高效運算市場 SiFive再發新IP組合 不讓Arm專美於前,SiFive近日也於Linley Fall處理器大會上推出全新高性能IP產品組合,其分別為SiFive U8系列核心IP和經過優化的HBM2E+解決方案,滿足各應用領域(如汽車、人工智慧、物聯網等)等終端運算需求。 SiFive首席執行長Naveed Sherwani表示,全新SiFive U8系列微架構的推出是一個重要的里程碑,可擴展的亂序RISC-V處理器可滿足汽車、資料中心和邊緣AI等需求。新推出的IP基於RISC-V指令集架構,是一種超純量(Superscalar)設計,具有可擴展的亂序執行通道(Out-of-order Pipeline)以及可配置的選項,供即時或應用處理器使用,滿足用戶對高效能運算產品的訂製需求。 另外,SiFive U8系列提供每瓦特超過1.5倍的面積效率和性能,而且擁有可運行Linux作業系統的記憶體管理單元,以支援通用應用處理器設計,以及用於關鍵任務操作的即時模式。同時,該產品具有可選的浮點單元、訂製的指令擴展功能和RISC-V向量擴展支援,使其無論是在汽車、AI邊緣或終端應用程式,都可以針對應用案例進行相應的配置和訂製。 至於SiFive HBM2E+ IP,則用於支援運算密集類型的工作負載,包括高性能運算、資料中心和邊緣AI設備中的深度學習處理,不僅易於整合至各式新設備中,並能使用可擴展的介面支援Chiplet設計和性能,進一步優化CPU到記憶體的路徑。 此外,SiFive HMB2E+解決方案已通過先進的7nm技術驗證,可提供高達400Gbps的記憶體頻寬,也就是每個引腳高達3.2Gbps的傳輸速率。與類似容量的DDR類型記憶體相比,HBM的堆疊特性不但占據較小的空間(可實現更小體積),且能達到更低功耗,且擁有更高頻寬,十分有利於處理密集的深度學習運算。 簡而言之,隨著人工智慧開始往邊緣發展,本地資料處理的效率和速度也須大幅提升,而SiFive新推出的處理器核心與記憶體介面相結合,可滿足各式高運算應用,例如資料中心、汽車系統、工業物聯網(IIoT)、消費性產品等。 NVIDIA新處理器體積/功耗/效能三者兼具  另一方面,NVIDIA則是推出Jetson Xavier NX(圖2)。該產品不僅具備高效運算能力,同時也具備超小體積,其模組尺寸比一張信用卡還小,在運行現代AI作業時可提供高達21TOPS的伺服器等級運算效能,而耗電量僅10瓦,可用於機器人和邊緣嵌入式運算裝置。 圖2 Jetson Xavier...
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