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AI資料中心持續擴建,全球記憶體供應緊張已從HBM擴散至一般DRAM與NAND,並開始影響手機、PC產品設計。路透指出,部分中小型手機與筆電業者正為可能延續至2027年甚至更久的記憶體短缺預做準備,除了提前下單,也開始修改主機板與產品規格,

AI資料中心持續擴大GPU與ASIC叢集,產業競爭焦點正從單純增加運算晶片,轉向如何高速搬移資料。GlobalFoundries與Marvell宣布擴大多年合作,提高美國Vermont廠高效能矽鍺(Silicon Germanium, Si

中國AI晶片自主化正進入更困難的下半場。華為、寒武紀、沐曦等業者持續推出國產AI加速器,逐步降低對NVIDIA依賴,但真正限制系統效能與量產規模的關鍵,已由單純GPU/NPU設計能力轉向HBM高頻寬記憶體。HBM也因此成為中國建立完整AI算

半導體製造面臨功耗與異質整合的嚴峻挑戰。科林研發(Lam Research)在 2026 會計年度中,科林研發全球營收達 232 億美元,研發投資規模達 24 億美元,展現其在製程技術創新的深厚底蘊。科林研發台灣區總經理郭偉毅博士於 SEM

過去十年間,全球科技產業對AI與機器學習的想像,經歷了從量變到質變的洗牌。生成式AI並非全盤否定傳統判別式演算法,而是在其精準感知、即時控制的基石上,補足了抽象思考、泛化遷移與自主推理的拼圖。

當全球人工智慧的浪潮以驚人速度從單純的語言對話模型,演進至具備自主規劃、工具調用與複雜多步驟執行能力的代理式AI(Agentic AI)時代,半導體產業的競爭焦點也迎來了根本性的典範轉移。 過去數年間,市場往往聚焦於單一GPU晶片的尖峰算力

如果把人形機器人拆開來看,最醒目的往往是AI晶片、攝影機、馬達與減速器;但真正決定它能否離開舞台展示、進入工廠與服務現場的,並不是其中任何一顆明星元件,而是各種快慢不同、風險不同的電子系統能否形成一個有秩序的整體。語言模型可以花數百毫秒理解

全球半導體技術正由傳統的二維平面微縮,全面加速跨入高密度立體堆疊時代。隨著晶片互連結構更為精細、多晶粒整合面積與厚度增加,製程中的應力翹曲、介面平坦化與良率控制已成為關鍵瓶頸,使先進封裝材料從單純的輔助耗材,轉型為決定 AI 系統整體效能與

AI與高效能運算(HPC)持續推升先進晶片測試需求,中華精測本(3)日公布2026年8月合併營收6.38億元,月增3.9%、年增54.3%,再創單月歷史新高;前8月累計營收42.50億元,年增33.1%。公司指出,成長動能主要來自AI、HP

生成式 AI 跨出螢幕、走向與真實物理世界互動的實體智慧(Physical Intelligence)時代,人形機器人(Humanoid Robot)已成為全球科技巨頭重兵部署的新戰場。ADI(亞德諾半導體)直言:移動(Locomotion

AI晶片供應鏈的在地化,正從GPU與伺服器進一步延伸至高頻寬記憶體(HBM)。SK hynix於美國印第安納州West Lafayette正式啟動先進封裝基地,投資逾40億美元,規畫2029年下半年開始量產下一代HBM,並且明確將HBM4E

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,

當實體AI與新一代機器人快速崛起,機器人產業的競爭維度已從「單一硬體零組件供應」徹底轉向「全系統整合與生態系對決」。面對台灣在全球市場中的戰略定位,恩智浦半導體(NXP)資深市場行銷經理黃佳琪指出,台灣擁有全球罕見且完整的電子系統整合底蘊,

在半導體產業過去數十年的發展歷程中,摩爾定律始終是算力競賽的最高指引——只要縮小電晶體尺寸,就能換取更高的效能與更低的能耗。然而,隨著先進製程邁向 2 奈米、進入環繞式閘極(GAA)架構與晶背供電(如 A16)的極限領域,物理邊際效益顯著遞

走進展會燈光微暗的展示區,透明壓克力展示箱內一隻泛著淡金屬綠光芒的擬人機械手臂,正靜靜托舉著一枚重達兩公斤的金屬啞鈴。它沒有工業機械手臂那種龐大笨重的減速機外殼,也沒有拖曳在外、繁雜如藤蔓般的散熱管線與線束,整體線條流暢優雅,關節處僅嵌有一