會後精彩回顧

隨著生成式AI進駐智慧手機與PC、NB,
邊緣人工智慧(Edge AI)已迅速成為2024年電子產業發展焦點。
相比過去,新一代Edge AI應用裝置或設備在開發時,
開發人員將面臨諸多新的設計挑戰。


算力/記憶體容量/低功耗技術缺一不可

GAI導入邊緣開發大顯神通

生成式人工智慧(AI)啟動新一波的AI應用熱潮,而邊緣AI高度安全、低延遲等優勢,也帶動大型語言模型(LLM)在終端裝置中的應用。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。而CXL協定確保裝置的資料傳輸順暢,SPOT技術則實現終端裝置常見的超低功耗需求。

突破AI資料傳輸瓶頸

CPO/LPO高速傳輸障礙
迎刃解

AI機器學習潛力十足

智慧裝置邊緣運算MCU
應用爆發

MCU運算效能不卡關

終端AI模型朝低算力/
高精度邁進

主辨單位

合作夥伴

keysight
nxp
nuvoton
DeepMetor
phison
smart
ambiq
st

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