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結合物聯網 現在進行式

本文共1287字

經濟日報 闕志克

人工智慧(AI)應用日新月異,為產業帶來新的變革,網路巨擘Google今年6月在期刊《Nature》發表最新報告,使用AI來解決晶片設計中複雜的實體布局問題,能在6小時內做出人類至少要花費數月才能完成的設計。隨著智慧工廠、智慧家庭與智慧城市等場景導入AI步伐加快,需要更高的運算力來實現更精確、即時的數據分析及資料處理,AI與物聯網(IoT)結合的智慧物聯網已是現在進行式。

AI晶片做為AI系統設計的核心,能為物聯網裝置加入機器學習等技術,為創新應用加值,同時帶來低延遲、低成本、高隱私等優勢,不僅顯示AI晶片的重要性,AIoT也正在重塑商業模式中。

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隨著半導體製程演進,愈來愈多的電晶體能被整合進單一顆晶片上,AI晶片設計更複雜。從技術演進的角度來看,AI晶片大致可區分成三波,第一波是以圖形處理器(GPU)為主的AI雲端運算,第二波發展是以數位訊號處理器(DSP)、現場可程式化邏輯陣列(FPGA)、特定應用積體電路(ASIC)為主的邊緣運算,第三波是發展新興運算架構,包含記憶體內運算技術(CIM)、類比AI運算及仿生神經AI運算,應用將擴及整個AIoT產業。


例如屬於新興運算架構的類比AI運算,我國IC設計大廠神盾透過經濟部技術處協助,開發全球第一顆基於可重組類比AI運算之屏下大面積光學指紋辨識晶片,經由AI大量圖庫及自我學習,改善指紋成像品質不佳的辨識率,運用於手機、物聯網、汽車等終端應用。由於AI應用從雲端運算逐漸擴展至邊緣與行動裝置,在高效能與低耗電間需取得平衡,開發新晶片架構是未來的AI晶片發展趨勢。


全球半導體面臨趨緩的摩爾定律,晶片微縮逼近物理極限,其開發成本也愈高,在變化多端的科技產品浪潮中,新的晶片設計架構將成為發展關鍵。台灣雖在製造、封裝等領域領先,但在IC設計上仍呈現大者恆大的M型分布。


技術處為降低國內中小型IC設計及新創公司的研發門檻,促成工研院與凌陽、鈺立微等IC設計廠商結盟,共同發展小晶片(Chiplet)共享智能運算架構,轉變傳統晶片設計大量生產模式,推動建立支援少量多樣、彈性化生產的AI小晶片系統設計生態系,未來可應用在智慧工廠、無人搬運車、智慧製造等領域。


藉由小晶片的系統設計方法,IC設計公司可在有限資源下專注於核心電路開發,至於八成以上的外部IP,可由第三方以小晶片方式供應,透過晶片封裝製造平台,將自身設計的部分與外部IP整合在同一封裝內銷售。至於IP授權金,則視銷售量支付,用多少算多少。除可大幅降低IC設計業者的負擔,也讓半導體製造商的商業模式更多元。
(作者是工研院資訊與通訊研究所所長)

經濟部技術處簡介

經濟部技術處整合法人研究機構、產業界、學術界之研發能量與軟實力,促成國家創新系統成員間的科技創新連結,於智慧科技、綠能科技、製造精進、民生福祉、服務創新等領域,開發具前瞻性、關鍵性及跨領域之產業技術,並將研發成果多元移轉落實產業界應用,促進創新研發成果走向產業化與國際化,以厚實產業技術能量,提升產業創新效益。

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