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搜尋關鍵字:CUDA
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上刊時間:2004/03/03~2025-12/18
IC設計
report
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IC設計
橫向聯盟對抗垂直整合　NVIDIA聯手Intel與OpenAI鞏固AI加速器主導權
DIGITIMES觀察，NVIDIA對抗Google AI ASIC的垂直整合策略，聯盟Oracle與OpenAI，以鞏固其GPU核心地位。DIGITIMES預估，2025~2029年CSP自研AI ASIC加...
DIGITIMES研究團隊
2025-10-29
IC設計
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IC設計
AI晶片搭配軟體開發工具　NVIDIA機器人方案完整
DIGITIMES Research觀察，搭載多個感測器的AMR (Autonomous Mobile Robot)是對運算力要求最高的機器人機種，NVIDIA、英特爾(Intel)及高通(Qualcomm)各自推...
DIGITIMES研究團隊
2023-07-11
AI Focus
report
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AI Focus
NVIDIA推量子模擬器SDK進軍量子領域　實為拓展GPU銷量擴大CUDA生態版圖
NVIDIA於年度大會GTC 2021期間發表量子模擬器專用軟體開發套件(Software Develop Kit；SDK)—cuQuantum，布局量子運算領域，儘管NVIDIA並未直接投入量子電腦的開發，但將成為量子模擬器軟硬體供應業者，可望於量子產業價值鏈上游佔有一席之地...
陳辰妃
2021-04-21
AI Focus
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AI Focus
Edge AI商機水漲船高　AI晶片市場熱絡　開源軟體完整度成競逐重點
DIGITIMES Research觀察，Edge AI商機逐漸升溫，AI加速晶片市場也隨之風起雲湧，AI加速晶片業者在競逐運算效能之餘，也正積極布局開源軟體生態，藉此一方面協助邊緣裝置開發廠商加速產品開發時程，另一方面擴大其技術影響力，以鞏固事業版圖。
　　隨著Edge AI應用場景越來越具體、多元，AI加速晶片的發展方向成為產業關注焦點。目前Edge AI晶片市場仍以CPU、GPU、FPGA及ASIC四大晶片架構為主，不僅傳統晶片大廠已投入大量資源布局，許多新興業者也投入Edge AI晶片戰局。
　　DIGITIMES Research觀察，晶片商雖持續追高AI加速晶片運算效能，亦強化晶片背後的AI軟體開發資源生態系，其中又以NVIDIA、Google以及英特爾(Intel)布局開源軟體生態最為積極。
　　NVIDIA自2008年即投入經營CUDA軟體開發社群，至今已能與GPU提供較為完整的AI應用軟硬體整合資源。Google則是長期主導開源AI框架TensorFlow發展，目前在AI產業發展已佔有舉足輕重的地位，而其Edge TPU晶片專用的TensorFlow Lite版本可望延續TensorFlow技術影響力，後續市場發展潛力受關注。英特爾直到2018年才推出AI開發專用的OpenVINO系統，然其Edge AI晶片產品線齊全，市場滲透率高，其軟體影響力仍值得追蹤觀察。
陳辰妃
2019-12-16
AI Focus
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AI Focus
NVIDIA推創客版AI開發套件迎戰Google Edge TPU　可望帶動邊緣端推論應用市場蓬勃
隨著機器學習(Machine Learning；ML)推論(inference)程序由雲端漸擴及邊緣端，GPU晶片龍頭NVIDIA布局Jetson產品線主打AI嵌入式應用，創客版Jetson Nano強調平價低功耗吸引開發者目光。此前，Google基於Edge TPU推出Coral加入AI開發板...
陳辰妃
2019-05-14
AI Focus
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AI Focus
NVIDIA GTC 2019著眼資料科學加速運算應用　積極布局雲端與邊緣端推論市場
GTC (GPU Technology Conference) 2019聚焦三大重點：影像處理、資料科學及機器人應用，其中，NVIDIA強調資料科學為AI發展本質，而資料處理加速應用為NVIDIA現階段的發展主軸。DIGITIMES Research觀察歸納，GTC 2019雖著重資料科學...
陳辰妃
2019-03-27
AI Focus
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AI Focus
2018/11 AI產業觀察：擴大CUDA開源社群　NVIDIA開源AI加速平台RAPIDS期墊高GPU競爭壁壘
2018年11月人工智慧(AI)產業主要關注近期NVIDIA軟體發展策略。NVIDIA自2012年開源GPU軟體開發環境CUDA後，日前進一步開源AI加速平台RAPIDS，且推出NGC容器叢集平台協作雲端運算。這一系列軟體加值服務有助降低開發者使用GPU門檻...
陳辰妃
2018-12-05
電腦運算
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電腦運算
雖受整合型架構壓迫　獨立GPU仍可確保其成長空間
由於預期景氣不佳，2012年NB、DT出貨都將受到影響，估獨立GPU出貨應該會有5%左右的下修，另外，目前市場傳出消息，蘋果可能會再更換GPU合作對象，也有可能影響獨立GPU市場版圖。不過DIGITIMES Research認為機會不大，畢竟超微的晶片產品並沒有出現如之前NVIDIA的產品瑕疵問題，除非NVIDIA願意犧牲毛利搶客戶。
　　而考慮到超微與NVIDIA的先進製程導入進度，在NB等行動產品上的獨立GPU產品方面，超微與NVIDIA推出時程相近，前後差距不到1個月，但是在DT繪圖卡方面，NVIDIA面臨晶片規模與功耗控制上的問題，因此超微可望領先NVIDIA約一季推出新架構獨立GPU，NVIDIA為求不落後超微太多，可能會先推出基於28nm製程的Fermi架構GPU產品，藉以填補產品空窗期。
　　至於在其他類型的獨立GPU應用方面，還有GPGPU(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units)高效能運算市場，不過規模還不會太大，這方面暫且由NVIDIA領先。GPGPU市場有機會在2013年後看到很明顯的成長。
DIGITIMES研究團隊
2011-12-08
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