![]() | Edge AI為AIoT未來發展重點 高效能、低功耗、高雲端整合為趨勢 |
自駕依功能需求有其適用演算法 AI晶片運算力將隨安全要求大幅提升
Edge AI為AIoT未來發展重點 高效能、低功耗、高雲端整合為趨勢
![]() | 邊緣端影像辨識需求加速AI演算法版本推陳出新 小物件辨識效率與精度為後續改良重點 |
![]() | 邊緣AI深度學習及電信網路資料中心應用商機浮現 晶片商與雲端業者加速發展邊緣HPC |
MCU人工智慧化 刺激DNN推論任務從雲端推向終端 記憶體內運算為重要研發方向
![]() | 聯合學習分散式邊緣運算架構可望解決敏感數據隱私問題並加速AI進程 |
![]() | 邊緣運算結合雲端運算可擴大AIoT使用情境 相關軟硬體市場競爭仍處戰國時代 |
DNN推論應用從雲端擴及邊緣端 手機為主要動能 低精度運算效能提升為業者競逐重點