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[007-1.1]NVIDIA在推論式AI半導體方面面臨挑戰:CUDA既為優勢也為劣勢

閱讀時間約 8 分鐘

NIKKEI Tech Foresight網站『NVIDIA、推論半導体で試練 強みの「CUDA」が弱みにも Expert Foresight「半導体』 Grossberg代表 大山聡氏』文章中指出,NVIDIA 在推論式AI半導體市場中勝出的可能性被認為不是非常高。
儘管過去在 AI 學習中取得成功,但在推論階段,速度被視為重中之重,GPU 未必具有優勢。預計未來隨著 AI 在多樣的應用中被應用,以及 Intel 和 AMD 的回歸,新興企業取代的可能性,用戶的選擇將會更加廣泛。


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人類發展的歷史上發生了什麼事,現在進行式,未來又會發生什麼事。
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這篇文章探討了NVIDIA在推論式AI半導體市場的挑戰,以及介紹了Intel在AI領域的強化舉措。文章中提到了新興企業可能有機會取代現有市場領導者,並討論了RISC-V技術在AI半導體市場的應用和其他相關動向。
NVIDIA在人工智慧處理專用GPU領域的地位牢固,但面臨著來自英特爾和超微半導體等競爭對手的反擊。新興企業也加入競爭,使得競爭更加激烈。未來,合作關係將變得至關重要,NVIDIA和其他競爭對手在激烈的競爭中脫穎而出的關鍵。
阪本幸雄是日本德州儀器工作的半導體終身貢獻者。然而,他對企業經營方式提出疑問,並於2002年開始擔任爾必達的總裁,但因轉型失敗,該公司於2012年被收購。他重視合理運營,亦提倡日本企業利用中國企業以創新。阪本幸雄的貢獻值得記憶。
中華電信和日本電信電話公司(NTT)合作推進創新全光和無線網路(IOWN)技術,中華電信積極參與這一合作,NIT計劃開發降低耗電的光半導體,擴大了數據中心設置選擇範圍。NTT積極構建國際框架,與美國展開合作,日本政府開放了研究開發成果。
奈米壓印微影技術是一項近年來備受關注的新興製程方法,其核心概念是利用電子束或光學微影的方式製作光罩模具,然後將這些模具上的圖案重複地壓印在光阻劑上,從而形成微小的圖案。這種技術具有快速、高效的特點,能夠大量製作100奈米以下的圖形,並且廣泛應用於軟性電子產品製造以及先進製程中。 傳統的光學微影
瞭解IC和IP的區別、晶圓代工的角色,以及芯粒和小晶片對半導體製造的影響。此外,探討了人工智慧對電子設計的影響。
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