記憶體
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Jedi|交易投資筆記
2025/04/25
2025/4/25 市場押注FED防經濟衰退提前降息、關稅相關言詞放緩降溫
台股今(24)日則開高走低,早盤漲逾百點,不過隨著半導體雙雄台積電、聯發科於盤中翻黑,以及傳產及金融族群普遍表現不振,亦拖累加權指數盤中走低,尾盤持續於低檔整理,終場則收在19478.81點,下跌160.33點或0.82%,成交量2411.23億元。
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安控
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資安
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IC通路
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D&Y熊繪生的沙龍
2025/04/24
SD-WebUI|VRAM-Estimator|GPU記憶體不足嗎?安裝擴充套件
這篇文章簡要說明如何在Windows 10及更高版本作業系統上使用SDWebUI-GPU,並提供硬體運作、安裝擴充套件以及其他補充資訊,例如使用VRAM-Estimator改善GPU記憶體使用效能,以及在老舊Macbook Pro上搭建ML系統環境的經驗分享。
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stablediffusion
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rtx4060
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nividaGPU
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IEO 國際財經科技前沿觀察
2025/04/24
SK 海力士靠HBM登頂DRAM龍頭,關稅陰影有危有機
SK海力士憑藉HBM市場的領先優勢,在2025年Q1超越三星,成為全球DRAM市場龍頭。然而,美國關稅政策和終端需求放緩的風險仍不容忽視。本文分析SK海力士在DRAM、HBM、NAND等市場的表現,以及AI伺服器、PC和智慧型手機市場對記憶體需求的影響,並探討其未來發展前景和挑戰。
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DRAM
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海力士
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AI伺服器
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分析師的市場觀點
2025/04/23
外資大摩MS看3231緯創,Hopper GPU基板可能面臨下行風險
Hopper GPU基板可能面臨下行風險。 上週,Nvidia提交了一份8k文件,披露美國政府已對H20產品「以及任何其他達到H20記憶體頻寬、互連頻寬或其組合的電路」實施了新的許可要求,適用於中國或總部位於中國的公司以及任何D:5國家。美國政府還告知Nvidia,這一許可要求將無限期生效。請
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分析師的市場觀點
2025/04/23
外資大摩MS看記憶體產業,面臨關稅帶來的冰山效應
要 摩根士丹亞洲報告指出,記憶體產業面臨關稅帶來的冰山效應,短期技術數據已無關緊要,產業循環下行已成定局。報告將影響分為三階段:短期現貨價格上漲、中期關稅成本分攤衝擊利潤,最終導致需求破壞。市場對經濟衰退的擔憂加劇,企業與消費者信心受損,下半年需求復甦難以期待。報告建議避開共識預期尚未反映的風險,
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台股
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888機器人
2025/04/22
0421 原物料族群的反攻?
警語:文章內容並非買賣邀約,這是分享觀察心得以及教學概念,並非任何投資建議,勿做下單參考。引用資料:Goodinfo、jihsun.com.tw、優分析等其他理財網站or新聞擷取,歷史走勢可以參考,但不一定一樣 記憶體族群 DRAM 概念股 DRAM 市場中的「三大巨頭」,分別是三星電子(韓)
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Jedi|交易投資筆記
2025/04/21
2025/4/22 市場熱絡程度降低、黃金持續創下歷史新高
台股今(21)日開低走低,電子、金融、傳產幾乎全盤皆墨,僅橡膠類股相對抗跌,加權指數終場收在19106.2點,下跌288.83點或1.49%,成交量2076.6億元,尾盤在正新、長榮、聯發科、廣達、鴻海等權值股見作價下,10日線失而復得。
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安控
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CPO
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記憶體
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Jedi|交易投資筆記
2025/04/20
2025/4/20 復活節休戰30小時、資安&安控題材雙雙強勢、資金集中內資籌碼股
台股今(18)日呈現開高震盪,早盤在權值三雄台積電、聯發科、鴻海撐盤,以及航運、電腦及週邊設備族群漲勢助攻下,加權指數一度漲逾160點,上探19499.28點,不過盤中追價力道不足,漲勢逐步收斂,終場僅上漲56.30點或0.29%,收在19395.03點,成交量萎縮至1963.30億元。
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安控
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軍工
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TN科技筆記(TechNotes)的沙龍
2025/04/19
什麼是模型量化(Quantization)?解析FP32、FP16、BF16、int8、int4與GGUF的關聯
Quantization將高精度數值(如FP32)轉換為低精度格式(如FP16、BF16、int8、int4),實現模型壓縮和推論加速。不同數據格式在動態範圍、精度和硬體支援上各有優劣,需根據應用場景選擇。GGUF作為量化模型的標準化檔案格式,確保模型在llama.cpp等推論框架中的高效運行。
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生成式AI
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TN科技筆記(TechNotes)的沙龍
2025/04/19
Gemma 3 QAT 量化技術解析:讓 AI 走進家用電腦
隨著 AI 的快速發展,大型語言模型的性能不斷提升,但顯卡等硬體需求往往讓一般用戶望而卻步。Google 於 2025 年 4 月 18 日發布的 Gemma 3 系列量化模型,透過 Quantization-Aware Training(QAT) 技術,成功將頂尖 AI 性能帶入消費級硬體,如 N
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