AI 晶片專輯
2020年12月號184期
消費者對裝置端產品智慧化的需求與日俱增，輕薄可攜、高省電性、離線智慧儼然成為購買指標，如何打造具備多工、彈性、低耗電之新興裝置端AI晶片架構，來滿足消費者的期待，是插旗AI晶片產業的重要關鍵。本期介紹AI 晶片設計的挑戰、趨勢與新興的設計技術，邀您一同探索AI晶片的未來...
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名家觀點
AI裝置端產品與晶片之技術發展趨勢分析
裝置端產品智慧化將是顛覆AI運算架構的新力量，打造具備多工、彈性、低耗電之新興裝置端AI晶片架構，需要產官學研一同攜手合作。
從矽谷管窺AI新創

以AI為主打的新創，過往較多技術類型，但近來較主流的是市場應用類型，且從矽谷經驗出發來看AI新創的類型及挑戰吧！
AI晶片市場與AI智慧攝影機趨勢分析
智慧安控攝影機是台廠在AI裝置端很好的切入點，未來可逐步導入相關技術，真正落實安全監控的智慧化。
精選文章
Computing in Memory/Sensor技術與應用
為提升AI晶片系統的資料傳輸速度並減少功率消耗，從記憶體階層的配置到運算架構設計是新興的研究課題。
深度學習模型量化技術

模型量化技術在DNN模型推論加速領域備受推崇，本文探討可適應硬體架構的量化感知訓練方法，因應多樣化的硬體架構進行模型最佳化。
TVM深度學習編譯技術

TVM提出了一個端到端的深度學習編譯軟體架構，解決跨多種硬體後端的深度學習編譯優化問題。