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2021年5月19日 · 1 奈米晶片有望實現！ 台積電、台大、MIT 強強聯手，突破 1 奈米技術限制. 郭家宏. 2021-05-19. 分享本文. 台積電、台大與 MIT 合作，研究先進半導體技術。 圖片來源： 台大. 2018 年，台積電首次量產 7 奈米製程技術晶片；2020 年，短短的兩年後，台積電開始量產 5 奈米晶片，並向 3 奈米、2 奈米推進。 現在，台積電、台大與麻省理工學院（MIT）合力研究出新材料技術，有望實現 1 奈米晶片，讓摩爾定律延續。 研究團隊將論文發表於《Nature》。 研究論文 傳送門. 用半金屬鉍作為電極，有望實現 1 奈米晶片. 科技部與產學界合作，組成產學大聯盟，合力研究半導體等技術。
- 量子電腦：使用量子位元計算，提升運算速度
- 中美政府皆投入資金，用國家力量研發量子電腦
- 台灣的量子電腦商機：半導體、晶片、伺服器、散熱模組
量子電腦，顧名思義就是一種使用量子邏輯運算的電腦裝置，不同於傳統電腦的基本運算位元（bit），量子電腦是以量子位元（Qubit）計算，計算速度更快，進位方式也不同於傳統 0 或 1 的二進位方式，而是可以讓 0 與 1 同時存在，創造更多組合狀態，大幅提升運算能力。 若以硬幣比喻，傳統電腦只能顯示正、反兩面，但量子電腦因量子、原子特性，硬幣則類似呈現旋轉中的狀態，正、反兩面同時存在，如同在迷宮中遇到岔路時，傳統電腦一次僅能測試一條路線，量子電腦則可以同時測試多條路線，快速找到出口、降低時間成本。 雖然，目前量子電腦仍處於理論、初步開發階段，面臨挑戰包含超導體、超低溫以及軟體開發等問題，但未來應用將涵蓋金融服務、密碼加密、交通分析、醫療保健等，有助提升資訊帳密安全、精準分析數據，預期在量子電腦...
美國科技大廠谷歌日前在《Nature》發表一篇論文指出，可以在真實世界系統裡實現量子加速（Quantum speedup），對於目前超級電腦需要約 1 萬年才能計算出來的答案，量子電腦僅需 200 秒就能完成。 隨著谷歌發表量子電腦計算重大突破，也開啟量子電腦的科技競賽，除了 IBM、微軟也加入戰局外，中國大廠阿里巴巴也宣布投入量子領域的研發，美國、中國政府也各自投入補助金額，無形中將科技競賽拉至國家層級。
台積電 董事長劉德音 9 月在台北國際半導體展（SEMICON Taiwan）演講中指出，假如未來每個人口袋都有一個量子電腦，台積電一定不缺席，市場推測，量子電腦將採用的晶圓製程，將是 2 奈米、1 奈米，甚至是更精進的技術製程，台廠只要能掌握關鍵技術，就有機會擁有龐大商機與機會。 廣達董事長林百里也表示，量子是更多、更大的應用，預期對半導體、晶片需求都將更多，進而帶動雲端伺服器（量子伺服器）需求也增加，對廣達來說很有機會，雖然未來 3 到 5 年內，將由 AI 與 5G 帶來龐大機會，但在伺服器基礎上，未來 10 年量子電腦將更快速發展，改變人類現在的生活模式。 量子電腦的發展將不只提升對半導體、晶片需求，台灣許多廠商都可以搶商機，包含伺服器代工廠廣達、緯穎、英業達等，另外超導體、超低溫的...
2022年2月8日 · 創立於2017，Rain推出的神經型態處理器 (Neuromorphic processing unit, NPU)結合了團隊開發出的平衡傳播 (Equilibrium Propagation)訓練演算法與一個嶄新的類比晶片架構。 與現有的AI系統相比，公司宣稱此軟硬體組合能大幅加快運算速度並減少能耗。 從硬體層面來看，Rain設計的NPU試圖模擬人腦神經細胞：晶片的CMOS層可比擬神經元，而團隊利用可變電阻式記憶體 (Resistive RAM)作為憶阻元件 (memristive)，並將其與源自NAND型快閃記憶體的垂直位線 (Vertical bit line)結合，模擬神經細胞上面的軸突。 軟硬整合，突破類比運算一大障礙？
2021年8月10日 · 陳宜伶. 2021-08-10. 分享本文. 正當 NVIDIA 仗著 GPU 的優勢在人工智慧市場中馳騁時，這片新興領域的競爭者也日漸茁壯，等著搶分食 AI 晶片產業這塊大餅。 總部位於英國布里斯托的新創公司 Graphcore 就是萬眾矚目的 AI 晶片獨角獸。 成立於 2016 年的 Graphcore，專為 AI 運算開發全新的 IPU 技術，投資者包括微軟、三星和戴爾（Dell）等重量級公司，估值約為 27.7 億美元。 Graphcore 主推的「智慧處理單元」（Intelligence Processing Unit，IPU）在業界被稱為繼 CPU、GPU 以外的第三類 AI 晶片。 Graphcore 當年找不到人投資，如今已成西方 AI 半導體獨角獸.
2019年8月22日 · 《財訊》還進入生產工廠，直擊發那科最自豪的技術之一─用機器人如何製造機器人，見證這全球機器人霸主，是如何成為全球製造業重要的幕後推手。 「我們一點不神祕啊！ 不知道大家為什麼這樣說。 」身著標準黃色外套的稻葉善治似乎有一點無奈又無辜地微笑著對我說。 多數日本媒體都同意，發那科的改變，關鍵是從2013年開始，或許更精準地說，是從稻葉善治開始。 不過，發那科這一切的起點，要回溯到創辦人稻葉清右衛門的曠世發明。 完整報導詳見財訊 588 期. （本文訊息由 財訊 提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。 新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至： pr@fusionmedium.com ，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。 本文提供合作夥伴轉載。 首圖來源： 台灣發那科 ）
2019年9月19日 · 2019-09-19. 分享本文. 光纖示意圖，非文中所述光纖神經網路。 【為什麼我們要挑選這篇文章】硬體效能是 AI 發展的痛點，想提升 AI 的運算能力，就會消耗更多能源，佔據更多算力。 然而，香港科技大學近期研發使用「光纖」的神經網路，運用光做運算，取代傳統的電流，不但提升運算速度，還降低電力消耗。 未來，這種技術更可以開發出「光學」版本的人工智慧。 「光纖神經網路」到底是什麼神物？ （責任編輯：郭家宏） 「《科技報橘》徵才中！ 跟我們一起定位台灣產業創新力 >> 詳細職缺訊息. 快將你的履歷自傳寄至 jobs@fusionmedium.com 」 如今，儘管電腦已經具有了十分強大的學習能力，但是在圖像模式識別、風險管理等複雜任務上都還難以達到與人類持平的水準。
2022年12月30日 · 近幾年處理器效能快速提升、使用者對產品精細度要求漸高，3D 視覺市場開始啟動，在業者的積極導入下應用越來越多元，並且針對不同場域導入最適化技術。 目前市場上的 3D 視覺技術有三種，包括 LiDAR（光達）、結構光和ToF （Time of Flight，飛時測距），其中 LiDAR 是用線狀雷射掃描物體，再利用系統後端處理器計算出物體的 3D 樣貌，這類技術，目前面臨感測數據量不足，導致應用有其限制。 針對 3D 視覺，楊家瑋分享台達早在 4 年前就看到了廣泛應用前景下的龐大商機，推出第一代採用結構光的 DMV 3D，而且也在近期涉足 ToF 技術推出 DMV-T。
