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5 天前 · 無論是運算速度更快的 CPU、GPU 和 NPU，或者消費端的 AI PC 及商業端的資料中心設備，各大廠商只要涉及了 AI，幾乎都在尋求、囤積最先進的 PC 硬體，並且投入大量資金打造人工智慧基礎建設。 此時，以硬體為主要關注點的 Computex，就是大小廠商之間最好的溝通橋樑。 科技巨頭想要在 Computex 中找到創新的解決方案，處理 AI 所帶來的算力、能源和部屬推廣問題，小廠商則想透過 Computex 把自己的設備、服務賣出去，盡可能為整個產業解決痛點，這就形成了科技巨頭們齊聚台北的理由之一。 製造 AI 需求的最佳舞台. 其次，Computex 也為科技巨頭們創造出了舞台，讓他們能夠將「製造 AI 需求」這件事進行最大化、最有力的推廣。
4 天前 · Amon 強調全新打造的 Snapdragon X 系列中的 NPU 是關鍵差異化因素，也是搭載 Snapdragon X 系列的 PC 能實現出色效能並能實現 Copilot+ 體驗的原因。 將 AI 工作負載從 CPU 與 GPU 卸載到 NPU 可顯著提升效能與大幅節能。 秉持著這樣的信念，Amon 表示，高通技術公司正在重塑 Windows PC 生態系的效能領先地位，我們領先的 NPU 能為筆記型電腦提供最高的每瓦 NPU 效能，比 M3 高出 2.6 倍，比 Core Ultra 7 高出 5.4 倍。
5 天前 · 作為全球領先的圖形處理單元（GPU）製造商，NVIDIA 不僅在遊戲和專業視覺計算領域保持其霸主地位，還積極擴展到人工智慧（AI）和自動駕駛汽車技術等前沿科技領域。 近日外媒報導指出，據三位黃仁勳前員工表示，黃仁勳對電子郵件溝通有明確的要求——必須簡短且直接，且不會超過六行，「就像日本俳句一樣。 黃仁勳的極簡領導風──TL;DR. 黃仁勳遵循著「TL;DR（太長了，沒讀懂）」概念，要求員工能夠迅速而精確地傳達核心思想，減少冗長的前言，直奔主題。 NVIDIA 的一位前主管表示，「全公司都是這樣運作的，不是只有黃仁勳。 在 NVDIA，電子郵件的撰寫遵循一定的格式： 雙倍間距、每行一句話，且每封信件不超過五到六行 。 這種結構讓每個想法都能夠清楚地展現，同時也便於快速閱讀和回應。
5 天前 · NVIDIA 認為，CUDA 架構為整個科技產業帶來了良性循環，它不僅擁有足夠的開發者，同時也擁有大量的使用者，有效解決了「雞生蛋、蛋生雞」的供需問題，讓大眾願意投入。 黃仁勳說，過去 CPU 的效能成長速度太慢，應付不了爆量成長的資料處理需求，但 GPU 卻可以辦到，因為 NVIDIA GPU 這段時間以來提升的夠快、夠多；在許多任務中，GPU 可以加速運算達 100 倍，並讓成本降低 1.5 倍，可是能源消耗只比起 CPU 多出 3 倍，無論是大規模資料中心或消費者的顯示卡，GPU 所帶來的算力提升顯而易見。
4 天前 · Cristiano Amon 首先指出，日前高通與微軟攜手宣布推出 Copilot+ PC，首波就有多達 22 款產品推出，並且自現在起開始提供，象徵外界對新時代 PC 的等待已經結束，正式迎來革命性的 AI PC 新紀元，同時不只是筆記型電腦，高通處理器未來將橫跨所有 PC 形式，例如 AIO 與小主機等等，讓 Snapdragon X Elite 的標誌出現在所有可能的電腦平台上。 Cristiano Amon 說，高通將藉由 AI PC 與 Copilot+ PC，復興 Windows PC 生態系的榮光，找回 Windows 電腦過往的優勢，而該想法也得到微軟 CEO Satya Nadella 的大加認同，透過影片為高通站台，指稱雙方將共同創造 PC 產業的新革命。
4 天前 · 式的娛樂體驗。 推出 Chromebook 運算平台 Kompanio 838，提升工作、學習與創造生產力. 聯發科技八核心 Kompanio 838系統單晶片（SoC），以高效能與多工處理能力，為輕薄的. Chromebook 帶來全天候電池續航力。 Kompanio 838 整合聯發科技 AI 處理器 NPU 650，能快速處理複雜運算、提升多媒體互動性及品質。 Kompanio 838 亦提供前代晶片雙倍記憶體. 頻寬、適應低光環境的 ISP、順暢 4K 串流顯示、1.9 Gbps 三頻連線速度。 Google ChromeOS 副總裁暨 Google for Education 總經理 John Solomon 表示：「聯發科技.
3 天前 · 2024-06-05. 分享本文. 你知道軟體工程師的大腦組成真的跟一般人不一樣嗎？ 麻省理工學院（MIT）的神經科學家們先前發布研究，發現那些常常在 Coding 的工程師大腦居然出現了一些驚人的轉變。 讀 code 的時候，大腦不會啟動語言處理區域. 根據研究發現， 當人們閱讀和理解程式碼時，大腦並不會啟動語言處理的區域 。 這一點與許多人的直覺相反，因為學習程式設計和學習語言似乎有很多相似之處：都需要掌握新符號和術語，且必須正確組織架構來達到溝通的目的。 然而，研究卻顯示， 程式設計啟動的是大腦中的多重需求網路（Multiple Demand Network） ，它也參與大腦其他複雜的認知任務，例如解數學題或是填字遊戲。
