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因AI模型演進膨脹，如何提供足夠算力成為重要課題。NVIDIA推出「SuperPODs」以模組化方式建構HPC運算群，僅需數週即可完成部署，非常適合大型企業在短期內開發複雜商用AI模型使用。Intel喊出「HPC民主化」，希望提供人人皆可使用的超級運算，推出了自有資料中心GPGPU產品線，以鞏固既有開發者與客戶生態系。聯發科為克服邊緣AI的深度神經網路複雜度擴增，同時由軟硬體著手；其中新SoC架構在APU上改善，減少延遲與經過DRAM的資料流。而「垂直分工」的AI開發商機，也讓特定新創找到利基；如專注製造業AutoML平台的「杰倫智能」，及能以AI引擎結合企業領域知識，讓企業可自主研發AI方案的「AIdea共創平台」。而今年AI看似蓬勃發展，但有著資金面的隱憂值得注意。

【內容大綱】

• 一、商用的模組化AI HPC
• 二、新資料中心等級GPGPU加入戰局
• 三、終端裝置Edge AI進展
• 四、AI開發服務新創
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖一、SuperPODs網路架構Topology圖示
• 圖二、核心配置8個向量引擎加上8個矩陣引擎，單一節點可連結8片GPU
• 圖三、聯發科手機SoC新舊架構對照
• 圖四、「WeThink」結合企業DK+AI引擎，產出自主AI方案
• 圖五、「WeThink」亦提供全方位諮詢加值服務
• 表一、美、台創投市場的比較一覽