AI晶片

《The Information》引述消息人士報導，微軟早在2019年便著手開發專為AI模型訓練最佳化的自有晶片

TPU v4是Google專門用於執行機器學習的AI晶片，Google TPU架構長及Google傑出工程師發布論文說明TPUv4技術細節

工研院日前在年度技術日上，展示自家研發的AI晶片設計工具，由架構探索、深度學習編譯器和ESL模擬平臺組成，能縮短AI晶片開發時間和成本；此外，工研院也展示了金融FPGA加速網路卡，是一套專門為券商打造的高頻交易系統核心，能加速接收證交所的封包接收、解析，也能加速券商的交易策略和協定處理，讓下單更快速。

國研院推出的AI系統晶片設計與驗證平臺，最重要的價值，是協助學術圈取得關鍵矽智財，讓學校研究團隊在研發出AI加速電路之後，可以透過平臺進行整合驗證，並下線製作成一顆具有完整功能的晶片。

類比AI辨識晶片的最大優勢，是因不需轉換為數位資料儲存在記憶體中，所以可以省去用數位資料執行AI運算時，數位資料在記憶體與CPU之間傳輸所產生的大量功耗。

一年一度的ICT TechDay（資通訊科技日），工研院展出今年AI技術研發與應用的成果，要積極尋找業界用戶與合作夥伴。

耐能新推出的AI晶片，結合了可重組式AI神經網路技術與模型壓縮技術，來支援多種機器學習框架與CNN模型。

老牌半導體廠商萊迪思發表兩款新產品MachXO3D和sensAI 2.0，前者強化了產品生命周期的資安防護功能，後者強調低功耗、小封裝和高效能等特性，瞄準AI推理、物聯網裝置應用市場。