當人們談論 AI 時,多數目光總聚焦在 GPU、模型與雲端算力。但真正讓 AI 能夠走進工廠、捷運站、零售門市、醫院與交通號誌現場的,還有另一群長年低調運作的關鍵角色— AIoT 產業電腦與嵌入式系統。 隨著 AI 應用逐漸從雲端延伸至各類邊緣設備與應用場域,這些 AIoT 系統除了需要全年無休地運...
AI 算力快速推升資料中心架構升級,散熱也從過去的基礎配套,逐漸成為決定 AI 基礎設施能否穩定運作的核心能力。隨著 GPU 功耗、機櫃密度與 AI 工作量持續攀升,市場討論焦點多半放在冷板、CDU、分歧管與液冷機櫃等設備,但 Swagelok 認為真正影響整體效能與長期可靠性的往往是流體在系統中如...
輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳今年說過「推論 AI 時代才剛開始」,過去兩年 AI 運算需求已增加百萬倍,顯示產業正快速進入以推論為核心的新階段。這番說法也應證了近期業界走勢,從過去的追求算力轉移至高效推論,並穩步朝向「代理 AI」發展。 在 AI 發展初期,為了縮短大語言模型(LLM)的開發週期...