5G與邊緣互為體用 體現完美分散式運算
讓網路智能邁向邊緣網路
【作者: 籃貫銘、王岫晨】 2020年07月31日 星期五
分散式的概念由來已久,尤其從有網路以來,資料的運算和儲存架構就不斷的朝向「去中心化」發展。到了物聯網時代,這個模式更成了理所當然和不可或缺的系統建置架構。
最初,分散式運算(Distributed computing)的提出,就是一種基於多計算機以網路連接的運算系統。基本上就是使用一組電腦,透過網路互相連結並通訊,之後運用軟體的控制機制,讓它們形成一個大型的運算系統,已完成更大的運算目標。
也因此,這種形式的系統運作思維,就是要把一個需要大量計算的工程資料,分割成諸多小塊,再分給多台電腦個別去計算,接著再上傳運算結果,最後統一合併成資料結果。
所以可想而知,傳統的分散式運算是站在降低整體成本的思維來進行,就目的而言,仍是集中式的思考,只是在運算手段上採用了分散的形式,著名的蛋白質藥物運算專案Folding@home,就是在這種架構下執行的一項任務。
跳脫傳統框架 物聯網實現真正分散式運算
然而目前的物聯網則完全跳脫了傳統的框架,它們本身就不存在一個被指定的巨大任務,因此在設計上就顯得更加自由,架構上當然也更加彈性,因此物聯網可以說是真正的實現了分散式運算的理念。
首先,在本質上,物聯網就是一種去中心的架構,它透過有線和無線的網路系統,將各式的裝置連結起來。儘管在這個架構中,所有的裝置連結成一個大網路,但網路中的每個節點裝置都是獨立運行,有各自的功能與目標。
連結成網的目的,則是要打破物與物溝通的藩籬,讓彼此的運行可以更緊密,同時應用的深度也更加貼近實際的需求。
再者,從技術上看,物聯網裝置本身也需要一定的運算力,才能運行前端種種的功能,而且物聯網裝置經常會產生許多的數據,這些資料的處理、傳輸、儲存也會提供對端點裝置運算力的需要。也因此,分散式運算的功能在物聯網應用中更顯重要。
而物聯網的分散式運算技術應用中,邊緣運算則是當前最受關注的一環,它可以說是實現智慧物聯(AIoT)應用的關鍵技術,甚至也是把人工智慧帶進人們日常生活的重要技術,因此,包含AWS、英特爾、NVIDIA與Microsoft等大型的科技公司,紛紛鎖定邊緣運算的技術與應用,最為其在物聯網時代的主要服務項目,積極投入邊緣晶片與邊緣平台的開發。
根據市場研究公司technavio的研究,全球2019至2023年全球邊緣運算市場的年複合成長率(CAGR)將近41%,市場規模將達到57億美元。而其主要的驅力則來自於對於「去中心化」的運算力需求,藉此減低因數據傳輸路徑過長所造成的決策延遲。
另一方面,萬物聯網的時代,必然出現數據資料量爆炸性成長的情況,這不僅考驗網路基礎建設與傳輸技術,同時數據的儲存與隱私問題也會變成發展的挑戰。也因此「分散式儲存」和「分散式帳本」的技術與應用,也將隨之而來。
而隨著全球5G陸續啟用之後,尤其是5G的低延遲與大連結的技術,更是有助於提升分散式運算的性能,對於上述種種的分散式運算技術與應用,將會刺激其進一步的加速發展,並成為未來幾年內重要的市場成長驅力。
分散式運算的最佳體現
提起分散式運算,智慧手機算是最典型的一個代表產物了。越來越強大的運算功能,可以由使用者隨身攜帶,真正做到隨時隨地、不同空間的異地運算。特別是隨著5G問世,更大的通訊頻寬,使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多全新的應用體驗。我們可以說,去中心化的邊緣運算,就是實現分散式運算的最佳體現方式。
Marvell 首席架構師 George Hervey指出,當我們邁向「始終在線,始終連接」(Always On,Always Connected)模式的更進階階段時,智慧手機已經成為生活中不可或缺的一部分。我們的手機提供即時的資料和溝通媒體存取,這樣的存取方式影響我們的決定,最終左右我們的行為。這便是分散式運算的全新意涵。
思科預計,到了 2022 年,全球行動網路將會支援超過 120 億部行動裝置及物聯網連線。而這些行動裝置將會支援更多元的功能。如今,我們的手機已然取代許多小工具並提供諸多服務。如果您的手機可以提供 Apple Pay、Google Pay 或執行電子支付,那麼便無需隨身攜帶皮夾。如果手機可以開車門並且啟動汽車,或是可以打開車庫的門,那麼就無需隨身攜帶車鑰匙。目前,應用程式已經涵蓋即時串流服務,可提供 VR/AR(虛擬實境/擴增實境)體驗和即時分享等服務。未來的服務和應用程式似乎可以滿足無限的想像,不過它們的發展需要新世代資料基礎架構的支援與協助。
對於邊緣智能的需求
網路連線能力和流量成長都在持續提升,原因是新型數據密集應用程式的採用率的提升,造成對頻寬以及更高智慧基礎架構的需求。這樣的基礎架構可以透過智能辨識特定的應用程式和基礎架構需求,並且在必要時提供邊緣的處理作業。隨著Multi-Gigabit 乙太網路和 400GE 骨幹連線的進步,網速也獲得提升,但最新的 5G 和 Wi-Fi 科技可用頻寬卻持續造成回程傳輸中的瓶頸。
George Hervey說,邊緣處理有助於避免大量資料跨網路移動。這種更高階的網路智能可以讓網路在無須使用者介入的情?下提供複雜的軟體定義基礎架構管理、管理推論引擎、應用相關策略。最重要的是可提供主動式的應用程式功能。 透過使用具有低延遲性、高可靠度和安全性的基礎架構提供幾乎即時的互動式平台,使用者體驗將會獲得提升。
伴隨對頻寬的需求迅速激增,該怎麼有效在大範圍內解決這個問題呢?在平行處理雲端資料中心時發現,要擴展並處理新增的頻寬和大量節點,可以在網路邊緣新增處理作業。這個方法可以在資料中心完成,方法是透過使用智慧網卡(smartNIC)從伺服器卸載複雜的處理工作,包含封包處理、安全性、以及虛擬化。 另一個相似的方法可在電信業者網路中達成,方法是透過部署位於邊緣的SD-WAN/uCPE/vCPE提供智能服務並減少連線成本。然而,這個方法在企業網路中會出現問題,因為企業網路需要多樣功能的端點,而第一個一致功能需求位置出現在網路的存取層。
結語:利用AI
如果使用傳統方式在企業網路中部署服務(例如集中式防火牆和驗證伺服器),還會遇到其他挑戰。按照預期,會有更多的裝置需要存取網路,而且每部裝置會需要更多頻寬。這種情況下,這些傳統方式的限制會造成瓶頸。如果要解決這些問題,必須真正實現網路邊緣處理,讓處理作業貼近需求端,並且更加智能。 網路 OEM、IT 基礎架構擁有者和服務提供者,都必須在企業網路的存取層善用新世代的AI和網路功能卸載。
附圖:圖一 : 5G與邊緣運算將是共生互用的緊密關聯。(CTIMES製圖;source:lanner-america)
圖二 : 5G問世使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多應用體驗。(source: pxhere.com)
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/DispArt/tw/5G/%E9%82%8A%E7%B7%A3%E9%81%8B%E7%AE%97/%E5%88%86%E6%95%A3%E5%BC%8F%E9%81%8B%E7%AE%97/%E7%89%A9%E8%81%AF%E7%B6%B2/2007311411T5.shtml?fbclid=IwAR2OybGp6M7ELrGsybQlhJvBdK7hZdBWKmELLBKWYAKyaGatAwLpm8caRTQ
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5G與邊緣互為體用 體現完美分散式運算
讓網路智能邁向邊緣網路
【作者: 籃貫銘、王岫晨】 2020年07月31日 星期五
分散式的概念由來已久,尤其從有網路以來,資料的運算和儲存架構就不斷的朝向「去中心化」發展。到了物聯網時代,這個模式更成了理所當然和不可或缺的系統建置架構。
最初,分散式運算(Distributed computing)的提出,就是一種基於多計算機以網路連接的運算系統。基本上就是使用一組電腦,透過網路互相連結並通訊,之後運用軟體的控制機制,讓它們形成一個大型的運算系統,已完成更大的運算目標。
也因此,這種形式的系統運作思維,就是要把一個需要大量計算的工程資料,分割成諸多小塊,再分給多台電腦個別去計算,接著再上傳運算結果,最後統一合併成資料結果。
所以可想而知,傳統的分散式運算是站在降低整體成本的思維來進行,就目的而言,仍是集中式的思考,只是在運算手段上採用了分散的形式,著名的蛋白質藥物運算專案Folding@home,就是在這種架構下執行的一項任務。
跳脫傳統框架 物聯網實現真正分散式運算
然而目前的物聯網則完全跳脫了傳統的框架,它們本身就不存在一個被指定的巨大任務,因此在設計上就顯得更加自由,架構上當然也更加彈性,因此物聯網可以說是真正的實現了分散式運算的理念。
首先,在本質上,物聯網就是一種去中心的架構,它透過有線和無線的網路系統,將各式的裝置連結起來。儘管在這個架構中,所有的裝置連結成一個大網路,但網路中的每個節點裝置都是獨立運行,有各自的功能與目標。
連結成網的目的,則是要打破物與物溝通的藩籬,讓彼此的運行可以更緊密,同時應用的深度也更加貼近實際的需求。
再者,從技術上看,物聯網裝置本身也需要一定的運算力,才能運行前端種種的功能,而且物聯網裝置經常會產生許多的數據,這些資料的處理、傳輸、儲存也會提供對端點裝置運算力的需要。也因此,分散式運算的功能在物聯網應用中更顯重要。
而物聯網的分散式運算技術應用中,邊緣運算則是當前最受關注的一環,它可以說是實現智慧物聯(AIoT)應用的關鍵技術,甚至也是把人工智慧帶進人們日常生活的重要技術,因此,包含AWS、英特爾、NVIDIA與Microsoft等大型的科技公司,紛紛鎖定邊緣運算的技術與應用,最為其在物聯網時代的主要服務項目,積極投入邊緣晶片與邊緣平台的開發。
根據市場研究公司technavio的研究,全球2019至2023年全球邊緣運算市場的年複合成長率(CAGR)將近41%,市場規模將達到57億美元。而其主要的驅力則來自於對於「去中心化」的運算力需求,藉此減低因數據傳輸路徑過長所造成的決策延遲。
另一方面,萬物聯網的時代,必然出現數據資料量爆炸性成長的情況,這不僅考驗網路基礎建設與傳輸技術,同時數據的儲存與隱私問題也會變成發展的挑戰。也因此「分散式儲存」和「分散式帳本」的技術與應用,也將隨之而來。
而隨著全球5G陸續啟用之後,尤其是5G的低延遲與大連結的技術,更是有助於提升分散式運算的性能,對於上述種種的分散式運算技術與應用,將會刺激其進一步的加速發展,並成為未來幾年內重要的市場成長驅力。
分散式運算的最佳體現
提起分散式運算,智慧手機算是最典型的一個代表產物了。越來越強大的運算功能,可以由使用者隨身攜帶,真正做到隨時隨地、不同空間的異地運算。特別是隨著5G問世,更大的通訊頻寬,使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多全新的應用體驗。我們可以說,去中心化的邊緣運算,就是實現分散式運算的最佳體現方式。
Marvell 首席架構師 George Hervey指出,當我們邁向「始終在線,始終連接」(Always On,Always Connected)模式的更進階階段時,智慧手機已經成為生活中不可或缺的一部分。我們的手機提供即時的資料和溝通媒體存取,這樣的存取方式影響我們的決定,最終左右我們的行為。這便是分散式運算的全新意涵。
思科預計,到了 2022 年,全球行動網路將會支援超過 120 億部行動裝置及物聯網連線。而這些行動裝置將會支援更多元的功能。如今,我們的手機已然取代許多小工具並提供諸多服務。如果您的手機可以提供 Apple Pay、Google Pay 或執行電子支付,那麼便無需隨身攜帶皮夾。如果手機可以開車門並且啟動汽車,或是可以打開車庫的門,那麼就無需隨身攜帶車鑰匙。目前,應用程式已經涵蓋即時串流服務,可提供 VR/AR(虛擬實境/擴增實境)體驗和即時分享等服務。未來的服務和應用程式似乎可以滿足無限的想像,不過它們的發展需要新世代資料基礎架構的支援與協助。
對於邊緣智能的需求
網路連線能力和流量成長都在持續提升,原因是新型數據密集應用程式的採用率的提升,造成對頻寬以及更高智慧基礎架構的需求。這樣的基礎架構可以透過智能辨識特定的應用程式和基礎架構需求,並且在必要時提供邊緣的處理作業。隨著Multi-Gigabit 乙太網路和 400GE 骨幹連線的進步,網速也獲得提升,但最新的 5G 和 Wi-Fi 科技可用頻寬卻持續造成回程傳輸中的瓶頸。
George Hervey說,邊緣處理有助於避免大量資料跨網路移動。這種更高階的網路智能可以讓網路在無須使用者介入的情?下提供複雜的軟體定義基礎架構管理、管理推論引擎、應用相關策略。最重要的是可提供主動式的應用程式功能。 透過使用具有低延遲性、高可靠度和安全性的基礎架構提供幾乎即時的互動式平台,使用者體驗將會獲得提升。
伴隨對頻寬的需求迅速激增,該怎麼有效在大範圍內解決這個問題呢?在平行處理雲端資料中心時發現,要擴展並處理新增的頻寬和大量節點,可以在網路邊緣新增處理作業。這個方法可以在資料中心完成,方法是透過使用智慧網卡(smartNIC)從伺服器卸載複雜的處理工作,包含封包處理、安全性、以及虛擬化。 另一個相似的方法可在電信業者網路中達成,方法是透過部署位於邊緣的SD-WAN/uCPE/vCPE提供智能服務並減少連線成本。然而,這個方法在企業網路中會出現問題,因為企業網路需要多樣功能的端點,而第一個一致功能需求位置出現在網路的存取層。
結語:利用AI
如果使用傳統方式在企業網路中部署服務(例如集中式防火牆和驗證伺服器),還會遇到其他挑戰。按照預期,會有更多的裝置需要存取網路,而且每部裝置會需要更多頻寬。這種情況下,這些傳統方式的限制會造成瓶頸。如果要解決這些問題,必須真正實現網路邊緣處理,讓處理作業貼近需求端,並且更加智能。 網路 OEM、IT 基礎架構擁有者和服務提供者,都必須在企業網路的存取層善用新世代的AI和網路功能卸載。
附圖:圖一 : 5G與邊緣運算將是共生互用的緊密關聯。(CTIMES製圖;source:lanner-america)
圖二 : 5G問世使得更為強大的分散式運算成為可能,並開啟更多應用體驗。(source: pxhere.com)
資料來源:http://www.ctimes.com.tw/…/%E7%89%A9%E8…/2007311411T5.shtml…
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TrendForce 發布 2020 年 10 大科技趨勢
作者 TechNews | 發布日期 2019 年 10 月 02 日 14:40 |
全球市場研究機構 TrendForce 針對 2020 年科技產業發展,整理 10 大科技趨勢,內容請見下文。
AI、5G、車用三箭頭,帶動半導體產業逆勢成長
2019 年在中美貿易戰影響下,全球半導體產業呈現衰退。展望 2020 年,儘管市場仍存在不確定性,但在 5G、AI、車用等需求挹注下,將帶動半導體產業逐漸脫離谷底。IC 設計業者將導入新一代矽智財、強化 ASIC 與晶片客製化能力,並加速在 7 奈米 EUV 與 5 奈米的應用。在製造方面,7 奈米節點的採用率增加,5 奈米量產及 3 奈米研發的時程更加明朗,先進製程製造的占比將進一步提升。此外,化合物半導體材料如 SiC、GaN 與 GaAs 等,具備耐高電壓、低阻抗與切換速度快等特性,適合用於功率半導體、射頻開關元件等領域,在 5G、電動車等應用備受重視。最後,由於晶片線寬微縮及運算效能提升,使先進封裝技術逐漸朝向 SiP(系統級封裝)方向發展;相較於 SoC(系統單晶片),SiP 的組成結構更靈活且具成本優勢,更能符合 AI、5G 與車用等晶片的發展需求。
DRAM 往 EUV 與下世代 DDR5 / LPDDR5 邁進,NAND 突破 100 層疊堆技術
現有 DRAM 面臨摩爾定律已達物理極限的挑戰,製程已來到 1X / 1Y / 1Znm,進一步微縮不僅無法帶來大量的供給位元成長,反而成本降低的難度提升。DRAM 廠目前在 1Y 與 1Znm 製程將開始將單顆晶片顆粒的容量由現有主流 8Gb 提升至 16Gb,使得高容量模組的滲透率逐漸升高,並且有機會在 1Znm 開始導入 EUV 機台,逐漸取代現有的 double patterning 技術。以 DRAM 的世代轉換來說,DDR5 與 LPDDR5 將在 2020 年問世,進行導入與樣本驗證,相較於現有的 DDR4 / LPDDR4X 來說,將會更省電、速度更快。
NAND Flash 市場將首次挑戰突破 100 層的疊堆技術,並將單一晶片容量從 512Gb 提升至 1Tb 門檻。主要為因應 5G、AI、邊緣運算等持續發展,除了智慧型手機、伺服器/ 資料中心需要更大的儲存容量外,更要求單一儲存裝置的體積進一步微縮。除了 NAND Flash 晶片的進化,智慧型手機上儲存介面也會從現有 UFS 2.1 規格,升級至更快速的 UFS 3.X 版本。在伺服器 / 資料中心方面,SSD 產品也會導入比 PCIe G3 速度與效能快 1 倍的 PCIe G4 介面。兩樣新產品明年將鎖定高階市場。
5G 商用服務範圍擴大,更多硬體終端問世
2020 年全球通訊產業發展重點仍為 5G,不論晶片大廠高通、海思、三星與聯發科等,亦或設備商華為、Ericsson 與 Nokia 等將推出各種 5G 解決方案搶攻市場。在網路架構發展上以獨立(Standalone,SA)5G 技術為主,包括 5G NR 設備和核心網路需求提升。SA 網路強調無線網、核心網和回程鏈路架構,支援網路切片、邊緣計算等,在上行速率、網路時延、連接數量均符合 5G 規範性能。另外,隨著 2020 年上半年 R16 標準逐步完成,各國電信營運商規劃 5G 網路除在人口密集大城市外,也會擴大服務範圍商用,預計將看到更多 5G 終端或無線基地台等產品問世。
全球 5G 手機滲透率有望突破 15%,中國廠商市占逾半
2020 年智慧型手機的外觀設計重點仍圍繞在極致全螢幕,進而拉升螢幕下指紋辨識搭載比例提高、螢幕兩側彎曲角度加大,以及螢幕下鏡頭的開發。此外,記憶體容量規格提高,以及持續優化鏡頭功能,包含多個後鏡頭、高畫素等,也是開發重點。至於 5G 手機的發展,隨著品牌廠積極研發,以及中國政府推動 5G 商轉,明年 5G 手機的滲透率有機會從今年不到 1%,一躍至 15% 以上,而中國品牌的 5G 手機生產總量預計將取得過半市占。然而 5G 通訊基地台的布建進度、電信營運商的資費方案以及 5G 手機終端定價才是決定 5G 手機是否能吸引消費者購機的關鍵。
高刷新率手機面板需求看增,平板成為 Mini LED 與 OLED 新戰場
在手機面板方面,目前 OLED 或 LCD 面板的規格已經能滿足各類消費者的需求,然而伴隨著 5G 布建展開,其高傳輸效率與低延遲的特性,除了改善手機內容的動態表現,也開創手機在 AR 等其他領域的應用,帶動 90Hz 甚或是 120Hz 面板的需求。
另外,以最熱門的電競應用來看,除了既有的高刷新頻率面板,透過 Mini LED 背光增強對比表現的更高階產品,量產的條件也越來越充裕。而在採用 LCD 多年後,市場也傳出 2020 年的 iPad 可能同步推出採用 Mini LED 背光與 OLED 這類增強畫質表現的面板技術,讓平板成為 OLED 與 Mini LED 另一個發展契機。
顯示器產業供過於求,Micro LED 開創新藍海
從 Micro LED 自發光顯示器進展來看,越來越多面板廠商推出玻璃背板的 Micro LED 方案,但由於良率問題,目前模組最大做到 12 吋,更大尺寸的顯示器則是透過玻璃拼接的方式實現。儘管短期內 Micro LED 的成本仍居高不下,但由於 Micro LED 搭配巨量轉移技術可以結合不同的顯示背板,創造出透明、投影、彎曲、柔性等顯示效果,未來將有機會在供過於求的顯示器產業當中,創造出全新的藍海市場。例如,若結合可摺疊顯示螢幕方案,Micro LED 因為材料結構強健,不需要很多保護層,也不需要偏光處理,或許是一個適合切入的領域。
TOF 方案的 3D 感測模組搭載率提升,有利未來 AR 應用發展
相較於結構光,TOF(Time of Flight)技術門檻較低,且供應商較多元,因此 TOF 模組成為手機後置多鏡頭的選項之一。雖然 2020 年 3D 感測並沒有明顯的新應用出現,但預計會有更多品牌廠商願意增加搭載 TOF 模組的機種,帶動 TOF 的 3D 感測模組在智慧型手機的普及度逐步提高。而隨著 iPhone 在內的智慧型手機開始搭載 TOF 模組,透過提供更精準的 3D 感測和影像定位,強化 AR 效果,將提高消費者使用 AR 應用的動機,並吸引更多開發商推出更多 AR 應用程式,進一步提升對 3D 感測模組的需求。
感測能力與演算法成為物聯網加值關鍵
隨著技術與基礎建設日漸完備,2019 年物聯網在各層面多已邁入商業驗證階段,帶來投資效益。2020 年物聯網在各垂直應用領域將向下扎根,已打底的製造、零售業等持續透過技術以優化流程與加值服務,農業、醫療等也將有更廣泛的產業轉型。在技術方面,將著重於提升感測能力,使其能進行五感偵測並對周遭環境做出更多反應,以及 AI 演算法的突破以進行更多深度學習。此外,物聯網裝置連結數的上升造就大量數據,邊緣運算與 AI 於終端設備之整合將是可期未來,進而帶動軟硬體升級商機。
自動駕駛將落實終端應用,探索更多商業模式
2020 年自動駕駛技術的商業化,以商用車、特定行駛路線和區域性特殊應用為 3 個主要的特色,並且多數鎖定在 SAE Level 4 自駕等級。能在 2020 年看到更多量、更多類型的自動駕駛商用案例,其中一項驅動因素來自各類平台化產品,如 NVIDIA Drive 運用 AI 人工智慧技術的自駕車開發平台,以及百度 Apollo 開放平台提供不同自駕場景的解決方案等,都協助車廠及各級開發商加速將自駕技術落實於產品中。然而,自駕技術的開發成本高,車廠或技術開發商需要找出更多自駕技術的可能性,並且必須可獲利、優化成本和改善問題,因此找到能滿足該可能性的商業模式也是 2020 年的重點。
太陽能模組產品標準化已成歷史,終端產品選擇將優先考量發電性價比
太陽能技術發展不斷更新,2018 年及之前的模組皆為標準 60 片或者 72 片版型排列,電池片也都以完整尺寸呈現。而 2019 年電池片的版型改變與模組端的微型技術發展多樣化,包含半片、拼片、疊片(瓦)、多柵線、雙玻、雙面(電池)模組等多樣技術疊加運用,使得最終模組產品的輸出功率相較於 2018 年增加一到兩個檔次(bin)。然而,模組產品的核心競爭力取決於度電成本。要降低度電成本,就要提升電池效率與模組功率,以創造更大發電量並確保產品長期的可靠性。未來市場產品定價的話語權將不再由製造端掌握,而是以市場需求及買方接受度為依歸。
資料來源:https://technews.tw/2019/10/02/trendforce-releases-2020-top-10-technology-trends/
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