Inference Engine | 推論引擎

人工智慧盛行的當下，各種組織積極導入「AI伺服器」。技嘉科技最新發表的《科技指南》：「如何挑選您的AI伺服器？」，文章下半篇將介紹CPU和GPU以外的六個關鍵零組件。挑選合適元件可讓AI伺服器的性能達到顛峰，勝任人工智慧的相關工作。

生成式人工智慧和其他AI工具盛行的當下，挑選合適的AI伺服器成為各產業的首要任務。技嘉科技最新發表《科技指南》，帶領讀者認識AI伺服器的八個關鍵零組件，本篇從最重要的元件開始，即中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）。挑選適當的運算晶片，打造量身訂做的人工智慧超算平台，可以讓工作事半功倍，為使用者開創全新的巔峰。

大家都在談人工智慧（AI），您是否也希望擁有基本的知識，參與這個話題的討論？別擔心，技嘉科技為您準備了介紹AI趨勢的十大問答，讓您能快速理解人工智慧的概念！

若您從事汽車與運輸業，請花幾分鐘閱讀本篇文章，了解人工智慧（AI）所開拓的嶄新機會，認識能助您拓展更多可能性與商機的科技工具。本篇是技嘉科技「Power of AI」系列文章，目的是介紹不同產業的AI趨勢，協助具有先見之明的前瞻者利用AI創造自己的機會。

生成式人工智慧(generative AI)來勢洶洶，實用案例包括聊天機器人ChatGPT能撰寫文案與企劃案、Stable Diffusion等圖像生成工具能依指令產出栩栩如生的影像。事實上，想搞懂生成式AI不難，使用它比想像中還容易。技嘉科技在本篇《科技指南》中，為您解剖生成式AI背後「訓練」與「推論」兩個重要步驟，並為您推薦專為人工智慧開發所設計的技嘉解決方案，協助您成為AI世代的佼佼者。

第五代行動通訊（5G）智慧醫療的新紀元，從以往的治療疾病，轉變為人類照護和重症的預防偵測為主。技嘉高密度且可擴充的Edge Servers邊緣運算伺服器，可快速消化海量資料，並攜手Alpha Networks Inc.（明泰科技）將多接取邊緣運算架構（Multi-access Edge Computing, MEC）應用在智慧醫療領域的穿戴式裝置與感測器等物聯網（Internet of Things, IoT）裝置，透過海量資訊蒐集且低延遲的快速整合分析，助客戶預測未來可能的健康趨勢。