CUDA
」 輝達 NVIDIA 人工智慧
AI新勢力2／「不拿坦克車鑽巷子！」 劉峻誠力推高效省電NPU讓人工智慧更普及
「CPU （中央處理器）像坦克車，一開始設計功能主要是打仗用，GPU（圖形處理器）就像是卡車，主要拿來載貨物；NPU（神經處理器）則是小客車，能在小城市內跑來跑去，專為AI而生。」耐能（Kneron）創辦人暨執行長劉峻誠向CTWANT記者解釋，AI時代大家最常聽見的三種處理器差異何在。輝達（Nvidia）創辦人兼執行長黃仁勳在今年6月的台大演講時提及，從1964年IBM創造出第一片CPU到現在，電腦已誕生60年，但 CPU升級速度已減低，須處理的資料量卻大幅成長，而輝達在2006年推出CUDA技術，讓GPU可應用於圖像處理以外的計算，也成為AI計算的主要動力。「CPU+GPU的平行運算模式，才能提供等量的加速運算能力」黃仁勳表示，若以單顆CPU運算需要1秒時間的資料量，搭配GPU加速運算，則只需要0.01秒的時間，且僅需3倍能耗、1.5倍的裝置成本，等於省下了98%的裝置成本、97%的能源，「所以你買越多GPU，就省更多錢」。業內人士向CTWANT記者解釋，因手機與電腦的應用及計算變多，業界在標準積體電路（IC）外，另外訂製ASIC專用（特殊應用）電路，畢竟「專用的比通用的好」，例如Google研發出TPU(Tensor Processing Unit張量處理器)，用於大量低精度計算，但生產廠商少，價格昂貴，劉峻誠的NPU和TPU的概念很像，但「他抓住低價的利基市場，所以在終端使用量會比較多。」業內人士進一步說明，如果沒有NPU，傳統筆電使用AI助手，很容易遇到效能網路塞車的問題，而耐能的NPU主打在沒有網路狀態下也能運算，特別是物體與人臉辨識，如今AI應用更廣泛，使用GPU有成本貴及耗電問題，讓NPU業者更有底氣推廣，「讓CPU、GPU去做它本來要做的事，就是解方。」高通驍龍X系列處理器，有專為AI應用設計的NPU。（圖／黃鵬杰攝）而現在常聽見的NPU，就是劉峻誠2015年創業時打造的全新計算模型「神經網路處理器」（Neural Networks Processing Unit），這個「可重組式人工智慧神經網路」的專利，像一堆樂高積木，當要支持語音AI模型時，可透過指令集重組，要支持圖像AI時再次重新組合，由於可支援多種神經網絡模型，保持架構精簡，處理 AI 模型運算時，具有性能和功耗上的優勢。早在2018年，CTWANT記者曾訪問過劉峻誠，當時AI議題還不熱，他在解釋NPU概念時，主打是在離線狀態下，能讓手機或電腦繼續學習和執行複雜的深度學習演算，能讓AI更平民化。時隔六年，他跟CTWANT記者的解釋更具象，「CPU就像是坦克車，但有一天人類蓋了小型城市，大家發現GPU這卡車比較方便，「我們的NPU就是小客車，雖然市面上的駕駛都習慣開卡車，但若有一天油價漲了兩、三百倍，大家就會被逼迫去試著開小客車。」劉峻誠說「國際級的雲端大廠是目前GPU的主要買家，但因為實在太貴、太耗電，就像某個貨運公司的卡車隊伍，正在強迫司機要換小客車，這件事情正在發生，你就等著看吧！」除了雲端，NPU晶片架構在終端產品上的能見度的確越來越多，目前高通驍龍X系列處理器，就是主打專為AI應用設計的NPU，高效能、更省電；耐能去年3月也宣布自研的人工智慧系統晶片KL720打入高通的產品線，用在高通機器人RB1平台與RB2平台中。Arm在4月發表因應邊緣AI運算的第三代NPU產品「Arm Ethos-U85」，其效能相比上一代Ethos-U65提升4倍、功耗能源轉換效率提高20%，可用在工廠自動化和商用監視器或智慧家庭攝影機等應用。技嘉的筆電也有採用NPU。（圖／業者提供）今年6月的Computex電腦展上，CTWANT記者就在Intel展區中，看到多項跟NPU有關的實機展示。像是技嘉Aorus 15筆電的展示，過去可用手勢撥放或停止影音播放程式，當時是利用CPU與GPU來處理分析，透過鏡頭來識別手勢，現在則使用NPU獨立處理。劉峻誠曾引用大摩報告指出，到2027年，NPU的市占率將會超過GPU，不過Google DeepMind傑出科學家紀懷新向CTWANT記者說，「我認為五到十年內，GPU的地位還不會被取代」不過現在的確有很多人在思考用更多元的方式去解決，也是好事一件。
AI教父歐洲遇麻煩 法國將對輝達提「反壟斷控訴」
由於在AI領域鋒頭太健，法國有關單位認為輝達（Nvidia）涉嫌反競爭行為，法國反壟斷監管機構即將對輝達提出反壟斷指控。這也使法國成為首個對輝達採取反壟斷控訴的國家。根據《路透社》報導指出，其實早在2023年9月，法國當局就進行了一次圖像晶片的突襲檢查，但當中的主要檢查對象就是輝達。目前有消息人士表示，法國當局明確正在調查輝達，有關當局的指控聲明將於近期發布。在2023年一份官方文件中也顯示，目前除了法國外，歐盟、中國等國家的監管機構，已經向輝達要求提供其圖像晶片的相關資訊。而雖然目前傳出法國要對輝達提出反壟斷控訴，但截至目前為止，歐盟委員會似乎無意擴大這起事件。報導中也提到，法國監管機構在6月28日發布一份生成式AI競爭的報告，報告當中表達對晶片供應商可能濫用市場地位的擔憂。報告中也直接指出，由於輝達CUDA晶片的開發軟件是唯一一個完全與加速計算必要的GPU兼容的系統，所以目前整體行業對其有著重度依賴。報告中也提到，輝達近期曾有與AI雲服務供應商，像是CoreWeave投資案表示不安。如屆時法國對輝達提出的反壟斷控訴成立，除非輝達與有關單位協商、讓步，否則輝達將面臨最高達全球年營業額10%的罰款。除此之外，由於聯邦貿易委員會也分配大公司審查的關係，目前美國司法部也正帶頭調查輝達。報導中認為，美國司法部的行為代表著，在這生成式AI快速發展普及的時代，全球各地的監管機構都在加強對其相關企業的監管力度，以此來確保整體市場的公平性與健康性。
輝達最大勁敵？ 博通「XPU」加速搶佔晶片市場主導地位
輝達的許多競爭對手都想搶佔其市場主導地位，其中一個不斷出現的名字是博通（Broadcom）。因其「XPU」功耗不到600瓦，使其成為業內最節能的加速器之一。美國銀行在上週給投資者的報告中表示，「將博通視為人工智慧的首選」。因該公司最近在其第二季獲利報告中，也宣佈了10比1的股票分割和優於預期的收入。大型科技公司都希望減少對輝達的依賴，因此博通將自己定位為替代方案，向雲端計算和AI公司提供定製的AI加速器晶片（稱為XPU）。在最近的一次活動中，博通指出，對其產品的需求正在滾雪球般增長，並指出兩年前最先進的集群有4096個XPU。2023年，它構建了一個擁有超過1萬個XPU節點的集群，需要兩層Tomahawk或Jericho交換機。該公司的路線圖是將其擴展到3萬多個，最終達到100萬個。美國銀行分析師預測博通2025財年的銷售額將達到599億美元，年增16%。分析師指出，該公司去年收購虛擬化軟體公司威睿（VMWare）帶來的效率提升、銷售額的提升以及定製晶片的潛在增長，是預測的關鍵指標。若美銀的預測正確，那麼博通的市值可能會與其他幾家科技巨頭一起躋身兆美元俱樂部，其中包括微軟、蘋果、輝達、亞馬遜、Alphabet和Meta。為實現此目標，它必須與輝達展開競爭，後者目前的市值領先博通8040億美元。此外，輝達的CUDA 架構已在超大規模企業（如Meta、微軟、谷歌和亞馬遜）的AI工作負載方面獲得了近乎壟斷的地位，這些企業是其最大的客戶。CUDA是一種專門用於加速輝達GPU（圖形處理器）運算的專利軟體技術。它擁有一個龐大的軟體、工具和庫生態系統，這進一步鎖定了客戶，並為博通等競爭對手設置了很高的進入門檻。博通強調的一項優勢是其 XPU 的能效。其功耗不到 600 瓦，是業內功耗最低的 AI 加速器之一。而博通對晶片市場也有不同的看法，稱晶片市場正從以CPU為中心轉向以連接為中心。除了CPU外，GPU、NPU和LPU等替代處理器的出現需要高速連接，而這正是博通的專長。
美中貿易戰陸廠抱團取暖 集邦：自製高階晶片發展仍受限
美中貿易戰持續升級，美國不准多國的高科技產品與設備出口到中國大陸，特別是半導體與現在最流行的AI人工智慧等相關領域，中國的科技公司近來擴大投資自製。調研機構集邦科技(TrendForce)最新報告表示，華為旗下海思投入AI晶片自主化研發，推出新一代AI晶片昇騰（Ascend）910B，自產自銷也出售給其他中國業者，但效能沒有輝達（Nvidia）的A800好、軟體生態系統不同，加上產能不足、生產設備也可能受限於後續的禁令，預期中國若要建立完整的AI生態系，仍有很大的空間待突破。集邦表示， 對華為而言，昇騰除用於自家公有雲基礎設施，也能出售給其他中國業者，像是百度今年即向華為訂購逾千顆昇騰910B晶片，用以建置約200台AI伺服器；科大訊飛今年8月也與華為對外共同發表搭載昇騰910B AI加速晶片的「星火一體機」，適用於企業專屬LLM（Large Language Model）的軟硬體整合型設備。TrendForce推論，新一代AI晶片昇騰910B應是由中芯國際（SMIC）的N+2製程所打造，但生產過程可能面臨兩個風險。第一是中芯國際的N+2製程產能幾乎用於給華為手機產品，未來雖有擴產規劃，但其AI晶片所需產能可能受到手機或其他資料中心業務（如鯤鵬CPU）所排擠。第二是中芯國際仍在實體清單之列，未來先進製程設備取得仍將受到限制。目前市場分析昇騰910B效能也略遜於A800系列，軟體生態也與NVIDIA CUDA存在很大的差距，故採用昇騰910B的使用效率尚不及A800，但考量美國禁令可能擴大的風險，而促使中國廠商轉往採購部分昇騰910B。但整體來看，中國若要建立完整的AI生態系仍有很大的空間待突破。目前中國的科技公司以百度和阿里巴巴最積極投入自研ASIC加速晶片，百度在2020年初即發展其自研ASIC崑崙芯一代，第二代於2021年量產，第三代則預計於2024年上市。據TrendForce調查相關供應鏈，2023年後百度為建置其文心一言及相關AI訓練等基礎設施，將同步採購如華為的昇騰910B加速晶片，並擴大採用崑崙芯加速晶片用於自家AI基礎設施。阿里在2018年4月全資收購中國CPU IP供應商中天微之後，同年9月成立平頭哥半導體（T-Head），並自研ASIC AI晶片含光800。據TrendForce了解，旗下T-Head原第一代ASIC晶片還得仰賴外部業者如GUC共同設計，2023年後該公司將轉而較仰賴自身企業內部資源，強化新一代ASIC晶片自主設計能力，主應用於自家阿里雲AI基礎設施。
輝達AI峰會10／15以色列登場 CEO黃仁勳主講「聚焦生成式AI」
GPU大廠輝達（Nvidia），近年一直聚焦於AI GPU市場，而在ChatGPT類生成式AI熱潮之下，輝達的業務更是如日中天。昨（29日）更在官網宣布，將於10月中在以色列舉行AI峰會，就人工智慧的各個方面進行探討，其首席執行長黃仁勳將發表主題演講。輝達昨天在官網預告，將於10月15至16日在以色列特拉維夫召開AI峰會，為AI產業的與會者提供親身體驗。作為一家利用GPU推動AI加速的領先公司，輝達也將於舉辦一些特別的活動，其執行長黃仁勳將於以色列時間16日上午10時（台北時間下午3點），發表主題演講。據資料顯示，為期兩天的峰會將會聚焦於各種新技術，以及AI的各方面應用，開發商、決策者和商業領袖將輪流分享，探討技術發展可能性。預料將宣布更多生成式AI、雲端服務、工業數位化等領域的最新突破。官網中寫道，「今年10月開發商、決策者和商業領袖齊聚AI高峰會，提升技能並分享專業知識。為期兩天的峰會提供了一次獨特的機會，您可以親自聆聽NVIDIA創始人兼CEO黃仁勳的演講、探索從初級到高級的技術培訓、與專家交流、聆聽AI先驅的創新討論、參加社交活動並探索展館充滿了動手展示。」本次峰會將舉辦由該公司受人尊敬的工程師和行業專家主持的開發人員會議，他們積極參與推進最新的大型語言模型（LLM）和CUDA支援的應用程式。這些會議將圍繞著探索生成式AI和數位孿生的未來，特別強調NVIDIA的虛擬領域Omniverse。
大和：輝達在AI領域地位不可複製 分析師：上調目標價475美元
據外媒上周五（6月30日）報導，大和資本市場（Daiwa Capital Markets）分析師近期將輝達（NVIDIA）的評級從中性上調至跑贏大盤，目標股價從之前的408美元上調至每股475美元；美國金融服務公司Raymond James分析師Srini Pajjuri亦表示，重申對輝達股票「強力買進」評級，以及450美元的目標價。Pajjuri 指出，輝達為企業提供的新人工智慧雲端產品日後可望成為大規模業務。此前輝達高層曾表示，使用輝達CUDA編程平台的開發人員約400萬人CUDA編程平台擁有的軟體工具和AI資料庫，為輝達在最近一波AI應用潮中奠定其晶片主導地位。大和分析師則表示，根據最近研調，令人確信輝達於人工智慧和生成式人工智慧方面的主導地位，很難被AMD、英特爾等競爭對手複製。主因是全面的解決方案才最能發揮人工智慧的優勢。分析師指出，此前擔心2023年雲端企業硬體需求疲軟，然而生成式人工智慧出現後，他們承認此前的看法「大錯特錯」。大和分析師於報告中寫道，「我們顯然錯過了股價的飆升，我們相信這是一個科技新時代的開始。」每間公司不僅希望能用上基於公共數據的ChatGPT之類的AI，還期望公司內部數據能同樣用上AI。GPU對於人工智慧的培訓是必不可少的東西，算得上是一個「新」市場。輝達上周五（30日）收高3.63%，至每股423.02美元。
NVIDIA成為首家「兆元俱樂部」晶片大廠 一文看懂輝達為何能獨領風騷！
在最近的人工智慧浪潮中，輝達（Nvidia Corporation）無疑是站在風口浪尖的一家公司，最近的表現甚至壓過了ChatGPT的東家微軟（Microsoft）。而NVIDIA之所以能獨領風騷，關鍵原因就是其備受人工智慧領域追捧的晶片，自從ChatGPT掀起「生成式人工智慧」的熱潮後，NVIDIA的A100Tensor Core GPU及更高一代的H100 Tensor Core GPU，便成為市場搶購的熱門產品，目前這些高端晶片及相應的顯卡已是一卡難求。綜合《財聯社》、BBC、CNBC的報導，近期AI概念股大熱，帶頭的NVIDIA漲勢不停，美東時間30日早盤開盤後，NVIDIA股價再飆近5%，市值正式突破1兆美元大關，雖然隨後又回吐漲幅，跌至9900億美元，但NVIDIA還是成為了第一家進入「兆元俱樂部」的晶片大廠。在30日開盤前，輝達的股價今年來已上漲166.5%。微軟亞洲高級研究員張弋近期在Podcast節目中感嘆，現在居然到了整個地球都拿不出足夠的A100晶片的奇怪場景，一年前，幾乎沒人能料到這一情形。而人工智慧領域的初創公司CoreWeave創始人兼首席執行官Brannin McBee更驚嘆，「H100是地球上最稀缺的工程資源之一」，這句話足以讓人理解NVIDIA的盛況。但令人好奇的是，為何只有NVIDIA的晶片能成為人工智慧領域獨一無二的玩家？而這家過去在顯卡稱霸的公司，又為何能在深度學習和人工智慧領域傲視群雄？1999年，初出茅蘆的NVIDIA首次推出了圖形處理器（GPU）這一概念。在此之前，包括英特爾（Intel Corporation）在內負責開發中央處理器（CPU）的公司都堅信圖形處理是CPU的事情，CPU幹的事越多越好，將圖形工作獨立到另一附屬處理器上的想法十分沒意義。此外，當時的圖形應用領域中又以搞遊戲的日本廠商話語權最重。日系主機的CPU很強，大部分開發工作都集中於CPU之上，因此GPU並沒有獲得多少市場青睞。不過，不服氣的微軟當時想要衝擊屬於日本廠商的行業領先地位，於是開發出了Direct X這一專為多媒體以及遊戲開發的標準化API圖形介面，此後大量的圖形功能從CPU裡面移植出來，轉到GPU之上。加上微軟另一產品Xbox的推出，其CPU、GPU各司其職的搭配，打破了行業內CPU晶片一家獨大的局面。而NVIDIA就是當年在硬體領域中少數幾家跟隨微軟腳步前進的公司。此後，微軟又推動了新的變革，引入統一著色器模型（Unified shader model），即GPU中一種著色器硬體形式。統一著色器只是圖形應用上的一步，但卻給NVIDIA帶來完全不同的發展路線，可以說是NVIDIA耕耘GPU，以及深度學習領域發展中的重要起點。在看到統一著色器模型後，NVIDIA果斷的把自己以前的GPU架構打掉重練。其GPU流處理器（Streamprocessor）被進行了細緻的分組，變成一個個小型流處理器且能單獨運行，解決了流處理器此前被綁定無法獨立運行而被迫閒置的問題。這奠定了NVIDIA後來革命性的統一計算架構（CUDA）的出世，透過此項技術，使用者可利用NVIDIA的GPU進行圖像處理之外的運算。由於NVIDIA的流處理器是很獨立且標準的單元，極易控制和調度，這讓原本只能連續處理的任務可以被並行處理，使程式設計難度大大降低。與此同時，NVIDIA的競爭對手冶天科技（ATI Technologies Inc.）卻因為早期沒有投入硬體架構變革，還是沿用過去的串列設計，導致沉沒成本（Sunk Cost）越來越高，最後便直接被NVIDIA擠出顯卡市場。此後，NVIDIA又在2017年引入了突破性創新技術Tensor Core計算單元概念，其專門為深度學習而設計，支持更低精度的運算，從而大幅節省了模型算力，並將NVIDIA的GPU變成高效率又多功能的人工智慧處理器。這一專用的加速單元很大程度上排擠了CUDA處理深度學習的空間，但也同時打了NVIDIA的競爭對手一個措手不及，讓AI專用晶片不再吸引人。於是，NVIDIA的GPU就在因緣際會之下成為AI領域最被認可的硬體。事實上，當AI爆紅後，行業內的企業才無奈發現，GPU是簡單高效運行生成式AI模型的最好選擇，一個本用來玩遊戲的GPU不太可能切換去跑AI程式，但NVIDIA的GPU就是做到了！
輝達取消新顯示卡「要重新命名」 法人：恐影響板卡廠短期出貨
繪圖晶片大廠輝達（NVIDIA）上個月正式發佈全新旗艦顯示卡RTX 4090、RTX 4080，RTX 4090顯示卡獲得許多媒體一致就是強的評價。但關於 RTX 4080 16GB和12GB兩款型號卻存在很多爭議，因為16GB與12GB兩者價格差異過大，而且從之前NVIDIA提供的資料來看16GB比12GB快了30%。因此NVIDIA日前自行承認有著兩款RTX 4080型號的命名策略確實讓人困惑，因此決定正式取消推出RTX 4080 12GB版本的顯示卡，並將重新命名後才推出。在取消發佈後，消費者接下來僅能以1199美元的價格入手 RTX 4080 16GB，預計於11月16日推出。NVIDIA透過官方新聞稿公佈了這一消息，RTX 4080原以16GB與12GB兩種版本登場，但兩者之間不僅是記憶體的不同，12GB型號的Tensor核心、CUDA核心與光線追蹤核心都比16GB來得少，因此僅以不同GB作為命名，容易造成消費者誤解。據NVIDIA官方數據顯示，16GB的效能表現在一些遊戲大作比12GB好大約 30%。市場推估，相關板卡廠短期出貨恐受影響。法人認為，儘管在新品效益帶動下，今年Q4顯示卡銷售將略優於Q3，但受到加密貨幣挖礦退燒減少1/3的市場，使平均售價與銷售量下滑的影響，顯卡廠今年Q4業績將與去年產生明顯差距。法人提醒總體經濟環境弱勢恐持續壓抑需求，對技嘉、微星、華擎、華碩等板卡廠股價產生壓力。在大盤重挫逾300點影響下，主機板與顯示卡製造商技嘉今天股價開低走低，一度跌破80元、最低來到78.3元，午盤拉回平盤82.1元狹幅整理。微星股價在盤下震盪，最低至103.5元、下跌3元，力守百元大關。
小米推開源碼四腳機器人 CyberDog全球限量1,000台
小米以Ubuntu（Linux） 開源算法為基礎，規劃打造1,000台CyberDog，提供給小米粉絲、工程師和機器人愛好者，並成立「小米開源社區」，進一步與全球開發者分享進展和成果，朝建立機器人實驗室目標邁進，要打造四足機器人伴侶。CyberDog是小米首次涉足全球開源社區及人員的四足機器人，希望結合志同道合的小米粉絲一起競爭或共同創造四足機器人的開發平台，藉由開放原始碼和開源社群維護的方式，改善機器人開發環境，並以定價人民幣9,999（約新台幣43,500元），全球限量1,000台數量發行。小米表示，此開發平台將受益開源碼世界豐富的應用生態系統，及機器人領域技術的相容性，提升其在機器人行業的技術領先地位。因此，小米也透過合理價格合理方式與市場為另一款同級產品Spot一較高下，Spot的售價為74,000美元（約新台幣205萬元）。小米CyberDog搭載開源算法Ubuntu為基礎、NVIDIA人工智慧平台、高性能馬達、11個高精度傳感器等，重量為3公斤。（圖／小米）相較於Spot價格上的優勢，CyberDog在規格及功能上並不馬虎，小米自行開發的高性能伺服馬達提供大輸出扭矩（32牛頓米）、每分鐘220最大轉速以及每秒3.2公尺最快行走速度，能保證高扭矩的同時兼具高速性能，做到靈敏反應，甚至能進行高速運動及後空翻的高難度動作。CyberDog的大腦是搭載人工智慧超級計算機NVIDIA Jetson Xavier NX平台，其中包括384個CUDA內核、48個Tensor內核、6個Carmel ARM CPU和2個深度學習加速引擎。並配備了11個高精度傳感器，時時刻刻待命、主動探測外部細微變化，其中包括觸控感測器、鏡頭、超音波感測器、GPS模組等，以實現更符合生物直覺的環境感知、分析及交互功能。 還有人工智慧交互式相機、雙目超廣角魚眼相機和英特爾（Intel）實感深度模塊，進行視覺演算，這意味著CyberDog可以實時分析周圍環境、創建導航地圖、繪製目的地並避開障礙物，CyberDog能夠跟隨主人並繞過障礙物。為了增加其寵物般的特性，用戶可以使用語音助手通過設置喚醒詞來命令控制 CyberDog。
繼AMD擬推RX6000顯卡 NVIDIA明夏發布RTX 3050
外媒日前報導指出，AMD預計在2022年Q1推出中階RX 6400、RX 6500XT入門顯示卡，另間大廠NVIDIA也可能在夏季推出RTX 3050獨立中階顯示卡，效能介於GTX 1660 S以及RTX 3060之間。有別於筆電搭載的RTX 3050，外媒《Wccftech》報導指出，NVIDIA預計在2022年Q2推出RTX 3050獨立顯卡，雖說是RTX 30系列最入門的型號，但其效能仍比AMD同等顯示卡還要強。根據目前釋出的規格顯示，RTX 3050獨立顯卡配置了24個SM單元、3072顆 CUDA核心，且該顯卡可能會有8GB或者4GB GDDR6視訊記憶體，功耗為90W。以規格來說，RTX 3050效能介於GTX 1660 Super以及RTX 3060之間，比起RTX 2060 6GB稍弱，但售價約209美元（約新台幣5,850元），比起AMD預計在2022年Q1推出的RX 6400、RX 6500XT，售價200至250美元（約新台幣5,600至7,000元），有更佳的優勢。但要注意的是，明年起顯卡市場可能不再是二分天下，CPU大廠intel預計在2022年Q1發佈Xe HPG微架構獨立顯示卡，並以ARC作為品牌命名系列，各界都在關注其定價策略是否影響目前顯卡市場。
小米發佈CyberDog仿生四足機器人 具寵物化特徵
小米集團（1810-HK）今（10）日舉辦小米秋季新品發佈會，首款仿生四足機器人–CyberDog正式亮相。CyberDog搭載小米自主研發高性能伺服馬達，具備強大運算能力與強勁動力，內建超感視覺探知系統和AI語音互動系統，支援多種仿生動作與姿態，而使用人臉辨識技術可讓CyberDog具有寵物化特徵，滿足跟隨主人的場景需求。小米表示，使用者可透過語音、遙控器、手機多種方式操控CyberDog，以「鐵蛋鐵蛋」喚醒詞向CyberDog下達指令。CyberDog擁有3個Type-C和1個HDMI介面，可以外接探照燈、全景相機、運動相機、雷射雷達等多種擴充設備，開創更多應用場景。另外，CyberDog整機支援生活防水，可應對多種複雜使用環境。CyberDog工程探索版定價人民幣$9,999元，限量開放1,000台。小米指出，CyberDog內建NVIDIA JETSON XAVIER NX平台，共有384個CUDA® Cores、48個Tensor Cores、6個Carmel ARM CPU和2個深度學習加速引擎，可處理來自11個高精密感測器的大量資料，其中包括觸摸感測器、鏡頭、超音波感測器、GPS模組等，基於此可衍生更符合生物直覺的交互功能，以及環境感知、分析能力。CyberDog還內建小米自研高性能伺服馬達，提供32N·m最大輸出扭矩、220rpm最大轉速以及3.2m/s最大速度，能保證高扭矩的同時兼具高速性能，做到靈動回應。強大的性能支援讓CyberDog能夠輕鬆完成各類高速運動及後空翻等高難度動作。小米將手機影像的技術延伸至仿生機器人領域，讓CyberDog實現空間感知能力。CyberDog支援超感視覺探知系統，通過AI互動相機、雙目超廣角魚眼相機、intel® RealSense™ D450深度鏡頭打造硬體基礎，透過電腦視覺，檢測辨識使用者相關資訊，為使用者提供更智慧化的視覺使用體驗。