91APP、Atome 拓先買後付市場

疫情之下千禧世代與Z世代的族群消費習慣改變,「先買後付」更成為年輕消費族群新興的支付模式。新加坡BNPL廠商Atome與91APP-KY(6741)合作,提供品牌先買後付解決方案,首波合作商店涵蓋服飾配件、美妝保養、3C消費、美食與生活居家等領域品牌,也將有望為91APP帶來營運新動能。

先買後付浪潮崛起,台灣也進入先買後付百家爭鳴的時代,金融服務商FIS旗下Worldpay發表的《2022年全球支付報告》指出,隨著疫情加快電子支付轉型,過往消費者習慣以信用卡、銀行轉帳、貨到付款和預付卡支付等傳統方式也隨之帶動「先買後付」在市場上的熱門應用,預期三年內,先買後付將會是全球成長最快的支付方式。

而在台灣,無卡族占總人口數達33%,更有超過800萬20歲以上的民眾沒有信用卡,市場正處於藍海。「先買後付」的付款概念在台灣不同年齡層愈趨普及,尤其是千禧世代及Z世代,隨著這些年輕族群步入社會並逐漸成為主要消費力道。

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而近期電商業者積極切入BNPL領域,成為電商事業以外的新戰場。業者表示,在台灣電商市場競爭激烈,透過導入BNPL機制,電商得以開拓新客源、提升高單價商品的成交率。

Atome是新加坡領創集團旗下品牌,主打先買後付,與線上線下零售商合作,目前Atome業務覆蓋十個市場,包括新加坡、印度尼西亞、馬來西亞、香港、台灣、越南、菲律賓、泰國、中國及日本地區,與1萬多家品牌商合作。

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/newspapers/20220617000178-260204

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非日亞太市場加速成長 2026年IoT支出 估破4千億美元

在遠端操作的需求持續增長下,更好的網路覆蓋、商用5G網路建置和測試平臺的部署,正加速驅動非日的亞太地區IoT(物聯網)市場持續增長。

研調機構IDC預期,2022年該地區的IoT市場將再增長9.1%。在近六年間非日亞太地區的IoT支出總額並將以11.8%的年複合成長率,至2026年達4,360億美元。

儘管因地緣政治造成造成的半導體供應短缺和供應鏈中斷等不利因素,使得今年非日亞太地區的全年IoT支出成長限制在個位數,加上通膨也可能抑制成長動能,不過來自於製造營運、生產資產管理、全通路營運、公共安全和緊急應變,與智慧電網等應用對IoT的大力投資,皆為該地區帶來成長動能。

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中古貨櫃屋設計案例?

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根據IDC最新的《全球半年度物聯網支出指南》報告指出,製造業將繼續成為2022年後IoT解決方案的投資主力,其次則為政府和專業服務。至於零售和醫療保健將是成長最快的產業,年增幅分別達11.8%及11%,另因疫情變化推動了零售流程的數位化程度,也使得遠端及非接觸式參與等應用,成為推動IoT整體成長的動能之一。

從技術類別來看,與IoT相關的 「服務」將是今年整體支出最大類別,約占達亞太地區的40%,另IoT「硬體」市場將成為第二大類別,主要由模組和感測器的需求推動。不過成長最快的則為IoT「軟體」,預估五年間的年複合成長率將達13.3%。

以地區來看,中國則將是非日亞太地區占最大比重的單一市場,預估今年將超過60%,其次是韓國和印度。至於IoT支出成長最快的市場則為新加坡和香港。IDC認為,受惠政府主導的IoT相關政策措施,與智慧工廠和工業4.0的出現,皆加速了非日亞太地區各國的IoT採用。

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來源鏈接:https://www.chinatimes.com/newspapers/20220617000180-260204

塑膠射出成型技師工作甘苦談

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影響示波器測試準確度的五大因素

混合訊號示波器(MSO)有兩種輸入,一小部分(通常是2個或4個)的類比通道,更多(通常為16個)的部份是屬於數位通道。

特殊造型滑鼠墊去哪買?

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Meta擴大在微軟Azure推動AI專案

Meta在微軟Azure上進行PyTorch等AI研發。在Build 2022大會上,,Meta將以Azure雲端部署AI應用,包括擴大執行機器學習框架PyTorch。

首先Meta AI部門將利用專屬的Azure 叢集執行大規模AI研究任務。,執行5400顆Nvidia A100 Tensor Core 80GB GPU,每VM互聯interconnect頻寬達1.6TB/s,將在去年後展現成果後,再次負擔Meta部分大型AI研究任務。

2021年Meta首度將部分大型AI研究放上使用A100 Tensor Core 80GB GPU的Azure VM。微軟聲稱,這個環境下,每個VM之間GPU對GPU頻寬是其他公有雲業者的4倍,可用於分散式AI訓練。例如Meta就用它來訓練OPT-175B語言模型。微軟也強調NDm A100v4 VM具設定彈性,可自動適合任何規模的叢集,還能動態由數顆GPU擴充為數千顆,並能在實驗中暫停及再續。而在今年,Meta AI團隊又將以Azure執行更多機器學習訓練任務。

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重新改造貨櫃屋基礎設計有哪些呢

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臭氧機的滅菌效果如何?

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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

此外,Meta也計畫擴大使用微軟的。PyTorch是開源Python機器學習框架。Azure將為PyTorch用戶提供NDv4及InfiniBand硬體及完整軟體堆疊。未來幾個月內,微軟計畫打造新的PyTorch開發加速器,以便更容易在Azure上部署PyTorch框架。

此外微軟也表示會提供PyTorch的支援,協助Meta或其他客戶及合作夥伴在公有雲及邊緣裝置上部署PyTorch模型。

https://www.ithome.com.tw/news/151133

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MasterCard推出人臉、掌紋付款功能

這項方案其實就是利用臉部、或掌紋驗證身份的支付方案,透過綁定臉部影像或手部特徵和信用卡帳戶,讓消費者在購物結帳時不需要再刷信用卡。MasterCard的生物辨識結帳方案讓消費者在店家或家中完成註冊綁定,在家中則需透過數位身分業者提供的App完成,註冊成功後,消費者只需朝相機笑一下,或是在讀取器前揮一下手就可以完成支付,甚至不須拿出手機。

MasterCard表示,希望建立適合從大型商店到社區雜貨店等所有規模商店適用的數位支付標準。除了省時、安全衛生,MasterCard表示,這類非接觸式支付也能整合到店家的顧客忠誠方案及個人化推薦。

目前MasterCard已和NEC、富士通、以及巴西臉部辨識支付軟體商PayByFace、支付處理後臺業者Aurus、身份驗證閘道供應商PopID合作臉部支付方案。目前也打算在巴西聖保羅的5間超市測試。

貨櫃屋優勢特性有哪些?

由於貨櫃屋[可移動/施工快速/可組裝、堆疊(延展性高)/可回收/未來擴充便利]等特性,二手貨櫃屋已普遍被應用於展場活動、居家住宅、工業商辦上。

全自動飲水機與一般飲水機差異在哪?

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不過生物辨識支付具有相當隱私爭議,包括用戶相片或生物特徵是否會送到雲端或是留在店家機器內。美國劇場Red Rock今年因為數百個藝術表演組織抗議,。

,消費者生物辨識資料會轉換成數位範本加密儲存,且其相片只會存在他們的裝置上。

https://www.ithome.com.tw/news/150973

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常見的新北市轉軸有哪些?

新北市轉軸鏈接產品零部主件必須用到的,用於轉動工作中既承受彎矩又承受扭矩的軸稱為轉軸。常見的轉軸有:手機轉軸(翻蓋或旋轉屏手機);筆記本電腦轉軸;便攜式DVD轉軸;LED檯燈轉軸;LCD顯示屏轉軸;GPS等車載支架轉軸等等 。

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Google公開最新圖像生成AI,輸出結果比OpenAI DALL-E 2更好

Google Brain發表了最新圖像生成人工智慧研究,提出一種稱為Imagen的人工智慧系統,可透過解析使用者的文字輸入,創建出寫實的圖像,與當前其他先進的圖像生成演算法,諸如VQ-GAN、LDM和DALL-E 2比較,人類皆傾向覺得Imagen所產生的圖像更真實,也更符合輸入的文字敘述。

Imagen為文字生成圖像擴散模型(Diffusion Model),能夠深度理解文字的意義,並且輸出如照片寫實的圖像。Imagen建立在大型Transformer語言模型之上,因此擁有強大的文字理解能力,並且仰賴擴散模型生成高傳真圖像。

研究人員提到,他們發現像是T5這類,經過純文字語料庫預訓練過的通用大型語言模型,在圖像合成的文字編碼上非常有效。藉由增加Imagen中語言模型的大小,就可以提高樣本真實度,以及圖像與文字描述的一致性,比起增加擴散模型大小還有效。

Imagen雖然沒有在COCO(Microsoft Common Objects in Context)資料集中訓練過,但可獲得目前最低的7.27 FID分數(越低越好),而且人類評估者也發現,在圖像和文字一致性上,Imagen樣本與COCO資料集相當。

Google還利用DrawBench基準測試,來進一步評估Imagen文字生成圖像的能力,DrawBench是一個在文字生成圖像領域,更全面也更具挑戰性的基準測試。藉由將Imagen與VQ-GAN、LDM和DALL-E 2演算法一起,進行空間關係、長篇文字和罕用字等系統性測試,並由人工評估演算法的圖像與文字一致性,還有圖像的真實性。

什麼是POGOPIN?

POGOPIN是一種應用於手機等電子產品中的精密連接器,廣泛應用於半導體設備中,起連接作用。

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如何將貨櫃屋變身活動展場空間?

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高價位跟低價位的示波器又有何差異?

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號

由下圖可見,無論是在圖像與文字的一致性(Alignment),還是圖像真實性(Fidelity),人類普遍認為Imagen表現的比VQ-GAN、LDM與DALL-E 2更好。

Google暫不對外開放Imagen,並把未來工作放在解決開放的挑戰與限制上,研究人員提到,雖然他們已經過濾了訓練資料集,並且採用不當內容LAION-400M資料集,來避免模型產生有害的內容,但是因為Imagen仰賴使用未經過濾的網路資料,所訓練出來的文字編碼器,因此Imagen仍可能存在一些有害刻板印象。

另外,當前人們對於圖像生成文字,以及圖像標記模型做了大量的審查工作,以避免產生社會偏見,但是文字到圖像模型的社會偏見評估工作相對較少,Google研究人員經過內部評估,已發現Imagen存在一些社會和文化偏見,像是整體來說,圖像人物的膚色偏淺,對職業的描繪,也更傾向西方性別刻板印象。

因此即便Imagen的能力強大,但目前Google仍不打算開源Imagen的程式碼,也不提供公開展示,原因在於文字生成圖像模型的下游應用非常多樣,且可能以複雜的形式影響社會,考慮到潛在的風險,Google暫不對外開放Imagen,直到開發人員建立起負責任的外部框架,來平衡無限制開放所帶來的風險。

https://www.ithome.com.tw/news/151126

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飲水機設備有哪些?

步步經營服務始終如一於雲嘉南地區,建立優質的飲水機之品牌

塑膠射出成型不良品原因及改善對策 !

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇,需要高度設計專業,以酒為例,酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種,需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等,至於酒的外盒,提袋等,同樣是包裝設計的範疇,但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

英特爾多款資料中心新產品亮相,首度公開展示最新款伺服器級CPU、GPU廬山真面目

繼2月中舉行投資者大會宣布多款中央處理器與加速運算晶片的發展藍圖,英特爾在5月召開的2022年度首場全球用戶大會期間,宣布更多後續消息,並且公開展示今年即將發表的多款最新產品。

首先是眾人引頸期盼、代號為Sapphire Rapids的下一代Xeon處理器,終於開始出貨,並且定名為第4代Xeon Scalable。第二個亮相的產品是代號為Arctic Sound-M(ATS-M)、該公司第一款資料中心等級的GPU加速卡,主打多媒體轉碼、視覺特效圖形處理、AI推論等應用。

第三個登場的產品,是本次大會期間唯一正式發表的資料中心解決方案,那就是英特爾在2019年底併購Habana Labs之後,最新推出的第二代深度學習加速處理器,分別是用於AI訓練加速的Habana Gaudi2,以及AI推論加速的Habana Greco。最後則是去年在英特爾架構日首度揭露、代號為Ponte Vecchio的另一款資料中心GPU,他們在這次大會特別秀出搭配此晶片的OEM模組外觀,並預告將在6月初舉行的歐洲國際超級電腦大會期間,公布更多細節。

下一代伺服器處理器名稱確定,晶圓與產品外形首度公開

在2021年4月,英特爾發表代號為Ice Lake的第三代Xeon Scalable系列處理器不過,在更前一年,外界就已經知道下一個接班的伺服器處理器平臺,其代號為Sapphire Rapids,而且屆時將引入更多新一代技術規格,像是DDR5記憶體、PCIe 5.0介面、CXL 1.1互連介面,並且實作進階矩陣延伸指令集(AMX)、資料流加速器(DSA)、加速器接合架構指令集(AIA)、類神經壓縮器(INC),此外,他們預告將推出內建HBM記憶體的Sapphire Rapids。

到了2021年,英特爾在多場公布公司重大策略最新進展的活動當中,提及Sapphire Rapids將導入Intel 7節點製程,以及EMIB封裝,並且能透過多個運算晶磚(Compute Tiles)實現模組化設計。

在10月底舉行的Innovation 2021大會期間,英特爾預告Sapphire Rapids在AI效能會有很大的提升,將達到第三代Xeon Scalable的30倍,受益於可延伸的軟體最佳化機制,以及內建的AMX引擎,他們希望能夠啟用更多的AI應用案例,而不需要搭配獨立GPU。

 

 

到了2022年2月的英特爾投資者大會,對於Sapphire Rapids並未揭露更多新的資訊,英特爾僅提到會在第一季推出產品,搭配Intel 7節點製程的高效能核心(P-core),而在AI各個工作流程當中,相較於Nvidia A100資料中心GPU,可提供將近2倍的效能。

而對於內建HBM記憶體的Sapphire Rapids,英特爾也展示其運算效能成效。若以計算流體動力學這類型高效能運算的工作負載而言,相較於第三代Xeon Scalable處理器,搭配此種組態的Sapphire Rapids的系統可提供2.8倍的效能。

此次新消息宣布的重點,在於,像是2023年推出的Xeon處理器,代號是Emerald Rapids,2024年發表的Xeon處理器,將區分為基於P-core,以及基於高效率核心(E-core)的產品,代號分別是:Granite Rapids、Sierra Forest。

同時,內建HBM記憶體的Sapphire Rapids,則與Ponte Vecchio並列,納入英特爾專攻高效能運算、人工智慧的超級電腦領域,在2023年各自推出下一代產品之後,英特爾預告2024將推出融合x86 CPU與Xe GPU的異質運算架構,成為單顆插槽型態的Xeon處理器。

而在本月舉行的2022年度用戶大會Intel Vision,英特爾宣布下一代伺服器處理器平臺Sapphire Rapids,正式定名為第四代Xeon Scalable,而且進入初步出貨狀態,而其主要特色與不同應用的效能提升幅度,先前都已陸續揭露,他們這次仍繼續強調,但額外提到用於虛擬無線存取網路(vRAN)的部署,能因此獲得2倍容量的增長。

關於這款處理器晶片的樣貌,在Intel Vision大會期間,英特爾有多位主管親自拿出實際產品,例如,執行副總裁暨資料中心與AI事業群總經理Sandra Rivera,在大會第一天的主題演講公開展出晶圓;

企業副總裁暨雲端與企業解決方案事業群總經理Janet George,在Data Center and AI Business Insight這場演講,秀出標示第四代Xeon Scalable字樣的晶片。

關於這款新處理器的效能改善成效,英特爾在本次用戶大會期間,也公布新的比較數據,包含AI機器學習、儲存I/O、微服務。

加速運算系統繪圖處理副總裁暨超級電腦事業群總經理Jeff McVeigh,在Intel Vision 大會第二天的Accelerated Computing & Graphics Business Insight演講,亮出內建HBM記憶體的第四代Xeon Scalable。

針對高頻寬記憶體的搭配使用方式,英特爾也在這場大會期間的其他演講,揭露屆時這款內建HBM的Xeon處理器會有3種模式,分別是:純HBM模式、快取模式、扁平模式(Flat Mode),

   

同時,他們也公布新的效能比較數據。

揭露首款資料中心GPU用途,鎖定多媒體視訊、圖形處理、推論運算,跨入雲端遊戲與VDI支援

在2021年8月的英特爾架構日期間,他們公布Xe GPU的多種架構,以及獨立GPU品牌Intel ARC系列,而在2022年2月的英特爾投資者大會上,他們突然宣布將推出一款資料中心等級的多媒體超級電腦GPU,代號為Arctic Sound-M,當時已開始提供樣品給客戶,預計年中出貨。英特爾表示,這將會是第一個以硬體實作AV1編碼器整合至GPU的產品,頻寬可提升30%,並強調這是目前唯一開放原始碼的多媒體解決方案。

當時,他們公開了一段40秒動畫影片,展現產品樣貌,並且初步揭露用於4大領域的性能。以多媒體AI分析為例,可提供150 TOPS運算能力;在視訊轉碼的部分,可同時支援8個4K視訊串流,或是30個以上的1080P畫質視訊串流;對於虛擬桌面基礎架構(VDI)的承載,能執行超過60個虛擬功能(Virtualized Functions);而在雲端遊戲(Cloud Gaming)的應用上,可支援30個以上的遊戲串流處理。

在產品定位上,Arctic Sound-M鎖定多媒體與資料分析用途的超級電腦系統,可大幅提升多媒體轉碼品質、串流處理密度,以及雲端遊戲應用,而在未來發展藍圖規畫上,英特爾預計在2023年底、2024年初推出Arctic Sound下一代產品。

到了5月的英特爾Vision大會,他們公開展示了Arctic Sound-M實際產品,在第一天的主題演講,英特爾執行副總裁暨加速運算系統與繪圖處理事業群總經理Raja Koduri拿出了一張標示「Intel Data Center GPU」的PCIe介面卡,而這就是Arctic Sound-M。

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為何英特爾近期積極發展資料中心GPU?在本次Vision大會上,另一位高層主管Jeff McVeigh提出更進一步說明。該公司預估超級運算營收在2026年將達到450億美元,而智慧型視覺處理雲(Intelligent Visual Cloud)相關業務將達到150億美元的規模,這當中就包含了上述Arctic Sound-M主打的四大應用:AI推論/多媒體AI分析、視訊轉碼/多媒體處理與傳遞、虛擬桌面基礎架構、雲端遊戲,他們認為,長期以來,Xeon處理器平臺已成為業界黃金標準,不過,從2020年起,這些工作負載的即時處理需求大增,像是視訊會議、線上影音與社群網站的網路串流多媒體播放,資料中心面臨了高密度、大量數位內容的快速進出,於是,多種加速運算技術開始進駐資料中心,例如建置大量GPU來處理圖形內容的傳遞、視訊的編碼、專屬的AI推論工作,為了解決這種日益複雜的異質運算軟硬體架構,打破各自為政的專屬環境隔閡,英特爾針對資料中心推出了Arctic Sound-M處理器。

Jeff McVeigh強調這是一款伺服器級GPU產品,採用Xe-HPG的GPU架構,可廣泛處理各種工作負載,性能大致如同2月所揭露的那樣,不過,有些部分有更具體的展示。

雲端遊戲

在影像渲染處理上,Arctic Sound-M可同時承載40個以上的遊戲HD畫質處理(40個以上的Android執行個體運行賽車遊戲Riptide GP,再以720P解析度進行編碼,再以視訊串流方式傳送至個人端設備進行解碼與顯示)。

關於軟體支援的部分,Jeff McVeigh表示,在最底層的圖形渲染處理層當中,會透過DirectX、OpenGL、Vulkan等底層的圖形處理標準API來進行,接著,其上層會用到英特爾oneAPI中的影片處理程式庫oneVPL,負責所有已完成渲染的電腦遊戲畫面的視訊編碼工作,然後更上層的FFmpeg、WebRTC會用於網路串流服務的處理,同時,這裡也將運用Intel Bridge技術,而該技術原本是讓基於Arm架構Android平臺編譯而成的遊戲程式二進位碼,也能在Xeon處理器平臺裡面執行,如今英特爾運用上述形式將,將整個雲端遊戲堆疊與Unreal、Utility這兩家廠商的引擎,提供給服務供應商進行完整部署。

多媒體內容處理與傳遞

面對英特爾看好的另一個GPU商用領域:多媒體內容處理與傳遞,他們希望達到的幾個目標。

首先,在提供最佳視覺品質的狀態下,能做到最高密度的部署,同時,還要在傳輸這些數位內容之際,能減少整體網路頻寬的耗用,降低這些資料進出資料中心的成本;第二,存取這些內容的各種端點設備,所支援的視訊壓縮格式可能不盡相同,因此,伺服器端需為此轉碼,以因應不同解析度的呈現需求,而且要降低所需的整體頻寬。

對此,Arctic Sound-M內建了基於AI的技術,可改善畫面品質、降低使用頻寬,並能傳遞最大量的視訊串流。Jeff McVeigh表示,單張GPU加速卡可支援30個1080P畫質視訊內容的同時串流,影格率可達到每秒為60楨;若是一整臺伺服器搭配4張Arctic Sound-M,可支援120個視訊串流;再以此擴展至一整櫃、耗電量1萬瓦的組態,此時可支援1,300個視訊串流。

而在頻寬耗用量的抑制技術上,Arctic Sound-M所憑藉的是內建AV1壓縮格式的硬體編解碼支援,在呈現同樣的高品質畫面時,比起目前常見的H.264,能以較低的影像傳送位元率來進行;若以相同的影像傳送位元率來呈現畫面時,Arctic Sound-M搭配AV1編解碼時,可呈現相對較佳的畫質。

 

 

根據英特爾的估計,基於這樣的搭配,相較於使用H.264,影像散布成本可節省30%,因此,他們推論,若有一個多媒體串流服務的使用者規模為10萬人,單就低位元率帶來的效益而言,相較於採用其他廠商的GPU產品與常用的多媒體編解碼規格,若大量採用Arctic Sound-M搭配AV1,每年節省的營運費用可達到2千3百萬美元。

而在這類應用的軟體堆疊架構當中,上述的oneVPL程式庫仍將在此扮演重要角色,負責所有影片格式的編碼與解碼,而且能夠橫跨CPU與GPU進行處理,並且整合FFmpeg、開放原始碼的多媒體資料流處理框架GStreamer,同時,也能運用英特爾主導的開放原始碼軟體堆疊Open Visual Cloud,加速用戶發展多種雲端服務,舉凡多媒體處理與傳遞、多媒體分析、沉浸式多媒體、雲端圖形處理、雲端遊戲。

虛擬化桌面基礎架構

全球疫情促使企業推動遠端辦公,而各種IT應用系統的前端使用者操作,大多涉及圖形介面的呈現,為了加速遠端桌面系統與服務的部署

而在這樣的應用場景之下,Arctic Sound-M本身可支援SR-IOV技術,而能提供硬體隔離虛擬化功能,可支援62個遠端(虛擬)桌面同時運作。關於軟體解決方案的搭配,它也支援多種虛擬桌面基礎架構,可適用於開放原始碼的KVM、VMware ESXi等兩大類型的Hypervisor,以及對應的產品,像是Citrix XenApp、VMware Horizon。

為了加大對企業與雲服務業者VDI應用市場的推廣力道,英特爾在此釋出利多,他們宣布在虛擬化功能的使用上,用戶不需為此支付額外的軟體授權費用。Jeff McVeigh表示,這麼做可大幅縮減整體部署成本,若面對數量越多的VDI使用者、更大量的虛擬GPU執行個體,可以節省更多費用。

英特爾提出的優惠,顯然是衝著Nvidia而來,因為該公司的GPU虛擬化應用軟體,就是如此。根據目前公告的授權計費資訊來看,有些根據同時上線人數來收取授權費,例如vPC、 RTX vWS、vApps,有些根據GPU數量來計費,像是vCS的1個授權,可允許用戶同時執行10臺虛擬機器。

推論處理

關於部署在各種室內外環境、廠區的攝影機所擷取的視訊影像處理,舉凡瑕疵檢測、人流管制、電子圍籬,都可能會需要用到視訊與AI推論的運算──需進行視訊解碼、畫面尺寸調整,接下來才會進行物件分類等推論處理,此時,可使用GPU加速卡來加速執行。

以上述應用情境而言,英特爾表示,在視訊推論上,若採用其他廠商熱設計功耗為150瓦的GPU,可同時支援100個視訊串流的解碼、調整大小、物件分類,如果是英特爾相同功耗的Arctic Sound-M能同時處理114個串流,若再搭配Xeon處理器,可支援到139個,而在AI推論的部分,Arctic Sound-M可提供150 TOPS的運算效能。

  

在軟體堆疊的部分,推論處理仍基於英特爾oneAPI,底層除了oneVPL,還有深度神經網路程式庫oneDNN,而這已經整合到TensorFlow、PyTorch、OpenVINO等常用AI框架,Jeff McVeigh說,只需更動兩行程式碼,就能從CPU與GPU獲得加速執行的支援,他批評其他專屬的解決方案,總是環繞著GPU來處理,就算這麼做無法帶來最理想的可能結果,並強調英特爾著重的是整個平臺,關心的是如何達到最佳平衡、如何利用平臺上的所有資源以獲得最好的成效。

綜合這4種用途對應的軟體生態系統,Jeff McVeigh宣布英特爾將會提供這些軟體堆疊,而且會是經過完整驗證、優先處理的容器,能在裸機環境中透過Kubernetes平臺進行調度,或是在虛擬機器裡面執行,也能運用SR-IOV虛擬化I/O處理,同時,還會提供工具,讓大家可以在單一節點當中或對整個資料中心進行相關的管理。 

硬體架構

關於Arctic Sound-M這項產品的技術,他不諱言是源於英特爾個人端獨立GPU產品ARC系列(Xe HPG架構),但已針對雲端環境的建置需求進行最佳化,可支援高密度部署與總體持有成本的考量。

在產品外形上,Arctic Sound-M將會提供兩種選擇,一種是熱設計功耗為150瓦的版本,特色在提供最大的尖峰狀態執行效能(當中嵌入1顆GPU),另一種是熱設計功耗為75瓦的版本(當中嵌入2顆GPU),鎖定最高密度的部署應用。它們都採用PCIe 4.0介面、搭配GDDR6記憶體,並透過SR-IOV的支援而內建這類硬體隔離虛擬功能;在圖形內容的運算處理元件配置上,它們內建Xe核心、Xe多媒體引擎、Xe光線追蹤引擎、Xe矩陣延伸引擎(XMX)。

除了透露更多產品規格,若要將這款資料中心GPU廣泛供應到市場,系統廠商的搭配意願將是另一個關鍵。對此,英特爾也宣布Dell Technologies、 Supermicro、Cisco、HPE、浪潮、新華三(H3C)等廠商,將推出15種以上的系統設計,預計在今年第三季就能開始提供這樣的產品組合。

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陽明5月營收338.73億連二降 仍寫同期新高

陽明海運(2609)5月單月營收338.73億元,月減8.12%、年增40.93%,雖然連二個月衰退,但仍寫下同期新高;累計前五個月營收1,774.41億元、年增64.27%。

陽明表示,大陸疫情封控、五一長假影響5月整體運量;隨著大陸逐漸解封,在出口遞延效應下,加上進入海運傳統旺季,預期需求將回復穩定,有助支撐運價維持高檔。

陽明5月合併營收較4月減少29.92億元,減幅約8.12%;比較去年同期,因供需缺口持續存在,平均運費較去年同期大幅上漲,5月合併營收較去年同期增加98.37億元、年增40.93%。

陽明指出,疫情導致供應鏈問題,仍持續影響運輸物流與碼頭作業,大陸主要城市目前相繼解封並帶動運量回升,但美西碼頭勞資議約進展仍有挑戰,為全球供應鏈與航商未來營運帶來不確定性,對於今年海運市場前景抱持審慎樂觀看法。

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全家大啖居隔商機 5月營收衝史上第三高

超商二哥全家(5903)掌握疫情居隔商機,成功化危機為轉機,9日公布5月營收74.2億元,年增3.7%,也比4月成長2.1%,衝上歷史第三高。

累積全家今年前五月營收356.82億元,年增1.8%,維持穩健成長態勢。

5月國內疫情升溫,包括確診人數及居家隔離人數都飆升,超商人流有減少。不過全家成功化危機為轉機,除配合政府開賣快篩試劑,並針對民眾營養補充需求,推出自有品牌FamilyMart Collection保健食品等,帶動相關業績年增四成。

另外許多民眾居家,自煮人口上揚,全家透過會員APP「全+1商城」與「全家行動購」雙渠道,推展冷凍生鮮、調理美食等網路購物,業績更是較去年同期翻倍成長。

全家年初受到過年期間天氣濕冷,導致超商人流減少,旺季表現不如預期,第一季稅後純益1.7億元,較去年同期大幅縮水46.5%,換算單季每股純益0.76元,創下近五年新低。不過全家第二季營運迅速回神,今天公布5月營收更創下2020年8月以來的近21個月新高,獲利有望同步推進。

全家持續展店,累計至5月底止,總門市數達4,044家,比4月再增加14家,持續助攻公司營收成長。另外全家旗下電子支付服務「全盈+PAY」4月底上線,也帶動話題與買氣。

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展望6月,全家主管觀察疫情由北向南延燒,居隔商機掌握仍是營運重點,全家將以多元商品組合、虛實融合的購物管道加以對應,且首度參戰電商大促「618購物節」,積極搶攻網購需求。

另外因應入夏高溫,全家也將針對各式冰品、啤酒、輕食等,陸續推出話題新品與活動,可望驅動營收動能。


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長榮第6艘2.4萬TEU級新船 抵達台北港

長榮海運第六艘全新2.4萬TEU級A型貨櫃輪「長彩輪」(EVER ART)於9日清晨首航抵達台北港,在2位引水人的引領及4艘拖船的協助下順利進港,靠泊北六號碼頭,裝運台灣出口至歐洲的貨物。

「長彩輪」是由韓國三星重工承造,5月19日在巨濟造船廠交船,5月底開始投入長榮的遠東-歐洲(CEM)航線營運。這艘新船日前已靠泊青島、上海、寧波載貨,預計10日從台北港啟航,將依序靠泊鹽田、馬來西亞丹戎帕拉帕斯,航經印度洋、紅海,穿越蘇伊士運河、地中海,預計7月抵達歐洲,靠泊荷蘭鹿特丹、英國費利克斯托、德國漢堡卸貨。

「長彩輪」船長400公尺,寬61.5公尺,甲板可裝載24排貨櫃,設計吃水14.5公尺,載重噸約22.5萬噸,可裝載23,992個20呎標準貨櫃(TEU),航行速度可達22.6節,為全球最大型的貨櫃船之一。

「長彩輪」秉持長榮一貫堅持的環保理念,採多項最新的環保及高效節能設計,包括劍形船艏之最佳船型、螺旋槳前後導流裝置,可提高船體整體推進效率,進一步減少碳排,配備脫硫器、空氣密封式艉軸封、電動甲板機械,採減阻型防污漆、新型環保冷媒、裝設生活廢水及貨艙污水暫存櫃以降低汙染。

配合長期營運規劃,長榮已訂造13艘2.4萬TEU級A型貨櫃輪,從2021年開始投入營運,預計在今年底前還有4艘同型新船將竣工交付,其餘3艘自2023年起陸續交船。

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長榮現有營運船隊計203艘貨櫃船,運能逾153.6萬TEU,至2026年尚有57艘各式新船待交。


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快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型,最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中,利用螺桿混鍊,然後注入模,在模腔中冷卻並固化成型。

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豐泰前五月EPS 4.18元 同期新高

豐泰(9910)因主力客戶Nike訂單轉強,累計前五月合併營收387.22億元,年增20.46%,創同期新高,9日公布自結前五月稅後盈餘36.86億元,年增30.94%,EPS為4.18元,創同期新高,公司營運逐步擺脫疫情的衝擊。

豐泰自結5月合併營收82.24億元,年增36.28%,僅次於3月的84.01億元,創單月次高,9日公布自結5月合併營業利益11.69億元,合併稅後盈餘6.86億元,年增32.22%,EPS 0.78元,高於去年同期的0.59元。

累計前五月合併營業利益45.69億元,稅後盈餘36.86億元,年增30.94%,EPS為4.18元,高於去年同期的3.19元。

示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣

示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號,轉換為時間域上的曲線,原來不可見的電氣訊號,就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號,因此能夠分析電氣訊號的時域性質。

五金製品代工原理?

五金製品代工機械零件是從機械構造學和力學分離出來的。隨著機械工業的發展,新的設計理論和方法、新材料、新工藝的出現,五金零件進入了新的發展階段。有限元法、斷裂力學、彈性流體動壓潤滑、優化設計、可靠性設計、計算機輔助設計(CAD)、系統分析和設計方法學等理論,已逐漸用於五金零件的研究和設計。

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臭氧機推薦

臭氧是世界公認的廣譜高效殺菌消毒劑。新一代綠色環保高科技產品活氧機,採用大自然空氣為原料以電子方式高頻高壓放電產生高濃度臭氧比氧分子多了一活潑的氧原子臭氧,化學性質特別活潑,是一種強氧化劑,在一定濃度下可迅速殺滅空氣中的細菌。

豐泰表示,旗下大陸、越南、印尼及印度等製鞋工廠,疫情干擾因素解除後,3月以後呈現滿載生產,帶動製鞋產量增加,進而帶動近三個月來的單月營收,均優於去年同期。

豐泰指出,旗下大陸廠雖沒有持續擴產,但仍精進產能及技術升級,藉以提升生產效率。

另外,包括越南、印度,以及印尼等三大製鞋基地,今年持續擴增產線、增加產能或新建新廠,製鞋產能可望因此成長7%~10%,推升豐泰今年營收持續成長。

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十大封口機人氣排行榜-烘焙必備幫手!

主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料,相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物,可適應不同形狀,容量的包裝容器。

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