創新AMD 780系列晶片組改寫主流電腦特性
創新AMD 780系列晶片組改寫主流電腦特性
2008.03.10 |

若搭配AMD Phenom™ 9000系列的四核心處理器或是Athlon™ 64 X2 雙核心處理器,AMD 780系列將可提供主流消費者更完美的遊戲體驗及高解析度影的視覺饗宴。隨著AMD 780系列主機板專用繪圖處理器的問市,已有超過四十家AMD合作夥伴將推出相關產品。全球OEM大廠也可望在2008年第二季開始推出搭載AMD 780系列晶片組的電腦產品。

AMD 780系列主機板專用繪圖處理器,是針對代號為「Cartwheel」AMD桌上型電腦平台,與代號為「Puma」AMD筆記型電腦平台所專屬開發的核心平台。AMD預計在2008年第二季正式推出「Cartwheel」「Puma」兩款平台,讓一般主流價位的個人電腦,具備前所未有的高解析度視覺饗宴與卓越的3D效能表現。

AMD企業副總裁暨晶片事業部總經理Phil Eisler表示,正因AMD 780系列的問世,代表主流電腦機種的效能少見地向前大幅躍進。即日起,消費者將可以享受到優異的高解析度影像與卓越的3D電玩體驗,以及驚人的省電效能。AMD 780系列的推出正與AMD的願景一致,那即是AMD戮力研發讓消費者用現今主流電腦的價位,就可享受到極致視覺體驗的電腦運算能力。

ATI Hybrid Graphic Technology與主流的DirectX10遊戲
AMD 780系列是業界首款相容於DirectX 10遊戲的晶片組,玩家執行時下最新遊戲時,可享受到更卓越的效能、逼真3D圖形影像與動態互動效果。若想要外加獨立顯示卡、進而擴充電腦效能的玩家級消費者,可以透過 ATI Hybrid Graphics Technology,享受到更優異的電腦效能。如此先進的技術可徹底發揮串連之主機板專用繪圖處理器與獨立顯示卡的效能,將某些應用的3D效能提升70%之多。此外,AMD 780G晶片組並具備AMD OverdriveTM功能的第二代AMD晶片組,其易於操作的使用者介面,著實讓一般主流消費者也能享受到可調校效能的快感。

微軟視窗遊戲全球資深總監Kevin Unangst表示,AMD持續推出創新的硬體技術,讓消費者與電腦遊戲玩家可以在微軟Vista作業系統上享受到更佳的繪圖體驗。AMD全新的780G系列晶片組,其可擴充性讓運行於DirectX10的效能大幅增加,提供各類玩家,從初級到玩家級,均可在微軟Vista作業系統上獲得DirectX 10的優勢,進而享受客製化的完美遊戲體驗。

高解析度的極致視覺體驗
AMD 780G晶片組提供完整的高解析度視覺饗宴,讓市面主流電腦機種支援最新且經常運用的影音格式,如VC-1MPEG-2、與H.264等格式。由於該晶片組具備AMD專利的影像解碼技術(UVD),使用完美契合的繪圖處理器而非中央處理器來執行高解析度影片播放,讓消費者於觀賞最新的HD-DVD™與藍光影片時,得以享受沒有殘影、停格或遺漏的高解析度視覺饗宴。搭載冷卻無噪的AMD 780G晶片組之個人電腦,無疑成為客廳中絕佳家庭劇院組合之一。除此之外,搭載AMD 780G晶片組的解決方案,亦讓消費大眾能靈活運用如DisplayPortDVIHDMI等各種影音播放介面。此外,透過AMD SurroundviewTM 的支援功能,消費者可輕易將電腦連接到多個顯示輸出。

高效節能運算
**全球首款運用
55奈米製程的AMD 780系列主機板繪圖處理器,不論在電腦閒置或是播放藍光規格影片時,都可以達到最佳的電源管理狀態,有效提升繪圖處理器的省電效率。AMD 780**系列主機板繪圖處理器,比上一代產品擁有更高的電腦運算效能,並且在閒置時消耗極少電源,成為追求冷卻無聲與節能的消費大眾與企業用戶之最佳選擇。

廣泛業界支援
**
**AMD
合作夥伴將大量推出搭載AMD 780系列主機板專用繪圖器的產品,其中包括華碩、華擎、七彩虹(Colorful)DFI、精英、富士康、技嘉、J&W Technology、微星、笛邁(Onda)PCPartner Ltd.、藍寶石(Sapphire)、浩鑫、SOYO Group Inc.SpeedwaySUPoXUniversal abit Inc.、雙敏(Unika)、與盈通(Yeston)等眾多業界大廠。

除此之外,為數眾多的系統整合廠商也將推出相關產品,包括Altech Computers、CDC S.p.A. 、Compuzone Inc. 、CyberPower Inc. 、Equus Computer Systems Inc. 、Firstway、Founder 、iBUYPOWER、Icoda、Komplett、Leo Computer、Maingear PC、 MESH Computers、Olidata、Pro2000、Rain Recording、ThirdWave、TongFong、Tsukumo、UnitCom、Velocity Micro、Vero、Vigor Gaming、Wolf & Fox與ZT Systems等。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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