英特爾發表新架構GPU,超級運算晶片Falcon Shores將達五倍效能優化
英特爾發表新架構GPU,超級運算晶片Falcon Shores將達五倍效能優化

英特爾(Intel)副總裁暨超級運算事業部總經理Jeff McVeigh,昨(1)日於德國舉行的2022 國際超級電腦大會(ISC)中發表演說。他指出,隨著淨零碳排政策逐步落實,英特爾在滿足運算需求之餘,也將兼顧永續性。

數位轉型帶動科技業的蓬勃發展,世界各地對高性能運算(HPC)需求持續上升,資料中心數目也不斷增加。Jeff McVeigh指出,預計到2030年,資料中心的總耗電量將占全球的3%-7%,而運算設施消耗的電力,也將占新能源使用量的首位。

因此,人類該如何在創造下一個新時代的同時,兼顧能源耗損,是半導體行業的重大挑戰。

英特爾已經承諾,在2040年以前,達成全球營運範圍內的淨零排放。與此同時,Jeff McVeigh表示,英特爾也已經準備好完整的高性能運產品規劃,2024年會提供各種基於異質架構的產品組合,解決高性能運算堆疊中的各部分晶片、軟體和系統,達成願景。

一旦達成,英特爾除能夠提升晶片效能外,也能夠降低諸如人工智慧(AI)、加密貨幣和分析等負載的能耗。

新聞照片1_Rialto Bridge採用與英特爾資料中心圖形處理器Ponte Vecchio相同的
圖/ Intel提供

Jeff McVeigh以搭載高頻寬記憶體(HBM)的英特爾Xeon架構處理器為例。該產品代號為Sapphire Rapids HBM,運用了先進封裝技術和晶片創新,包含封裝中的高頻寬記憶體HBM2E,擁有64GB容量,並加速器整合進CPU中,改善過去受限於記憶體的負載表現,高性能運算效能也顯著提升。

此外,Jeff McVeigh也指出,Sapphire Rapids HBM與英特爾Sapphire Rapids HBM相較起來,於天氣研究、能源、製造和物理工作負載的效能,提高了兩至三倍。

在大會上,英特爾同時宣布全新資料中心GPU產品Rialto Bridge。該產品使用Ponte Vecchio架構和強化後的晶片塊,以及次世代的節點技術(突點降至45微米)。Rialto Bridge將能提供高密度和效能,並與軟體相容。

Jeff McVeigh也提到,英特爾的下一個重大架構創新產品為超級運算晶片Falcon Shores,會將x86 CPU以及Xe GPU架構整合到同一個插槽中。預計在2024年時,Falcon Shores無論在每瓦效能、運算密度、記憶體容量和頻寬上,都能達到五倍的進步幅度。

新聞照片2_英特爾於德國漢堡舉行的2022國際超級電腦大會上宣布推出Falcon Shores,為英
圖/ Intel提供

責任編輯:侯品如

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

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2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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