👨🏫 冷門的電子零組件代理商
相比近日科技股的營運下滑,IC 通路商反倒表現的依舊很穩定,這間冷門股每日成交量約 1000~2000 張,沒特別被炒作,但股價卻緩步的往上。
公司日前公布 Q2 及上半年營運結果,上半年每股稅後純益 2.27 元,比去年同期成長近 1.3 倍。展望 2021H2,公司表示將以 5G 和資料中心、TWS 新型音訊產品、人工智慧物聯網(AIoT)、工業、汽車等領域做為發展重點。
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🧐 益登 (3048) 是怎樣的公司 !?
公司成立於 1996 年,主要產品線包括積體電路、分散式元件、線性元件、記憶體、CPU、軟體、電子組件等,為台灣電子零組件代理商。
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目前共代理 40 多條產品線,包括Broadcom、Cavium、NVIDIA、NXP、ROHM、 SanDisk、Silicon Image、Silicon Labs、Skyworks、Spansion、STMicroelectronics等IC設計公司,而所代理的產品範圍包括多媒體產品、可攜式(portable)產品、有線及無線通訊產品、光電產品以及消費性電子產品,全面涵蓋數位、類比、混合訊號等領域。
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終端應用於主機板、個人電腦、平板電腦、繪圖卡、手機、智慧型手機、行動電視、網路設備、行動裝置 (mobile devices) 等科技 3C 產品。
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🧐 營收結構
2020 年產品營收結構比重分別為積體電路佔 80.7%、記憶體佔 8%、電子組件佔 8.55%。
同時也有260部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,AUTOCAD 3D入門機械繪圖(如何將2D圖轉成3D) 上課內容: 01_範例8繪圖解說 02_範例8_2D畫法之一 03_範例8_2D畫法之二 03_範例8_3D畫法之二 04_範例8_3D畫法之一 完整教學 http://goo.gl/aQTMFS 吳老師教學論壇 http://www....
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AI晶片市場究竟是什麼模樣?
作者 : Michael Azoff,Kiasco Research首席分析師
類別 : 專家觀點 2020-10-05
目前的AI晶片市場幾乎全都是關於深度學習(Deep Learning,DL),深度學習是讓AI應用程式在現實世界實際可用的最成功機器學習典範;而其中又以加速(accelerating)深度學習最受關注,因為加速是訓練與推論過程所需。
當前的AI晶片市場參與者暴增:在最近的一份研究報告中,我們統計出全球有80家左右新創公司吸引了投資人約105億美元規模的資金,與大概34家老牌業者同台競技。顯然這種情況不會長久,但我們需要解析這個市場,以充分理解它為何會如此發展、又會如何變化,以及這一切意味著什麼。
將時間倒回2010年左右,當時因為Nvidia推出了在繪圖處理單元之上的高階通用運算方案(GPGPU)──現在我們都簡稱為GPU──導致了深度學習的崛起,將大型神經網路的訓練時間從幾個月或幾週,減少到只要幾天、幾個小時,甚至更短時間。Nvidia自此成功轉型為AI運算公司,發展出規模達數十億美元的新業務。
適用於工業體系的光耦合器安全型解決方案
這激勵了其他晶片公司和晶片架構師開始思考:他們能如何從零開始構建一個專門用於執行AI工作負載的架構,而且表現能比為多樣化工作負載設計的GPU更好?今日的AI工作負載僅代表著執行深度學習,這是目前的市場需求所在。
但市場需求是多變的。儘管大多數AI訓練都在資料中心(包括超大規模雲端)和工作站上進行,AI推論在任何地方都能進行:包括雲端、工作站還有邊緣──尤其是在邊緣裝置。
AI晶片市場如何細分?
無論一家新創公司決定加入哪個細分市場,競爭都會非常激烈。筆者發現將這個市場映射為一個三角形非常實用,如圖1,每一個角都有自己的一套標準來代表獨特的市場需求。
三角形的頂角是資料中心、雲端和高性能運算(HPC)環境對AI晶片的需求。Cerebras就是巧妙掌握了此一市場的新創公司,打造了號稱世界上最大的晶片──Wafer Scale Engine (WSE)。這個細分市場需要最高的運算能力,功耗和成本則是其次。在這裡新創公司面臨的挑戰是要與超大規模企業或老牌業者競爭──例如Nvidia持續穩步改善其架構,最新版本(Ampere)已於2020年5月發佈。
三角形的底角主要與推論相關,可以打造出維持準確但降低精度的晶片,其約束條件並不相同,包括晶片尺寸、低延遲、低功耗和低單位成本。小型邊緣裝置市場是新創公司最活躍的領域,像Nvidia這樣的大牌業者就不太會參與競爭,該公司也曾表示不打算涉足大眾商品推論市場。但是這個領域的玩家不僅要與對手競爭,還得與潛在客戶鬥智鬥勇──因為客戶可能會決定自創或收購一家新公司。
AI晶片市場的下一步發展
AI晶片領域有太多的競爭業者,看看圖1中三角形的每個角就知道,只有最佳的全方位設計才會勝出。除了我們已提到的各種因素,還需要添加成熟的軟體開發堆疊、針對市場的願景,以及將深度學習應用程式嵌入產品中的更大潛力,才能使市場合理化。
而這個市場中已經有人「陣亡」了:最近的一個案例是Wave Computing已於2020年4月宣佈破產。
競爭促使市場出現更快、更高性能的AI晶片,AI研究人員將從中獲益、實現他們的創新設計。筆者也預期將出現新演算法取代深度學習當前的霸主地位——AI研究的長期願景是打造類人腦的人造大腦,顯然深度學習會走入死胡同。新演算法的誕生勢不可擋(有些已經出現,但不在本文討論的範圍),這些新一代演算法可能會需要不同類型的加速器。
深度學習在實際案例中的應用廣度,使這些晶片擁有數十億美元的市場,隨著5G的推出,其規模還將持續成長。這個市場需要AI硬體加速器,AI晶片市場將趨於合理化,然後整個遊戲規則將隨著新一代AI演算法的崛起而改變…不過,沒有人能斷言改變何時發生。
附圖:圖1:AI硬體加速器的細分應用市場。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20201005nt31-optical-compute-promises-game-changing-ai-performance/?fbclid=IwAR0iy4HEXAVJ_zVXdjd360xZg_RErdq05zNYPpM92mY4d5tTB_4AEZih5z0
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,或對專業執照及個人
實力培養有興趣者,都對CAD的學習有很大的需要。
‧AUTOCAD是目前各行各業進行必須具備的基本技能。
‧Auto CAD入門與證照考題解析的規劃,將電腦製圖大部份必須具備的知識,融合到試題演練
中,術科則是以上機實
作的方式,考驗受測者軟體操作與實際應用之熟練度。
‧若能充份練習,依照課程學習的範圍和進度,將練習題反覆練習,必能掌握電腦輔助製圖的
精髓,為未來進一步深
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以我目前的經驗
未來你的工作決定你的軟體使用
北部一般來說都是PRO/E (CREO) 因為廠商之前銜接都是用PROE
以前在科技業上班畫3D都是PRO E 機構也用pro e
北部目前除了做汽車的用alias和catia外
聽到的都是pro e 少部分模型廠有用UG
中部幾乎都是SW
學習來講SW好學很多
因為介面簡單操作容易
原廠教科書實威(最近股票爆漲那間)也寫得不錯
還有光碟可以看
一本幾百元而已
基本上不用去補習也會
PRO E的話如果你是念工業設計的學校應該都會教
少數幾間不教 但是教的都不深
建議買書或者是去中國論壇學比較快
※ 引述《yz05366 (小維)》之銘言:
: 最近想要學3D繪圖,不知道要學哪一套軟體是對自己有幫助的?
: 想請各位大大有沒有推薦的軟體好讓我學習,謝謝
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Every man for himself and God against them all.
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 118.233.202.82
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