Yang Abao
引言：低功耗邊緣 AI 晶片的重要性
隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，低功耗邊緣 AI 晶片正逐漸成為推動生成式 AI 和電腦視覺應用的核心技術。這些晶片不僅能夠在靠近數據生成點的地方進行高效運算，還能顯著降低能耗與成本，為物聯網（IoT）設備、工業機器人、自動駕駛汽車等應用提供更強大的支持。本文將深入探討低功耗邊緣 AI 晶片的最新進展，並以 Axelera AI 的 Titania 晶片為例，分析其如何改變 AI 行業的格局。
本文大綱
邊緣運算的崛起與低功耗需求
在過去幾年中，生成式 AI 和電腦視覺技術的應用範圍迅速擴大，從聊天機器人到自動駕駛技術，這些應用都需要強大的運算能力。然而，傳統的雲端 AI 加速器（如 GPU）雖然性能強大，但其高能耗和冷卻需求使得運營成本居高不下，並且在處理即時性要求高的應用時，可能因延遲問題而受到限制。
邊緣運算的出現為這一挑戰提供了解決方案。邊緣 AI 晶片能夠在靠近數據生成點的地方進行運算，減少數據傳輸的延遲和帶寬需求，同時降低能耗。這種技術特別適合需要即時反應的應用場景，例如工業自動化和智能家居。
Titania 晶片的技術突破
Axelera AI 推出的 Titania 晶片是低功耗邊緣 AI 晶片的典範。該晶片採用了專有的數位記憶體內運算（Digital In-Memory Computing, D-IMC）技術，並基於開源的 RISC-V 處理器架構，實現了高效能與低功耗的完美結合。
技術亮點
-
多核心架構
Titania 晶片採用可擴展的多核心架構，能夠實現接近線性的性能擴展，滿足生成式 AI 和電腦視覺應用的高運算需求。 -
低功耗設計
與傳統的 AI 加速器相比，Titania 晶片在降低功耗與冷卻需求方面表現出色，特別適合邊緣運算場景。 -
RISC-V 向量擴展
晶片內建專有的 RISC-V 向量擴展技術，能夠高效處理數據密集型應用，進一步提升運算效率。
低功耗邊緣 AI 晶片的未來潛力
低功耗邊緣 AI 晶片的發展不僅滿足了當前市場對高效能與低能耗的需求，還為未來的 AI 應用提供了更多可能性。以 Titania 晶片為例，其創新技術不僅提升了運算性能，還降低了應用成本，為生成式 AI 和電腦視覺技術的普及鋪平了道路。
Source: Armed with new funding, Axelera AI debuts Titania, its latest low-power chip for edge AI inference from SiliconANGLE
Titania 晶片的推出標誌著邊緣 AI 運算的一個重要里程碑，並驗證了其技術路線的可行性。Axelera AI 的聯合創始人兼首席技術官 Evangelos Eleftheriou 表示，該晶片的架構能夠實現從邊緣到雲端的無縫擴展，為 AI 行業帶來了全新的可能性。
結語
低功耗邊緣 AI 晶片的出現為生成式 AI 和電腦視覺技術的發展提供了強大的支持。Axelera AI 的 Titania 晶片以其創新的技術和卓越的性能，成為推動邊緣運算發展的重要力量。隨著市場需求的不斷增長，這些晶片將在更多行業中發揮關鍵作用，為未來的 AI 生態系統帶來更多可能性。
如果您對低功耗邊緣 AI 晶片的應用與發展感興趣，歡迎持續關注相關資訊，探索這項技術如何改變未來的 AI 世界。
Axelera AI 的 Titania 晶片：技術亮點與創新
隨著生成式 AI 和電腦視覺技術的快速發展，市場對高效能、低功耗的邊緣 AI 晶片需求日益增加。Axelera AI 推出的 Titania 晶片，作為其邊緣運算平台的最新版本，憑藉多項技術創新，成為解決這些需求的理想選擇。以下將深入探討 Titania 晶片的核心技術亮點與創新之處。
多核心架構：性能與擴展性的完美結合
Titania 晶片採用了可擴展的多核心架構，這一設計使其能夠實現接近線性的性能擴展，滿足生成式 AI 和電腦視覺應用的高運算需求。多核心架構的優勢在於其靈活性和高效能，特別是在處理需要大量數據並行運算的應用場景中，例如自動駕駛汽車的即時路徑規劃或工業機器人的精密操作。
此外，Titania 晶片的多核心設計還支持多晶片封裝（System-in-Package, SiP），這意味著多個 Titania 晶片可以集成在一個系統中，進一步提升運算能力，同時保持低功耗特性。這種設計不僅降低了硬體成本，還減少了對冷卻系統的需求，為企業數據中心和高性能計算提供了更具成本效益的解決方案。
數位記憶體內運算技術：突破傳統架構的限制
Titania 晶片的核心技術之一是專有的數位記憶體內運算（Digital In-Memory Computing, D-IMC）技術。這項技術將運算功能直接集成到記憶體中，從而大幅減少數據在處理器與記憶體之間傳輸的延遲和能耗。相比傳統的 AI 加速器（如 GPU），D-IMC 技術能夠顯著提升運算效率，特別是在處理生成式 AI 模型和電腦視覺應用時。
根據 Axelera AI 的聯合創始人兼首席技術官 Evangelos Eleftheriou 的說法，D-IMC 技術實現了“接近線性的擴展性”，這意味著即使在增加運算負載的情況下，晶片的性能也能保持穩定增長，而不會因功耗和冷卻需求的增加而受到限制。
RISC-V 向量擴展：開源架構的創新應用
Titania 晶片基於開源的 RISC-V 處理器架構，並內建專有的向量擴展技術，這使其在數據密集型應用中表現尤為出色。RISC-V 向量擴展技術能夠高效處理生成式 AI 模型所需的大量矩陣運算，從而提升運算速度並降低延遲。
這一技術的應用不僅體現了 RISC-V 架構的靈活性，還為 AI 行業帶來了更多創新可能性。例如，在智能家居應用中，Titania 晶片可以即時處理來自多個感測器的數據，實現更智能的家居控制系統。同時，RISC-V 架構的開源特性也降低了開發成本，為更多企業進入邊緣 AI 市場提供了機會。
技術亮點總覽
以下表格總結了 Titania 晶片的主要技術亮點及其對應的優勢：
| 技術亮點 | 描述 | 優勢 |
|---|---|---|
| 多核心架構 | 可擴展的多核心設計，支持多晶片封裝 | 提升運算性能，降低硬體與冷卻成本 |
| 數位記憶體內運算技術 | 將運算功能集成至記憶體內，減少數據傳輸延遲 | 提高運算效率，降低能耗 |
| RISC-V 向量擴展 | 基於開源架構，內建專有向量擴展技術 | 高效處理數據密集型應用，降低開發成本 |
圖片支持：Titania 晶片的技術架構
為了更直觀地展示 Titania 晶片的技術架構，以下圖片提供了其多核心設計與 D-IMC 技術的視覺化概覽：
Source: Armed with new funding, Axelera AI debuts Titania, its latest low-power chip for edge AI inference from SiliconANGLE
創新技術的市場影響
Titania 晶片的推出不僅是技術上的突破，也為邊緣 AI 市場帶來了深遠的影響。其低功耗設計和高效能特性使其成為多個行業的理想選擇，包括工業自動化、物聯網和汽車領域。隨著生成式 AI 和電腦視覺技術的普及，Titania 晶片的應用場景將進一步擴大，為未來的 AI 生態系統提供更多可能性。
Axelera AI 的首席執行官 Fabrizio Del Maffeo 表示，Titania 晶片的推出標誌著邊緣 AI 運算的一個重要里程碑，並驗證了其技術路線的可行性。未來，Axelera AI 將繼續專注於開發高效能、低功耗的 AI 晶片，以滿足不斷增長的市場需求。
Titania 晶片的技術亮點與創新不僅展示了 Axelera AI 在邊緣運算領域的領先地位，也為生成式 AI 和電腦視覺技術的發展提供了強大的支持。隨著市場需求的不斷增長，這些技術創新將在更多行業中發揮關鍵作用，推動 AI 行業邁向更高效、更可持續的未來。
邊緣 AI 晶片的市場需求與挑戰
隨著生成式 AI 和大型語言模型（LLM）的快速普及，市場對高效能推理運算的需求正以前所未有的速度增長。然而，傳統雲端 AI 加速器在應對這些需求時，面臨著高成本、能耗過高以及可持續性不足等挑戰。這些問題為邊緣 AI 晶片創造了巨大的市場機會，並推動了技術創新的加速發展。
市場需求：生成式 AI 與電腦視覺的推動力
生成式 AI 和電腦視覺技術的應用範圍正不斷擴大，從自動駕駛汽車到智能家居，這些技術已成為現代生活的重要組成部分。然而，這些應用需要處理大量數據並進行即時推理運算，對硬體性能提出了極高的要求。根據市場研究機構的數據，全球生成式 AI 市場的規模預計將在 2025 年達到 110 億美元，年複合增長率超過 30%。這一增長趨勢顯示了對高效能 AI 晶片的迫切需求。
邊緣 AI 晶片的優勢在於其能夠在靠近數據生成點的地方進行運算，從而減少數據傳輸的延遲並降低帶寬需求。例如，在智慧城市的應用中，邊緣 AI 晶片可以即時處理來自監控攝像頭的影像數據，實現更高效的交通管理和公共安全監控。這種即時性和高效性是傳統雲端解決方案無法比擬的。
挑戰：高成本與可持續性問題
儘管邊緣 AI 晶片在性能和效率方面具有顯著優勢，但其市場發展仍面臨一些挑戰。首先是高成本問題。傳統的雲端 AI 加速器（如 GPU）在處理生成式 AI 和電腦視覺應用時，通常需要昂貴的硬體和冷卻系統，這對於中小型企業來說是一個巨大的負擔。相比之下，邊緣 AI 晶片雖然在成本上更具競爭力，但仍需進一步降低生產成本以實現大規模普及。
其次是可持續性問題。隨著生成式 AI 模型的規模不斷擴大，其對能源的需求也在增加。傳統雲端解決方案的高能耗特性不僅增加了運營成本，還對環境造成了負面影響。根據一項研究，訓練一個大型語言模型所消耗的能源相當於一輛汽車行駛數十萬公里的碳排放量。因此，開發低功耗的邊緣 AI 晶片成為解決這一問題的關鍵。
Titania 晶片如何應對市場挑戰
Axelera AI 的 Titania 晶片正是為了解決上述挑戰而設計的。該晶片採用了專有的數位記憶體內運算（D-IMC）技術，能夠顯著降低能耗，同時提升運算效率。此外，其基於 RISC-V 架構的設計不僅降低了開發成本，還為更多企業進入邊緣 AI 市場提供了可能性。
根據 Axelera AI 聯合創始人兼首席技術官 Evangelos Eleftheriou 的說法，Titania 晶片的架構實現了“從邊緣到雲端的無縫擴展”，這意味著企業可以根據需求靈活調整運算資源，而不必擔心高昂的硬體和冷卻成本。這一特性使 Titania 晶片成為高性能計算、企業數據中心和物聯網應用的理想選擇。
圖片支持：市場需求與技術挑戰的視覺化
以下圖片展示了生成式 AI 和電腦視覺技術對邊緣 AI 晶片市場需求的推動作用，以及 Titania 晶片如何通過技術創新應對挑戰：
Source: Armed with new funding, Axelera AI debuts Titania, its latest low-power chip for edge AI inference from SiliconANGLE
邊緣 AI 晶片的未來潛力
隨著生成式 AI 和電腦視覺技術的進一步發展，邊緣 AI 晶片的市場需求將持續增長。Axelera AI 的 Titania 晶片以其低功耗、高效能的特性，為解決市場挑戰提供了創新的解決方案。未來，隨著更多企業採用邊緣 AI 技術，這一市場將迎來更大的發展機遇。
Titania 晶片的推出不僅標誌著邊緣 AI 運算的一個重要里程碑，也為生成式 AI 和電腦視覺技術的應用提供了強大的支持。隨著市場需求的不斷增長，這些技術創新將在更多行業中發揮關鍵作用，推動 AI 行業邁向更高效、更可持續的未來。
Titania 晶片的應用場景與優勢
隨著生成式 AI 和電腦視覺技術的快速發展，Axelera AI 的 Titania 晶片以其低功耗、高效能的特性，成為多個行業中不可或缺的技術解決方案。以下將深入探討 Titania 晶片在不同應用場景中的優勢，並分析其如何推動邊緣 AI 的發展。
多元應用場景：從工業自動化到智慧城市
Titania 晶片的設計使其能夠在多個行業中發揮關鍵作用，特別是在需要高效能運算和低延遲的應用場景中。以下是一些主要的應用領域及其優勢：
| 行業 | 應用場景 | Titania 晶片的優勢 |
|---|---|---|
| 工業自動化 | 工業機器人、智能製造 | 提高運算效率，降低延遲 |
| 物聯網 | 智能家居、智慧城市 | 靠近數據生成點進行運算，節省帶寬 |
| 汽車 | 自動駕駛、車內智能系統 | 支持高性能運算，降低能耗 |
| 企業數據中心 | 高性能計算、數據分析 | 降低冷卻需求，提升成本效益 |
工業自動化：提升效率與精準度
在工業自動化領域，Titania 晶片能夠為工業機器人和智能製造系統提供即時的數據處理能力。例如，在一條智能生產線上，機器人需要即時分析來自多個感測器的數據，以確保生產過程的精準度和效率。Titania 晶片的多核心架構和數位記憶體內運算（D-IMC）技術，能夠顯著降低延遲，確保生產過程的流暢性。
此外，Titania 晶片的低功耗設計也為工業應用帶來了顯著的成本優勢。根據 Axelera AI 的數據，該晶片的能耗僅為傳統 GPU 的一小部分，這不僅降低了能源成本，還減少了對冷卻系統的需求。
智慧城市與物聯網：即時運算的核心
智慧城市和物聯網（IoT）應用需要處理大量來自分散設備的數據，例如監控攝像頭、環境感測器和智能家居設備。Titania 晶片的邊緣運算能力使其成為這些應用的理想選擇。
節省帶寬與提升即時性
在智慧城市中，監控系統需要即時分析影像數據，以實現交通管理和公共安全監控。傳統的雲端解決方案通常需要將數據傳輸到遠端伺服器進行處理，這不僅增加了延遲，還消耗了大量的網絡帶寬。相比之下，Titania 晶片能夠在靠近數據生成點的地方進行運算，顯著降低了數據傳輸的需求。
例如，在智慧交通管理系統中，Titania 晶片可以即時分析來自交通攝像頭的影像數據，快速識別交通擁堵或事故情況，並自動調整交通信號燈的運行模式，從而提高城市交通的效率。
汽車行業：自動駕駛與智能系統的推動力
自動駕駛汽車和車內智能系統是生成式 AI 和電腦視覺技術的重要應用場景。Titania 晶片的高效能和低功耗特性，使其成為汽車行業的理想選擇。
支持高性能運算
自動駕駛系統需要即時處理來自多個感測器（如雷達、攝像頭和激光雷達）的數據，以確保行車安全。Titania 晶片的 RISC-V 向量擴展技術，能夠滿足這些數據密集型應用的高運算需求，同時保持低能耗。
此外，Titania 晶片的可擴展多核心架構，允許汽車製造商根據不同車型的需求靈活調整運算資源。例如，高端車型可以採用多顆 Titania 晶片組成的系統，以實現更高的運算性能，而經濟型車型則可以選擇較低配置的方案，從而降低成本。
圖片支持：Titania 晶片的應用場景
以下圖片展示了 Titania 晶片在不同應用場景中的實際效果，並說明其技術優勢如何滿足行業需求：
Source: Armed with new funding, Axelera AI debuts Titania, its latest low-power chip for edge AI inference from SiliconANGLE
企業數據中心：降低成本與提升效能
在企業數據中心中，Titania 晶片的低功耗設計和高效能特性，為高性能計算和數據分析提供了理想的解決方案。
降低冷卻需求
傳統的數據中心通常需要大量的冷卻系統來應對高能耗的伺服器硬體，這不僅增加了運營成本，還對環境造成了負面影響。Titania 晶片的低功耗設計，能夠顯著降低冷卻需求，從而提升數據中心的成本效益。
例如，一家金融機構可以使用 Titania 晶片來加速其數據分析流程，同時減少能源消耗和運營成本。這不僅提高了業務效率，還符合可持續發展的目標。
結論：Titania 晶片的多元價值
Titania 晶片的設計充分考慮了多個行業的需求，從工業自動化到智慧城市，再到汽車和企業數據中心，其應用場景廣泛且價值顯著。隨著生成式 AI 和電腦視覺技術的進一步發展，Titania 晶片將在更多領域中發揮關鍵作用，推動邊緣 AI 的普及與創新。
如果您對 Titania 晶片的應用與發展感興趣，歡迎探索更多相關資訊，並了解這項技術如何改變未來的 AI 生態系統。
Axelera AI 的未來計劃與展望
隨著生成式 AI 和電腦視覺技術的快速發展，Axelera AI 正在積極推動其技術與市場佈局，以滿足不斷增長的邊緣 AI 晶片需求。Titania 晶片的推出不僅標誌著該公司在技術創新上的重要里程碑，也為未來的發展奠定了堅實基礎。以下將深入探討 Axelera AI 的未來計劃與展望，並分析其如何在全球市場中保持競爭力。
擴大研發團隊與技術佈局
Axelera AI 計劃利用最新一輪融資所得，進一步擴大其研發團隊，並加強在比利時、義大利和荷蘭的技術佈局。這些地區不僅是歐洲科技創新的核心地帶，也為 Axelera AI 提供了豐富的人才資源和技術支持。
強化研發能力
根據 Axelera AI 的首席執行官 Fabrizio Del Maffeo 表示，Titania 晶片的成功推出驗證了其技術路線的可行性。未來，該公司將專注於開發更高效能、更低功耗的 AI 晶片，以應對生成式 AI 和電腦視覺應用的高運算需求。例如，Axelera AI 計劃進一步優化其數位記憶體內運算（D-IMC）技術，實現更高的運算效率與可擴展性。
此外，Axelera AI 還將加強與學術機構和產業夥伴的合作，推動 RISC-V 架構的普及與應用。這不僅有助於提升 Titania 晶片的市場競爭力，也為整個 AI 行業帶來更多創新可能性。
推動 RISC-V 架構的普及
RISC-V 作為一種開源處理器架構，正逐漸成為 AI 晶片設計的主流選擇。Axelera AI 的 Titania 晶片採用了專有的 RISC-V 向量擴展技術，能夠滿足生成式 AI 和電腦視覺等數據密集型應用的高運算需求。
開源架構的優勢
RISC-V 架構的開源特性使其具有高度的靈活性和可定制性，這對於需要快速迭代的 AI 晶片設計尤為重要。Axelera AI 計劃通過推廣 RISC-V 架構，降低 AI 晶片的開發成本，並吸引更多開發者和企業加入其生態系統。
例如，Axelera AI 正在與歐洲的多個技術聯盟合作，推動 RISC-V 在邊緣運算和高性能計算領域的應用。這不僅有助於提升 Titania 晶片的市場滲透率，也為歐洲的科技自主性提供了重要支持。
全球市場的擴展策略
Axelera AI 的未來計劃不僅限於技術創新，還包括積極拓展全球市場。隨著生成式 AI 和電腦視覺技術的普及，邊緣 AI 晶片的需求正在全球範圍內快速增長。
瞄準新興市場
Axelera AI 將重點關注亞太地區和北美市場，這些地區不僅是生成式 AI 技術的主要應用場景，也是邊緣運算需求最為旺盛的市場。例如，在亞太地區，智慧城市和物聯網應用的快速發展為 Titania 晶片創造了巨大的市場機會。
此外，Axelera AI 還計劃與當地的科技公司和政府機構合作，推動 Titania 晶片在智慧交通、工業自動化和企業數據中心等領域的應用。
圖片支持：Axelera AI 的全球佈局
以下圖片展示了 Axelera AI 在全球市場中的技術佈局與合作夥伴關係，並說明其如何利用這些資源推動 Titania 晶片的普及：
Source: Armed with new funding, Axelera AI debuts Titania, its latest low-power chip for edge AI inference from SiliconANGLE
持續創新與市場展望
Axelera AI 的未來發展方向清晰且充滿潛力。該公司將繼續專注於技術創新，並通過擴大研發團隊、推動 RISC-V 架構的普及以及拓展全球市場，鞏固其在邊緣 AI 晶片領域的領導地位。
長期目標與願景
展望未來，Axelera AI 的目標是成為全球邊緣 AI 晶片市場的領導者，並為生成式 AI 和電腦視覺技術的發展提供更高效、更可持續的解決方案。隨著 Titania 晶片的應用範圍不斷擴大，Axelera AI 將在更多行業中發揮關鍵作用，推動 AI 技術的普及與創新。
如果您對 Axelera AI 的未來計劃與技術發展感興趣，歡迎探索更多相關資訊，並了解這項技術如何改變未來的 AI 生態系統。
參考資料
- Armed with new funding, Axelera AI debuts Titania, its latest low-power chip for edge AI inference from SiliconANGLE
結論：低功耗邊緣 AI 晶片的未來潛力
隨著生成式 AI 和電腦視覺技術的快速發展，低功耗邊緣 AI 晶片正逐漸成為推動 AI 行業進步的核心技術。這些晶片不僅能夠滿足高效能運算需求，還能在降低能耗與成本的同時，提供更靈活的應用場景。以 Axelera AI 的 Titania 晶片為例，我們可以清楚地看到這項技術的未來潛力。
低功耗邊緣 AI 晶片的核心價值
低功耗邊緣 AI 晶片的價值在於其能夠在靠近數據生成點的地方進行高效運算，這對於生成式 AI 和電腦視覺等數據密集型應用尤為重要。傳統的雲端 AI 加速器雖然性能強大，但其高成本與高能耗限制了其在邊緣場景中的應用。而 Titania 晶片的出現，則為這一挑戰提供了創新的解決方案。
高效能與低能耗的平衡
Titania 晶片採用了數位記憶體內運算（D-IMC）技術，實現了接近線性的擴展性，並顯著降低了功耗與冷卻需求。這使得它能夠在不犧牲性能的情況下，滿足生成式 AI 和電腦視覺應用的高運算需求。例如，在工業自動化領域，Titania 晶片能夠支持工業機器人進行即時數據處理，從而提高生產效率並降低運營成本。
此外，Titania 晶片基於開源的 RISC-V 架構，這不僅提升了其靈活性與可擴展性，還降低了開發成本，為更多企業提供了進入 AI 市場的機會。
未來的應用潛力與市場機會
低功耗邊緣 AI 晶片的應用潛力幾乎無限，涵蓋了從智能家居到自動駕駛的多個領域。以下是一些具體的應用場景與其帶來的優勢：
| 行業 | 應用場景 | 核心優勢 |
|---|---|---|
| 智能家居 | 智能音箱、家庭安防系統 | 即時數據處理，提升用戶體驗 |
| 智慧城市 | 智能交通、環境監測 | 降低帶寬需求，實現高效運算 |
| 醫療健康 | 可穿戴設備、遠程診斷 | 提供即時分析，提升診斷準確性 |
| 自動駕駛 | 車內智能系統、路況分析 | 支持高性能運算，降低延遲 |
全球市場的快速增長
根據市場研究機構的數據，邊緣 AI 晶片市場的年複合增長率（CAGR）預計將在未來五年內超過 20%。這一增長主要得益於生成式 AI 和物聯網技術的普及。Axelera AI 的 Titania 晶片正是為了抓住這一市場機會而設計的，其低功耗、高性能的特性使其在全球市場中具有強大的競爭力。
技術創新與生態系統的未來發展
Axelera AI 的 Titania 晶片不僅是一項技術創新，更是一個生態系統的核心組成部分。該公司計劃通過推動 RISC-V 架構的普及，吸引更多開發者和企業加入其生態系統，從而進一步擴大其市場影響力。
推動 RISC-V 架構的普及
RISC-V 架構的開源特性為 AI 晶片設計提供了高度的靈活性與可定制性。Axelera AI 通過與歐洲多個技術聯盟合作，推動 RISC-V 在邊緣運算和高性能計算領域的應用，這不僅提升了 Titania 晶片的市場滲透率，也為歐洲的科技自主性提供了重要支持。
結語與未來展望
低功耗邊緣 AI 晶片的發展標誌著 AI 技術進入了一個全新的階段。以 Titania 晶片為例，我們可以看到這些晶片如何在降低成本與能耗的同時，為生成式 AI 和電腦視覺應用提供高效的解決方案。
展望未來，Axelera AI 將繼續專注於技術創新，並通過擴大研發團隊、推動 RISC-V 架構的普及以及拓展全球市場，鞏固其在邊緣 AI 晶片領域的領導地位。如果您對低功耗邊緣 AI 晶片的應用與發展感興趣，歡迎探索更多相關資訊，並了解這項技術如何改變未來的 AI 生態系統。
Source: Armed with new funding, Axelera AI debuts Titania, its latest low-power chip for edge AI inference from SiliconANGLE
