產業消息 nvidia AI 成功大學 dgx-1 成功大學加碼投資 GPU 加速之 AI 平台，導入共 6 台 NVIDIA DGX-1 超算系統挹注醫療、金融與天災研究 成功大學看好基於 GPU 加速技術的高效能運算與 AI 發展，先行於 2017 年成為台灣首個採購搭載 8 張以 NVLink 連接的 Tesla V100 之 NVIDIA DGX-1 超算系統的學校，為成大建構良好的 AI 教育與研究基礎建設，今日宣布由於對 AI 與 GPU 加速運算力的需求提高，決定加碼硬體投資，再度導入 5 台 NVIDIA DGX-1 系統，當前成功大學共佈署 6 台 DGX-1 ，為台灣學術體系投資超算系統的領先單位。 ▲成功大學校長蘇慧貞 ▲成功大學繼 2017 年採購第一台 DGX-1 後，再度宣布購入 5 台 DGX-1 成功大學校長蘇慧貞表示，成功大學在學 Chevelle.fu 5 年前
科技應用 nvidia gpu AI dgx-1 長庚醫院 長庚醫院人工智能實驗室採用四套 DGX-1 系統與 NVIDIA AI 軟體平台，藉由 AI 輔助醫療影像判讀改善醫療流程 雖然醫界早先對於 AI 技術充滿質疑與不信任，甚至擔心 AI 可能會取代人類，不過在當前醫療資源有限的情況下，有越來越多醫療院所開始嘗試導入 AI 改善醫療流程，且這樣的情況在台灣醫界影響力也越來越顯著，台灣最大醫療體系的長庚醫院就自 2018 年導入 AI ，並在 5 月成立長庚醫院人工智能核心實驗室，當前已經導入 4 套 NVIDIA 的 DGX-1 作為醫療 AI 硬體，搭配 NVIDIA 醫療 AI 解決方案。 醫療影像的判讀一向是費時又費力卻又重要的環節，判讀醫療影像需要一定的經驗才能降低誤判機率，不過也會隨著判斷的影像數量增多、時間增長，醫師也會因為疲倦或是其它因素影響判斷力，加上 Chevelle.fu 5 年前
快訊 COMPUTEX台北國際電腦展 nvidia gpu AI nvidia jetson dgx-1 DGX Station dgx2 Jetson Xavier Computex 2019 ： NVIDIA 專業應用展示，展出自動駕駛、醫療 AI 與鎖定學生的 Jetson Nano 的微型 AI 機器人 今年 NVIDIA 在專業應用展區展示的多半為今年 GTC 大會呈現的技術，包括 DRIVE 自動駕駛平台、 Project Clara 醫療 AI ，以及鎖定教育與學生族群的 Jetson Nano 開發套件。 作為當前 NVIDIA AI 技術布局的關鍵，就是 DGX-2 伺服器系統，這也是當前地球上最大型的單一 GPU 與 AI 加速架構，作為其核心樞紐的元素有三，包括 NVIDIA Tesla V100 ， NVIDIA NVLink 與 NVIDIA NVSwitch ，藉由 NVLink 將 8 塊 Tesla V100 模組串接，再利用 NVSwitch 使兩張 NVLink 上 Chevelle.fu 5 年前
產業消息 nvidia ibm AI dgx-1 NVIDIA 與 IBM 合作，為企業 AI 提供完整的基礎架構 NVIDIA 宣布與 IBM 共同開發全新的融合性基礎架構，將整合 IBM SpectrumAI 與 NVIDIA DGX 建構基礎建設，使企業更容易且有效率的導入 AI 基礎建設，並提供易管理性。 雙方合作的融合基礎架構將透過 IBM Spectum Scale v5 軟體定義儲存作為資料在 AI 通道中的傳輸，並結合 NVIDIA DGX-1 作為針對 AI 與機器學習的基礎硬體，透過 NVIDIA DGX 軟體堆疊發揮 GPU 在 AI 訓練效能的最大綜效，而一個機架足以容納最多九台 DGX-1 伺服器，且經過驗證的資料效能可超過 100GBps 吞吐量。 NVIDIA 與 IBM 雙方 Chevelle.fu 6 年前
專家觀點 NVIDIA GTC AI 醫療電子 dgx-1 nvidia volta 中國醫藥大學盼 AI 技術能成為醫師的最佳幫手，以 AI 骨齡推估拋磚引玉進而提供更多元的應用 中國醫藥大學在 AI 的醫療應用投入相當多的前期資源，除了負責規劃架構的中國醫藥大學附設醫院人工智慧醫學診斷中心主任黃宗祺博士，自認不懂 AI 但卻又看好 AI 能為醫學帶來轉型與變革的中國醫藥大學副校長蔡輔仁教授更是促成中國醫藥大學導入 AI 的重要人物，不僅如此，蔡教授本人同時也作為中國醫藥大學 AI 應用於骨齡推估的核心人物。 蔡教授表示，醫療產業對於接受新事物需要長時間的育成，尤其執業越久的資深醫生，就更難以信任新科技且對自己的經驗充滿自信；但他也以過去 X 光斷層掃描剛起步前的情況為例，指出早期在未有 X 光斷層掃描前，具經驗的神經科醫生在腦溢血領域被視為神一般的存在，當時透過經驗判 Chevelle.fu 6 年前
產業消息 NVIDIA GTC HTC nvidia dgx-1 DGX Station ai人工智慧 dgx2 HTC 將於 NVIDIA GTC Taiwan 正式揭幕旗下人工智慧平台 DeepQ AI platform 隨著 NVIDIA 將於明日在台灣舉辦 NVIDIA GTC Taiwan 場次， HTC 也預告將在此場大型活動中發表旗下醫療事業部 DeepQ 的人工智慧平台 DeepQ AI platform ，為 AI 部屬提供快速、簡易與有效率的方案，強調開發者不需要撰寫與設計深度學習成是，可將擁有的已標註資料轉化為可部屬的 AI 模型，讓企業用戶與一般用戶都能輕鬆使用，而對於具 AI 知識的開發者異能降低人力與時間成本。 HTC 的 DeepQ AI platform 將提出支援 NVIDIA DGX 的單機版本，以及雲端按時計費版本等兩種服務，需要較高度資料安全性的用戶或是需要大量運算的企業用戶 Chevelle.fu 6 年前
科技應用 dgx-1 nvidia nvlink nvswitch dgx2 能溝通兩組 NVLink 並實現更多 GPU 串接的 NVSwitch 為何會出現、其運作特性又是如何 隨首場海外 NVIDAI 年度盛會 GTC 將在五月下旬於台灣舉辦， NVIDIA 也再度與媒體介紹與整理今年美國 GTC 所發表的重大技術，其中也進一步為 NVIDIA 新一代超級電腦 DGX-2 連接兩組 NVLink GPU 群組、帶來更高性能的關鍵元件 NVSwitch 晶片進行介紹。 當初 NVIDIA 為了打破過往運算由 CPU 主導、以及 GPU 與 GPU 之間需要透過 CPU 進行溝通的傳統運算框架，同時還有解決通用的 PCIe 頻寬不足問題，發表基於光纖的 NVLink 通道技術，此項技術能夠使支援此通道的 CPU 與 GPU 直接雙向溝通，以及 GPU 與 GPU ，使 Chevelle.fu 6 年前
雲端服務 儲存 dgx-1 ai人工智慧 Pure Storage AIRI 將 AI 技術用於儲存基礎架構，整合 NVIDIA DGX-I 提供 4 petaFLOPS 運算性能 Pure Storage 在台灣發表整合 NVIDIA DGX-I 超級電腦的 AI-Ready Infrastructure ，簡稱為 AIRI ，結合 NVIDIA DGX-I 超級電腦與針對現代分析與 AI 應用的 Pure Storage Flash Blade 儲存平台，並結合 Arista 100GbE 交換器構成系統互連，能藉由遠端直接記憶體存取技術與 GPU Direct 支援分散式訓練，搭配 NVIDIA GPU Cloud 深度學習架構搭配 Pure Storage AIRI Scaling Toolkit ，企業有機會在數小時內發展 AI 專案。 延伸閱讀： GPU技術大 Chevelle.fu 7 年前
產業消息 nvidia titan x dgx-1 titan xp 深度學習 deep learning DGX Station nvidia 深度學習 NVIDIA GPU Cloud 加入 NVIDIA TensorRT 推論加速器等新功能，且開放給桌上型 GTX TITAN 使用 NVIDIA 宣布為 NVIDIA GPU Cloud ( NGC )增添多項新功能，包括 NVIDIA TensorRT 推論加速器、ONNX 相容模式並支援MXNet 1.0 等，此外也一併開放給 Pascal 架構的桌上型 NVIDIA TITAN GPU 使用，這也意味著採用基於 NVIDIA TITAN 的 AI 研究者現在亦可藉由申請 NGC 獲得 GPU 深度學習相關軟體與工具，不再使 NGC 資源限於基於 Volta 架構的 DGX-1 、 DGX Station 與 Amazon EC2 雲服務。 此次公布的 NGC 新支援功能當中，包括 TensorFlow 與 PyTor Chevelle.fu 7 年前
產業消息 NVIDIA GTC nvidia 超級電腦 dgx-1 jetson nvidia gtc drive px2 platform Drive PX Pegasus NVIDIA GTC Taiwan 主題演講：引領台灣 AI 革命，攜手科技部建設高效能超級電腦 NVIDIA 在今日於台灣舉辦 GTC Taiwan 大會，同時也是今年 NVIDIA 執行長黃仁勳今年第二度在台舉行主題演講；如同 NVIDIA GTC 的慣例，台灣場次的內容大致依循今年五月在美國 GTC 主場次的內容，一開始仍強調 NVIDIA 與台灣有相當悠久的合作淵源，同時也重申 CPU 的摩爾定律已到末期，唯有藉可編程特性、架構不斷演進的 GPU 加速才能實現人工智慧所需的運算力。 NVIDIA 在深度學習的成果並非一蹴可幾 雖然外界看到現在 NVIDIA 在人工智慧領域獨領風騷，會覺得他們僅是在正確的時間押對寶，然而就 NVIDIA 而言，這是一場超過 15 年以上的布局，自 1 Chevelle.fu 7 年前
