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採用雙 Denver 2.0 搭配四 Cortex-A57 與 Pascal GPU ， NVIDIA 發表代號 Parker 之新款 Tegra 處理器
NVIDIA 在今年 CES 公布新款自動駕駛平台 DRIVE PX2 ，同時也宣布這款平台將採用下一代的 NVIDIA Tegra ，僅透露將採用雙核 Denver 搭配四核 Cortex-A57 的組合，事隔半年左右， NVIDIA 終於公布這款新世代 Tegra 處理器的真身，也就是代號 Parker 的 SoC ，然而正式的名稱還未公布，不過依照慣例近期以 GPU 架構命名，很可能會稱為 Tegra P1 。隨著 Parker 發表， NVIDIA 也宣布其架構設計， 2 Denver 2.0 + 4 Cortex-A57 是藉由稱為 Coherent HMP 的技術使其能進行協同處理
Chevelle.fu
8 年前
是NVIDIA GTC Taiwan 將於 9 月下旬舉行，聚焦人工智慧研究與應用這篇文章的首圖
NVIDIA GTC Taiwan 將於 9 月下旬舉行，聚焦人工智慧研究與應用
NVIDIA 將在今年 9 月 21 與 22 日在台灣舉辦 GTC Taiwan ，且相較過去幾次，今年將 21 日作為技術大會(免費報名制)， 22 日則是深度學習實作營(須付費)，不僅提供新知與趨勢，更提供開發者與研究人員能夠進行深度學習的實作，重點圍繞在以基於平行運算、深度學習的人工智慧相關領域，同時也包括專業視覺化、 VR ，嵌入式運算與汽車產業應用等。此外今年也將過往於美國 GTC 大會中的創新公司高峰會引進 GTC Taiwan ，這項活動曾在 GTC 挖掘過包括 Oculus 、 Gaikai 、 Natural Motion 、 Sadako Industries 以及 Ma
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8 年前
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GTC 2016 ：結合更多感測器資訊與高解析地圖，藉此實現自動駕駛
除了人工智慧以外，去年對自動駕駛也是豐收的一年，不僅是車廠如 Audi 、 Tesla 、日產，搜尋服務如 Google 、百度，創新服務 UBER 等，也都投入自動駕駛的研究，積極與這些自動駕駛研究合作的 NVIDIA 也不忘在今年 GTC 再次針對自動駕駛做介紹。除了介紹今年在 CES 公布過的新一代自動駕駛平台 DRIVE PX 2 以外，也不忘展現 NVIDIA 在硬體架構上的彈性，拿出採用單一 Tegra 核心的小型化 DRIVE PX 模組，這款模組可針對較輕度的自動駕駛應用使用，當然也不需像 DRIVE PX 2 需使用大量的電力以及仰賴水冷散熱系統，不過關於硬體設計細節則未有進
Chevelle.fu
9 年前
是同樣的招式對聖鬥士是沒有用的！閒聊關於 Google AlphaGo 深度學習平台這篇文章的首圖
同樣的招式對聖鬥士是沒有用的！閒聊關於 Google AlphaGo 深度學習平台
今天科技業界發生一件有趣的大事，就是由 Google 的 AlphaGo 人工智慧與韓國棋士李世石的世紀對決，無論今天最終是人類獲勝或是電腦獲勝，都是相當值得玩味的。不同於當年 IBM 深藍超級電腦與俄羅斯國際象棋棋王卡斯帕羅夫的對決， AlphaGo 是以更新穎的機械神經網路架構的深度學習系統所打造的人工智慧，變數也會更多。過去的人工智慧是在系統所預設的邏輯內找尋對應方式，故需要給予超級電腦足以應對各種情況的邏輯庫，它才能夠持續變強，但問題在於過去的人工智慧只是按表操課，宛如早期的遊戲的 AI 一樣會有規律與破綻，也就是會有一定的套路。當然畢竟深藍是那個時代的超級電腦，能夠容納夠多的邏輯庫，
Chevelle.fu
9 年前
是GTC 2015 ：百度首席科學家談深度學習如何協助今日的圖像、語音與行為認知這篇文章的首圖
GTC 2015 ：百度首席科學家談深度學習如何協助今日的圖像、語音與行為認知
在 GTC 第三日的主題演講，由曾參與建設 Google Brain 的百度首席科學家吳恩達再介紹百度的 Deep Learning 深度學習；目前的深度學習應用多半在解決三大類的問題，包括影像、語音與行為的三大類認知。為何深度學習適合解決這三大類問題？因為藉由自主學習能力，系統的辨識能力能夠越來越進化且精確，然而基於早期的系統架構建構的神經網路深度學習系統效果並不好，一直到 2008 年首度將 NVIDIA 的 CUDA 平行運算語言用於神經網路系統才開始獲得改善；而 2011 年則是將基於雲系統的分散式運算再度提升效能， 2015 年則將深度學習系統導入基於大量 GPU 的超級電腦，再度獲
Chevelle.fu
10 年前
是GTC 2015 ：結合平行運算、模仿人類感知的深度學習，正醞釀一波人工智慧革命這篇文章的首圖
GTC 2015 ：結合平行運算、模仿人類感知的深度學習，正醞釀一波人工智慧革命
今年 GTC 的主題演講活動上， CEO 黃仁勳開場介紹四項活動主題時，都刻意強調今年的主題與深度學習密不可分；而何謂深度學習？相較於傳統的人工智慧，深度學習模仿人類的認知學習方式，透過接收素材產生自主學習能力，進一步使機器能夠透過學習產生感知。深度學習的理論處源於 90 年代的影像辨識架構，然而直到 2012 年，由於精確性始終卡在七成，故並未成為主流；然而在 2012 年後，結合 CUDA 平行運算後，一舉使停滯將近十年的深度學習影像辨識突破 8 成，更在今年由百度、 微軟與 Google 紛紛將錯誤率減少至 5% 左右，也使深度學習成為人工智慧的顯學。以影像辨識的深度學習理論來說，首先是
Chevelle.fu
10 年前
是將視覺運算運用帶入嵌入式應用的入場券， NVIDIA Jetson TK1 開發平台簡介這篇文章的首圖
將視覺運算運用帶入嵌入式應用的入場券， NVIDIA Jetson TK1 開發平台簡介
NVIDIA 在今年推出 Tegra K1 後，一併於年度開發大會 GTC 發表針對嵌入式應用的 Jetson TK1 開發板，而最近這張開發板也陸續開賣；目前此類的嵌入式開發板在市場相當火紅，以樹莓派 Raspberry Pi 為首，像是 CUBOX 、 UDOO 、 Beaglebone 、 CubieBoard 至 Intel Galileo 等，不少廠商都有推出嵌入式開發板，供玩家針對不同類型的應用進行開發。然而 Jetson TK1 雖然也是一款嵌入式開發板，不過在目標設定卻與市場上多數的嵌入式開發板大為不同， Jetson TK1 可說是首張能將視覺運算帶到低功耗的嵌入式領域的高效
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10 年前
是手持拍攝 4K 的神兵利器， dji OSMO 一體式手持雲台相機在台推出這篇文章的首圖
源自電競機種設計，微星推出最輕薄工程繪圖筆電 WS60
微星宣布在台灣發表標榜最輕薄的工業繪圖用筆記型電腦 WS60 ，這款筆電在外觀結構採用高階電競筆電 GS60 的設計，並且搭載與 GS60 2PE GHOST PRO 3K EDITION 同級的 15.6 吋 2,880 x 1,620 亮彩螢幕，處理器採用 i7-4710HQ 處理器，搭配工業繪圖用的 NVIDIA Quadro K2100M 2GB GDDR5 繪圖卡，並且提供雙 M2 介面 128GB SSD 構成的 SuperRAID 儲存結構與一顆 1TB 7200rpm 硬碟，重量為 1.9 公斤、厚 1.99 公分。另外具備第二代 Intel Thunderbolt 介面，可提
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10 年前
是2D 影像創作者也能享受 GPU 加速的好處， NVIDIA 發表 Adobe Illustrator CC 專屬加速這篇文章的首圖
2D 影像創作者也能享受 GPU 加速的好處， NVIDIA 發表 Adobe Illustrator CC 專屬加速
在過去， 2D 繪圖往往只能使用純 CPU 式的運算，然而 NVIDIA 今日宣布與 Adobe 合作，推出專為 Adobe Illustrator CC 的 GPU 加速技術，像是高解析度的複雜場景也能受惠於 GPU 加持，大量提升處理速度。NVIDIA 以基於開放標準的 OpenGL 的 NV Path Rendreing (路徑渲染)技術為基礎，此技術的特色是將畫面呈現為一連串被稱為路徑、不受解析度影響且可填滿與勾勒的外框，最大的特色是不受像素化影響，可以任意縮放與重設比例，且透過 GPU 渲染的方式大幅提升執行效率。Adobe 與 NVIDIA 導入 GPU 加速後，受惠的軟體包括 P
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10 年前
是Computex 2014 ：具視覺運算效能的 Tegra K1 不限於消費應用， 64 位元版本年內推出這篇文章的首圖
Computex 2014 ：具視覺運算效能的 Tegra K1 不限於消費應用， 64 位元版本年內推出
NVIDIA 在此次 Computex 也針對 Tegra 進行介紹，不過相較往年有較多客戶的終端產品，今年 Computex 僅有展出搭載 Tegra K1 的小米平板一款終端產品。不過 Tegra K1 對於 NVIDIA 卻是一款關鍵的產品，因為它首度導入 PC 級的 Kepler GPU 架構，並且也是首款採用 NVIDIA 基於 ARMv8 的 64 位元自主架構 Denver 的產品。相較於前幾代 Tegra 著重在消費端的應用以及車載通訊平台應用， Tegra K1 此次提供兩種 CPU 核心版本，分別是 32 位元的 4+1 ARM Cortex-A15 版本以及醞釀已久的自主
Chevelle.fu
10 年前
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