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是ARM 架構伺服器觀測：核心是主角？抑或協同的部份才是主角這篇文章的首圖
ARM 架構伺服器觀測：核心是主角？抑或協同的部份才是主角
去年開始，市場上開始看見廠商投入 ARM 架構伺服器的開發， Computex 也有幾家廠商展出原型機與參考設計；事隔一年，整個產業又有明顯的動作，包括被百度導入大規模的雲端儲存應用， HP 宣佈 Project Moonshot ，以及 AMD 宣佈將會把 ARM 的授權應用在伺服器領域、 NVIDIA 亦針對幾年前的 Project Denvor 作更進一步的宣佈。從過去僅被應用在 MCU 、手機等的 ARM 架構，在近期急起直追、效能與架構不斷翻新，終於也被承認擁有運算級的效能，並且獨特的商業形式，讓客戶得以應用在不同領域；在這個 ARM 架構開始被應用在過去視為 x86 天下的領域的萌
Chevelle.fu
11 年前
是一個 NVIDIA 佈了許久的局， Tegra Parker 可能改寫 HPC 定義這篇文章的首圖
一個 NVIDIA 佈了許久的局， Tegra Parker 可能改寫 HPC 定義
當 2011 年 NVIDIA CEO 黃仁勳在 CES 親口證實他們正將 CUDA 與 ARM 64 位元架構整合在一起，預計於數年後推出的 Project Denver 在當時引發不少話題，當然也讓當時還未公佈 ARMv8 指令集的 ARM 傷透腦筋，因為這已經大幅超前當初 ARM 的產品公佈時程。由於計畫細節始終未明朗，無論 ARM 與 NVIDIA 都不透露相關細節，隨著時間流逝， Project Denver 也慢慢的被其它訊息蓋過，直到 2011 年底 ARM 正式宣佈 ARMv8 指令集，以及去年公佈 Cortex-A50 架構與陸續有廠商支援 ARM 伺服器後，才有人再提到 P
Chevelle.fu
12 年前
是從科學研究到大數據，有了 GPU Computing 能做更多這篇文章的首圖
從科學研究到大數據，有了 GPU Computing 能做更多
NVIDIA 在 GTC 的第二天安排媒體對於今年 GTC 的幾項主題進行更深度的訪談，在 GPU Computing 方面，近期的大突破就是與瑞士國家超級電腦運算中心合作的全球最大規模的 GPU 運算超級電腦，這套系統基於 CRAY 的機架，並且導入大量的 Tesla K20 運算卡，其目的是希望能將複雜的阿爾卑斯山的氣候運測精度縮減到一平方公里之內，透過導入 K20 後，相較原本純 CPU 架構效能提昇三倍。而筆者曾輾轉聽過台灣氣象局對於 GPU Computing 用在氣象運算的看法，表示以台灣現有對於氣象運算的編碼僅能提昇 30% 左右的效能；而 NVIDIA 認為 GPU 運算對於氣
Chevelle.fu
12 年前
是平行運算不再只是科學研究代名詞，在 Big Data 時代能讓搜尋、比對更即時這篇文章的首圖
平行運算不再只是科學研究代名詞，在 Big Data 時代能讓搜尋、比對更即時
過去討論 CUDA 平行運算，多半是一些地理氣象研究、基因學、遺傳學、病理分析等雖影響人類很深，但又覺得遙不可及的科學研究。不過今年的 GTC ， NVIDIA 向全場與會者宣示，用於近年炙手可熱的 Big Data ，平行運算也一樣威猛，還有許多熱門應用就是基於平行運算的結果。跳轉繼續Big Data 說來容易，就是透過不斷蒐集新的資料，並從中進行關鍵性的比對，迅速找出使用者所需要的資料。不過在茫茫資料庫中，如何解析關鍵字並從資料庫中找到符合的項目，就是 Big Data 實做的困難之處。像是搜尋引擎，就是最典型的 Big Data ，而最近一些智慧手機標榜圖像辨識、音樂辨識以及即時翻譯等，
Chevelle.fu
12 年前
是ARM 與台積電達成合作，完成 16nm FinFET 的 Cortex-A57 設計案這篇文章的首圖
當 CUDA 遇上 Denver ， Tegra 不光只是娛樂級應用處理器
這次 GTC 的新架構規劃表當中， NVIDIA 宣佈下兩代 Tegra 的關鍵特性，其中將於明年正式推出的 Logan （金剛狼）雖仍持續使用 ARMv7 指令集的 CPU 架構，不過 GPU 卻準備導入與桌上型 GPU 同級的 Kepler 架構，這也意味著 ARM 架構的應用處理器將獲得真正的運算級 SoC 設計。跳轉繼續而密謀多年但似乎消聲覓跡一陣子的 Project Denver 也緊跟在後，預計於 2015 年問世，也就是再下一代的 Tegra "Parker（蜘蛛人）"，除了 GPU 將換上同一時期的全新 GeForce 架構 Maxell 外，更將 CPU 換上採用 ARMv8
Chevelle.fu
12 年前
是NVIDIA 藉 CUDA 平行運算協助 Titan 奪下地表最快 HPC這篇文章的首圖
NVIDIA 藉 CUDA 平行運算協助 Titan 奪下地表最快 HPC
HPC 超級電腦對一般人好像是個遙遠的名詞，不過以國家與大型機構所擁有的 HPC 的效能，卻也變相意味著國力的強度。因為高效能的 HPC 可以運用在生命科學、石油探勘、新技術模擬、天災模擬甚至國防運用，對於民生也有相當大的幫助；近年平行運算崛起，透過平行運算技術的 HPC 也漸漸增加，尤其搭載 NVIDIA Tesla 運算處理器的 HPC 成長更是迅速。 過去的運算都是利用通用處理器 CPU 擔當， CPU 用於單工作的運算效能的確很高，不過相當多零碎的運算內容，像是蛋白質模擬、物理碰撞模擬、星系爆炸模擬等內容繁雜但各個模擬項目卻僅需要用到些許的運算效能，此類的運算情境下，核心數目不多的 C
Chevelle.fu
12 年前
是Kepler 中流砥柱 NVIDIA GTX 660Ti 即刻解禁這篇文章的首圖
Kepler 中流砥柱 NVIDIA GTX 660Ti 即刻解禁
NVIDIA 全新的 Kepler 雖然頗受好評，不過無論是 GTX 670 、GTX 680 或是 GTX 690 的價格，都離"親民"二字絕緣，而自晚上九點這一刻開始，稍微平價一點的 Kepler 架構顯卡 GeForce GTX 660Ti 正式解禁（當然昨天晚上就很多電佳店家偷跑了），價位則落在台幣萬元左右。補充：謝謝各位社群讀者的補充，應該要更正為"平價的 GK 104 核心" GeForce 660Ti 使用與 GTX 680 相同的核心，不過在預設時脈略為調整，公版記憶體預設為 2GB 192bit，也因為預設記憶體較高階的 670GTX
Chevelle.fu
12 年前
是NVIDIA CEO 黃仁勳表示：我始終相信平板會出頭這篇文章的首圖
NVIDIA GTC 聚焦平行運算、雲端與虛擬化，帶來全新辦公與遊戲體驗
NVIDIA 年度盛會 GTC （ GPU Technology Conference ）在美國時間 5 月 16 日正式於矽谷舉行，開場由 NVIDIA 執行長黃仁勳闡述 NVIDIA 這次 GTC 的重要焦點：Kepler 、虛擬化、以及雲端，透過 NVIDIA 的最新技術，將帶給消費者前所未見的無縫運算體驗，包括超級伺服器、虛擬化以及雲端遊戲等領域。跳轉繼續：在切入正題之前，黃仁勳不忘先回顧一下 NVIDIA CUDA 平行運算這幾年的進展，可以從投影片中看到，無論是軟體下載、超級伺服器的導入、學術課程以及相關研究，在短短時間內就獲得重大的成長，目前全球更有為數相當的頂尖超級電腦導入 C
Chevelle.fu
12 年前
是Intel CEO 將於明年五月退休，結束他 40 年 Intel 生涯這篇文章的首圖
NVIDIA Maximus 技術，以較低的成本提昇中小企業競爭力
在 GPU 加速、 CUDA 平行運算逐漸獲得產業界支持後， NVIDIA 再推一項新的平行運算技術，名為 Maximus 。就硬體來看，即如照片這樣是由一張 Quadro 搭配一張 Tesla 卡組成，而且硬體是有些限制性的， Quadro 卡不能以消費端的 GeForce 卡取代，並僅支援 C2075 這款 Tesla 卡。 跳轉繼續： 什麼是 Maximus ？ Maximus 是由 NVIDIA 統合 Quadro 以及 Tesla ，並且以驅動程式讓已經宣佈支援的各項軟體，包括 Adobe 、 Autodesk 、達梭等專業軟體配合下，讓 Quadro 進行圖形相關運算，而 Tesl
Chevelle.fu
13 年前
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