專家觀點 youtube nvidia 搜尋 gpgpu 特斯拉 GTC 語意分析 深度學習 deep learning Google 資深科學家暨工程師 Jeff Dean 用深入淺出的方式介紹深度學習 在 NVIDIA GTC 的第二日，由 Google 負責深度學習領域的資深科學家暨工程師 Jeff Dean 進行主題演說， Google 是相當早就投入機器學習以及深度學習領域的企業，投入的原因也是為了使其服務更好，同時設法認知使用者行為並能進行應對；然而若是以傳統的人工智慧難以應付瞬息萬變的使用者行為，故具有永續學習進化能力的深度學習也成了 Google 的首選。 在 Google 的服務，產生相當膨大的數據量，而這些數據也成了所謂的大數據基數，但該如何有效的應用這些數據，解析數據就成了相當重要的一環。以圖像為例，如何幫數據庫中海量的照片分類？該如何將一張複雜的照片中分析出照片內的元素？ Chevelle.fu 10 年前
新品資訊 gpu gpgpu maxwell GTC nvlink pascal deep learning 3d memory GTC 2015 ： NVIDIA 次代 GPU 架構 Pascal 效能於深度學習領域具 10 倍 Maxwell 整體效能 NVIDIA 在去年 GTC 揭曉了 Maxwell 之後的 GPU 架構 Pascal ，今年則更進一步介紹這款預計於 2016 年問世的次代 GPU 架構， Pascal 將原本於 2016 年推出的 Volta 擠到 2018 年，不過在整體架構已經相當的先進。Pascal 擁有三項主要特色：混合精度運算、 3D Memory 以及 NVLink ；而使其效能得以超越 Maxwell 也是由於預計具備 32GB 的高頻寬 3D 記憶體，並結合與 IBM 合作的 NVLink 異質運算溝通技術下，相較與目前 Maxwell 架構建設的平行運算系統之下，達到驚人的 10 倍整體效能提升，更有 Chevelle.fu 10 年前
gpu cuda gpgpu GTC 科技生活 titan x deep learning cudadnn 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
產業消息 nvidia 伺服器 server baidu gpgpu 特斯拉 百度 GTC 2015 ：百度美國研究中心談深度學習，以分散式運算攜既有演算法突破運算力極限 百度副總裁暨百度美國研發中心總經理鄭子斌身為中國最大的網路搜尋與服務公司，百度也相當積極的投入大數據分析以及機器學習相關的研究，而除了中國之外，百度也在美國矽谷設立百度美國研究中心，專為機器學習( Machine Learning )做相關的技術開發，尤其這幾年基於深度神經網路的深度學習( Deep Learning )蔚為顯學，百度也在此領域投入相當的開發。而機器學習也是 NVIDIA 近年於 GPU 加速運算領域相當重要的一環，百度此項目相關的科學家也長期與 NVIDIA 合作，故兩者有著相當的合作關係；在 GTC 2015 開展前一天，也有機會參訪位於矽谷 Sunnyvale 的百度美國 Chevelle.fu 10 年前
Android Linux ARM hpc 伺服器 server gpgpu 智慧手機 科技生活 Project Ara puzzlephone 模組化手機的延伸應用： PUZZLEPHONE 打算將用不到的運算模組湊成超級電腦 圖片來源： PUZZLEPHONE想當年足以發射火箭的超級電腦的運算力，現在隨便一款智慧手機都已經具備了，然而身為消費性電子產品的智慧手機的生命週期卻意外的短，所以才會有開發者想要推出模組化手機的概念，讓使用者以模組化的方式拼湊自己想要的手機還可小幅升級；不過即便如此，被淘汰下來的模組怎麼辦？一個模組手機開發團隊 PUZZLEPHONE 推出了一個做法：把舊的運算模組藉由堆疊的方式打造超級電腦。這個概念稱為 PUZZLECLUSTER ，即是將 PUZZLEPHONE 的運算模組置入一個可容納數個模組的小方盒，同時藉由多個模組堆疊增加運算力，以團結力量大的方式打造一台基於低功耗處理器的超級電腦 Chevelle.fu 10 年前
新品資訊 nvidia Audi gpgpu 視覺運算 車聯網 tegra x1 CES 2015 ： AUDI 以 A7 房車進行 560 英里半自動駕駛長征，並透露將以 Tegra X1 打造自動駕駛系統 去年 Audi 為了證實其自動駕駛系統的實力，選擇將性能房車 RS7 Concept 放到賽道上進行無人駕駛，並且以近乎精準的操控性跑出與預估相去不遠的單圈紀錄；今年在 CES 期間， Audi 也進行一項道路半自動駕駛實驗，這次使用的車輛則是基於 A7 Sprtback 房車，由幾位受訓的記者從加州矽谷出發，共跑了 560 英里以上的距離到達正在舉辦 CES 的內華達州；基於加州法律要求後座仍有 Audi 專業試車手陪同。新聞來源： AUDI , NVIDIA Blog這套系統是由 VAG 集團技術開發部門以及所屬的汽車研究實驗室 ERL 合作，並有專屬的暱稱 Jack ，這套系統是透過自動 Chevelle.fu 10 年前
新品資訊 nvidia gpu gpgpu nvlink pascal NVIDIA NVLink 為何能大幅提升效率的關鍵：全新 CPU 、 GPU 高速通道與 GPU 對 GPU 的直接溝通 前幾天 NVIDIA 宣布將攜手 IBM 成為美國能源局下一代超級電腦的架構供應商，由 IBM 提供 IBM POWER 架構處理器搭配 NVIDIA 下一代的 Tesla GPU 構成兩套 exeascale 級的運算系統；其中談到相較於現行最快的超級電腦，效能大幅提升一倍以上，除了架構效能提升之外，扮演重要關鍵的就是所謂的 NVLink 技術。NVLink 是在今年 NVIDIA GTC 藉發表次代 GPU 架構 Pascal 時一同發表的新技術， NVLink 是與 IBM 共同開發的一種核心溝通技術，主要的目的是取代 PCIe 提供更快的傳輸速度與溝通模式。 NVLink 光是頻寬就將 Chevelle.fu 10 年前
產業消息 Audi gpgpu IOT 車載通訊系統 車聯網 這不是黑科技！ Audi 以新款 RS 7 Concept 在賽道展示精準的無人自動駕駛技術 圖片來源： Audi自動駕駛是目前汽車產業的大熱門技術，雖然礙於各國法規還有實際道路狀況，目前市面上只能看到像是自動跟車與自動煞車這類比較簡化的輔助駕駛，不過自動駕駛在技術上並非難事；隸屬 VAG 集團的 Audi 就在德國的 Hockenheim 賽道以新款性能房車 RS 7 Concept 展示其自動駕駛技術，並且以近乎精準、與最佳路線誤差僅有幾公分的狀況跑出兩分鐘左右的高水準單圈紀錄。這次展示的無人駕駛是透過 GPS 將整個賽道資訊透過 WiFi 傳到車上的自動駕駛系統，並且以車載的 3D 攝影機與車上的路線資料庫進行比對後進行對油門、方向盤與煞車的管理，以自動化駕駛來說這些算是相當基本 Chevelle.fu 10 年前
新品資訊 Google Android nvidia gpu TEGRA gpgpu kepler project denver nexus 智慧手機 tegra k1 距離發表不遠了？ Nexus 9 已經通過美國 FCC 認證(更新疑似 Nexus 9 的 HTC T1 諜照) 圖片來源： @upleaks傳由 HTC 所代工的 Google 新一代平板 Nexus 9 ，已經被確認通過美國 FCC 認證，共有 16GB 與 32GB 兩種不同的容量，確認具備藍牙、 NFC 與 802.11ac WiFi 等無線技術；至於正式發表的時間應該不會在本周與 HTC 運動相機、 Eye 系列手機一同發表，畢竟這款產品即便由 HTC 代工，它仍是一款隸屬 Google 的設備， 即便發表應該也會是由 Google 與傳聞中的新款 Nexus 手機一起，目前傳聞很有可能會選在 HTC 發表會一周後的 10 月 15 日由 Google 發表。另外 @upleaks 也貼出一張代 Chevelle.fu 10 年前
新品資訊 nvidia gpu quadro Honda 本田 gpgpu 在車子做出來之前先在電腦撞個幾遍再說！ Honda 利用 GPU 模擬車禍時汽車結構變化降低事故死亡率 GPU 加速與模擬在工業設計被大量採用並不是新鮮事，在物理虛擬日益成熟下，從車輛的外觀設計、虛擬風洞乃至宣傳用的照片仿真等，都脫離不了 GPU 加速的輔助，其中 NVIDIA 的 Qurado 繪圖卡也是在工業設計領域被大量使用的專業產品。日本汽車製造商本田技研也在近期導入新一代的 Quadro 繪圖卡作為車輛輔助設計，甚至用於模擬車禍的結構變化。新聞來源： NVIDIA Blog由於 CPU 與 GPU 的效能不斷提升，加上經年月累蒐集物理特性資料，不少車廠已經在生產測試車進行撞擊測試前先透過虛擬的方式在電腦上試撞，減少反覆生產原型車測試的成本；現在的虛擬測試已經能將車輛從材料特性、各組件結 Chevelle.fu 10 年前
