產業消息 nvidia gpu hpc cuda gpgpu kepler 特斯拉 平行運算 異構運算 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
雲端服務 nvidia geforce 虛擬化 kepler 科技生活 vgx 串流 geforce grid 北美有線電事業者將透過串流技術提供遊戲機級遊戲內容 今年 NVIDIA Kepler 架構強打的 GPU 虛擬化技術 VGX 將可能從有線電視開始與一般人的生活結合了，根據彭博社的報導，北美有線電事業者將於 2013 年開始測試透過串流技術提供遊戲機等級的遊戲內容，預計在 2014 年正式推出服務。目前市場不乏雲端遊戲供應商如 Gaikai 或是先前的 OnLive ，不過當推動服務的源頭變成有線電事業者的時候，將可能顛覆整個遊戲產業生態。因為相較於購買遊戲機，家中安裝有線電視的佔有率更高，並隨著高品質的數位影像提供，也連帶著需要提供高頻寬到安裝有線電視的家庭內，這就促成虛擬化串流遊戲興起的關鍵。因為雲端遊戲最大的阻礙，還是在於穩定的網路頻寬， Chevelle.fu 12 年前
新品資訊 nvidia geforce gpu 虛擬化 kepler Kepler 架構讓 Maximus 2.0 以及 VGX 提昇專業工作站效率 去年 NVIDIA 發表過針對專業工作站的 Maximus 技術，今年則在年度盛會 GTC 發表 GPU 虛擬化技術 VGX ，隨著 Kepler 架構的專業卡 Quadro K5000 以及 Tesla K20 即將問世， NVIDIA 舉辦一場小型的媒體聚會講述在 Kepler 加持下的兩項技術為影像工作站以及工作室帶來的好處。跳轉繼續：Maximus 技術是由 CPU 、 Quadro 卡以及 Tesla 卡三項要素所構成，讓三者各司其職加速整個專業影像軟體的處理程序，最大的好處就是能夠達到近乎即時性的渲染，減少完成繪圖後等待渲染顯像的時間，改善影像繪圖產業的工作流程。Maximus 的 Chevelle.fu 12 年前
nvidia gpu cuda physx kepler 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
蘋果新聞 新品資訊 產業消息 MacBook Pro intel nvidia RetinaDisplay kepler ivy bridge 厚 2 公分、重 2 公斤、搭配獨顯與 Retina Display 版 15 吋 MacBook Pro 台幣 69,900 起 圖片來源： The Verge 前面介紹的兩款 MacBook Pro 只不過是開胃菜而已，對蘋果來說，這台 Next Generation MacBook Pro 才是真正重頭戲，先前謠傳的超薄設計以及 Retina Display 都在這款機型獲得實現，也就是說這款 15.6 吋的頂級機型，厚度與 MacBook Air 平起平坐之外（ 7.1 英吋），重量僅為 2 公斤多一點，不僅仍擁有 NVIDIA GeForce GT650M 獨立顯示，記憶體達 16GB ，儲存容量甚至最高選配達到 768GB ，還有著 2880 x 1800 、像素密度達 220dpi 的高規螢幕！ 當然這款高階 Chevelle.fu 12 年前
產業消息 COMPUTEX台北國際電腦展 nvidia geforce gpu dell alienware kepler 顯示卡 computex2012-chip Computex 2012 ：差點就跳過、搭載 Kepler 架構 GTX680M 的 Dell Alienware M17x 因為在會場根本已經陷入嚴重恍神的狀態下，被現場工作人員說一定要拍的這台 Alienware M18x 原來就是真正搭載 Kepler 架構的 GeForce GTX680M 的展示機，相較先前已經發表的 GeForce 600M 的家族產品仍是舊架構改名的產物，這款 GeForce GTX 680M 才是真正全新 Kepler 架構的筆店用 GPU ， Alienware M18x 能選擇單卡或是雙卡 SLI ，另外 17 吋機種 M17x 則是僅有 GTX680M 單卡一種選擇。 另外包括微星 GT70 （看來先前買的人可能要悶一下了，之前出貨的版本印象中是 GTX675M ，仍是上一代架構 Chevelle.fu 12 年前
產業消息 雲端服務 nvidia gpu 虛擬化 kepler 從 VGX 到 GeForce GRID ， Kepler 改變虛擬化產業生態 在 NVIDIA GTC 2012 CEO 黃仁勳的 Keynote 中， 特別強調 VGX 的 GPU 虛擬化將會帶給產業相當大的衝擊。但是 VGX 是什麼？黃仁勳並未把一切底牌都掀開，後續的解說則在隔日由 NVIDIA 專業解決方案事業群總經理 Jeff Brown 為媒體揭開 VGX 神秘的面紗。VGX 不僅是一項軟體平台，更是一項硬體架構， VGX 的真身是一張由 4 顆 Kepler 架構 GPU 組成的擴充卡，擁有 16GB 的記憶體，並且 TDP 僅有 150W 。到底 VGX 改變了什麼？最重要的就是提供虛擬機器當中真正的虛擬化 GPU ，在現有的多人虛擬機器當中， GPU 的 Chevelle.fu 12 年前
產業消息 nvidia gpu hpc gpgpu kepler 特斯拉 computing Kepler 上身， NVIDIA Tesla K10 運算處理器亮相 在 GTC 2012 中， NVIDIA 執行長黃仁勳也在 Keynote 演說時，一併介紹 Kepler 的另一面，也就是針對專業平行運算的新一代 Tesla 運算處理器。所謂的運算處理器，就是一張專門為了平行運算技術的附加卡，雖然基本結構與專業繪圖卡相同，不過完全捨棄影像輸出，只為運算運用存在。全新一代的 Tesla 運算處理器帶來哪些改變呢？跳轉繼續。Kepler 架構的運算處理器目前公佈兩個款式，分別是已經上市的 Tesla K10 ，以及預計在 10 月份推出的 Tesla K20 ；這一代的 Tesla 運算處理器擁有三個特色，分別是 SMX 架構、 Hyper-Q 以及 Dyna Chevelle.fu 12 年前
產業消息 nvidia gpu cuda kepler GTC opencl 平行運算 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
產業消息 nvidia geforce gpu 筆電 kepler geforce 600 效能高兩倍、功耗少 1/5 ，NVIDIA 全新 Kepler 架構 GeForce 600 來勢洶洶 相較於逐代提昇效能帶來的喜悅，相對於 NVIDIA GeForce 家族最大的困擾就是功耗部份也隨效能倍增，功耗效能比更是屢屢遭受競爭對手攻擊的目標。然而使用 Kepler 架構的 NVIDIA 新一代 GeForce 600 以及 GeForce 600M 家族將一雪前恥，不僅效能提昇，功耗反而更省。跳轉繼續：NVIDIA 的技術市場經理 Nick Stam 一開場就提到，先前的 Fermi 帶來強大的運算效能，然而伴隨而來的也是隨著效能倍增的功耗，這一次全新的 Kepler 的重點除了效能之外，還要兼具省電的優勢。除了導入台積電先進 28nm 製程以外，更大幅的修改基本架構。以這次發表的 Chevelle.fu 13 年前
