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是GTC 2015 ： NVIDIA 次代 GPU 架構 Pascal 效能於深度學習領域具 10 倍 Maxwell 整體效能這篇文章的首圖
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
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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
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10 年前
是GTC 2015 ：一千美元有找， NVIDIA 發表 12GB VRAM 的單精度浮點運算神器 TITAN X這篇文章的首圖
GTC 2015 ：一千美元有找， NVIDIA 發表 12GB VRAM 的單精度浮點運算神器 TITAN X
NVIDIA 在今年的 GTC 發表泰坦家族的最新成員 TITAN X ，主打是效能最強的單精度運算 GPU ，這張旗艦級多功能 GPU 採用基於 Maxwell 架構的 GF200 ，擁有 3,072 個 CUDA 核心，並具備 12GB GDDR5 VRAM ，同時運算效能可達 7TFLOPS SP ， 0.2TFOPS per DP ，建議售價 999 美金。同時 NVIDIA 也展示在先前 GDC 期間與 Epic Game 共同展示、以 Unreal Engine 4 遊戲引擎打造一套以 TITAN X 系統進行即時的渲染動畫，可看到透過新一代顯示技術與渲染技術，足以做出媲美動畫電影
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10 年前
是GTC 2015 ：參訪 NVIDIA 模擬實驗室，模擬設計仍是晶片設計過程不可缺的一環這篇文章的首圖
GTC 2015 ：參訪 NVIDIA 模擬實驗室，模擬設計仍是晶片設計過程不可缺的一環
在 NVIDIA GTC 2015 活動前一天，走訪了 NVIDIA 位在 Santa Clara 的總部，並且安排亞太媒體參觀了 NVIDIA 的設計實驗室；這次參觀的實驗室是屬於晶片的模擬驗證實驗室，也就是在晶片還未生產出來前用於驗證架構設計的地方。以現代的晶片設計流程，都會藉由電腦輔助的方式先完成架構的模擬，接下來就把模擬後的架構資料送進這個實驗室內；這個實驗室的意義何在？簡單的說就是透過機房內的模擬器把架構模擬出來並進行驗證，確保實際投入生產的架構在效能與相容性上無虞，無論是 GeForce GPU 或是 Tegra 應用處理器都需要經過這間實驗室的考驗。作為關鍵靈魂的，就是這些由 C
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10 年前
是GTC 2014：後記，大數據、資料分析與機器學習這篇文章的首圖
GTC 2014：後記，大數據、資料分析與機器學習
今年的NVIDIA GTC 的主題演講上，執行長黃仁勳花了不少的時間講述機器學習；機器學習在近年成為許多大規模企業的必修課程，許多網路公司開始聘請專業團隊進行機器學習的研究，如同主題演講提到Google 也已經著手大腦的模擬開發。機器學習是甚麼？簡單說就是透過反覆接收資訊的方式，讓機器去進行學習的行為。這樣的概念可以追溯到如汽車的學習型自動變速箱，透過接收駕駛踩油門習慣的資訊，逐漸調整變速箱換檔的方式；而機器學習到了當今的網際網路時代，又產生新的定義。網路時代的機器學習，是建立在以大數據為基礎的模式，並且結合資料分析的方式，以模擬人的感官為目標的機器學習。網路時代的機器學習與早期的封閉式機器學
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11 年前
是GTC 2014 ：機器學習、超級運算以及微型的超級電腦這篇文章的首圖
GTC 2014 ：機器學習、超級運算以及微型的超級電腦
今年在 GTC 主題演講，花了不少時間介紹機器學習，另外也發表針對嵌入式平台的超級電腦開發版 Jetson TK1；而 NVIDIA Tesla 加速計算業務部門總經理 Sumit Gupta 也與媒體分享 NVIDIA 在機器學習、 HPC 與嵌入式領域的一些動態。NVIDIA 已經與許多單位針對機器學習進行合作，其中一個相當大型的合作就是百度的翻譯系統，該套系統不單只是單純進行翻譯，也會透過機器學習的方式不斷提升翻譯的精確度；另外也有些照片圖庫導入基於 GPU 的機器學習，可自動幫上傳到圖庫的照片進行標籤分類，或是像俄羅斯的搜尋引擎也透過 GPU 的機器學習系統不斷提升搜尋的精確度。將 G
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11 年前
是GTC 2014 ： GPU 虛擬化帶來設計、繪圖產業的雲化與變革這篇文章的首圖
GTC 2014 ： GPU 虛擬化帶來設計、繪圖產業的雲化與變革
NVIDIA 自從推出 GRID GPU 虛擬化技術後，大幅改變虛擬化產業，透過導入 GRID 技術後，虛擬化的桌面也能獲得完整的 PC 效能，甚至提供雲端運算的能力。 NVIDIA 請來負責 GRID 的 Justin Boitano (上圖)以及負責 VCA 的 Estes Greg 為媒體解釋虛擬化帶來的革新。GRID 技術已經獲得如 Amazon 與 Autodesk 的青睞，並將其投入於公有雲之雲端租賃服務，最近 NVIDIA 也與在企業虛擬化之名的 VMware 合作，由 VMware 推出名為 Horizon DaaS Platform 的雲端桌面租賃平台。此平台的模式就是透過租
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11 年前
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GTC 2014 ： CUDA Every where ，將超級運算效能帶到個人與口袋之中
GPU 技術一直是 NVIDIA 的根，而近年的 GTC 可看到 NVIDIA 將 GPU 技術往更多元的方向發展， NVIDIA 副總 Ujesh Desai 與媒體小談近期的布局，並拿出此次於 GTC 所發表的頂級個人娛樂與運算卡 NVIDIA GeForce Titan Z 。GeForce Titan Z 代表的意義相當重大，這是一張擁有相當強大運算效能的 GPU 卡，把過去僅在大型實驗室與企業才有可能獲得的 HPC 運算能力，讓一般人也能輕鬆擁有。而 Tegra K1 的推出也同樣深具意義，代表具備與超級電腦相同的架構也能濃縮在一個可置於口袋的大小。雖然近年 NVIDIA 相當強調超
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11 年前
是GTC 2014 ：富士康安泰與 NVIDIA 合作，提供車載通訊參考平台 Andia這篇文章的首圖
GTC 2014 ：富士康安泰與 NVIDIA 合作，提供車載通訊參考平台 Andia
隸屬富士康集團旗下、由車用組件生產起家，而後轉戰車用電子的富士康安泰，在此次的 GTC 活動上展出基於 NVIDIA Tegra K1 的參考設計平台計畫 Andia ，目標市場針對華人區汽車電子市場需求，提供可客製化並且包括多元行車輔助的參考設計方案。Andia 平台取自富士康安泰 AnTec 與 NVIDIA ，為一套基於 Tegra K1 應用處理器的系統，運用 Tegra K1 的運算力，提供包括 3D 的使用介面以及與台灣研究機構合作的行車輔助，如號誌偵測、倒車物件識別輔助、結合四具攝影鏡頭的 3D 環景行車輔助、運用 GPU 的雨中影像強化，另外參考平台的面板為同屬富士康集團的群創
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11 年前
是GTC 2014 ： Pixar 展示 GPU 加速在電影工業創造的美麗新世界這篇文章的首圖
GTC 2014 ： Pixar 展示 GPU 加速在電影工業創造的美麗新世界
提到 Pixar 皮克斯，就會想到它們所製作的多部動畫電影，在 GTC 第二日的主題演講，也請到 Pixar 講解 GPU 加速在電影工業帶來的變化。身為電影動畫公司的 Pixar 是怎與 GPU 有關連？身為一家動畫電影公司， Pixar 並不只製作動畫，還包括規劃繪畫電影內容的系統。Pixar 從 2001 年開始與 NVIDIA 合作，自此開始導入由 NVIDIA GPU 加速的繪圖伺服器，至今已經推出 10 部動畫電影作品。 Pixar 在此次的 GTC 展示以 GPU 加速技術的即時動畫系統，包括即時的動畫系統以及光影系統。動畫電影也如同真人電影一樣，需要有分鏡、角色與場景設定等等複
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11 年前
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