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對應眾多學習框架 NVIDIA強調以GPU加速人工智慧技術成長彈性

除在此次Computex 2017再次說明GTC 2017期間揭曉的HoloDesk、GeForce顯示卡所驅動電競遊戲市場,並且宣布推出名為Max-Q的輕薄遊戲筆電參考設計,NVIDIA更強調以GPU加速的人工智慧發展趨勢,同時說明本身在深度學習軟體支援所做努力,使旗下以GPU加速對應的人工智慧深度學習模式可支援更多學習框架,藉此推動更多元的人工智慧技術成長。

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而針對先前宣布與微軟合作的HGX開放運算中心計畫,NVIDIA也宣布與台灣的鴻海、英業達、廣達與緯創等伺服器廠商合作,預計日後將推出基於HGX設計的開放架構伺服器產品。

對於日前Google推出第二代TPU加速器設計,NVIDIA除強調本身對應更多學習框架,藉此讓人工智慧學習架構有更具彈性設計,甚至也能有更多元發展,本身在GTC 2017期間宣布推出的NVIDIA Compute Cloud服務,更將能讓開發者從裝置端到雲端租賃方式都能有更完整的深度學習應用,藉此對應不同規模的深度學習模式。

至於在人工智慧終極呈現的機器人設計方面,NVIDIA表示本身第一款基於深度學習設計機器人就是採用DrivePX平台的自駕車BB-8,同時先前也已經藉由Jetson系列平台對應小型機器人、小型無人機等自動控制設備設計需求,在今年GTC 2017更宣布推出推出基於Unreal 4引擎設計的Issac Lab環境虛擬訓練平台,透過虛擬化方式讓機器人能以更快效率進行學習訓練,並且能在虛擬化環境中確保安全,同時也能將訓練結果直接應用在硬體裝置。

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楊又肇 (Mash Yang)
楊又肇 (Mash),大學主修電機、輔修資管,畢業後只幫人修過電腦,卻沒有當過一天工程師,誤打誤撞進入聯合新聞網擔任科技頻道主編多年,報導領域廣泛,從晶片到手機、筆電,或從AI到新創產業軟硬兼吃。目前仍是科技新聞業流浪漢身分,除mashdigi.com網站創辦人兼主筆之外,同時也為UDN.com、癮科技、Inside、數位時代、ePrice、Stuff等媒體供稿或撰寫特稿內容,喜歡研究別人不懂的黑科技、把玩各種3C產品,是果粉也是G粉。

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