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NVIDIA攜手IBM、微軟 以繪圖卡推動人工智慧運算平台加速成長

今年在GTC 2016期間,NVIDIA執行長黃仁勳表示人工智慧將成為未來電腦運算平台後,接連有不少應用服務、硬體設計均導入人工智慧。而在稍早宣布以124組DGX-1組成全球最快、最節能的人工智慧超級電腦DGX SATURNV消息,NVIDIA更進一步宣布與IBM、微軟合作,將以旗下Pascal顯示架構Tesla P100繪圖卡、DGX-1,協助建造導入人工智慧運算效能的企業級伺服器,以及優化微軟Azure雲端數據中心效能,進而提供更具效率的人工智慧應用服務。

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如同今年4月間宣布未來人工智慧將成為主要電腦運算平台,並且說明藉由繪圖卡硬體加速資源協助人工智慧技術成長,NVIDIA稍早宣布與IBM合作藉由旗下GPUDL Toolkit、Tesla P100與NVLink技術,藉此結合IBM針對導入人工智慧系統的企業級伺服器,以及新一代Power 8架構處理器,讓企業端應用能更具運算效率,並且對應Google TensorFlow、Caffe、DL4J、theano、Torch等深度學習應用框架,以及各類數據分析應用模式。

除此之外,NVIDIA也宣布與微軟合作,透過DGX-1超級電腦與微軟Congnitive Toolkit促進Azure雲端服務優化,藉此讓微軟旗下諸如Cortana數位助理服務、Skype線上即時語言翻譯、Bing Search搜尋結果最佳化,或是配合HoloLens即時運算各類擴增實境影像。相比先前的技術解決方案,微軟導入以8張Tesla P100構成的NVIDIA DGX-1超級電腦後,將能提供線性成長顯著的運算效能表現,比起過往僅以處理器推動的伺服器運算模式,更提昇至少約167倍的成長幅度。

就目前絕大多數科技產業均開始導入人工智慧,並且藉由大量數據分析的深度學習為基礎之下,藉由繪圖卡效能加速運算的應用模式已經越來越常見,甚至藉由多張繪圖卡、處理器配合連接技術組成異構運算系統,藉此發揮更大運算效能,進而推動更顯著的人工智慧即時運算效率。

由於目前使用者日常生活累積數據越來越多,若要向過往僅以人力分析數據幾乎不太可能,因此往往必須求助於機器分析運算,藉此作為資料分析輔助。而在人工智慧技術發展中,現階段主要仍以大量數據學習分析,進而推導出「習慣」,讓電腦能針對更多數據分析「學習」如何對應不同事情解決方式,只是目前要讓電腦能「理解」人腦所能理解事物,目前仍有一定難度。

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