Tegra處理器將更聚焦智慧車載在內嵌入設備

相較過往把Tegra處理器應用在手機、平板等市售裝置,Nvidia目前更著重在車載、無人機等裝置應用,同時藉由GPU平行運算加速特性,讓運算效能可發揮1TFLOPS以上規模,甚至結合CUDA核心技術藉由深度機器學習效果,讓嵌入式設備也能使用認知學習應用,藉此發揮人臉識別、自動閃避或自動導向等應用。

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在此次GTC 2016期間,可以看見不少應用Jetson TX1開發板的小型車輛、自動送餐車等裝置,主要藉由搭載Tegra X1處理器與Maxwell架構GPU所提供1TFLOPS以上效能,並且藉由CUDA核心技術驅動深度機器學習效果,讓嵌入式設備也能使用認知學習應用,藉此發揮人臉識別、自動閃避或自動導向等應用。

根據Nvidia副總暨Tegra部門總經理Deepu Talla說明,相較過往藉由Tegra處理器推行手機、平板等消費型電子產品,目前Nvidia對於Tegra處理器未來發展主要著重在遊戲應用,例如將Tegra 3用在任天堂3DS系列機種,以及Shield系列裝置,另外則是包含智慧車載在內的嵌入式應用領域,應用範圍相對將擴大許多,同時也將帶來更高市場產值。

IMG_0133_resize▲Nvidia副總暨Tegra部門總經理Deepu Talla

以目前來看,今年初發表的Drive PX2導入尚未正式對外公佈的新款Tegra處理器,同時針對運算效能需求不高情況下,Nvidia也能藉由諸如Jetson TX1開發板對應充足運算效能,並且配合相對較低的電力損耗應用在眾多嵌入式設備,例如小型無人機、小型車輛,甚至居家電子設備等。

不過,相較目前市場著眼在超低功耗的小型物聯網應用設備,Nvidia的立場仍會秉持本身GPU運算強項,並且發揮藉由GPU運算輔助深度機器學習效果,讓裝置能以更具自動化效果運作。

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