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是CES 2016 ：Imagination Technologies 仍看好 MIPS 機會，強調 MIPS 能成為汽車、消費性與 IoT 重要 CPU 選擇 這篇文章的首圖
持續耕耘 HPC ， Imagination 宣布與日商 PEZY 合作開發基於 MIPS Warrior 架構之超級電腦
Imagination Technologies 宣布與日本處理器開發商 PEZY 合作建立超級電腦的策略合作關係，為 PEZY 下一代多核處理器 PEZY-SC2 多核處理器導入高效能的 MIPS Warrior 64 位元高效能 CPU 架構。 PEZY 預計於下一代運算平台中整合 MIPS 處理器，提供高達 4,000 顆核心，強調藉此提供高效能、低功耗的設計。 想要建立一個受歡迎又有人回應的粉絲團，你一定要知道該如何解讀粉絲團後台的數據｜Facebook 粉絲團經營 - 讓數據說出你的下一步 你或許會喜歡節能補助200元，燦坤快3加碼一萬元贈品兌換券4G上網只要299！遠傳推出業界最低
Chevelle.fu
9 年前
是針對網路資料中心機器學習處理， NVIDIA 推出 Hyperscale 級加速器 Tesla M40 、 Tesla M4這篇文章的首圖
針對網路資料中心機器學習處理， NVIDIA 推出 Hyperscale 級加速器 Tesla M40 、 Tesla M4
NVIDIA 針對近年網路數據中心在人工智慧、機器學習開發的需求，發表了 Hyperscale 等級的 Tesla 加速器 Tesla M40 ，主打最高效能、並可用於各類的深度神經網路；同時也針判讀影像串流、視訊處理等應用提供低功號加速器 Tesla M4 。Tesla M40 是一款基於 Maxwell 架構的加速器，具備 3,072 個 CUDA 核心，核心數量與 GeForce GTX Titan X 相同，應該是相同的核心，並也同樣搭配 12GB GDDR 5 記憶體，記憶體頻寬達 288GB/sec ，提供最高 7 TFLOPS 的單精度浮點運算效能。相較於 Titan X 特別強
Chevelle.fu
9 年前
是最新 TOP 500 超級電腦戰鬥力排行公布，平行運算機種越來越多、中國天河二號蟬聯五年冠軍這篇文章的首圖
最新 TOP 500 超級電腦戰鬥力排行公布，平行運算機種越來越多、中國天河二號蟬聯五年冠軍
針對全球超級電腦排行的 TOP 500 公布今年度全球超級電腦排行榜，今年的超級電腦運算力之王依舊由基於 Intel Xeon 搭配 Xeon Phi 加速器的中國天河二號繼續蟬聯，這也是天河二號五度衛冕，畢竟目前它在 Linpack 下的運算力高達 33.8627PFLOPS ，遠超過第二名的美國能源局橡樹嶺國家實驗室的 Cray XK7 " TITAN "的 17.59PFLOPS 。不過由於超級電腦建設需要與規畫需要相當長的一段時間，故前十名榜單變化不大，主要都是 2011 或是 2012 年建設的系統，唯一新上榜的是來自沙烏地阿拉伯的 Shaheen II (基於 Cray XC40
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9 年前
是GTC 2015 ：百度首席科學家談深度學習如何協助今日的圖像、語音與行為認知這篇文章的首圖
GTC 2015 ：百度首席科學家談深度學習如何協助今日的圖像、語音與行為認知
在 GTC 第三日的主題演講，由曾參與建設 Google Brain 的百度首席科學家吳恩達再介紹百度的 Deep Learning 深度學習；目前的深度學習應用多半在解決三大類的問題，包括影像、語音與行為的三大類認知。為何深度學習適合解決這三大類問題？因為藉由自主學習能力，系統的辨識能力能夠越來越進化且精確，然而基於早期的系統架構建構的神經網路深度學習系統效果並不好，一直到 2008 年首度將 NVIDIA 的 CUDA 平行運算語言用於神經網路系統才開始獲得改善；而 2011 年則是將基於雲系統的分散式運算再度提升效能， 2015 年則將深度學習系統導入基於大量 GPU 的超級電腦，再度獲
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10 年前
是模組化手機的延伸應用： PUZZLEPHONE 打算將用不到的運算模組湊成超級電腦這篇文章的首圖
模組化手機的延伸應用： PUZZLEPHONE 打算將用不到的運算模組湊成超級電腦
圖片來源： PUZZLEPHONE想當年足以發射火箭的超級電腦的運算力，現在隨便一款智慧手機都已經具備了，然而身為消費性電子產品的智慧手機的生命週期卻意外的短，所以才會有開發者想要推出模組化手機的概念，讓使用者以模組化的方式拼湊自己想要的手機還可小幅升級；不過即便如此，被淘汰下來的模組怎麼辦？一個模組手機開發團隊 PUZZLEPHONE 推出了一個做法：把舊的運算模組藉由堆疊的方式打造超級電腦。這個概念稱為 PUZZLECLUSTER ，即是將 PUZZLEPHONE 的運算模組置入一個可容納數個模組的小方盒，同時藉由多個模組堆疊增加運算力，以團結力量大的方式打造一台基於低功耗處理器的超級電腦
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10 年前
是Intel 宣布新一代 Xeoi Phi 將整合 Omni Scale Fabric 高速光纖介面這篇文章的首圖
Intel 宣布新一代 Xeoi Phi 將整合 Omni Scale Fabric 高速光纖介面
Intel 宣布將於 2015 年下半年問世的新一代代號 Knights Landing 的 Xeon Phi 處理器導入多項技術，其中的亮點是將首度整合基於高速光纖的 Omni Scale Fabric 技術，並且結合高頻寬封裝記憶體提高處理效能。而且 Omni Scale Fabric 技術將於 2015 年先以獨立元件呈現，將直接整合到新一代的 Xeon Phi 以及 14nm 的通用型 Xeon 處理器。Knights Landing 將提供 PCIe 擴充卡版本以及可直接安裝於主機板插槽的獨立處理器版本，並且與美光合作於晶片封裝內嵌入達 16GB 的高頻寬記憶體，宣稱比起 DDR4
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10 年前
是GTC 2014 後記：具備超級運算架構的 Tegra K1 正開始改變汽車產業這篇文章的首圖
GTC 2014 後記：具備超級運算架構的 Tegra K1 正開始改變汽車產業
車用電子，應該是 NVIDIA 今年自 CES 後最風光的產業領域，從 Tegra 2 開始與 AUDI 合作，現在已經獲得多個汽車集團導入使用，今年 CES 與 Google 、 Audi 、 GM 、 Honda 、撞歪的 Honda Hyundai 成立 OAA 聯盟，更加提升 NVIDIA 在車載通訊市場的佔有率；而今年 GTC 再與 Audi 展示基於 Tegra K1 的自動駕車系統，又是另一個新的可能性。原本預期稱為 Tegra 5 的 Tegra K1 不再沿用先前的命名模式，也是因為 Tegra K1 在架構又是一個全新的里程碑。 NVIDIA 在最引以自豪的 GPU 方面導
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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 ： CUDA Every where ，將超級運算效能帶到個人與口袋之中這篇文章的首圖
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
是醞釀近三年，運算級架構的 ARM 應用處理器 NVIDIA K1 不光只為消費市場而生這篇文章的首圖
醞釀近三年，運算級架構的 ARM 應用處理器 NVIDIA K1 不光只為消費市場而生
去年 NVIDIA 在 GTC 公布後兩年 Tegra 的規劃表，當時指出在 2014 年問世的 Logan 將是搭載 Kepler 架構以及 Cortex-A15 的四核應用處理器， 2015 年的 Parker 才會是搭載四核 64 位元 Denver 的設計；但隨著 ARM 架構 64 位元化在去年被蘋果 A7 點燃，就不斷有傳聞 NVIDIA 可能會提前推出 64 位元的 Logan ，在 CES 由 CEO 黃仁勳親口證實了這個消息。有趣的是，這項計畫雖然加速 NVIDIA 的 64 位元布局，卻未牴觸 NVIDIA 先前要在 2015 年才會導入四核 64 位元 Denver 核心
Chevelle.fu
11 年前
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