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是Computex 2015 ：為頂級遊戲體驗而生， NVIDIA 發表搭載 6GB VRAM 的 GTX 980Ti 顯示卡這篇文章的首圖
Computex 2015 ：為頂級遊戲體驗而生， NVIDIA 發表搭載 6GB VRAM 的 GTX 980Ti 顯示卡
雖然 NVIDIA 日前發表的 Titan X 可身兼科學研究與遊戲娛樂，不過價格對多數的遊戲玩家還是偏高的；今年的 Computex ， NVIDIA 發表新一代的娛樂級旗艦顯示卡 NVIDIA GTX 980Ti ，應該可一解這些追求頂級娛樂玩家不滿足於 GTX 980 、但又覺得 Titan X 只拿來玩遊戲有些大材小用的玩家的需求。GTX980 Ti 的參考建議售價為 649 美金，並將搭配蝙蝠俠：阿卡漢騎士套裝方案，同時 GTX980 價格也將調整為 499 美金。GTX 980 Ti 由 2816 個 CUDA 核心構成，核心採用 28nm 製程，在 VRAM 的部分為 6GB ，
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10 年前
是Computex 2015 ：提供電競筆電最極致順暢的遊戲體驗， NVIDIA 宣布 G-Sync 技術導入筆電這篇文章的首圖
Computex 2015 ：提供電競筆電最極致順暢的遊戲體驗， NVIDIA 宣布 G-Sync 技術導入筆電
NVIDIA 在推出 G-Sync 技術後，藉由 GPU 直接管理螢幕更新率，使遊戲時不再遷就螢幕固定的 60frame 更新率，不再發生畫面破圖或是開啟垂直同步造成的延遲；今年在 Cpomputex ， NVIDIA 則是宣布了 G-sync for Notebook ，正式將這項技術帶到筆記型電腦。相較於 G-Sync 用於需要連接多種外接端子的液晶顯示器，由於筆記型電腦的螢幕僅需要接受 GPU 信號，故 G-Sync for Notebook 不需要透過 G-Sync 模組，直接由 GPU 管理液晶螢幕的更新率，相較 G-Sync 螢幕程序也簡化許多。此次首波搭載 G-Sync for
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10 年前
是Oculus 公布 Rift VR 頭戴設備的搭配電腦需求，至少需要搭配一張準卡皇級顯示卡這篇文章的首圖
Oculus 公布 Rift VR 頭戴設備的搭配電腦需求，至少需要搭配一張準卡皇級顯示卡
日前 Oculus 已經預告將於明年開始針對一般消費者販售創新的 VR 頭戴式裝置 Rift ，而最近再度釋出要能夠順暢執行這款頭盔所需的硬體配置，推薦的硬體規格至少需要是一台搭載 Intel i5-4590 CPU 、 8GB RAM 以及 NVIDIA GTX970 或是 AMD R9-290 顯示卡的主機，另外為了安裝 Rift ，還需要有兩個 USB 3.0 插槽、支援 297MHz 的 HDMI 1.3a 端子以及 Windows 7.1 sp1 以上的系統。新聞來源： Oculus Blog為何需要用到如此等級的顯示卡？官方部落格提到，一般處理 FullHD 60Hz 的遊戲畫面，
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10 年前
是淡出手機領域？ NVIDIA 宣布將售出 Icera 技術或是整個基頻部門這篇文章的首圖
淡出手機領域？ NVIDIA 宣布將售出 Icera 技術或是整個基頻部門
NVIDIA 在 2011 年宣布收購基於軟體技術的法國基頻技術公司 Icera 後，雖陸續在手機與平板產品線提供方案，也推出過整合 Icera 機頻數據機的 Tegra 4i 應用處理器，不過隨著 Tegra 應用市場在手機與平板市場為能有更顯著的突破，反觀於嵌入式平台、車載獲得不錯的進展， NVIDIA 於稍早的第一季財報新聞稿中也公開表示將於 2016 年第二財季出售 Icera 部門或是技術。畢竟以目前 NVIDIA 想要在手機或是平板市場突圍機會不高，且即便沒有 Icera ，市場上也還有些許基頻數據機方案可供選擇，至於車載方面目前幾款搭載 Tegra 應用處理器的平台則是直接選擇高
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10 年前
是由 Square Enix 打造的 DX12 示範影像 WITCH CHAPTER 0 [cry] 於 Windows Build 亮相這篇文章的首圖
由 Square Enix 打造的 DX12 示範影像 WITCH CHAPTER 0 [cry] 於 Windows Build 亮相
圖片來源： NVIDIA Blog作為遊戲產業期待已久的全新 API ， DirectX 12 已經被視為使遊戲進入下一個層次的關鍵重點，最主要的是大幅改善硬體架構的使用效率，使 CPU 、 GPU 能更合理的分配資源提升遊戲效能；不過關於 DX12 對於使用者到底能帶來怎樣的視覺震撼？恐怕還是看示範影片最實在了。在今年的 Windows Bulid 大會上，展示了由日商 Square Enix 打造基於 DX12 的示範影像 WITCH CHAPTER 0 [cry] ，這不是一段製作好的短片，而是透過一台電腦進行即時演算的結果，意味著 DX12 時代的遊戲，將可透過即時演算的方式提供宛若
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10 年前
是分別主打輕薄與超值電競機種，華碩發表 ROG G501JW 與 ROG GL552JX 兩款筆電這篇文章的首圖
分別主打輕薄與超值電競機種，華碩發表 ROG G501JW 與 ROG GL552JX 兩款筆電
華碩今天發表兩款 5 萬元以下的 15.6 吋 ROG 系列電競筆電，分別為搭載 GTX960 但僅 2.06 公分的 G501GJ ，以及採用 GTX950 的超值機種 GL552JX ；兩款機種售價分別為 48,900 元與 35,900 元(起)。G501JW 主打在僅 2.06 公分的厚度下仍具備 Core i7-4720HQ 處理器與 GTX960 獨立顯示卡，搭配 4GB+8GB DDR3L 記憶體與 1TB 傳統硬碟結合 128GB SSD ，螢幕為 15.6 吋 1,920 x 1,080 解析度霧面，重量則控制在 2.06 公斤，機身採金屬設計。至於 GL552JX 可視為先
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10 年前
是微軟 Surface 3 台灣售價出爐，零售版與商業版將於 5 月 5 日上市這篇文章的首圖
以 x86 的 Atom 取代 ARM 架構 Tegra 核心，微軟發表 499 美金的 Surface 3
微軟剛剛宣布新款 Surface 3 二合一電腦，售價訂於 499 美金起(依照儲存容量而定，此為 64GB 價格)，主打延續 Surface Pro 3 的設計理念，目標族群鎖定學校與行動工作者，觸控筆、鍵盤等皆為選配；由於平台由前兩代的 ARM 核心2k7 NVIDIA Tegra 變更為 Intel 新一代 Atom 處理器，故系統也由 Windows RT 回歸標準 Windows 8.1 ，預計 5 月 5 日起在全球陸續上市，首波將於 26 國推出，也允諾可升級到 Windows 10 。 Surface 3 採用四核心 Atom x7 處理器，起始版本為 2GB RAM ，搭配
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10 年前
是Deep Learning 其實與我們沒有那麼遙遠，因為我們都在為其學習教材貢獻一份心力這篇文章的首圖
Deep Learning 其實與我們沒有那麼遙遠，因為我們都在為其學習教材貢獻一份心力
今年在 GTC 活動上，將去年所談論的 Machine Learning 更進一步的提升到進階的 Deep Learning 深度學習，這也是由於今年初 Google 、微軟與百度透過深度學習在圖像辨識領域有了重大的突破，儼然掀起了深度學習的技術戰爭；乍看下深度學習與我們的生活好像有那麼些遙遠，但其實每個網路使用者幾乎無時無刻都在為深度學習貢獻素材。所謂的深度學習，是透過神經網路學 Neural Network 的運算模型的技術，關於深度的技術筆者也不是那麼了解，但該技術相較傳統熟知的人工智慧技術，重視的不是為了因應各種情形撰寫對應的邏輯，而是讓系統模仿人類的感知，透過不斷投入素材進而從中解析
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10 年前
是GTC 2015 ： NVIDIA Drive PX 與 Drive CX 動眼看以及特色介紹這篇文章的首圖
GTC 2015 ： NVIDIA Drive PX 與 Drive CX 動眼看以及特色介紹
近年 NVIDIA 在汽車領域大有斬獲，無論是車載通訊平台，以及自動駕駛領域，皆讓原本把持這些領域多年的老江湖倍感壓力；今年的 GTC 會場展區內，也有一區專門介紹 NVIDIA 在車載方面的解決方案，其中今年初於 CES 亮相的 Drive CX 車載系統平台以及 Drive PX 深度學習自動駕駛平台也陳列在此。Drive CX 車載電腦平台是一套完整的參考設計，這個盒子內可用連接埠的擴充各式功能子卡；這套方案可選擇最新的 Tegra X1 ，或者是上一代的 Tegra K1 ；畢竟即便是 Tegra K1 也已經提供車載通訊平台充裕的 3D 特效能力，除非有要打造更炫的設計否則也相當夠用
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10 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
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