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採用 MCM 技術的 NVIDIA 下一代資料中心專用晶片 Hopper 即將流片
NVIDIA 在今年 1 月曝光 Chiplet GPU 架構專利 MCM ， Chiplet 也是在評估半導體製程的電晶體容納量、生產流率等因素後目前高效能處理器相關業界的新趨勢，現在傳聞 NVIDIA 第一款採用 MCM 技術的產品" Hopper "將進入流片程序。 ▲ NVIDIA 在今年 1 月曝光註冊稱為 MCM 的 Chiplet 專利 不過 Hopper 並非如 Ampere 、 Turing 等是同時提供加速超算與消費圖形的通用產品，而是作為 Volta 後繼的加速超算級 GPU 產品，其實從名稱也不難猜測， Hopper 是作為今年發表的 Grace C
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3 年前
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NVIDIA 於 SC18 主題演講呈現其超級運算願景，以 Tesla T4 加速器為大規模運算系統挹注效能
在今年超級電腦年度盛事 SC18 所公布的最新全球超級電腦榜單上，基於 NVIDIA GPU 加速的系統大放異彩，包括台灣杉 2 等多套新超級電腦系統在象徵性能的 Top500 與能耗效能的 Green 500 雙雙入榜，取得相當亮眼的表現，也驗證 NVIDIA 執行長表示透過 GPU 加速將持續推動產業摩爾定律的說法；而在 SC18 正式開始前一天， NVIDIA 執行長黃仁勳也進行主題演講，聚焦在 NVIDIA 如何透過軟硬體結合推動新一代超級電腦創新。 黃仁勳表示， NVIDIA 在 10 年前的 SC08 大會首度宣布基於 Tesla GPU 加速的個人超級電腦，而十年後的今日，基於
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6 年前
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將 AI 導入臨床診斷應用協助醫療影像判斷，中國醫藥大學附設醫院攜長佳智能、 NVIDIA 率先引進亞洲首台用於醫療體系的 DGX-2 超級電腦
雖然不少台灣醫療體系對 AI 充滿興趣，也設想能透過 AI 提升醫療品質，不過實際付諸實行、同時已經將 AI 技術導入前線的卻不多，但中國醫藥大學附設醫院可說是在台灣將 AI 投入現場的先驅者，在人工智慧醫學診斷中心主任黃宗祺博士與中國醫藥大學副校長蔡輔仁醫師兩人為首的主導下，從 2016 年先期的試驗性評估到 2017 年底購入 NVIDIA 超級電腦 DGX-1 ，如今已經開始在臨床門診使用 AI 技術，也因為不僅只是在研究領域而是實際投入應用，並在台灣 NVIDIA 的協助與積極爭取下，中國醫藥學院附設醫院成為亞洲首個正式導入 DGX-2 並應用在醫療領域的醫院體系，同時由中國醫藥學院轉
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6 年前
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中國醫藥大學盼 AI 技術能成為醫師的最佳幫手，以 AI 骨齡推估拋磚引玉進而提供更多元的應用
中國醫藥大學在 AI 的醫療應用投入相當多的前期資源，除了負責規劃架構的中國醫藥大學附設醫院人工智慧醫學診斷中心主任黃宗祺博士，自認不懂 AI 但卻又看好 AI 能為醫學帶來轉型與變革的中國醫藥大學副校長蔡輔仁教授更是促成中國醫藥大學導入 AI 的重要人物，不僅如此，蔡教授本人同時也作為中國醫藥大學 AI 應用於骨齡推估的核心人物。 蔡教授表示，醫療產業對於接受新事物需要長時間的育成，尤其執業越久的資深醫生，就更難以信任新科技且對自己的經驗充滿自信；但他也以過去 X 光斷層掃描剛起步前的情況為例，指出早期在未有 X 光斷層掃描前，具經驗的神經科醫生在腦溢血領域被視為神一般的存在，當時透過經驗判
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6 年前
Communication, Public Relations, Human behavior, Glasses, Profession, Behavior, Public, Entrepreneurship, Homo sapiens, communication, technology, communication, electronic device, glasses, public relations, public speaking, audio, human behavior, vision care
NVIDIA 黃仁勳： NVIDIA 所提供的不僅是 GPU ，而是兼具超算與通用 AI 的 TensorCore + GPU 架構
NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 2018 台灣場結束後，也接受媒體的團訪，在正式開始前，黃仁勳仍再度重申，固然摩爾定律在前幾年的運算領域似乎停滯不前，使得許多科學研究也隨之無法突破，但隨著 GPU 加速被廣泛接受，全新的運算架構使得摩爾定律再度開始運轉，且有著飛躍性的性能成長，尤其 GPU 重啟深度學習技術熱潮，使得 AI 技術也因此再度起飛， OpenAI 組織更指出，在 5 年內 AI 的性能成長達 30 萬倍，由 AI 永續撰寫程式的時代也隨之來臨，並因此解決近期人類無法解決之問題。 當有人問起黃仁勳如何看到 IoT 終端 AI 化市場，他指出，若是多半廠商都能辦到的領域，是 NV
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6 年前
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NVIDIA GTC 2018：結合超算、人工智慧兩方需求與雲到端的平台，為 GPU 加速的新摩爾定律世代備好最強力的武器
台灣作為 NVIDIA GTC 國際巡迴第一站，再度由執行長黃仁勳親自進行主題演講，開場仍強調 GPU 運算是當前使摩爾定律持續延續的關鍵，他更大膽預測，接下來十年，超算效能將有百倍的增長，也使得科技、技術有全新的突破。 黃仁勳認為，考慮到能源效率、成本考量，接下來的超級電腦在務實面的考量，勢必要透過 GPU 加速大幅提升效能， NVIDIA 在十年內以 GPU 搭配 CUDA ，在超級運算領域提供達 550 種可藉由 GPU 加速的應用，從分子建模，量子、力學，氣象、物理、能源，資料科學與 AI ，且影響 為模擬與機器學習兩造需求重塑 TensorCore GPU 為了模擬與機器學習等當前超
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6 年前
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GTC 2018 ： NVIDIA 下一代嵌入式超級電腦將以水行俠 Orin 作為代號
在今年的 GTC 大會，執行長黃仁勳在介紹自動駕駛與機器人的嵌入式超級電腦解決方案時，也公布作為 Xavier ( X Men 的夏維亞教授)的下一代嵌入式超級電腦代號，為 DC 漫畫中水行俠的亞特蘭提斯之名 Orin ，目前 Orin 還未有推出的時間表，架構部分也仍為為之。 關於 Orin 的架構目前資訊相當少，不過 NVIDIA 對 Orin 的性能期許則是能夠以兩顆 Orin 晶片媲美當前 DRIVE Pegasus 的雙 Xavier 搭配雙 Volta 架構 GPU 的性能，如此一來也能夠以更低的功耗提供完整的自動駕駛運算性能；以當前的定位來說， DRIVE Pegasus 並非以
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7 年前
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GTC 2018 ： 鎖定醫療市場需求， NVIDIA 推出可遠程操作、支援虛擬化的 Project Clara 醫療工作站
醫療影像市場對於 GPU 產業一向是相當重要的利基市場，而 NVIDIA 在 GTC 2018 發表了針對醫療的 Project Clara 醫療應用工作站，實際上就是 DGX Station 的專業領域延伸應用，強調透過支援包括 CUDA 、 CUDNN 、 TensorRT 、 RTX 等技術，並且可支援遠端操作、虛擬化等，讓醫療產業能夠彈性的部屬在資料中心或是雲端，同時可讓多位使用者共享資源與運算力。 Project Clara 的目標是藉由虛擬化與雲端技術為醫療產業提供全新的醫療影像應用，過往醫療產業多使用單一的影像工作站處理醫療相關的資料，除了單一工作站資源僅能用於單一使用者，在處理
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7 年前
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GTC 2018 ：搭載 NVLink 2 技術與 Volta 架構的新一代繪圖卡， NVIDIA 發表 Quadro GV100 with RTX Support
在今年 GDC 活動上， NVIDIA 發表了即時 Ray Tracing 技術 RTX ，此項技術提及需要 Volta 以及之後的 GPU 架構才能支援，也為在 NVIDIA 自家的年度大會 GTC 發表新一代 Qudadro 繪圖卡鋪路，果不其然， NVIDIA 在 GTC 2018 發表的首款實體產品就是基於 Volta 架構、並能支援 RTX 技術的新一代繪圖卡 Quadro GV100 。 Quadro GV100 可說是先前所發表的 Tesla V100 、 Titan V 的專業繪圖卡版本，採用 PCIe 介面，除了基於 Volta 架構的 GPU 核心以外，藉由支援 NVIDI
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7 年前
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NVIDIA 在宣布針對遊戲開發者的 RTX 技術，在內容開發過程實現電影級即時光影效果
NVIDIA 在 GDC 大會上公布針對遊戲開發者的 RTX 即時光影追蹤技術，此項技術與微軟共同合作，基於 Direct X Raytracing api ( DXR api )， 能藉由 Volta 架構 GPU 與下一代架構 NVIDIA GPU 實現即時的光線追蹤效果，使遊戲能夠達到即時的電影級光影特效。 目前 Volta 架構勉強能在一般市場取得的產品僅有 Titan V 一款，或許在 GDC 大會公布此項 Volta 架構的新技術，也是暗示 NVIDIA 很可能在下周的 GTC 大會上發表基於 Volta 架構的其它產品線，或甚至是採用下一代架構的產品，畢竟先前就傳聞 Volta
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7 年前

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