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硬科技：淺談GPU到底是什麼（下）：走向汎用化的GPGPU
GPU通用運算大致上可以分為幾個時期。 1999-2006年「醞釀期」：微軟DirectX 8制定的著色器架構型 (Shader Model)，讓GPU具備可程式化能力，也讓當時不務正業的NVIDIA，在NV30踢了大鐵板，平白送給ATI趁勢崛起的機會。但不可否認，NV30的CineFX的確算是其後來GPGPU的濫觴，依舊不能不肯定其價值。 2006-2009年「開創期」：微軟DirectX 10的統一著色器架構 (Unified Shader) 強化了GPU的使用彈性，並以NVIDIA G80為起點，GPU均走向兼具SIMD與MIMD部份優點的SIMT運算架構，千絲萬縷的執行緒灌入被拆散的龐
提拉米蘇
3 個月前
想學習人工智慧卻沒機會去聽講座， NVIDIA 提供 AI Podcast 線上課程
現在人工智慧是科技業界的大熱門，應該有不少工程師有興趣參與但卻不得其門而入，或是想參加講座但擠不出時間或是不知道那些講座才是有幫助的， NVIDIA 稍早宣布 AI Podcast ，提供針對人工智慧的大量線上課程，由許多 GPU 與人工智慧相關產業的專家針對各個領域進行講座，同時也預計邀請超級電腦科學家、都市規劃師、工匠等，探討透過深度學習解決修補文物等應用內容。目前 AI Podcast 提供網頁版本，不過接下來也預計在 iTunes 以及 Google Play 上線。NVIDIA AI Podcast 官網：請點此你或許會喜歡4K 規格、裸機防水防塵運動攝影機新星 Nikon KeyM
Chevelle.fu
1 年前
AMD 宣布推出 Radeon Instinct ，專為深度學習而生的平台計畫
雖然目前在人工智慧、尤其是基於類神經網路的深度學習領域， NVIDIA 顯然是目前的當紅炸子雞，不過 AMD 在由傳奇架構師 Raja Koduri 回歸、並接管 RTG 部門之後，似乎在 GPU 這塊領域的布局有漸上軌道的跡象，稍早 AMD 也宣布他們的深度學習平台，稱為 Radeon Instinct ，除了開源軟體平台 ROCm 以外，也宣布三款加速器硬體產品。總之 Radeon Instinct 鎖定的領域不外乎熱門的自動駕駛，自動無人機，高效能運算，雲端管理平台，微型機器人，醫學，個人助理，智慧家庭，居家助理機器人，金融服務，製造與工程，安全，能源等，重點仍是放在他們使用的軟體平台遵
Chevelle.fu
1 年前
工研院與 NVIDIA 簽署人工智慧發展備忘錄，望促進台灣產業自動駕駛與機器人技術
NVIDIA 與工研院在稍早正式簽署合作備忘錄，雙方的合作將是以人工智慧發展以及應用為重心，從自動駕駛技術開發為起點，並希望能將這些經驗用於機器人智慧化領域；工研院也希望藉由此次的合作，能夠引領台灣車輛相關產業業者投入自動駕駛開發領域，並以雙方合作的成果讓台灣產業更容易。工研院機械與機電系統研究所所長胡竹生表示，他們投入自動駕駛技術已經有一年以上，亦與包括交大、清大從事人工智慧研究的教授與團隊合作，此次與 NVIDIA 共同簽署合作備忘錄，也是希望能藉由 NVIDIA 的平台加速人工智慧應用於自動駕駛的發展。NVIDIA 台灣區總經理暨業務行銷副總裁邱麗孟表示， NVIDIA 能夠提供端到端的
Chevelle.fu
1 年前
效能超越 TITAN X 且定價更便宜， NVIDIA Pascal 架構 GeForce GTX 1080 、 1070 正式發表
NVIDIA 稍早宣布新一代 Pascal 娛樂級 GPU GeForce GTX 1080 以及 GTX 1070 ，其中 GTX 1080 不僅為新一代的旗艦顯示卡， 10TFOLPS 的運算效能更超越前一代準專業卡 GTX TITAN X ，,而 GTX 1070 運算效能也達到 6.5 TFLOPS ； NVIDIA GTX 1080 預計在 5 月 27 日開賣， Founders Edition 為 699 美金，標準版本為 599 美金起，至於 GTX 1070 的 Founders Edition 為 449 美金，標準版本為 379 美金起。參考資訊： NVIDIA (1),
Chevelle.fu
2 年前
GTC 2016 ："給我來份跟平常一樣的早餐"，談機器視覺用於客戶辨識
高階人臉辨識系統在過往通常都被當作是公眾監控例如罪犯辨識、保全系統等的應用，不過今年 NVIDIA 在 GTC 的展示區中做了一個相當生活化的應用：將人臉辨識用於會場中的調酒點菜系統。因為 GTC 的展示區每年依照往例都會提供現場調配的酒精飲料如雞尾酒、特調等等，但現場來賓眾多，也沒有使用一般餐廳會使用的點餐系統，往往做好的調酒不知道該端給誰，今年就用了一套創意的方式展現人臉辨識的生活化應用。總之先在點餐區選擇想要的調酒，並由系統紀錄下臉孔，接著走到酒吧後，調酒人員不僅知道有那些調酒的訂單，還可從人臉辨識平台得知哪一杯調酒是哪位來賓點的。這樣的應用其實也可用於零售餐飲業，例如精品店可藉此進行
Chevelle.fu
2 年前
同樣的招式對聖鬥士是沒有用的！閒聊關於 Google AlphaGo 深度學習平台
今天科技業界發生一件有趣的大事，就是由 Google 的 AlphaGo 人工智慧與韓國棋士李世石的世紀對決，無論今天最終是人類獲勝或是電腦獲勝，都是相當值得玩味的。不同於當年 IBM 深藍超級電腦與俄羅斯國際象棋棋王卡斯帕羅夫的對決， AlphaGo 是以更新穎的機械神經網路架構的深度學習系統所打造的人工智慧，變數也會更多。過去的人工智慧是在系統所預設的邏輯內找尋對應方式，故需要給予超級電腦足以應對各種情況的邏輯庫，它才能夠持續變強，但問題在於過去的人工智慧只是按表操課，宛如早期的遊戲的 AI 一樣會有規律與破綻，也就是會有一定的套路。當然畢竟深藍是那個時代的超級電腦，能夠容納夠多的邏輯庫，
Chevelle.fu
2 年前
強調開源策略， AMD Radeon 繪圖事業群針對 GPUOpen 與 Linux 宣布三項開源計畫
AMD 自成立 Radeon 繪圖技術事業群之後也積極的發展開源運算，近期更針對 GPUOpen 以及 Linux 開源政策宣布三項 GPUOpen 計畫更新，包括針對遊戲、異質運算編輯器以及針對 HPC 叢集系統需求的 Linux 驅動與運作環境。在遊戲方面， Radeon 繪圖技術事業群仍延續先前 Mentle API 的策略，使 PC 開發者能享受到如遊戲機由底層權限帶來的更精確效能控制，並藉由 GPUOpen 協助開發者由主機開發的資源投入 PC 遊戲開發，包含能使開發者直接使用 GPU 硬體的 CTM ( Close-to-the-metal )程式設計，能獲得開源效果、工具、函式庫
Chevelle.fu
2 年前
Facebook 開源深度學習機器 Big Sur 採用 NVIDIA Tesla M40 ，比現行平台提升兩倍
圖片來源： FacebookFacebook 宣布在全新的 Big Sur 運算平台導入 NVIDIA Telsa M40 加速卡，藉此作為機器神經網路的硬體基礎架構，且相較 Facebook 現行的深度學習平台， Big Sur 的速度快了兩倍，不僅加倍神經網路訓練數量，還助於發展更精確的模組與進階應用。同時 Big Sur 也是首個開放原始碼的 AI 運算架構，藉由與 Open Computer Project 以及其它合作夥伴，希望透過開放原始碼的方式使全球的 AI 研究人員能更方便的分享與改造技術，使基於 GPU 的機器學習能更為多元發展。而 Facebook 也成為首個訓練深度神經網
Chevelle.fu
2 年前
以追求極致效能與沉浸體驗，高通於北京進行 Snapdragon 820 處理器首秀
高通在北京舉辦了一場以勁芯、勁享為口號的高通 Snapdragon 820 亞洲展示活動，針對 Snapdragon 820 的各項特性再做進一步的介紹與解說。關於 Snapdragon 820 概述：請點此Qualcomm 高級副總裁兼大中華區營運長 Jeff Lorbeck 也看中中國與新興國家由於仍有許多 Feature Phone 用戶，對於智慧手機仍有相當大需求， 2015-2019 年預計智慧手機將出貨超過 85 億、並預期裝機成長會超過 53% ，中國與新興國家從 Feature Phone 轉換到 3G 、 4G 智慧手機仍有相當大的成長動力。同時 Mr. Lorbeck 也高
Chevelle.fu
2 年前

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