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亞馬遜 AWS 推出三款自研晶片的 Amazon EC2 執行個體，分別對應高效能運算、網路封包處理與深度學習需求
亞馬遜旗下 AWS 宣布推出由 AWS 自研三款晶片的三款全新 Amazon EC2 執行個體，包括採用針對高效能運算的 Amazon Graviton3E 的 Amazon EC2 Hpc7g ，著重增強網路頻寬與封包處理能力的 Amazon Nitro 的 Amazon EC2 C7gn ，以及專業機器學習加速推論的 Amazon Inferentia2 所驅動的 Amazon EC2 Inf2 ，以差異化的晶片設計滿足不同應用領域的運算需求。 其中 Hpc7g 執行個體所搭載的 Gravition3E 處理器，相較 C6gn 執行個體的處理器福點運算效能提高 2 倍，並帶來 20% 整體
Chevelle.fu
2 年前
照片中提到了H..，包含了智能人工 en acv、人工智能、衛生保健、醫學影像、放射學
NVIDIA 與英國國民保健署醫院導入人工智慧平台，將利用 MONAI 開源框架維包括中風、失智症、心臟衰竭、癌症等導入臨床 AI 應用
由英國 10 家國民保健署醫院( NHS Trusts )組成的英國公費醫療照護系統宣布在其中四家醫療院所導入結合 NVIDIA 硬體與 MONAI 開源框架的 AIDE ( AI 佈署引擎)平台，將為每年服務達 500 萬名病患的醫療專業人員提供 AI 即便檢測系統，包括中風、失智症、心臟衰竭、癌症等病例的臨床結合 AI 應用。英國公費醫療照護系統預計在 2023 年為系統內達 11 間醫院全面導入 AIDE 平台，將 AI 臨床功能擴大到能服務 1,800 萬患者的醫療體系。 AIDE 也將於 12 月 7 日於 GitHub 公布，供醫療相關產業開源使用。 AIDE 的關鍵是由 NVID
Chevelle.fu
2 年前
Intel 發表 Deepfake 即時檢測平台 FakeCatcher ，號稱造假影片辨識率達 96%
近期基於 AI 的 Deepfake 影像合成技術使得不少名人與民眾受害，名人的五官被移花接木濫用，用於假造代言、站台或是不雅影片； Intel 研究人員有鑑於 Deepfake 技術被濫用衍伸的社會問題，發表一套稱為 FakeCacher 的檢測平台，能夠以近乎即時的毫秒時間偵測以 Deepfake 造假的影片，準確率達 96% 。 ▲ FakeCacher 是透過檢測人臉靜脈血液流動的顏色變化，快速判斷影像或照片中的人物是否為 Deepfake 假造 FakeCacher 由 Intel 實驗室科學家 Ilke Demir 與紐約州立大學厄姆頓分校的 Umur Ciftci 合作開發，軟硬
Chevelle.fu
2 年前
可能改變 AI 產業的更聰明 GPT-4 類神經網路語言模型即將推出 可能全面通過圖靈測試
雖然過去有不少人工智慧系統標榜通過圖靈測試，但主要是在滿足特定情況之下，而相關看法認為OpenAI接下來準備推出的GPT-4，將會成為第一款全面通過圖靈測試的人工智慧系統。 相關消息指稱，由OpenAI推動、基於Google翻譯語言模型為基礎，並且納入超過1750億組參數的GPT-3類神經網路語言模型，最快將會在今年12月推出名為GPT-4的全新版本，而最晚則會在明年2月以前推出。 在2020年5月推出GPT-3類神經網路語言模型之後，OpenAI執行長Sam Altman曾在今年4月時透露，GPT-4類神經網路語言模型將在未來幾個月內推出，今年9月則有分析師認為此模型最快會在今年底問世，同時
Mash Yang
2 年前
照片中提到了Qualcomm、INNOVATORS、DEVELOPMENT，包含了顯示裝置、顯示裝置、數碼展示廣告、文本、介紹
高通推出基於 Snapdragon 8 Gen 2 的創新者開發套件，初步提供頂尖學術單位進行 AI 應用開發、後續擴大到安全、多媒體與嵌入式系統運算領域
高通在 2022 年 Snapdrgaon 高峰會宣布 Snapdrgaon 8 Gen 2 平台的同時，也針對內容開發者推出 Qualcomm Innovators Development Kit 高通創新者開發套件，旨在使開發者能輕鬆跨高通技術公司各種創新軟體解決方案，縮減內容開發時間，同時能進行客製化；在此計畫將率先提供包括 Snapdrgaon 8 Gen 2 平台為基礎的硬體開發套件、軟體工具與為新開發人員社群提供支援。 ▲高通創新者開發套件樣品初步將提供給杜克大學、麻省理工學院與加州大學聖地牙哥分校作為 AI相關應用開發 高通創新者開發套件提供包括 Qualcomm AI Stac
Chevelle.fu
2 年前
照片中提到了山手線、<tbberg 7、大家级中，跟第 52 季有關，包含了零售、安倍晉三、日經、上野站、岸田文雄
為聽力受損者開發的視覺化聲音裝置 以提高車站安全性
富士通公司開發一款以AI來識別並顯示列車聲音的裝置，除了顯示手語的訊息也可以將工作人員廣播以文字呈現。例如列車剛開走還在加速中，螢幕就會顯示「咻~~」的擬聲文字，之後加速就會「咔鏘咔鏘~」在畫面上依照聲音大小文字也變大變小飄來飄去。 目前在JR上野站京濱東北線、山手線月台上，這個想法來自啟聰學校孩子們，當被問到乘坐電車上學的看法時，不少人反應「因為常常沒有注意到火車接近而感到害怕」、「如果有手語翻譯會更容易理解」。 目前還在實驗階段，將於12月結束，若反應良好會考慮安裝在各地的車站或是延伸至機場等其他交通運輸空間。 這裡看更多。
Twelve
2 年前
照片中提到了5th、5，包含了勵志演講者、言語、勵志演講者、公開演講、適合
AMD 公布代號 Genoa 第四代 EPYC 處理器，採 Zen 4 架構、最高 96 核並強調效能、節能皆輾壓競品
AMD 繼公布基於 Zen 4 架構的消費級產品 Ryzen 7000 系列後，在台灣時間 2022 年的 11 月 11 日宣布代號 Genoa 的第四代 EPYC 高效能運算與資料中心處理器，強調借助 Chiplet 小晶片架構，不僅具備最高 96 核心，同時自資料中心、高效能運算到企業分析等領域不僅較前一代更為提升，同時效能與性能雙雙輾壓競爭對手產品(註：比較對象為代號 Ice Lake 的 Intel Xeon Scalable )，同時重申 AMD 的 EPYC 不僅廣獲業界青睞市占率大幅提升，並奪下當前 HPC 指標的 TOP 500 效能榜首與 GREEN 500 效率榜首的殊榮
Chevelle.fu
2 年前
照片中提到了TIFT、intel.、XEON®，跟永旺、Interjet有關，包含了至強、至強、英特爾、中央處理器、高帶寬內存
Intel 針對 HPC 與 AI 高效能運算推出 Max 系列 Xeon GPU 與資料中心 GPU ， Sapphire Rapids HBM 與 Ponte Vecchio 為首世代產品線
Intel 向來相當擅長產品與技術品牌經營，畢竟如膾炙人口的 Centrino 、 i3 、 i5 、 i7 、 Ultrabook 等名詞皆是許多消費者不見得知道細節卻朗朗上口的產品與技術； Intel 在 HPC 高效能運算年度盛會 SC2022 前夕，宣布推出 Intel Max 系列產品，包括代號 Intel Xeon CPU Max 與 Intel Data Center GPU Max ，兩個產品線首世代產品分別對應等到望穿秋水的 Sapphire Rapids HBM 處理器，以及 Ponte Vecchio 加速 GPU 。 ▲ Intel Max 系列預計於 2023 年 1
Chevelle.fu
2 年前
照片中包含了英偉達 gtc 2022 年 9 月主題演講、黃健森、顯示卡、英偉達、英偉達 GTC
NVIDIA 與 Rescale 攜手於高效能運算即服務平台推動工業研究與雲端科學探索，為雲端服務供應商提供 NVDIIA AI 軟體堆疊
NVIDIA 與 Rescale 於 Rescale Big Compute 線上會議共同宣布， Rescale 將採用 NVIDIA AI 軟體產品組合，藉此滿足工業科學領域對雲端 AI 不斷增長的需求，雙方的合作將以 Rescale 的高效能運算即服務( HPC-as-a-service )為基礎，為各大雲端服務供應商提供完整的 NVIDIA AI 軟體堆疊。 NVIDIA 將在包括亞馬遜 AWS 、 Google Cloud 、微軟 Azure 、 Oracle Cloud Infruture 等雲服務供應商，加速推動 Rescale 高效能運算即服務平台的執行速度。 ▲ NVIDIA
Chevelle.fu
2 年前
照片中提到了대주、J，包含了展示廣告、產品設計、設計、牌、多媒體
NVIDIA Hopper H100 GPU 樹立 AI 訓練新指標， NVIDIA A100 借助軟體更新效能持續增長
NVIDIA 在 2022 年 9 月首度公開新一代代號 Hopper 的 NVIDIA H100 Tensor GPU 在 MLPerf 推論基準測試的效能，刷新當時的 MLPerf 效能紀錄；如今 NVDIA 再次公布 NVIDIA H100 在產業組織的人工智慧訓練最新測試成績，創下處理企業 AI 負載的新紀錄，大幅領先競爭對手產品，顯見 NVIDIA H100 是當前對建構與部署最先進 AI 並追求極致效能的用戶的最佳選擇；然而縱使是問世兩年的 NVDIA A100 ，借助持續的軟體升級， NVIDIA A100 Tensor GPU 仍打破去年所公布的成績。 ▲即便 NVIDIA H
Chevelle.fu
2 年前
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