【邀請】國立交通大學台南校區 華仁全球講座暨高效能運算中心捐贈記者會
緯穎科技服務公司、宏碁公司及智聯服務公司攜手捐贈國立交通大學台南校區價值6,000萬元的高效能運算中心(HPC Center),緯創集團董事長林憲銘學長亦同時捐贈1.5億元成立華仁全球講座,交大訂於108年11月18日下午15:00於交大台南分部研華國際會議廳舉辦捐贈記者會。
在宏碁集團創辦人暨致遠基金會董事長施振榮學長的號召下,緯穎科技服務公司、宏碁公司、智聯服務公司、致遠基金會及交大共同攜手在交大台南校區打造高效能運算中心,由緯穎捐贈高效能運算伺服器13台(合計104張NVIDIA® Tesla® V100 32G GPU),宏碁捐贈人工智慧平台ai Forge,以及智聯服務捐贈30台桌上型電腦、網路佈線及廣播教學建置,提供易上手的使用者平台,做為「智慧科學暨綠能學院」及「光電學院」教學研究,捐贈價值達約6,000萬元,產學攜手一同為台灣科技共盡心力。
國立交通大學陳信宏代理校長表示:「交大在AI領域的學術研究基礎厚實,新設立的智慧科學暨綠能學院係以落實產學共創、發展實用研究為核心理念,感謝業界及校友的關注,大力支持建置高效能運算中心,不僅對台南校區發展有所助益,也連帶提升整個交大的競爭力。」
施振榮學長表示:「AI人工智慧時代來臨,全球企業無不希望在AI領域享有一片天地,我們希望從校園起步,提供下一世代更新穎的科技體驗。交大高效能運算中心除提供交大師生使用,更將開設企業管理階層及技術人員實作課程之教育訓練,擴大培育AI人才,帶領台灣產學立足此地,放眼世界。」
緯創集團董事長林憲銘學長以個人名義捐款每年3,000萬元,連續5年,合計1.5億元成立交大人工智慧領域全球講座,命名為「華仁全球講座」,以回饋母校及父母養育之恩,林憲銘學長強調:「華仁全球講座將支持交大聘請全球知名人工智慧領域專家學者來台講學。」
交大高效能運算中心設在台南交大奇美樓,當年台南交大由許文龍創辦人支持捐建奇美樓而開始招生。高效能運算中心的場地原為招待所,在聯奇開發林榮俊董事長的全力協助下,空間重新改造,變更為高效能運算中心用途。
致遠基金會係由施振榮先生發起成立,以支持產學合作,設立產學共創中心,促進交大台南校區及沙崙科學城長遠發展為宗旨。今年5月動工的致遠產學共創中心大樓(致遠樓),由進駐單位共同出資參與籌建,預定明年5月完工啟用後,約有20家指標型的企業進駐本中心。
【關於高效能運算伺服器】
本次緯穎捐贈的13台高效能運算伺服器—SV500G3是緯穎專為人工智慧/深度學習所設計的最新代表作。結合緯穎最先進的雲端資料中心基礎架構技術,打造出當前業界用電效率最高的GPU伺服器。每台伺服器均搭載兩顆第二代Intel® Xeon® 可擴充處理器和8張NVIDIA® Tesla® V100 32G GPU加速卡,兩個運算機櫃可在36KW的用電下,提供合計超過11.6Peta Flops的運算能力。
SV500G3採用開放的PCIe規格可確保擴充大規模平行運算,提升所需要的效能極限與配置彈性,亦可大幅縮減訓練深度學習模型所需時間,加速研發的時程,並提升競爭力。系統架構於超大型資料中心已大規模使用驗證的主機板上,搭配精密的風流與散熱設計,除了擁有絕佳運算效能外,亦確保了系統的可靠性,前端存取維護設計則更可滿足交大高效能運算中心維護的便利性。
本案聯絡人
國立交通大學新校區推動小組
吳秉芳 小姐
0920-629-401
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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【Unwire.hk】美國新型超級電腦啟用 力壓中國重奪世界首位寶座
自從 2016 年中國的神威·太湖之光啟用以來,一直保持着世界最強超級電腦的地位,不過最近美國方面就啟用了最新的超級電腦,其運算力比神威·太湖之光高出超過一倍,重奪世界首位的寶座。
由美國能源部開發的超級電腦 Summit,擁有 200 PFlops 的最高運算效能,也就是每秒鐘可以進行 20 京次的運算(中國的神威·太湖之光只有 93 PFlops),Summit 由 4,608 部伺服器組成,佔地約 2 個網球場,當中有超過 9,000 個 22 核心 IBM Power9 處理器和超過 27,000 個 Nvidia Tesla V100 圖像處理器。系統採用水冷方式冷卻,每分鐘需要使用 4,000 加侖的水,相當誇張。
改超級電腦將會用作人工智能和機器學習等用途,而進行健康、物理、氣候等研究,對於學術界而言是個相當有用的裝置。美國上一部超級電腦已經是 2012 年的 Titan,擁有 17.59 PFlops 的運算能力。除了中國和美國之外,歐洲、日本等國家也積極建立超級電腦系統,隨着人工智能和其他需要運算的研究增加,對這些巨型電腦也會有更大需求。
#科技
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Joe:「人工智慧未來2年內,在美股市場肯定還有一波可以炒作的空間」
人工智慧(AI)被視為第四次工業革命核心,預估到2020年,市場商機規模高達3000億美元,「得晶片者得天下」概念發酵,因此吸引各大科技廠爭相加碼投資。
過去因為資料量不夠大,同時機器CPU無法做準確分析,如今各種結構與非結構性資料量愈來愈大,全部被集中到雲端或者可藉由終端手機進行資料蒐集及分析。資料量愈來愈多樣化,加上各式演算法愈來愈精進,使得人工智慧的環境趨於成熟。
Nvidia(英偉達)一直是圖像處理的行業龍頭,GPU的浮點運算、同步並行運算是非常適用於人工智慧的深度學習神經網絡,因此成為AI晶片領頭軍。谷歌無人駕駛汽車就採用了Nvidia的移動終端處理器Tegra(4核CPU+256核GPU)。2016年8月,英偉達推出首台深度學習超級計算器Nvidia DGX-1。2017年4月,Nvidia宣布為Tesla自駕車開發全新數據中心加速器Tesla P100已經供貨,面向人工智慧、自動駕駛、氣候預測、醫藥開發等專業領域。
Google在2017年5月的I/O大會推出AI晶片「TPU」(Tensor Processing Unit)是客製化的ASIC(特殊應用邏輯IC),專為機器學習設計,用於改善搜尋結果的相關性,提高Google街景服務地圖和導航功能的正確度。也就是說,TPU專為特定用途設計的特殊規格邏輯IC,只執行單一工作,所以速度更快,但缺點是成本較高。
英特爾2016年9月收購視覺晶片公司Movidius。歷經將近一年的研發,於2017年8月底宣佈推出了全新的Myriad X視覺處理器(Vision Processing Unit;VPU),這是全球第一個配備神經運算引擎(Neural Compute Engine)的系統單晶片(SoC),可用於加速產品端的深度學習推理,未來可應用在無人機、機器人、智慧攝像機、虛擬實境與擴增實境等產品。
高通早在2015年CES推出Snapdragon Cargo是一款無人機SoC晶片,具有視覺運算可應用於工業、農業監測、航拍。此外,高通的驍龍820晶片也被應用於VR頭盔中。事實上,高通已經在研發能在終端完成深度學習的移動設備晶片。
IBM推出TrueNorth 晶片,又於2017年8月9日宣布已發展出採用多台伺服器搭配分散式深度學習軟體(Distributed Deep Learning;DDL)縮短深度學習時間,提高效率。IBM使用了64個自行開發的Power 8伺服器,每一個微處理器都與256顆英偉達繪圖處理器透過NVLink連接起來,讓兩種晶片之間的資料流程進行傳輸。當其開始處理來自ImageNet-22K資料庫的750萬張圖片時,其識別準確率高達33.8%,比起微軟先前的29.8%紀錄還高。
蘋果公司對未來開發的產品,一向神祕低調。消息傳出蘋果正在開發AI晶片Apple Neural Engine,且內建於新一代的iPhone/iPad原型機進行測試,期望提升臉部或語言辨識能力。還有研發出一套人工智慧架構平台,可讓兩組Siri軟體相互對話溝通,應用在智慧居家領域。同時,蘋果也積極開發深度學習技術,鎖定自動駕駛車以及智慧家居應用,要把虛擬語音助理軟體Siri更加智慧化。
微軟準備為下一代Hololens擴增實境裝置打造一個客製化的TPU人工智慧晶片,也不排除在Hololens晶片推出之後,也可以用於微軟的雲端服務之上。也在試驗另一種晶片FPGA(可程式化邏輯元件),FPGA介於GPU和ASIC之間,沒有GPU那麼通用,也不像ASIC只有單一功能,FPGA能重新編程,執行多種功能。
結語
AI晶片包含三大類市場,分別是數據中心(雲端)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機、機器人...)。當前機器學習多採用 GPU圖像處理,尤以Nvidia 是此一領域龍頭,但是,有些業者認為GPU處理效率不夠快,而且因應眾多特定新產品的不同需求,於是,推出NPU、VPU、TPU...等等。總而言之,AI晶片是一個新興的產品,等待「殺手級」出現,充滿無限大的市場。由於,搶未來AI應用市場商機,科技巨鱷如Google、微軟、蘋果企圖建構AI平台生態模式吃下整個產業鏈。
目前還不清楚哪種架構的晶片會在 AI 大戰獲勝。但(手機)終端市場對於AI晶片的功耗、尺寸、價格都有極為嚴格的要求,難度上比雲端數據晶片更高。
至於CPU是否會被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代,答案應該不會。因為,新出現的處理器只是為了處理新發現或尚未解決的問題;同時,希望晶片市場能有更多競爭及選擇,不要英特爾、高通獨大。科技企業搶人工智慧應用商機,AI晶片成為兵家必爭之地。
http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=13742
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