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萬寶龍>
~小品文章分享~開箱文請往下喔~ 計程付錢 一天，美國女喜劇演員卡羅爾·伯內特（1934年生）乘出租車外出，到達目的地後， 當她跨出出租汽車時，大衣後擺不小心給車門勾住了。司機沒有察覺，踩動油門，汽車徐徐 前行，伯內特不得不跟著跑了幾步。 一位行人見此情景，趕忙攔住了車。司機幫伯內特松下衣服，關切地問道：「沒出事 吧？」 「還好，」伯內特氣喘吁吁地說，「可是，我還要再付你多少車費呢？」 |
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今天終於有機會見到了。
而且這次的驚喜盒只能用重量級的等級來形容
一點都不誇張。
首先先來商品大合照!!
特地找白色牆面打光
好澎湃呀!!
☆☆☆以下圖文皆引用自樂天購物網☆☆☆ WPDTEDN 從一開始的遊戲繪圖卡、專業繪圖卡，到開始布局自動駕駛、人工智慧等市場，到今年宣布朝向醫療領域、智慧城市等應用發展之餘，NVIDIA更宣布與ARM合作，預期未來將會擴大更多元的機器人應用發展。NVIDIA預期將擴大機器人應用市場發展 分享 facebook NVIDIA在很早之前就已經開始布局機器人市場，從先前推出的Jetson系列開發板應用，讓更多人可藉由此開發套件設計機器人、無人機，甚至是機器手臂，同時藉由電腦視覺演算方式讓機器人可以「看見」物品，進而產生影像識別學習效果，並且帶動後續功能或自動化作動效果，例如讓機器手臂能正確夾取貨品、讓空拍機在飛行過程能產生自動避障效果，或是讓小型外送機器人知道如何配合GPS定位行走到指定位置。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 從終端運算到整合雲端平台的學習加速在此之前，NVIDIA主要還是聚焦在裝置端的學習運算，因此除了讓機器人或自動駕駛車輛能藉由持續學習知道如何在正確道路轉彎、碰到障礙時自動停下，甚至藉由Isaac虛擬化平台讓機器人能以大量「分身」快速累積學習經驗。但在去年GTC 2017宣布推出NVIDIA GPU Cloud (以下簡稱NGC)服務，同時今年也宣布與ARM攜手合作Project Trillium，讓更多基於ARM架構的處理器可整合開放架構深度學習加速器NVDLA，即可透過雲端連接或裝置端學習運算方式加快導入人工智慧應用，而所採用設計甚至不需要直接使用NVIDIA提供硬體。相比過往透過Jetson系列開發板推動機器人應用，NVIDIA打造NGC服務、開放NVDLA深度學習加速器，並且與ARM深度合作，目的便是為了推動更廣大的智慧物聯網市場，使更多非NVIDIA處理器產品應用設備，也能藉由NVIDIA提供技術達成加速學習效果，甚至也能讓處理器廠商針對物聯網應用打造「AI IoT SoC (人工智慧物聯網系統晶片)」，進而讓更多裝置如手機、平板也能有人工智慧技術應用效果，甚至無需像蘋果、華為特別打造獨立學習晶片也能透過連線獲得相同，甚至更明顯的運算效率。可藉由學習模式知道如何在室內行進方向閃避他人，並且順利抵達指定目的地的機器人 分享 facebook 預期未來幾年內開始蓬勃發展的機器人應用，或許內部並不一定採用NVIDIA處理器產品，但背後卻可能是以NVIDIA技術加速學習運算。但為了達成這樣的目的，NVIDIA必須透過各類實例證明所言不需，因此在先前推動Jetson開發板之餘，後續開始進駐的自動駕駛應用除了每年讓電腦視覺運算能力倍增之外，更逐漸整合過去曾經提出的繪圖虛擬化技術平台GRID等資源結合，讓自動駕駛車輛不但可透過虛擬化方式持續縮短前期學習訓練所需時間，實際上路測試過程中也會持續累積學習經驗，並且透過NGC服務協助加速學習，最終即可讓自動駕駛車輛學習各類經驗後，更可藉由雲端同步方式讓自動駕駛效果精準度持續提昇。藉由自動駕駛應用模式成功，NVIDIA即可將相同模式，但或許無需提供更高視覺演算能力即可達成更好效果，即可讓更多物聯網應用設備獲得人工智慧應用能力，進而驅動更多機器人進入市場應用。NVIDIA持續投入自動駕駛車輛技術應用 分享 facebook 整合兩組Xavier運算架構，以及兩組Tesla V100顯示架構的超級車載電腦Drive Pegasus已經有相當驚人的運算能力，預期下一款「Orin」將帶來更高演算效能表現 分享 facebook 往更深層的人工智慧應用前進從GTC 2018強調遊戲依然是重要發展項目，同時也表明將深入醫療領域、智慧城市等應用，並且繼續藉由下一款超級電腦平台「Orin」提昇自動駕駛運作能力之餘，NVIDIA執行長黃仁勳更說明，目前NVIDIA不但已經是全球最大GPU供應商，更是全球最大規模區塊鏈技術提供者，因此可以預期NVIDIA未來將往更深層、更複雜的運算加速應用領域發展，而如何讓合作夥伴能以更簡單、直覺方式使用這些資源，顯然也是NVIDIA著重發展方向。至於NVIDIA的下一個發展重心會是什麼？黃仁勳已經預測具有全自動駕駛能力的自駕車將會在2019年進入市場應用，但Level 3或Level 4等級的自駕車反而要等到2020年，甚至更久之後才能順利普及，原因就在於其中涉及仍有人為介入操作的情況，進而干預自動駕駛系統的判斷。因此，預期NVIDIA下一階段將會朝向更深層、複雜的人工智慧技術布局，藉由將算力持續推進、攜手更多合作資源，使人工智慧「思考」能力能進一步提昇。不過，當話題再次回到人工智慧、機器人是否取代傳統人力，是否造成更大災難等影響，NVIDIA的想法始終基於新技術並非為了取代誰而產生，例如送貨機器人就是為了填補快遞人力不足問題而產生，因此始終相信技術成長能夠持續創造更多機會，同時也能在技術持續精進下讓生活變得更好。此次在GTC 2018揭曉的「全球最大GPU」DGX-2 分享 facebook
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