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今年Computex 2017期間,NVIDIA解決方案架構與工程部門副總Marc Hamilton接受筆者訪談時,便曾針對Intel提倡以FPGA形式推動人工智慧系統,以及Google以TPU形式加快深度學習效率的應用模式表明看法,認為藉由GPU作為加速基礎的作法還是較有彈性,無論建立以雲端或裝置端為主的深度學習所推動人工智慧,透過GPU的方式基本上還是較實際方式。
而在此次於10月下旬即將展開的GTC台灣場次之前,Marc Hamilton藉由近期與各地區合作夥伴巡迴溝通,再度與台灣媒體、分析師說明目前NVUIDIA在人工智慧技術領域布局現況,同時也說明針對越來越多廠商強調裝置端的學習運算模式,NVIDIA主要還是著眼於雲端背後的巨量數據分析學習,藉此建構更具體的人工智慧系統。
而在此次於10月下旬即將展開的GTC台灣場次之前,Marc Hamilton藉由近期與各地區合作夥伴巡迴溝通,再度與台灣媒體、分析師說明目前NVUIDIA在人工智慧技術領域布局現況,同時也說明針對越來越多廠商強調裝置端的學習運算模式,NVIDIA主要還是著眼於雲端背後的巨量數據分析學習,藉此建構更具體的人工智慧系統。
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