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同時,借助於NVIDIA今年在GTC 2017提出的GPU Cloud服務,將可讓企業、新創團隊藉由雲端協作方式取得更大運算能力,藉此實現各類深度學習等訓練需求,進而可應用在人工智慧建立、電腦視覺應用、自動駕駛發展,或是對應越來越多的物聯網裝置使用需求,並且持續帶動更多類神經網絡模型生成。
針對學習模型運算部分,除了對應市場主流學習模型設計,NVIDIA日前也宣布推出學習模型加速器TensorRT 3,藉此讓深度學習效率大幅提昇,進而可在運算設備成本做更明顯節省,例如原本160組CPU對應每秒分析4萬5000張照片的演算需求,透過配置8張Tesla V100的單組NVIDIA HGX超級電腦即可達成相同運算效能,但在佔用體積、使用電耗卻明顯不同,幾乎僅需佔用原本1/4體積、1/20電力損耗,甚至僅需原本1/6左右的成本支出。
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