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商品訊息簡述:

去年宣布推出對應各類服務終端運算需求與佈署彈性的迷你加速卡Tesla T4之後,NVIDIA在此次GTC 2019宣布將以Tesla T4構成的伺服器,搭配全新CUDA-X AI加速演算平台推動更高資料分析研究,以及人工智慧與深度學習應用發展。 分享 facebook 可相容既有伺服器基礎架構設計,同時整體耗電量僅需70W即可驅動運做的Tesla T4構成伺服器,搭配NVIDIA全新CUDA-X AI加速演算平台,透過Turing顯示架構、TensorRT運算框架,並且可相容Turing Tensor Cores設計,進而推動各類人工智慧運算模型,NVIDIA強調約可帶來50倍以上的加速運算效果,並且帶來更大的人工智慧運算應用成長推力。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 目前包含美國通訊公司Charter、微軟、PayPal、SAS與Walmart均導入CUDA-X AI加速演算平台,並且可佈署於桌機、工作站、伺服器或雲端運算平台,透過各類形式加快運算效率,而硬體伺服器設計應用方面,NVIDIA目前也與Cisco、Dell EMC、富士通、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Inspur、聯想與中科曙光 (Sugon)在內伺服器廠商合作。此外,NVIDIA也將與Dell、HP、聯想、CAMX、BOXX在內廠商合作,預計推出搭載兩張搭載96GB顯示記憶體設計的Quadro 8000繪圖卡,並且預裝CUDA-X AI加速演算平台,並且對應RAPIDS、TensorFlow、PyTorch、Caffe在內人工智慧學習演算框架,藉此發揮10倍以上運算效率的工作站機種,主要對應數據分析應用。而目前包含微軟Azure、亞馬遜旗下AWS在內雲端平台服務也均採用CUDA-X AI加速演算平台,同時AWS更計畫在接下來幾週內將Tesla T4導入旗下Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) G4伺服器內。 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。�
瓊斯盃/無懼外國大個 曾祥鈞化身扣籃機器
在各國好手群聚的瓊斯盃裡,中華隊球員較為單薄的身材,往往讓他們在禁區內討不了太多的便宜。但正是在這片「肌肉叢林」中,中華白隊中鋒曾祥鈞異軍突起,打出讓人驚豔的內容,不但展現他優異的籃板能力,還屢次在對手面前暴扣逞凶,讓球迷們為之瘋狂。
在日前對南韓隊的比賽,曾祥鈞替補上陣砍下24分、10籃板,讓不少人眼睛為之一亮;今天在出戰伊朗一戰,他也多次在籃下扣籃得手,成為球隊該場比賽為數不多的亮點。
高中是打乙組,曾祥鈞到了大學之後,才開始接受高強度的訓練。這一次瓊斯盃面對國外體型壯碩的外國「高塔」,他強硬的對抗獲得教練團的好評,他自己也表示從中獲益良多。
「教練告訴我要活用自己的下盤,面對這種比自己更高大的選手,不要去硬碰硬,如何用技巧卡在他們前面比較重要。」談到自己這幾場的心得,曾祥鈞如此說道。
在中華隊中的主要工作以籃板和防守為主,得分模式則是靠二波進攻或是擋拆順下,曾祥鈞認為自己的打法和以前中華隊的中鋒前輩們不太一樣,類似於勇士隊的Jordan Bell,算是比較偏「小球風格」的內線。
由於前方沒有太多模板可以借鑑,曾祥鈞知道他必須自己去摸索、在錯誤中去學習,想辦法不斷完善個人的技術,希望未來能開闢出屬於自己的道路。
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