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Supermicro支援NVIDIA BlueField-2 DPU 滿足資料中心需求

Super Micro Computer為企業級運算、儲存、網路解決方案和綠色運算技術等領域的供應商,日前宣布將支援最新的NVIDIA BlueField-2 DPU。NVIDIA BlueField-2 DPU現已開始提供樣品,而Supermicro將針對NVIDIA BlueField-2 DPU進行積極的認證計畫,其中包含Supermicro預計於2021年推出一系列領先市場的系統。整個產品組合包括1U、2U、4U、10U機架式GPU系統、Ultra、BigTwin、8U SuperBlade,以及其他的嵌入式解決方案。無論從邊緣到雲端,Supermicro的產品能支援各種進階的資料需求。 Supermicro 執行長暨總裁 Charles Liang 表示,Supermicro與 NVIDIA是關係密切的技術合作夥伴,我們已做好準備,隨時都能開始供應採用NVIDIA DPU的端對端雲端解決方案及邊緣裝置。運用Supermicro的快速上市能力,預計可搶先推出數款整合BlueField-2 DPU的系統,幫助客戶因應瞬息萬變的成長中市場,大大提升各種加速工作負載所需要的效能。 NVIDIA企業級運算部門主管Manuvir Das認為,NVIDIA DPU將成為安全加速資料中心最關鍵的要素,成為現代必備的元件。透過整合BlueField-2 DPU至Supermicro未來系列產品,Supermicro將為其客戶提供更多優勢,滿足其打造現代化資料中心的需求。 Supermicro 多款產品都將採用 NVIDIA 最新的DPU加速技術。Supermicro的 SuperBlade為內建PCIe...
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Arm瞄準車用/工業應用自主系統 推新安全運算方案

Arm日前宣布為車用與工業應用,推出具備安全功能、並可加速自主決策的全新運算解決方案。全新的IP組合包括 Arm Cortex-A78AE CPU、Arm Mali-G78AE GPU以及 Arm Mali-C71AE ISP,其設計目的在於和支援的軟體、工具與系統 IP 結合一起運作,讓矽晶圓供應商與 OEM 得以為自主工作負載進行設計。從為智慧製造促成更高智能與可配置性,到強化汽車產業的先進駕駛輔助系統(ADAS)與數位座艙,這些產品將被部署在各式的應用當中。 Arm 汽車暨物聯網事業群副總裁Chet Babla表示,自主系統將可提升生活的每個層面,但它必需建構在安全且穩固的運算基礎上。隨著自主決策變得越來越普遍,Arm已經設計出一套獨特的技術,把安全性擺在第一優先順序,同時具備高度的可擴充性與高效率運算,為橫跨汽車與工業界的全新商機帶來自主決策能力。 全新的 Arm Cortex-A78AE CPU 是 Arm 最新、具備安全功能的最高效能 CPU,可以為包括移動式機器人與無人駕駛運輸系統等自主應用,提供運行多樣且複雜的工作負載的能力。它與上一代產品相比,效能提升30%;支援各種功能,以達成汽車與工業功能性安全標準、ISO 26262 標準...
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安提智慧邊緣運算方案NVIDIA GTC 2020亮相

人工智慧在疫情時代越益盛行,企業無不進行產業升級以適應COVID-19所造就的環境。GPGPU和智慧邊緣運算解決方案供應商安提國際長期推廣AI應用,與智慧視覺演算法的夥伴一同打造創新的智慧解決方案,相關應用案例也將於NVIDIA GTC 2020中透過預錄演說展示。 安提國際於2012年在台灣成立,專注於嵌入式GPU解決方案,同時投入打造智慧邊緣運算系統。安提國際提供全系列標準及客製化的NVIDIA Jetson智慧邊緣平台,為回應多元且快速變遷的AioT環境,安提提供軟、硬體的預先整來,來說短應用的研發期程。在今年度的GTC 2020,安提將會發表演說「Edge AI Successful Machine Vision Development in AIoT」,協助企業在疫情時代中,能夠利用AI解決問題,同時升級產業。 安提國際總經理羅智榮表示,疫情來襲,企業們都渴望能夠發展自家的智慧解決方案來適應迅速變遷的狀況,特別是那些大受疫情、封城政策等影響的廠家,若能提升工業自動化或改變經營方式,便為他們的生意大有改善。 在演說中,安提將提供解決方案的構想並展示成功案例,以幫助企業在疫情時代後能夠逐步恢復。同時,演說中也將示範如何在邊緣端使用NVIDIA Jetson平台來應對各種情境,以解決在不同應用中的許多挑戰,例如紡織品的缺陷檢測、生產線中的自動光學檢測以及零售商店中的智慧結帳系統等。
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新興應用前仆後繼 GDDR/HBM高效能記憶體潛力大

在今日的資料經濟中,每天有極大量的資訊產生、被儲存和處理。資料產出的深入洞察可創造驚人的價值,並更進一步提升效率。記憶體科技的創新正是讓資料洞察從無到有的關鍵。本文旨在探討今日與未來市場對於高效能記憶體的需求,使讀者了解現階段的市場挑戰,以及高效能記憶體對於各種資料密集與頻寬密集型的應用均不可或缺的原因。 高效能記憶體市場趨勢/流變 AI、機器學習、深度學習、無人自駕車、高效能運算、虛擬實境、擴增實境等應用,使下一代遊戲不只是熱門詞彙。 這些應用的使用量大幅成長,皆需用到非常大量的資料—這些資料不僅量大,還必須被快速和重複分析,而占用極大的系統頻寬(圖1)。筆者相信,2020年是決定下一代高效能記憶體技術發展的關鍵年。 圖1 各領域針對資料使用量不斷上升 打造高效能記憶體系統 雖然專用於繪圖卡快速渲染之同步動態(Synchronous Dynamic)繪圖用雙倍資料傳輸率(Graphics Double Data Rate, GDDR)記憶體技術已發展多年,但本文僅探討2008年GDDR5出現後的進展。當年,市場需要以已知的設計方法和原料,以及可負擔的封裝方式,來提高記憶體的資料傳輸速率。GDDR5從512Mb開始、成長到8Gb的密度,最後達到每引腳8Gbps的最高資料傳輸效能。若要計算系統頻寬的話,以典型的繪圖卡配置(8顆元件、32位元介面)而言,每引腳傳輸速率8Gbps的GDDR5可提供8GB的訊框緩衝(Frame Buffer)與256GBps的系統頻寬。市場雖一度可以接受這樣的效能,但不久後便追求進一步提高頻寬。 2015年美光(Micron)與NVIDIA合作,在GDDR5X中導入JEDEC的創新標準,將每引腳最高的資料傳輸率增至12Gbps。之後的兩年期間,GDDR5X稱霸高階繪圖卡市場。例如NVIDIA Titan X(32位元介面、12顆元件、每引腳資料傳輸率11.4Gbps)的系統頻寬便達到547GBps。 或許,GDDR5X最重要的成果是,它奠定了GDDR6的框架。GDDR6於2018年秋季問世後,效能立刻在市場上顯現。當NVIDIA於2018年、AMD於2019年推出8Gb GDDR6時,美光為兩家公司的產品發布夥伴,滿足市場對高效能的需求。GDDR6現仍在產品預期生命週期的相對早期階段,目前,每引腳最大資料傳輸率為16Gbps。使用GDDR6的系統最高頻寬預計可達768GBps(32位元介面、12個元件、16Gbps的每引腳資料傳輸速率)。GDDR6不只是高效能的解決方案,也是適用於多種不同應用的成本優化方案(表1)。 講到高效能記憶體,就不免提到高頻寬記憶體(HBM)。HBM不但與運算元件緊密整合,還能同時降低功耗和拉高頻寬,填補記憶體方案的缺口。HBM透過堆疊記憶體元件提高密度,並以較低時脈達成較高的I/O數,進而提供高頻寬,並具備較低功耗。HBM是一種強大的高效能記憶體,但由於產品本身的複雜性,也是成本相對較高的方案,因此HBM鎖定需較高頻寬,且成本敏感度較低的應用(圖2)。 圖2 高頻寬記憶體運用堆疊的記憶體元件,達成高密度與高I/O數 GDDR與HBM是高效能記憶體市場中的關鍵產品,接著探討主要的市場趨勢。 新市場趨勢與應用層出不窮 在列舉高效能記憶體的應用時,遊戲(Gaming)通常是最先浮現腦海的應用。雖然遊戲的重要性不容小覷,但有些新興的市場趨勢與應用也讓繪圖產業的需求水漲船高(圖3)。 圖3 新興的市場趨勢與應用也讓繪圖產業的需求水漲船高 人工智慧/機器學習與GPU 繪圖處理器(GPU)過去多半僅用於遊戲領域。但是,隨著AI在各產業區塊的爆炸性發展,GPU已是創造價值和效率的利器。GPU普遍都需要高效能的記憶體。機器學習與深度學習訓練所用的演算法需執行複雜的數學及統計運算,而GPU已被證明可較CPU更快解決這些繁雜的計算。在討論AI時,必須區別推論(Inference)和訓練(Training)兩種不同的需求。AI訓練是運算非常密集的工作,系統頻寬越高越好。AI推論則較常見,對頻寬的要求低於AI訓練。訓練與推論都是未來不可或缺的一部分。兩者合併運用下,可創造出高品質的神經網路。GPU及其尖端記憶體正被應用於AI、機器學習和深度學習上,讓這些應用以人類所不及的準確度,解決更多真實世界的難題。 高解析度影片 下一個驅動高效能記憶體成長的是4K/8K內容。高階遊戲不斷推動繪圖技術在高解析度與回應速度上的創新突破(零延遲/零緩衝)。今日許多頂級的遊戲設備均搭載4K解析度,未來更將達到8K或更高解析度。專業的遊戲玩家常同時使用多台顯示器,其中不乏4K+的螢幕(因為工作負載高,對於繪圖卡與大訊框緩衝區的需求也會增加)。 由於影像解析度增加,視訊渲染未來仍需大訊框緩衝區與高頻寬。隨著媒體內容與遊戲的串流應用在全球日益普及,資料中心的資料處理能力也需日漸提升。 遊戲創新 雲端遊戲的運作仰仗資料中心。那些資料中心內的伺服器多搭載GPU,以優化效率。Google Stadia、NVIDIA GeForceNow、PlayStation Now與Microsoft Project xCloud都是近期出爐的一些新型雲端遊戲平台。雲端遊戲預計將快速成長,並持續推動創新。光線追蹤(Ray Tracing)是視覺繪圖領域中夢寐以求的技術。從光源追蹤光線及設計出逼真照明環境的能力,一直是繪圖產業在過去20多年間努力的目標。在NVIDIA和AMD最新的繪圖卡產品,以及即將上市的PlayStation 5與Xbox Series X遊戲機上,這種渲染技術終於落地。 PC遊戲正驅策遊戲市場中頂級規格的發展。由於PC可每年或更頻繁地更新硬體,專業玩家普遍偏愛PC遊戲。PC遊戲持續帶動繪圖功能強化(4K/8K、光線追蹤與可變速率著色),以及對於最高回應時間(最低緩衝/延遲時間)的需求。如上面關於高解析度影像的討論,專業遊戲玩家有時會同時使用多台最高規格的顯示器;在這樣的配置下,玩家需不斷更新系統,才能保持競爭力。 為了達到最佳效能,玩家傾向選用內建不只一張繪圖卡、而是搭載多張平行運作繪圖卡的遊戲設備。 AR/VR 無論在PC遊戲或主機遊戲的世界裡,虛擬實境(VR)都已是許多不同遊戲的熱門選項。從早期較簡單的型態開始,VR繪圖技術和功能現正突飛猛進,並滲透至諸多新領域中。隨著品質精進,遊戲將繼續以健康的速度成長,但更亮眼的成長將來自一些令人振奮的新領域。 在醫療產業中,VR和擴增實境(AR)都可望成為教育訓練的利器。目前,已經有些有趣的應用(運用AR)將虛擬物件融入真實環境,以輔助醫療教學。如美光繪圖卡解決方案不局限於遊戲領域,將觸角延伸到垂直產業,包括專業繪圖、高效能運算、車載應用與網路等。 建築、工程與建造是VR與AR顯而易見的下一波灘頭堡。對許多領域來說,能夠在實地參訪或建構實體建物前,先虛擬地「看到」或甚至遊覽某地或建築、並了解物件將如何與所在環境互動,前景都令人倍感期待;教育領域的VR與AR的應用可望大幅成長。與醫療訓練一樣,講師和專家在教學中也可運用虛擬物件、提供虛擬的範例和與虛擬元素互動。 高階AR與VR頭戴裝置需搭配強大的PC和繪圖卡,才能達到最高設備規格。HTC Vive Pro最低規格的顯卡是NVIDIA GeForce GTX 1060或AMD...
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宸曜推新Edge AI解決方案

強固嵌入式電腦品牌Neousys宸曜科技推出了功能強大的無風扇AI邊緣運算嵌入式平台NRU-120S,該平台內建 NVIDIA JETSON AGX Xavier GPU 開發套件、並具有緊湊尺寸的機箱設計,配備 4個支援螺絲鎖定的 PoE+埠口和 2個2.5英吋 HDD托盤。 邊緣AI技術的開發應用在人們日常生活中已逐漸普及,Neousys宸曜 NRU-120S僅30W低功耗的無風扇嵌入式平台能同時提供相當於主流 120W GPU圖像加速運算效能,為新興的邊緣AI應用提供了獨特的解決方案。 Neousys NRU-120S提供大量的I/O連接埠口,它具有四個千兆位802.3at PoE+埠口,可以為 PD受電設備提供 25.5W的功率;而在資料儲存上,除了Xavier模組上的32GB eMMC內嵌記憶體,NRU-120S還配備了專用於 SSD快速讀/寫的 M.2 2280NVMe插槽、以及兩個可熱插拔的2.5英吋 HDD硬碟托盤,便於即時更換儲存裝置;除此之外,NRU-120S還提供支援WiFi和4G模組的mini-PCIe插槽、可跨平台同步的 1xGPS...
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安提國際發表NVIDIA Turing系列 加速精確繪圖運算

GPGPU和邊緣運算解決方案供應商安提國際發布NVIDIA Quadro嵌入式解決方案,未來將發售一系列Quadro Turing架構的MXM圖形模組,以GPU解決方案協助客戶完成良好的產品應用。Quadro為NVIDIA顯示卡中適用於工作站、電腦輔助設計、電腦成像、數位內容打造、科學運算和機器學習的方案,在各式工業用繪圖、成像及人工智慧領域的應用方面,Quadro系列產品能夠符合應用場域的需求與期待。 Quadro Turing架構的MXM圖形模組,以GPU解決方案協助客戶完成良好的產品應用 (來源:安提國際) Quadro MXM產品中,安提將會提供三種Quadro Turing架構GPU的MXM,包括以Quadro T1000打造的M3T1000-PN、Quadro RTX3000打造的M3T3000-QN,以及Quadro RTX5000打造的M3T5000-WN。這次的MXM系列將提供3,072個CUDA運算核心與9.4TFLOPS的運算效能,能夠達成多數工業用與專業繪圖設計的需求。同時,顯示卡提供四個顯示閘口,支援高動態範圍成像(HDR)影片、解析度8K 60Hz的高品質成像。提供使用者在工作上的視覺體驗,其繪圖運算能力更能夠提供符合需求且精確的資料分析。 安提的顯示卡以精小、緊湊的設計為主,以利在各種應用情境中,能夠彈性部署在尺寸、重量與功耗(SWaP)皆有所要求的嵌入式系統,尤其適合應用在極需精確影像呈現與高度運算工作量的醫療與遊戲產業。Quadro MXM系列皆以Turing架構為主,為高效能的視覺運算的資料中心所打造。其中配備有NVIDIA Turing架構的Quadro RTX系列,支援即時光線追蹤,展現真實的光線移動、影子變化、光線倒影成像等,也可以及時提供電影品質的渲染效果。RTX Turing GPU的特色在於著色技術上的進展,相較於過去的架構,帶來更強大、彈性的效能。 Quadro RTX Turing系列也支援深度學習超高取樣技術(DLSS),通用於各式人工智慧技術的深度學習訓練。Tensor核心則可讓使用Tensor Float 32的AI訓練獲得10倍加速效能、使用FP64的高效能運算提升2.5倍,帶來更良好的人工智慧訓練、推論以及繪圖運算能量。
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傳Nvidia將從軟銀手中收購Arm

近日據傳軟銀集團(Softbank)將出售旗下晶片公司Arm,而Nvidia可能出資320億美元收購Arm。彭博社報導指出,在軟銀有意轉售Arm的消息出現後,Nvidia是唯一出價的企業,而兩方預計在幾週內談成收購協議。 Nvidia可能出資320億美元收購Arm (圖片來源:Nvidia) 總部位於英國劍橋的Arm以設計行動裝置的晶片聞名,處於Nvidia在產業中尚未獲得的地位。若收購成真,採用Arm架構的廠商蘋果(Apple)、高通(Qualcomm)、英特爾(Intel)等,有權要求新的收購單位提供與原本相同的處理器架構使用權。 Nvidia作為全球最大的圖形處理器供應商,其用於遊戲娛樂的零組件也不斷朝向新的領域發展,如研發人工智慧(AI)應用於資料中心與自駕車的處理器。如果結合Arm在CPU上的設計實力,若能提供Nvidia可擴充CPU並將其整合進GPU之中,Nvidia未來便有機會與英特爾及AMD競爭。 實際出售Arm之前,軟銀已經透過出售或公開發行等方式,試圖減少在Arm的持股。即便軟銀因為Arm財報虧損而決定出售Arm,基於未來智慧汽車、資料中心及網路設備的進展迅速,市場上仍看好Arm的前景。根據New Street Research LLP推估,如果Arm在明年IPO,其市值可能達440億美元,2025年則預估增加至680億美元。
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NVIDIA新vGPU助IT管理效率提升

新冠肺炎 (COVID-19) 疫情為許多企業和組織員工的工作方式帶來永久性的改變。現在,他們可以選擇在家或辦公室進行協作。 NVIDIA (輝達) 於2020 年 7 月推出最新版本的虛擬 GPU 軟體 vGPU,助力全球數百萬專業人士。此軟體能夠支援更多作業負載,並具備提高 IT 管理人員工作效率的功能。 GPU虛擬化是為從設計師到資料科學家的每一個人,提供彈性協作方式的關鍵。無論身處何處,任何人都能在需要高階繪圖與運算力的專案上進行協作。 根據 IDC 的最新研究,企業組織因疫情轉為遠距辦公後,員工生產力是急需解決的首要問題。當 IDC 採訪使用 GPU 加速虛擬桌面的 NVIDIA 客戶時,發現擁有 500 至 1,000 名使用者的企業組織的生產力提高了...
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TOP500超級電腦採用NVIDIA技術以加速節能

最新的TOP500超級電腦排行榜描繪出現代科學運算領域的發展前景,利用人工智慧 (AI) 與資料分析技術來擴大這個領域,並透過 NVIDIA 的技術來加快其運算速度。 目前全球運算速度前十名的超級電腦中,有八套包括分布在美國、歐洲及中國最強大的超級電腦系統,都採用了 NVIDIA GPU 或 InfiniBand 網路技術,或是兩者兼備。 在最新的 TOP500 超級電腦排行榜中,有三分之二 (333套) 的超級電腦均採用 NVIDIA 的技術(現已完全收購 Mellanox);而在 2017 年 6 月的排行榜上,合計只有 203 套的超級電腦採用當時還是獨立兩間公司的技術,只占總數不到一半的數量,相較起來目前的數量可謂大幅增加。 榜單中有近四分之三 (73%)...
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NVIDIA提升TPCx-BB運算表現 破大數據分析基準紀錄

NVIDIA(輝達)剛向世人展現出一舉刷新舊紀錄的實力,將運行 TPCx-BB 這項大數據分析基準的效能表現提高近20倍。 NVIDIA 使用由 16 台 NVIDIA DGX A100 系統支援的 RAPIDS 開源資料科學軟體庫套件,僅花費 14.5 分鐘便完成了這項基準測試,而對比先前的紀錄,使用 CPU 系統花了 4.7 小時才完成測試。這 16 台 DGX A100 系統共有 128...
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