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就黃仁勳看法認為，電腦運算依然需要CPU進行基礎運算與指令集處理，但在更大資料分析則需要借助GPU運算能力，因此目前主流人工智慧技術均以CPU+GPU的組合為運算基礎，此外也能藉由更大運算效能驅動不同電腦使用模式，例如藉由虛擬實境互動共同作的Holodeck，便讓使用者能藉由高解析虛擬實境影像線上協同作業。
目前投入人工智慧的新創產業已經在過去5年內成長10倍，總計約帶來66億美元規模產值，同時關於深度學習的論文內容在過去3年也成長10倍，並且有超過3000個論文內容被提出。藉由深度學習模式，目前已經可藉由GPU加速方式實現3D影像中的即時自然光影追跡、人臉表情與口語同步、動畫人物動作自動表現、確保影像中的物件相對距離，或是讓機器手臂判斷、移動正確物件等過往難以實現技術。
而為了進一步協助台灣地區人工智慧技術應用發展，黃仁勳宣布將與中華民國科技部合作採用Volta顯示架構的DGX-1V，藉由排名全球前25名內的超級電腦運算能力協助帶動智慧製造、物聯網、智慧城市、智慧醫療等技術成長，並且協助更多新創團隊藉由人工智慧技術推出更多創新服務。利息最低
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，藉此桃園房屋二胎實現各類深度學習等桃園房屋二胎訓練需求，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。
黃仁勳強調，藉由GPU加速帶動雲端伺服器運算效能規模，將可持續推動超級電腦、雲端運算應用服務、公有雲等成長，甚至可進一步帶動整體產業走向全新改革。
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