<BC Award 2016> 金獎

<BC Award 2016> 金獎 - NVIDIA

NVIDIA囊括三獎座 : Tesla M40 (中) 、JETSON TX1(左)獲得2016 BC Award金獎榮耀；SHIELD ANDROID TV(右)則獲類別獎。

近年來，NVIDIA透過GPU在人工智慧、深度學習等領域，獲得顯著的成果。這也充分印證在NIVIDIA於本屆Computex Best Choice Award選拔中，NVIDIA 以Tesla M40、JETSON TX1二項產品，一舉奪下2016 COMPUTEX二項 Best Choice Golden Award的殊榮。

NIVIDIA Tesla M40 GPU 加速器，是目前NVIDIA專為用在超大規模如資料中心深度學習訓練所設計加速器產品；而Jetson TX1則以信用卡大小的模組化超級電腦為訴求，讓需要深度學習、又要有即時反應的無人機、自主機器人等產品，能有快速開發的嵌入式解決方案選項。從超大規模的資料中心，到如無人機、自主機器人等終端產品，也展現NVIDIA在深度學習領域部署的完整生態圈。

從技術層面來看，對於長久以來，追求以GPU、平行運算為核心，進而擴展至各種相關應用領域的NVIDIA來說，不論是Tesla M40或Jetson TX1都採用運算效率、節能表現優異的Maxwell架構，Tesla M40更以 NVIDIA GPU Boost™ 提供最高至 7 Teraflop 的單精度浮點效能。

但在深度學習的領域，NVIDIA認為，要能提供超出原本甚多的應用程式效能，除快速的加速器外，還必須有可靠的基礎設施、監測及管理的能力、將資料快速移動至所需地方的能力，才能辦得到。

因此NVIDIA不僅針對龐大的數據，利用大容量的板上記憶體（Tesla K80 GPU 加速器上的24 GB）增加效能，也採用快速記憶體頻寬（Tesla K80 GPU 加速器上的480 GB/s）以增加吞吐量，確保數據在必要時仍能被接取，GPU內部記憶體有ECC防護機制。這些努力成果，直接反應在 Tesla M40 上執行 Caffe 和 Torch等深度學習程式時，可在數小時內，完成其它系統需要十多天才能結束的工作。

而對於Jetson TX1來說，除了要在無人機、自主機器人等產品上，體現出深度學習所帶來的智慧表現外，還必須具備依照外界瞬息萬變的狀況，做出即時反應的能力。Jetson TX1在Maxwell架構的加持下，擁有 256 CUDA 核心，提供超過1 TeraFLOPs 的效能。Jetson TX1 擁有 64 位元 CPU、4K 視訊解編碼能力以及 1400 MPix/s 相機介面，成為嵌入式深度學習、電腦視覺、繪圖和高效能 GPU 運算的最佳系統。

同時Jetson TX1做為第一個支援CUDA和GPU運算能力的嵌入式裝置，並可將1 TFLOPS的計算能力實現在信用卡大小的模組，值得一提的它是只需要低於10瓦的耗電量。在空間與電力大幅縮減之下，有利於多軸飛行器、自駕車、機器人、高階電腦視覺、深度學習、臉部辨識、行為分析、衛星等科技的研發，具有極佳的市場開發潛力。

在以圖形影像處理為主的消費性資訊產品中，也是NVIDIA的強項。SHIELD系列做為NVIDIA少見的終端產品，繼SHIELD Tablet後，又以能提供4K串流品質、讓玩家在電視上享受GeForce GTX帶來的高品質遊戲等功能的SHIELD Android TV，獲得2016 COMPUTEX Digital Entertainment ＆ AR/VR Application類別獎。

SHIELD Android TV也提供使用者相當友善的使用介面，透過支援Google 語音搜尋及指令，讓使用者能流暢地操作。SHIELD Android TV也可播放多種串流視訊應用，如Netflix、HBO、Google Play Store等，具備完整的家庭影音娛樂中心功能。

參考網址：【2016 Best Choice Golden Award】NVIDIA Jetson TX1

（發佈時間：2016-06-16）