總部設在美國生技聚落聖地牙哥的百進生技（BioLegend），擁有全球流式細胞儀檢測市占第一的地位；而這家公司的創辦人，竟然是苗栗出身的台灣人賴正光。 前身為工研院能資所研發小組的玖鼎電力，以研發智慧電表為核心技術，以電力監控系統練兵、持續研發精度更高的智慧電表系統。 隨著台電智慧電表規格底定、釋出穩定大量的訂單，玖鼎電力在2021年、2022年陸續交出業績爆發性的成長。 MoneyDJ專訪玖鼎電力董事長陳展鵠，談談「不會做不準電表的玖鼎電力」，是如何在利基市場中打出一片天。 全球經濟前景看淡，消費市場需求下滑，拖累韓國半導體庫存天數高達20周（約5 個月），若加上客戶手中的庫存，將一舉衝上30周，雖然下半年有機會復甦，但韓媒憂心，全球兩大記憶體廠三星和SK海力士今年恐面臨更大虧損。 《聯合新聞網》趁春節過年期間，以蘋果（Apple）的iPhone手機為例，要來教你如何清潔手機，在新冠和流感同時來襲的時間，可別讓自己的iPhone成為防疫漏洞，特別是螢幕部分可是有清潔眉角的喔。
別將時間和金錢浪費在打造人工智慧平台上：一天之內即可啟用，一週之內即可定義案例，並可更快開始商品化模型。 NVIDIA DGX A100 是适用于所有 AI 基础架构，包括分析、训练、推理的通用系统。 它为计算密度设立了一个新标准，将 5 petaFLOPS 的 AI 性能打包到一个 nvidiadgxa100 6U 的外形尺寸中，用一个平台取代了传统的基础架构孤岛，可用于每个 AI 工作负载。
nvidiadgxa100: 功能
為了讓機器學習處理器的基準測試也像 CPU，MLPerf 組織囊括業界所有知名企業和機構，如英特爾、Nvidia、Google、亞馬遜、阿里巴巴和百度、微軟、史丹佛大學等。 另外，這臺機器本身還提供多個軟體堆疊或工具，可用於加速AI運算的使用，包括了Spark3.0、CUDA加速函式庫RAPIDS、Triton ，以及常用DL開發框架如TensorFlow、PyTorch等。 雖然延後快兩個月，在今天線上舉行GTC大會主題演講上，Nvidia一連推出不少整合GPU的新產品，其中擁有多達5 PetaFLOPS的AI超級電腦系統DGX A100的推出，最受各界矚目。 NVIDIA DGXperts 是由超過 20,000 名精通人工智慧技術的專家所組成的全球團隊，以數十年豐富經驗累積協助你將 DGX 產品的投資效益發揮到淋漓盡致。
晶圓代工龍頭台積電作風一向低調，卻在美國科技業年度盛會之一的2023消費性電子展（CES 2023）意外彰顯在晶片市場的統治力，從最先進的處理器到喇叭等都採用台積電晶片，成為其在晶圓代工市場地位的完美例證。 台積電積極赴美投資，先前宣布將砸400億美元在美國亞利桑那州蓋廠，甚至把製程從4奈米升級至3奈米，引發外界「淘空台灣半導體業」的質疑聲浪。 不過外媒指出，台灣在開發和生產最先進的晶片方面，皆處於世界領先地位，而這是一張戰略王牌，只要中國和美國未達到晶片生產自主目標，台灣就會保留這張矽盾牌，並贏得更多的國際談判空間。 聯合新聞網 (udn.com)數位頻道記者，同時身兼自由寫手與Mashdigi網站 (mashdigi.com)創辦者身分，平常喜歡電玩、科技類新品，以及軟體、網路相關內容，也喜歡隨手撰寫內容介紹新玩意。 Meta宣布預計在今年內完成建置一台即將成為全球運算速度最快的超級電腦，並且將以AI Research SuperCluster 為稱，其中將以760組NVIDIA DGX A100構成總計6080組GPU的加速運算模組。 AMD 第 2 代 EPYC 處理器是首款也是目前唯一支援 PCIe 4 的 x86 架構伺服器處理器，帶來領先業界的高頻寬 I/O，對於高效能運算以及 CPU 與 GPU 等其他裝置的連接至關重要。
nvidiadgxa100: 發表回應
創造紀錄的 Nvidia DGX SuperPOD 系統是基於 Ampere 架構及 Volta 架構。 之前曾報導，5 月發表的最近 Ampere 架構 GPU A100 基於台積電 7 奈米製程，面積高達 826 平方公釐，整合 540 億個晶體管。 比起 Volta 架構高達 20 倍的性能提升，並可同時滿足 AI 訓練和推理的需求。 另一項基準測試是測試使用 BERT 的對話式 AI，BERT 是現有最複雜的神經網路模型之一。 還有強化學習測試使用 Mini-go 和全尺寸 19×19 圍棋棋盤，是本輪最複雜的測試，內容涵蓋遊戲到訓練等多項操作。 巨頭公司樂於透過 MLPerf 的成績證明自家 AI 實力，平頭哥半導體去年 11 月 MLPerf 首版基準測試成績公布後，就強調自主研發的 nvidiadgxa100 AI 晶片含光 800 在 Resnet50 基準測試獲得單晶片性能第一。
- 總部設在美國生技聚落聖地牙哥的百進生技（BioLegend），擁有全球流式細胞儀檢測市占第一的地位；而這家公司的創辦人，竟然是苗栗出身的台灣人賴正光。
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- HDR InfiniBand 可達成極低延遲和高數據吞吐量，同時透過可擴展分層聚合和縮減協議（SHARP）技術，提供智慧深度學習計算加速引擎。
- 在2017年5月，Nvidia推出GPU整合式應用設備DGX Station，外形為直立型機箱，而非機架式伺服器，也因此揭開AI工作站這類產品上市的風潮。
- A100 GPU 借助經過大幅效能提升的第三代 NVIDIA Tensor 核心，可以有效率地擴充至高達數千個專門執行個體，或使用多執行個體 GPU，再分配給七個較小的專門執行個體，以加速各種規模的工作負載。
就此次最新基準測試而言，提交基於 Nvidia GPU 的 MLPerf 測試結果的公司大多採用 Nvidia 的軟體中心 NGC 容易，以及參賽用的公開框架。 另外，包括 MLPerf 合作夥伴等近 20 家雲端服務提供商和 OEM 組成的生態系統，已採用或計劃採用 A100 GPU 打造線上實例、伺服器和 PCIe 卡。 Nvidia自2016年起，每隔兩年便翻新一代AI超級電腦DGX產品，以因應資料中心每年對於AI加速運算、HPC高效能運算需求的大量增長。 在今日一場線上GTC大會主題演講上， Nvidia執行長黃仁勳一如往年發表DGX產品線新一代產品DGX A100，也是繼DGX-1、DGX-2之後，Nvidia最新推出的第3代DGX產品。
nvidiadgxa100: 蘋果iPhone過年除舊布新！清潔步驟與禁忌、1動作恐傷手機 4大重點一次看
Nvidia 是唯一一家在 MLPerf Training v0.7 測試均採用市售商品的公司。 其他大多數提交的是預覽類（preview category），預計需幾個月後才會面市。 MLPerf nvidiadgxa100 是 2018 年 5 月成立的行業基準測試組織，在 AI 備受關注的當下，獲得晶片巨頭和 AI 晶片公司、AI 業界的廣泛關注。
NVIDIA DGX A100 內建 Mellanox 網路，雙向頻寬峰值高達每秒 500 GB。 這是支持 DGX nvidiadgxa100 A100 成為大型人工智慧叢集基石的眾多功能之一，例如可擴充人工智慧基礎架構的企業藍圖 NVIDIA DGX SuperPOD 即是使用 DGX A100 所打造。 比如 5 月，Nvidia 發表兩個應用框架──對話用式 AI 的 Jarvis 和用於推薦系統的 Merlin。 還有針對汽車業市場的NVIDIA DRIVE、醫療健康市場的 Clara、機器人技術市場的 Isaac 及零售／智慧城市市場的 Metropolis。
DGX A100 采用多层方法为 AI 部署提供了最强大的安全性，该方法可以保护所有主要的硬件和软件组件，包括自加密驱动、签名软件容器、安全管理和监控等。 借助 MIG，可将 DGX A100 中的八块 A100 GPU 配置为多达 56 个 GPU 实例，每个实例都具有自己的高带宽内存，高速缓存和计算核心，完全隔离。 NVIDIA AI 初学者工具包为您的团队提供所需的一切，从世界级的 AI 平台，到优化的软件和工具，再到咨询服务，让您的人工智能计划快速启动并运行。 去年美國聯準會採取激烈升息行動，使得經濟衰退風險大增，但近期券商摩根大通態度轉變，有分析師認為，發生經濟衰退的機率略為下降，軟著陸的機會也因此提高，但此看法無法被反對派接受，只要聯準會持續升息，經濟衰退的風險仍舊相當高。
每台DGX A100可提供5 PetaFLOPS浮點運算的AI效能，首度把資料中心的運算力與功能整合至具備靈活性的單一平台，可廣泛運用於資料分析、訓練與推論。 透過NVIDIA新一代的AI系統，台大醫院將能更進一步提升影像分析的速度與學習時間，包括可達約二倍的醫療影像AI訓練效能、約五倍的應用自然語言處理AI訓練效能。 除了AI運算外，DGX A100也支援基因高速運算，僅在20分鐘內即可完成人類全基因定序（WGS）運算。 繪圖晶片大廠輝達（NVIDIA）22日宣布，台大醫院採用其新一代人工智慧（AI）系統NVIDIA DGX A100，成為全台首家部署該系統的智慧醫院。
nvidiadgxa100: 打破 16 項 AI 性能紀錄，Nvidia A100 GPU 要無人能敵？
台灣大學與台大醫院團隊藉由心胸部電腦斷層影像，以神經網路架構及聯邦學習共同開發心臟主動脈鈣化/脂肪全自動分析AI模型，透過模型自動分類及計算胸腔鈣化／脂肪定量，心臟分割準確度達94.2％，分析一個病例只需要0.4秒。 乳房超音波是發現和早期診斷腫瘤良惡性的常用檢測方法，台灣大學與台大醫院團隊以深度卷積類神經網路架構，發展出全自動乳房超音波電腦輔助偵測／診斷系統，可在1秒內完成超音波影像閱片，並精確定位腫瘤可疑位置。 從系統架構來看，新款DGX A100運算主機，在對內GPU互連上，除了能以6個NVSwitch光纖互連架構，提供多達每秒4.8 TB的雙向頻寬，每顆GPU之間的頻寬亦提高到了600GB/s。 另針對網路連接介面，該款設備也使用最近剛完成併購成為旗下網路品牌的Mellanox產品，搭配的是9張200Gb/s的Mellanox ConnectX-6 HDR高速網路介面卡，總頻寬可達3.6Tbps的傳輸能力。 至於儲存方面也有所升級，採用高速儲存的PCIe 4.0的SSD，並提供最多15TB容量用於内部儲存。
據悉，透過最新軟體優化，基於 NVIDIA V100 的 DGX-1 系統也可達成 2 倍性能提升。 此次提交結果的 9 家公司，除 Nvidia 外，還有 6 家公司多家生態系統合作夥伴也提交基於 Nvidia GPU 的 MLPerf 測試結果。 包括 3 家雲端服務提供商（阿里雲、Google 雲和騰訊雲）和 3 家伺服器製造商（戴爾、富士通和浪潮）。
同一場合，Nvidia還發表以140臺DGX A100打造擁有700 PetaFLOPS運算能力的DGX SuperPOD超級運算叢集節點，效能更遠遠高於TOP500超級電腦第一名，目前排名第一的超級電腦Summit的運算效能達到148.6 PetaFLOPS。 而這代DGX SuperPOD還比它多出快5倍，甚至還可以擴充到最多４個SuperPOD節點建立運算叢集，其運算能力更高達2.8 ExaFLOPS 。 DGX A100 為人工智慧部署提供最穩固的安全設計，透過多層次方式保護所有主要硬體和軟體元件，包含自行加密的磁碟、經過簽署的應用軟體容器、安全管理和監控等。 MIG 讓 nvidiadgxa100 DGX A100 中的八個 A100 GPU 最多能設定成 56 個 GPU 執行個體，各自完全獨立且具備個別的高頻寬記憶體、快取和運算核心。 DGX A100 集成经过测试和优化的 DGX 软件堆栈，包括通过 AI 调整的基本操作系统、所有必需的系统软件以及 GPU 加速应用、预训练的模型以及 NGC 提供的更多功能。
