代購商品若於運送至我國境內時需依法繳納關稅或其他相關稅捐，您同意由您自行負擔、支付及辦理相關程序，若您未及時支付相關費用或辦理相關程序，您可能無法取得代購商品，因此所生之損害、損失或費用，應由您自行承擔。 如果您所購買商品是下列特殊商品，請留意下述退貨注意事項： 1. nvidiav100 易於腐敗之商品、保存期限較短之商品、客製化商品、報紙、期刊、雜誌，依據消費者保護法之規定，於收受商品後將無法享有七天猶豫期之權益且不得辦理退貨。 NVIDIA 領先業界的效能已在 MLPerf 推論中得到證實。 A100 提供的 20 倍效能將進一步擴大 NVIDIA 的領先地位。
Titan RTX－代號TU102，為Turing系列晶片的完整版本，使用光線跟蹤跟蹤功能,類比光線反射,同時核心原是為深度學習而設計。 NVIDIA DRIVE – 自動駕駛領域中的一個點到點平臺。 NVIDIA DRIVE嵌入式超級計算平臺是AI平臺，能處理網路攝影機、普通雷達和雷射雷達感測器等資料來分辨周邊環境、在地圖上確定汽車位置，然後規劃和執行安全行車路線。
nvidiav100: 支援服務
Hyperconnect nvidiav1002025 專注於將以機器學習為基礎的新技術運用於圖像和影片處理，並且是第一家開發用於行動平臺 webRTC 的公司。 資料科學家要能夠分析、視覺化，並將龐大資料集轉換成深入分析。 但是，由於這些資料集分散在多個伺服器上，經常無法實行擴充解決方案。 隨著人工智慧模型處理更高一級的挑戰 nvidiav1002025 (如對話式人工智慧)，其複雜度也急遽增長。
- 多執行個體 GPU 技術可讓多個網路在單一 A100 上同時運作，以最佳方式使用運算資源。
- NVIDIA® V100 Tensor Core 是有史以來極其先進的數據中心 GPU，能加快 AI、高性能計算 和圖形技術的發展。
- 從天氣預報到發現藥物和發現新能源，研究人員使用大型計算系統來模擬和預測我們的世界。
- 2018 年 12 月，Nvidia 首次在 MLPerf 訓練基準測試創下 6 項紀錄，次年 7 月 Nvidia 再創 8 項紀錄。
- A100 GPU擁有80GB的高頻寬記憶體能提供目前市場最高每秒2TB的記憶體傳輸頻寬，讓動態隨機存取記憶體的使用效率達到95%。
- A100 提供的效能比前一代高 20 倍，還可以分割成 7 個 GPU 執行個體，根據不斷變化的需求進行動態調整。
- 而且，多顆NVSwitch晶片會平行地運作，以支援越來越大量的GPU連接。
解決這類的問題需要在可以掌握的時間內，訓練複雜度非常高的深度學習模型。 Western Digital 使用 HPC，為材料科學、熱流動、磁性和資料傳輸執行數以萬計的模擬，以提高磁碟機和儲存解決方案的效能和品質。 根據早期的測試，相較於之前部署的解決方案，P3 執行個體可讓工程團隊將執行模擬的速度提高至少三倍。 MIG 能與 Kubernetes、容器和以監視器為基礎的伺服器虛擬化搭配使用。 MIG 讓基礎架構管理員能為每項作業提供適當規模的 GPU 及服務品質保障 ，將加速運算資源的範圍延伸至每位使用者。 Tegra－系統單晶片產品，基於ARM架構的處理器，包含有圖形處理器、音效處理器、北橋晶片、南橋晶片和記憶體控制器等功能。
nvidiav100: 市場歷史
搭配 80 GB 速度最快的 GPU 記憶體，研究人員可以將 A100 原需要 10 小時的雙精度模擬，縮短至 4 小時以內完成。 在執行單精度的密集矩陣乘法作業時，高效能運算應用程式還可以利用 TF32，藉以提供高達 11 倍的輸送量。 不過NVIDIA的發展過程也是非議不斷，批評多集中於濫用排他性商業合作、不正當行銷方式、對業界開放標準和自由軟體運動的拒斥等。 以GPU運算著稱的Nvidia，近年來大舉拓展伺服器與雲端環境的人工智慧解決方案。 以深度學習應用方面為例，在2016年3月舉行的GTC大會期間，該公司推出2U尺寸的整合伺服器設備DGX-1，起先搭配的是8套SXM2形式的GPU運算模組Tesla P100。
NVIDIA DGX H100系統 -第四代 NVIDIA DGX 系統，基於NVIDIA H100 Tensor Core GPU，能滿足大型語言模型、推薦系統、醫療健康研究和氣候科學的大規模計算需求。 NVIDIA BlueField-3 DPU -第三代以 400Gb/s 線速處理軟體定義網路、儲存和網路安全的 DPU（資料處理器）。 2021年4月，NVIDIA於今日發布NVIDIA Morpheus應用框架，可提供一整套能夠即時檢測和預防安全威脅的加速AI技術。 2021年4月，NVIDIA推出面向自動駕駛汽車的AI處理器NVIDIA DRIVE Atlan。 該處理器將提供每秒超過1000萬億次（TOPS）運算次數。
nvidiav100: 開始使用 Amazon EC2 P3 執行個體進行機器學習
NVIDIA AI Enterprise提供人工智慧與資料分析軟體端對端的雲端原生套件，透過安裝NVIDIA HPC SDK，用戶可隨即找到適用於HPC或AI環境的佈署工具，加速軟硬體的佈署、啟動和運作。 雲端運算的諸多優勢之一是能在需要時，可彈性佈建或取消佈建資源。 我們精準到秒計費，讓客戶能夠提高彈性、節省費用，並使他們能夠優化資源分配，實現機器學習目標。 Subtle Medical 是一家醫療保健技術公司，致力於透過創新的深度學習解決方案，提高醫學成像效率和患者體驗。 它的團隊由來自史丹佛大學、麻省理工學院、德州大學安德森癌症中心等的著名影像科學家、放射科醫師和 AI 專家組成。
nvidiav100: 人工智慧訓練
若因您要求退貨或換貨、或因本公司無法接受您全部或部分之訂單、或因契約解除或失其效力，而需為您辦理退款事宜時，您同意本公司得代您處理發票或折讓單等相關法令所要求之單據，以利本公司為您辦理退款。 上述商品規格僅供參考，實際規格以實物為準，麗臺科技保留修改之權利。 上市商品將視各區市場狀況而異，請與您的供應商確認實際出貨產品。 我們設計 V100 就是爲了在現有的超大規模服務器機架上提供更高的性能。
nvidiav100: 高效能資料分析
PChome Online僅受代購業者委託代為向您收取委託代購所需支付之金額、並提供代購系統服務，因代購服務或代購商品本身所生之消費爭議，您應逕洽代購業者，並由代購業者負責處理。 關於代購服務，若您有任何問題或您需要向代購業者提出反映，您可以在登入系統後，依照線上客服系統所定之處理機制、程序及相關聯絡資訊提出您的問題，系統將會把您的問題轉知予代購業者，由代購業者的客服人員為您提供服務。 在巨量資料分析基準測試中，A GB 比起 A GB 提供了高出 2 倍的深入分析，因此非常適合資料集急遽成長的新興工作負載。
nvidiav100: Amazon EC2 P3dn.24xlarge 執行個體
運用 MIG 的 A100 可將 GPU 加速的基礎架構使用率提升到最高。 MIG 可將 A100 GPU 安全地分割成多達 7 個獨立的執行個體，讓多名使用者存取 GPU 加速功能。 A GB 可讓每個 MIG 執行個體分配到多達 5 GB，而 A GB 因為記憶體容量增加，分配大小可加倍至 10 GB。
nvidiav100: 將 GPU 使用率最佳化，降低總持有成本 (TCO)
NVIDIA Omniverse -NVIDIA發布的一個易於擴充的平臺，可以實現 3D 設計協同運作以及可延伸的多 GPU 即時逼真仿真。 Nvidia 表示，A100 進入市場的速度也比以往 Nvidia 的 GPU 更快，發布初期用於 Nvidia 的第三代 DGX 系統，正式發表 6 週後，A100 就登陸 Google Cloud。 Nvidia A100 發表後，有業界人士表示 GPU 性能又上一階，AI 晶片新創公司想超越 Nvidia 的難度又增加了。
nvidiav100: AWS 資源
APX 2500屬於ARM架構，其低耗電設計，使手提電話可以長時間播放音樂或720p高解析影片。 因應上述使用情境，Nvidia認為，可以發展某種形式的XBAR來彙整大量GPU的串接，使它們能夠存取彼此的GPU記憶體，就像由單一GPU驅動程式執行個體來統籌控制。 而有了這樣的XBAR，GPU記憶體的存取，不再需要其他處理程序介入來幫忙，而且可獲得足夠的頻寬，而提供與雙GPU組態相同的效能擴展能力，於是NVSwitch應運而生。 高效能運算伺服器所建構虛擬化環境，提供高效能平行運算兼具低延遲和高頻寬優勢，有助於提升工程師和科學家的科學模擬和研究工作。 為了讓我們能連接上最相關的資訊、服務和產品，超大規模的公司已開始運用人工智慧。 舉例來說，世界最大型的超大規模公司估計，如果每位使用者每天只花三分鐘使用語音辨識服務，公司就要加倍資料中心的容量。
nvidiav100: 高效能運算 (HPC)
2022年3月，NVIDIA推出面向AI基礎設施和高效能計算的基於Arm Neoverse的資料中心專屬CPU。 NVIDIA Grace CPU 超級晶片由兩個 CPU 晶片組成，它們之間通過NVLink-C2C互連在一起。 NVLink-C2C 是一種新型的高速、低延遲、晶片到晶片的互連技術。
nvidiav100: 臺灣區技術服務專線
AI平臺支援自動駕駛、座艙功能、駕駛員監視和其他的安全功能。 事實上，過去Nvidia在單套GPU內部，以及2套GPU之間，就已經採用一條橫槓（Crossbar，XBAR）的管線來進行聯繫。 以單GPU為例，可透過XBAR，在L2快取與HBM2記憶體，進行圖形處理叢集（GPC）與串流多處理器（SM）核心之間的資料交換。 單就Tesla V100 32GB而言，若以Tesla V100 16GB為比較基準，用於記憶體資源受限既有伺服器配置的高效能運算應用時，Tesla V100 32GB可提升50%的效能。 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。
nvidiav100: 數據中心 GPU
到了隔年，因應Nvidia新發布的Volta架構，DGX-1開始搭配基於這項新架構而成的Tesla V100（內建16 GB HBM2記憶體）。 nvidiav100 同時，該公司還發表針對個人端的整合工作站設備，稱為DGX Station，當中採用的GPU模組是4套Tesla V100。 創造紀錄的 Nvidia DGX SuperPOD 系統是基於 Ampere 架構及 Volta 架構。
MIG技術讓開發人員能突破資源瓶頸獲取突破性的加速效能，IT管理人員也得以為不同的運算需求提供最適當的GPU資源來提供服務與資源利用率的最佳化。 nvidiav1002025 高速運算、儲存和網路基礎設施為AI應用奠定了基礎，從而提供精準可靠的模型。 針對不同的HPC或AI工作負載，技嘉科技G系列伺服器搭配NVIDIA A100 Tensor核心GPU能支援各種精度運算，從而提高使用者效益。 NVIDIA A100 Tensor核心GPU為各種規模的人工智慧、資料分析和高效能運算作業提供前所未有的加速能力，以解決全球最嚴苛的運算挑戰。
NVIDIA最著名的GeForce繪圖處理器產品線於1999年首次亮相。 NVIDIA A100內建的Tensor核心能為稀疏模型運算提高2倍的性能，讓稀疏模型應用能更有效加速推論模型演算，增進整體效能。 NVIDIA A100運用NVIDIA Ampere架構的優化設計來同時滿足AI和HPC運算需求。
影音商品、電腦軟體或個人衛生用品等一經拆封即無法回復原狀的商品，在您還不確定是否要辦理退貨以前，請勿拆封，一經拆封則依消費者保護法之規定，無法享有七天猶豫期之權益且不得辦理退貨。 亞太區域 (東京)、歐洲 (愛爾蘭)、美國東部 (維吉尼亞北部)、美國西部 (奧勒岡)、GovCloud (美國西部) 和 GovCloud (美國東部) AWS 區域提供 P3dn.24xlarge 執行個體。 並非所有的參數都需要用於做準確的預測，可以將某些參數轉換為零以使模型「稀疏」而不會影響準確性。 2010年3月，NVIDIA正式推出了之前受困於良品率問題拖延很久才發表的Fermi架構，是NVIDIA首款支援DirectX 11的產品。
nvidiav100: Amazon EC2 P3 執行個體產品詳細資訊
它只有兩條像素流水線，核心頻率是175 MHz，隨後增加到200 MHz。 而移動型號GeForce2 Go亦於2000年年尾裝運。 基於產品的成功，NVIDIA贏得了Microsoft的合約──為Xbox研發繪圖硬體。 縱使這計劃用去了工程師很多時間，但短期內，並沒有對公司做成很大的影響。 終於，GeForce 2 GTS於2000年夏天正式發售。