NVIDIA 正式发佈全新「 GeForce GT 1030 」入门级绘图卡，基于全新「 Pascal 」 GPU 微架构、 14nm FinFET 制程的「 GP108-300 」绘图核心，内建 384 个 CUDA Core 、 64Bit 记忆体介面，最高功耗只有 30W ，售价约 US$69 美元，主要对手将会是「 AMD Radeon RX 550 」绘图卡， 究竟 GeForce GT 1030 的性能表现能否力压对手，在低阶市场取得优势 ?

NVIDIA 今日宣佈即将于 5 月 30 日 COMPUTEX TAIPEI 2017 台北国际电脑展上，由 NVIDIA 执行长暨创办人黄仁勳发表主题演说，届时将会探讨包括深度学习、 AI 、 VR 、加速分析、医疗与自驾车等领域议题。

在下週举行的 COMPUTEX TAIPEI 2017 台北国际电脑展 NVIDIA 将会举行人工智慧论坛 (AI Forum) ， NVIDIA 执行长暨创办人黄仁勳先生的主题演说将为今年 COMPUTEX 揭开序幕，人工智慧论坛内容包括精采的主题演说以及热门应用议题，从云端到终端装置，共同探讨人工智慧未来趋势，并引领台湾进入智慧产业革命。此外， NVIDIA 在 COMPUTEX 亦会设立「深度学习实作坊」，由讲师指导及准备了专业、丰富的实作内容，逐步带领学员透过最新、最实用的深度学习工具解决艰深难题。

NVIDIA 表示，人工智慧运算正进入一个崭新的纪元： GPU 深度学习，以模拟人类的思考方式做为出发点，从无人机、自驾车、机器人到智慧城市， NVIDIA GPU 让机器得以学习、感知、推论，并协助解决问题，如今人工智慧已融入人们的生活当中，且逐步颠覆产业的发展。透过 NVIDIA GPU 的平行运算作业能力大幅提升巨量资料的处理效能与效率，成为现代人工智慧发展背后的推手。

NVIDIA 在 17 日正式解禁 GeForce GT1030 绘图卡产品，属于 GT 10 系列的最后一款型号，採用 NVIDIA Pascal 架构、强大的绘图引擎以及最先进技术，为入门级用家提供更快速度，满足所有日常绘图需求。

NVIDIA 全新 GeForce GT1030 绘图卡基于 Pascal 架构、 16nm 製程 GP108-300 GPU ，拥有 384 个 CUDA Core ，官方资料指出其 Boost 时脉最高可达 1468 MHz ，功耗仅 30W 。记忆体部份内建 2GB GDDR5 记忆体配置， 64-bit 记忆体介面宽度，预设记忆体时脉速度 3000 MHz ，提供 48 GB/s 记忆体频宽。

NVIDIA 在 GTC 2017 宣布将为机器人产业揭开新世代，在大会上发表 NVIDIA Isaac 机器人模拟器，运用精密的游戏机与绘图技术，在实际投入部署前能事先于模拟真实世界的情境中训练智慧机器。此外， NVIDIA 推出一系列机器人设计参考平台，让用户得以透过 NVIDIA Jetson 平台更快速地打造机器。

NVIDIA 执行长暨创办人黄仁勳在会上表示，以 AI 为基础的机器人具有无穷潜力并能改善我们的生活，但打造与训练的过程却得面临许多艰难挑战， NVIDIA 正颠覆机器人产业，运用其在模拟真实世界所累积的深厚技术，让用户更精准、安全且迅速地训练机器人。

在 GTC 大会上超过 50 家世界各地厂商展出各式功能的机器人，皆採用 NVIDIA Jetson 平台， Jetson 能在终端设备快速且有效率地处理複杂资料。这些机器人能处理如搜救等危急任务、老人照护以及繁琐或具危险性的工业自动化操作。

为了推动全球具挑战性的 AI 研究， NVIDIA 在美国圣荷西举行的 GTC 2017 大会中宣布推出全新 DGX AI 超级电脑产品阵容，此系统基于 NVIDIA Volta 架构的 NVIDIA Tesla V100 资料中心 GPU 以及全面优化的 AI 软体套件，与前一代 DGX 相比可提升达 3 倍的速度，并能在单台系统中提供等同于 800 个 CPU 的突破性 AI 运算效能。

搭载 NVIDIA Volta 架构的 DGX 产品组合包含专为资料中心部署的 NVIDIA DGX-1TM AI 超级电脑与全新个人超级电脑工作站 NVIDIA DGX StationTM ，系统整合了 NVIDIA GPU Cloud Deep Learning Stack 云端深度学习堆疊机制而具备优势，并由全新推出的 NVIDIA GPU Cloud 云端技术进行传输。

NVIDIA GPU 云端深度学习堆疊将最新的深度学习框架与 NVIDIA 软体开发套件整合至时时更新的容器中， DGX 客户将能够升级并立刻启动最新专为训练、推论与其他 AI 运算相关作业的深度学习软体，节省数周与可观金额的整合与工程成本。在产品间使用一致性的软体堆疊，资料科学家能够轻易将在 DGX 个人工作站的实验结果无缝的在 DGX-1 伺服器丛集中进行规模化。