• 高性能NVIDIA处理器,NVIDIA将透过GPU加速5G连网应用成长

    导读: 电脑视觉、虚拟化 NVIDIA借GPU加速5G连网应用成长。5G不只是传输速度变快,更带来瞬间更多的数据资料量,要如何能够有效率的处理这么多数据资料,是未来NVIDIA在AI人工智慧产业的切入点。 着重于图像、电脑视觉运算的NVIDIA,看似与近年有不少热度的5G网路毫

    电脑视觉、虚拟化 NVIDIA借GPU加速5G连网应用成长。5G不只是传输速度变快,更带来瞬间更多的数据资料量,要如何能够有效率的处理这么多数据资料,是未来NVIDIA在AI人工智慧产业的切入点。

    着重于图像、电脑视觉运算的NVIDIA,看似与近年有不少热度的5G网路毫无关连,但?#23548;?#19978;就NVIDIA以旗下显示卡加速云端伺服器运作,针对庞大数据量以电脑视觉进行分析,借此让系统能更主动针对资讯连?#26377;?#27714;动态调整5G网路传输频宽,或是藉由5G连网加速人工智慧运算、自驾车等系统运作,甚至也能推动更流畅的高解析影音、虚拟视觉影像串流应用。

     

    就NVIDIA全球电信产业发展负责人Soma Velayutham说明,5G网路的到来,意味数据传输与运算量将呈现倍数增长,例如过往在4G网路时代时,平均每人每天约产生1GB数据传输流量,但在5G网路时代预期将会成长达300GB,加上行动网路应用更加普及之下,未来预期每天产生数据总量将难以计算。

     

    在目前的想像中,未来在5G连网时代将会进入常时连网应用模式,不仅使用者手中的?#21482;?#20250;?#20013;?#20256;输内容,就连使用者身上穿戴手表装置、邻近物联网装置、智慧家电,或是户外智慧路灯、自驾车、智慧城市背后系统都会?#20013;?#36830;网运作,因此未来连网数据传输量将会呈现倍量增长。

     

    因此在这样的数据增长之下,背后支撑?#33041;?#31471;系统显得更加重要,不仅必须有足够频宽支撑庞大数据传输量,同时也要能有充足运算能力支撑数据应用与调度需求,甚?#37327;?#20197;从庞大数据中即时找出有用资源,进而推动人工智慧等新技术发展。

     

    同时,在运作成本与环保考量之下,未来云端伺服器运作也必须考量运算能力与电力等维护成本之间作考量,并且尽可能降低环境影响,因此NVIDIA提出藉由GPU进行加速?#33041;?#31639;模式,开始成为目前多数超级电脑(HPC)设?#21697;?#21521;。

     

    而配合5G网路同时具备可程化特性,NVIDIA也能藉由电脑视觉识别方式,让系统判断不同连接使用需求,借?#20282;?#26029;是否应该动态调整更多连接资源,让基地台可将更多频宽资源即时分配给特定连?#26377;?#27714;,同时在频宽需求结束之后恢复原本连接模式。

     

    类似作法,包含Qualcomm在内晶片厂商也针对5G基地台打造解决方案,同样藉由电脑视觉分析方式判断即时连?#26377;?#27714;。

     

    除了加速运算、电脑视觉分析应用之外,NVIDIA也藉由GPU虚拟化应用协助电信业者在后端建立虚拟网路运算系统,同时也与诸如VMware、Cisco、微软、Google在内业者携手合作,借由规格互通、统一标准等方式建立连接,借此让GPU虚拟化应用可以更具体落实在5G网路连接运算,同时确保资料互通使用率。

     

    就目前NVIDIA应用发展,现阶段已经从终端到云端应用都可藉由GPU加速提升数据运算效率,同时也能透过人工智慧、电脑视觉、端点运算串接完整的全新数据应用模式,配合5G连网技术扩展之下,将可藉由GPU加速应用大幅成长,预期将能更具体改变未来运算使用模式。

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