NVIDIA 正式發佈全新「 GeForce GT 1030 」入門級繪圖卡，基於全新「 Pascal 」 GPU 微架構、 14nm FinFET 制程的「 GP108-300 」繪圖核心，內建 384 個 CUDA Core 、 64Bit 記憶體介面，最高功耗只有 30W ，售價約 US$69 美元，主要對手將會是「 AMD Radeon RX 550 」繪圖卡， 究竟 GeForce GT 1030 的性能表現能否力壓對手，在低階市場取得優勢 ?

NVIDIA 今日宣佈即將於 5 月 30 日 COMPUTEX TAIPEI 2017 台北國際電腦展上，由 NVIDIA 執行長暨創辦人黃仁勳發表主題演說，屆時將會探討包括深度學習、 AI 、 VR 、加速分析、醫療與自駕車等領域議題。

在下週舉行的 COMPUTEX TAIPEI 2017 台北國際電腦展 NVIDIA 將會舉行人工智慧論壇 (AI Forum) ， NVIDIA 執行長暨創辦人黃仁勳先生的主題演說將為今年 COMPUTEX 揭開序幕，人工智慧論壇內容包括精采的主題演說以及熱門應用議題，從雲端到終端裝置，共同探討人工智慧未來趨勢，並引領台灣進入智慧產業革命。此外， NVIDIA 在 COMPUTEX 亦會設立「深度學習實作坊」，由講師指導及準備了專業、豐富的實作內容，逐步帶領學員透過最新、最實用的深度學習工具解決艱深難題。

NVIDIA 表示，人工智慧運算正進入一個嶄新的紀元： GPU 深度學習，以模擬人類的思考方式做為出發點，從無人機、自駕車、機器人到智慧城市， NVIDIA GPU 讓機器得以學習、感知、推論，並協助解決問題，如今人工智慧已融入人們的生活當中，且逐步顛覆產業的發展。透過 NVIDIA GPU 的平行運算作業能力大幅提升巨量資料的處理效能與效率，成為現代人工智慧發展背後的推手。

NVIDIA 在 17 日正式解禁 GeForce GT1030 繪圖卡產品，屬於 GT 10 系列的最後一款型號，採用 NVIDIA Pascal 架構、強大的繪圖引擎以及最先進技術，為入門級用家提供更快速度，滿足所有日常繪圖需求。

NVIDIA 全新 GeForce GT1030 繪圖卡基於 Pascal 架構、 16nm 製程 GP108-300 GPU ，擁有 384 個 CUDA Core ，官方資料指出其 Boost 時脈最高可達 1468 MHz ，功耗僅 30W 。記憶體部份內建 2GB GDDR5 記憶體配置， 64-bit 記憶體介面寬度，預設記憶體時脈速度 3000 MHz ，提供 48 GB/s 記憶體頻寬。

NVIDIA 在 GTC 2017 宣布將為機器人產業揭開新世代，在大會上發表 NVIDIA Isaac 機器人模擬器，運用精密的遊戲機與繪圖技術，在實際投入部署前能事先於模擬真實世界的情境中訓練智慧機器。此外， NVIDIA 推出一系列機器人設計參考平台，讓用戶得以透過 NVIDIA Jetson 平台更快速地打造機器。

NVIDIA 執行長暨創辦人黃仁勳在會上表示，以 AI 為基礎的機器人具有無窮潛力並能改善我們的生活，但打造與訓練的過程卻得面臨許多艱難挑戰， NVIDIA 正顛覆機器人產業，運用其在模擬真實世界所累積的深厚技術，讓用戶更精準、安全且迅速地訓練機器人。

在 GTC 大會上超過 50 家世界各地廠商展出各式功能的機器人，皆採用 NVIDIA Jetson 平台， Jetson 能在終端設備快速且有效率地處理複雜資料。這些機器人能處理如搜救等危急任務、老人照護以及繁瑣或具危險性的工業自動化操作。

為了推動全球具挑戰性的 AI 研究， NVIDIA 在美國聖荷西舉行的 GTC 2017 大會中宣布推出全新 DGX AI 超級電腦產品陣容，此系統基於 NVIDIA Volta 架構的 NVIDIA Tesla V100 資料中心 GPU 以及全面優化的 AI 軟體套件，與前一代 DGX 相比可提升達 3 倍的速度，並能在單台系統中提供等同於 800 個 CPU 的突破性 AI 運算效能。

搭載 NVIDIA Volta 架構的 DGX 產品組合包含專為資料中心部署的 NVIDIA DGX-1TM AI 超級電腦與全新個人超級電腦工作站 NVIDIA DGX StationTM ，系統整合了 NVIDIA GPU Cloud Deep Learning Stack 雲端深度學習堆疊機制而具備優勢，並由全新推出的 NVIDIA GPU Cloud 雲端技術進行傳輸。

NVIDIA GPU 雲端深度學習堆疊將最新的深度學習框架與 NVIDIA 軟體開發套件整合至時時更新的容器中， DGX 客戶將能夠升級並立刻啟動最新專為訓練、推論與其他 AI 運算相關作業的深度學習軟體，節省數周與可觀金額的整合與工程成本。在產品間使用一致性的軟體堆疊，資料科學家能夠輕易將在 DGX 個人工作站的實驗結果無縫的在 DGX-1 伺服器叢集中進行規模化。