2017年8月9日--NVIDIA (輝達) 於上個月在檀香山大手筆送出全球首款 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速器驚喜之禮給全球頂尖的 AI 研究人員，並於昨晚在雪梨舉辦的國際機器學習大會 (International Conference on Machine Learning；ICML) 再次撼動各界，贈送 15 部 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速器給全球的AI研究機構。
在國際機器學習大會與 NVIDIA AI 實驗室計畫成員的會議中，NVIDIA 送出創辦人暨執行長黃仁勳親筆簽名的 V100，V100 為全球最強大的 GPU，具備超過 100 teraflop 的深度學習效能，獲贈的院校機構包括：卡內基美隆大學、華盛頓大學、麻省理工學院、牛津大學、史丹佛大學、加州大學柏克萊分校、多倫多大學、蒙特婁學習演算法研究所、瑞士人工智慧實驗室 (IDSIA)、德國馬克斯普朗克電腦科學研究所 (MPI Tübingen)、台灣大學、清華大學、中國科學院 (CAS) 、北京大學與東京大學。NVIDIA 透過 NVAIL 實驗室支持全球各地頂尖大學與研究機構，此次所有受贈者皆為 NVAIL 的成員機構
華盛頓大學 Pedro Domingos 表示：「我們將會善用這款加速器來運行演算法，並期望能獲得驚艷世界的研究成果。」
蒙特婁學習演算法研究所 Aaron Courville 表示：「我們非常依賴 NVIDIA 的技術。獲得更多 GPU 一向都是好事，而且對我們非常重要。 」
NVIDIA 總經理暨加速運算部門副總裁 Ian Buck 表示：「支援每個層級的創新是NVIDIA一向不變的策略。NVIDIA NVAIL 夥伴為 AI 研究的先鋒，每天都產生造福人類生活的新發現。」
NVIDIA 先鋒研究獎(NVIDIA Pioneering Research Awards) 表彰全球最佳 AI 研究
為表彰 NVAIL 夥伴的研究論文在如 ICML 這樣的會議上獲得各界的採納，NVIDIA 特別成立先鋒研究獎，獲獎者收到印有論文首段圖像的獎牌，首屆得獎者包括：
為表彰 NVAIL 夥伴的研究論文在如 ICML 這樣的會議上獲得各界的採納，NVIDIA 特別成立先鋒研究獎，獲獎者收到印有論文首段圖像的獎牌，首屆得獎者包括：
• 卡內基美隆大學：運用擴張空洞卷積建構文字模型之改善文字模型的良變分自動編碼
• IDSIA/Dalle Molle人工智慧研究所：遞迴高速網路
• 麻省理工學院：向量歸納約束與網路圖像之應用
• 蒙特婁學習演算法研究所：深入探索深層類神經網路的儲存
• 清華大學：運用隨機報酬在靜態賽局中找出奈許平衡點
• 加州大學柏克萊分校：藉由與模型無關之元學習(Meta-Learning)建構快速調適的深層類神經網路
• 東京大學：非對稱式 Tri-training 訓練法運用在非監督式領域調適
• 多倫多大學：深光譜分群學習
加州大學柏克萊分校的 Levine 表示：「很高興看到 NVIDIA 如此大力支持相關研究，廣邀各界齊聚一堂，研究各方的論文並予以表揚。 」
• IDSIA/Dalle Molle人工智慧研究所：遞迴高速網路
• 麻省理工學院：向量歸納約束與網路圖像之應用
• 蒙特婁學習演算法研究所：深入探索深層類神經網路的儲存
• 清華大學：運用隨機報酬在靜態賽局中找出奈許平衡點
• 加州大學柏克萊分校：藉由與模型無關之元學習(Meta-Learning)建構快速調適的深層類神經網路
• 東京大學：非對稱式 Tri-training 訓練法運用在非監督式領域調適
• 多倫多大學：深光譜分群學習
加州大學柏克萊分校的 Levine 表示：「很高興看到 NVIDIA 如此大力支持相關研究，廣邀各界齊聚一堂，研究各方的論文並予以表揚。 」
欲進一步瞭解 NVAIL 實驗室，歡迎關注 NVIDIA 官方部落格，其將深入探討 NVIDIA 合作夥伴在國際機器學習大會上首度公開的頂尖研究成果。
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關於NVIDIA (輝達)
NVIDIA (輝達) 為人工智慧運算公司，自1999年發明GPU起，成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品，掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧，透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等，來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊，請瀏覽www.nvidia.com.tw/object/newsroom_tw.html 以及 blogs.nvidia.com.tw。
NVIDIA (輝達) 為人工智慧運算公司，自1999年發明GPU起，成功促進PC電競市場的成長並重新定義現代電腦顯示卡產品，掀起電腦平行運算革命。近年來GPU深度學習也促發被視為下一個運算時代的人工智慧，透過GPU以類人腦方式運作於電腦、機器人與自駕車等，來感知並解讀真實世界。欲瞭解更多資訊，請瀏覽www.nvidia.com.tw/object/newsroom_tw.html 以及 blogs.nvidia.com.tw。
