儘管不像4月GTC技術大會，有用自己的虛擬分身登場，在秋季GTC大會上，同樣出現另一個黃仁勳迷你分身，雖然一眼就可看出不是本人，但舉手投足都將本尊模仿唯妙唯肖，連講話語氣也十分相似，還能代替他與一群專家及科學家流暢交談，回答各種艱深提問，像是對改善氣候變遷看法等，都難不倒它。（圖片來源／Nvidia）
今年4月一場線上GTC技術大會上，Nvidia執行長黃仁勳有14秒的演講，是用自己的虛擬分身上陣，Nvidia前陣子才揭露，讓許多當時參加的開發者和全球媒體都大吃一驚，用3D電腦繪圖結合AI模擬出來的虛擬分身已經到了幾可亂真的地步，更在網路上引起熱烈討論。
在接下來11月中旬GTC秋季大會上，所有人都在猜測他這次會不會同樣以虛擬分身登場，甚至從一出場開始，就仔細觀察他的臉部表情、手勢、身體動作，任何細節都不放過，想從中找出破綻，但沒有人有把握。直到會後線上記者會上，媒體向他求證時，黃仁勳笑說：「除了我以外，全都是假的。」
Q版造型的Toy Me迷你分身，能回答專家艱澀提問
儘管沒有用自己的虛擬分身介紹產品，但在這場GTC大會上，同樣出現另一個黃仁勳迷你分身Toy-Me，雖然一眼就可看出不是本人，但舉手投足都將本尊模仿唯妙唯肖，連講話語氣也十分相似，還能代表他與一群專家及科學家流暢交談，回應各種艱深提問，像是如何改善氣候變遷等問題，都難不倒它。
不論是黃仁勳虛擬分身或Toy Me，都是透過Nvidia的3D設計協作與模擬的Omniverse平臺所製作完成， 甚至不只是虛擬分身，Omniverse現在還能用於建造Metaverse虛擬世界， 以即時3D繪圖、AI和物理模擬出逼真的動態場景，讓人有如置身真實世界中的感受。Omniverse企業版在11月正式推出上線。Omniverse也是黃仁勳這場主題演講中的7大重點之一。
圖片來源／Nvidia
在年尾舉行的GTC秋季發布會中，Nvidia執行長黃仁勳的主題演講，主要圍繞7大技術主軸，涵蓋量子運算 、AI推論平臺、語音AI、超大語言模型（LLM）、虛擬世界模擬引擎Omniverse、機器人平臺以及高速網路平臺。
兩大機器學習開發新框架，加速建立物理ML與超大LLM語言模型
回顧這些年運算發展，黃仁勳表示，加速運算一直都在試圖處理完整技術堆疊（full stack）的運算問題，考慮到不同應用、不同產業，而且跨雲端到邊緣，不論是GPU、CPU和DPU晶片，也不分DGX、HGX、EGX、RTX、AGX系統等，都需要各種優化的SDK，來提供這些行業或產業做加速運算使用。他也說到，目前有3百萬名開發者使用該公司150個加速運算SDK用於繪圖、AI和機器人應用。
這次技術大會上，Nvidia更加碼釋出65個新的或更新的SDK， 提供各產業使用。舉例來說，ReOpt是物流倉儲搬運機器人用的SDK，可優化機器人移動與行駛路線，以及為機器學習慣用程式語言Python推出的cuNumeric，可加速其擴充函式庫NumPy支援更大規模的矩陣運算。另外cuQuantum則是針對量子運算專用SDK，可供研究人員進行量子科學研究。
在AI應用方面，該公司推出兩個極為重要的AI開發框架，一個是物理機器學習模型開發框架Modulus，可透過AI加速建立高度逼真的物理模型，Nvidia還宣稱，以此產生的模型模仿物理的速度，比模擬軟體快1,000到10萬倍之多。另一個NeMo Megatron深度學習框架，則要用來解決超大語言模型（Large Language Model,LLM）訓練的難題，企業或開發者還可以使用以該框架建立的LLM模型NeMo Megatron 530B訓練出自己的語言模型。該語言模型預設使用多達5,300億個參數，還比OpenAI的GPT-3語言模型高出3倍之多，且支援多GPU、多節點分散式運算架構。
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選擇示波器的10 項考量因素
示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真，測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。
臭氧機的滅菌效果如何?
多加科技公司前身─多加企業社於2000年設立於高雄市，從事水處理、加水站設計規劃營運，以臭氧機、紫外線燈作水質淨化、殺菌設備
除了訓練用LLM模型，Nvidia新一代Triton推理伺服器，也能支援LLM模型的推論。也因為LLM模型是未來AI用來理解語言、語意、上下文脈絡的重要關鍵，黃仁勳也看好LLM模型的發展，將成為未來主流HPC應用。
此外，在新一代Triton推論伺服器中，現在已經可以處理機器學習和深度學習模型的推論，也可以在Arm架構伺服器中做推論。還有另一個體積更小、運算力更強的Edge AI推論晶片Orin在同一天發布，可以提供每秒200兆次的運算（TOPS），與前一代 Xavier相比提升6倍之多。
在企業AI軟體方面，Nvidia原本就有建立相當完整的生態系，涵蓋雲端、本地、邊緣和嵌入式裝置，現在更進一步與資料中心代管服務商Equnix合作推出LaunchPad服務，提供企業預安裝和整合服務，企業以後可以將這些AI軟體部署到Equnix資料中心內，不一定要放在企業內部，不過目前Equnix亞洲機房只有東京和新加坡兩個。
借助新AI語音引擎，用30分鐘訓練就能產生新合成語音
Nvidia同一天推出互動式對話AI引擎Riva，強調只要30分鐘的語音資料訓練，就能產生語音合成模型建立新的AI語音系統，最多可以支援7種語言，包括中文、英文、日文、西班牙文、德文、法文、俄文。除了語音合成，Riva還具備語音助理功能，能回答提問、歸納和理解說話者意圖，也能提供翻譯、即時字幕顯示功能等。
力推新UCF統一運算框架，搶攻Edge AI產業應用
在這次技術大會上，黃仁勳還進一步揭露出該公司Edge AI布局，主要有3大關鍵技術，統一運算框架（Unified Compute Framework,UCF）、虛擬化身Maxine機器人平臺，以及虛擬世界模擬引擎Omniverse。
Nvidia首度提到UCF框架，它是一個用來開發即時處理Edge AI應用的加速框架，企業能夠利用它建立處理機器人流程的多AI邊緣應用程式，而且利用這套框架開發出來的邊緣AI應用，不只可以部署到嵌入式機器人系統或邊緣裝置上，也可以在企業或雲端資料中心執行。
目前該公司已經有部分Edge AI產品採用UCF框架，例如新推出的醫療儀器設備平臺Clara Holoscan就有使用UCF框架，還有Maxine機器人平臺同樣是採用UCF框架提供虛擬分身開發環境。黃仁勳表示，未來Maxine將可以整合更多AI技術深化應用，包含電腦視覺、神經網路繪圖、動畫模擬、AI語音、對話管理、NLU和推薦等。
另一方面，歷經近一年公測，Nvidia的Omniverse企業版正式上線，還釋出重大更新和推出不少新功能，例如最新發表的Omniverse Avatar虛擬化身模擬平臺，整合電腦視覺、語音AI、自然語言理解等技術，讓企業可以在虛擬世界中打造出更聰明的AI虛擬化身，來帶來各種對話式應用或服務，例如Toy Me就是其中一個應用例子。
在一項Maxine虛擬分身技術展示中，就有使用Omniverse來模擬Kiosk機器人語音助理的臉部表情、手勢、身體動作，同時串聯電腦視覺、互動式對話AI技術Riva等多種AI技術，來提供即時互動式對話。
新發表的Omniverse Replicator模擬框架，則是能產生模擬真實世界所需的物理數據，例如道路表面等，可供自駕車以及機器人在虛擬環境中持續加強訓練。
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