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雖然蘋果近年來在WWDC開發者活動逐漸聚焦軟體項目，幾乎很少公布新款硬體資訊消息，但相關看法認為蘋果將可能在今年WWDC 2017宣布更新MacBook Pro與MacBook，甚至也有可能再次更新MacBook Air系列產品。▲ (攝影／楊又肇) 分享 facebook 根據彭博新聞引述消息來源表示，蘋果可能選在今年WWDC 2017更新新MacBook Pro與MacBook系列產品，其中預期將換上Intel Kaby Lake架構處理器，而外觀、功能則不會做太大改變。另一方面，由於MacBook Air依然有不錯市場銷售表現，因此蘋果可能計畫再針對此項產品做更新，同時將作為MacBook系列產品入門機種。至於先前市場持續傳出蘋果將在MacBook系列機種採用ARM架構處理器，藉此提昇待機使用時間與更好運作效率，但由於軟體相容與調整都需要不少時間，因此短時間內可能還不會做更新。不過，在微軟計畫讓ARM架構處理器也能直接相容運作x86架構設計的應用程式，或許也將促使蘋果加速推出採ARM架構處理器的新款MacBook。目前除傳出將在WWDC 2017更新MacBook Pro、MacBook等產品，先前也有消息認為傳聞許久的10.5吋iPad Pro也可能在這段時間亮相，同時也包含搭載Siri數位助理服務的智慧喇叭。此外，預期蘋果也將在WWDC 2017期間說明全新總部Apple Park相關細節?
在NVIDIA執行長黃仁勳接連針對Google所打造的TPU加速器設計做出「回應」，對於目前Google藉由TPU推動基於深度學習的人工智慧技術發展，以及Intel藉由FPGA多叢集處理器架構所推動的人工智慧發展模式，我們在此次Computex 2017期間向NVIDIA解決方案架構與工程部門副總Marc Hamilton提出一些詢問。 分享 facebook 對於Google所提出TPU學習加速模式，Marc Hamilton認為就Google主要以TensorFlow學習框架推動人工智慧學習，其實是相當不錯的應用方案，但相比NVIDIA始終聚焦在以GPU進行加速，同時可對應更多學習框架的彈性，其實更能符合多元使用需求。Marc Hamilton表示，在現行人工智慧仍沒有一定學習訓練模式，藉由GPU加速的方式確實能更有效率地縮短整體學習時間，甚至在佔用體積、電力損耗方面也都更具優勢。而在裝置端的學習應用，現階段看起來也是藉由GPU加速運算的學習模式較為有利，甚至就Volta顯示架構的Tesla V100單組運算效能便高於單組第二代TPU表現，甚至同樣針對TensorFlow學習框架加入Tensor核心設計，藉此優化學習運算效能。 分享 facebook 就NVIDIA的看法，Google所提出的TPU固然有其優勢，但主要還是聚焦在TensorFlow學習框架，甚至依然僅能在雲端進行學習運算，相比NVIDIA所提出解決方案便顯得有其應用侷限。而NVIDIA過去以來與Google維持深度合作關係，除旗下伺服器同樣藉由NVIDIA GPU產品協助運算，開發者在其雲端學習運算選項除可選擇前後規格的TPU，其實仍可選擇採GPU架構的運算規格。因此Marc Hamilton認為NVIDIA提出GPU加速學習運算模式包含對應更多學習框架、硬體配置更具彈性，甚至針對更多開發者需求提出NVIDIA Cloud運算資源租賃服務，藉此滿足不同開發者實際應用情境。此外，由於TPU的設計主要還是對應Google Cloud雲端服務為主，而NVIDIA的解決方案卻可同時對應不同硬體設計需求，例如藉由HGX-1雲端伺服器平台設計對應不同雲端平台使用模式，因此對應提供雲端服務的合作夥伴硬體佈署也更為有利。 分享 facebook 至於針對Intel強調藉由多處理器叢及以FPGA形式推動人工智慧學習模式，Marc Hamilton則認為NVIDIA很明確地持續走在以GPU加速為基礎的發展模式，並非像Intel選擇以大量資金向外收購Atera、Movidius、Nervana Systems，甚至針對自動駕駛技術發展重金收購Mobileye，即便NVIDIA提出的學習模式確實仍須使用CPU，但藉由GPU的加速模式卻是眾多處理器難以比擬，甚至在人工智慧學習分析所需巨量數據傳輸頻寬更可藉由NVLink介面改善，因此在學習效率將有更大優勢。但Marc Hamilton也同意不同人工智慧技術發展，確實有各自合適的學習模式，因此主要還是取決人工智慧技術實際應用。不過確實在人工智慧技術成長背後所帶動的巨量數據傳輸頻寬需求，NVLink這樣的傳輸介面設計預期將能持續推動人工智慧技術成長，甚至讓更多人導入NVLink或相似的巨量數據傳輸技術。※相關連結》 NVIDIA再次針對第二代TPU做回應 強調GPU加速有更多元應用 第二代TPU帶來更大運算效能、加入深度學習 但應用領域仍有侷限 強化深度學習 Google揭曉第二代TPU、TensorFlow Research Cloud服務 觀點／Tesla V100加速卡加入Tensor核心設計，或許同時向Google TPU做「回應」 對應眾多學習框架 NVIDIA強調以GPU加速人工智慧技術成長彈性 Intel：將GPU用於深度學習僅只是人工智慧技術的一部?
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