AI 技術進步之下，機器人看似已有非常大的長進，但其實機器人展現出來的能力都是透過一遍一遍不斷練習的熟練度累積而成，當面對與練習不同的情況，即使只有些微差異，對機器人來說都是完全另一回事。 這種情況在機器手臂拾取放下物品時尤其常見。儘管有些可在物體間基本區別，但它們通常難以理解物體形狀、大小，更別提要將其移動到不同位置。麻省理工教授 Russ Tedrake 指出，雖然目前機器人看似可拾起任何物體，但如果是未曾見過的物體，它們實際上無法找到任何可行的方式將其妥善放下。「當你在 YouTube 觀看機器人影片時，你應該仔細觀察機器人沒有做什麼」。要擴大機器人能做的範疇，首要條件便是讓機器人「理解」對象的特殊之處。為此，MIT 電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）團隊開發出稱為「KPAM」（Keypoint Affordance Manipulation）的軟體，讓機器人學會拾取放下人眼中沒有太大不同、對機器來說卻是完全不同類型的東西。過去機器手臂主要運用基於幾何學的演算法，估計物體的位置和方向來抓住東西，但 CSAIL 研究人員認為這種方式應用上給予手臂很大的限制，特別是面對形狀各異的物體並試圖靈巧放下時。而在 KPAM，團隊讓系統把對象視為「3D 關鍵點」的集合，透過關鍵點讓機器人獲得如何處理對象所需的所有資訊。與過去方法不同，關鍵點讓機器人自然處理有些微差異的特定類型對象，CSAIL 只需要提供對象的一組關鍵點，KPAM 便會解釋為坐標並抓取。以馬克杯為例，團隊只要提供杯子中心、底部和手把中心 3 個關鍵點，KPAM 系統便能拾取各式各樣的杯子，而透過提供 6 個關鍵點，科學家便能讓機械手臂拾取從拖鞋到靴子等 20 多種不同鞋子。團隊相信 KPAM 能提供機器人更大的靈活性。Tedrake 認為，KPAM 只需稍微了解對象關鍵點的位置，便能完成各種有用的操作任務，這種特殊的表現形式正好和最先進的機器學習感知、計畫演算法完美結合。透過進一步努力，團隊希望改進 KPAM 技術，以便執行更廣泛的任務，像是拆開洗碗機或清潔廚房櫃檯。考量到機器人的工作學習能力，可想見 KPAM 將協助機器人更快成為工廠和其他環境中大型操作系統的一部分。 MIT’s robotic system can pick up items it has never encountered before （圖片來源：MITCSAIL）
3 月 21 日是世界知名作曲家巴哈（Johann Sebastian Bach）的冥誕，為了紀念這位 18 世紀西洋音樂史上最偉大的音樂家之一，與他的傳奇作曲，Google 特別在 3 月 21 日這一天推出第一個結合 Google AI 技術的 Google 首頁 Doodle，並且持續 48 小時讓使用者體驗 Google AI 的神奇效果。這項 Doodle 是由 Magenta（註）、Doodle 和 PAIR 團隊共同合作開發而成。使用者只要在紀念巴哈的 Doodle 中編輯專屬的旋律後，Google 機器學習模型將會將自創的旋律與巴哈的曲風巧妙地融合成為一組和諧的新旋律。完成後，使用者可以立即下載擁有巴哈風格的自創旋律，或者在社群平台上與親朋好友們一同分享。想挑戰成為 21 世紀的巴哈嗎？不妨讓 Google AI 助一臂之力，試試透過 3 月 21~22 日出現在 Google 首頁的紀念巴哈 Doodle 創作獨一無二的自創巴哈風旋律吧！註：Magenta 是一項研究計畫，專門探討機器學習在藝術和音樂創作過程中的運用。
到了春暖花開的好時節，便是遊日賞櫻花的日子！但如果語言不通，想要訂餐廳、預訂行程時便會遇到困難。為幫助台灣人更輕鬆地計劃行程，Microsoft 與日本旅行社巨頭 JTB 公司及導航公司 NAVITIME Co. 合作升級免費手機應用程式「JAPAN Trip Navigator」和 Miko AI 聊天機器人。此應用程式不僅支援繁體中文，更攜手日本美食株式會社，為訪日旅客提供線上預約餐廳的服務。「JAPAN Trip Navigator」為訪日遊客而設，提供全日本 47 個都道府縣的觀光資訊，除現有的酒店及行程預訂功能外，此次更新包括：支援繁體中文以熟悉的語言為台人導航除了原有的英文版本，現今又加入了繁體中文版，讓台灣人能以熟悉的語言和 Miko AI 聊天機器人暢快地互動，使用「JAPAN Trip Navigator」的各項功能時更得心應手，隨時隨地追蹤日本當地的實用最新資訊！不用擔心語言不通，盡情享受旅行的樂趣。新增線上預約功能 輕鬆鎖定「目標餐廳」到了日本，當然不能錯過精緻美味的料理！與日本美食株式會社，「JAPAN Trip Navigator」合作，新增了餐廳搜尋功能。只要進入想預訂的餐廳頁面，之後便可以跳轉至預約網站「日本美食」預約餐廳，再也不必現場排隊候位囉！更新應用程式介面 符合用戶需求依據旅客常有的搜尋目標，將主頁介面改為 8 個選項：「鄰近」、「目的地」、「關注」、「模範 Plans」、「行程」、「票券」、「餐廳」和「日本消息」，用戶能更輕易地按照所在地和個人喜好搜尋景點、活動攻略和優惠等資訊，制定獨特的個人旅行計畫。（Source：微軟）添加 47 個都道府縣的 RURUBU 觀光景點輕鬆到手精選攻略JTB 更新增了覆蓋全國都道府縣約 2,500 個 RURUBU 觀光景點攻略，還有約 50 項各區精選觀光資訊。用戶現在可以參考總共 10,000 個觀光景點攻略及 250 項精選觀光資訊，即使是初次訪日的旅客，也不會錯過任何好玩的景點！JTB 娛樂、活動票券 簡易一鍵購買用戶現在可以使用新版本向 JTB 購買以往限定日本客戶的娛樂、活動票券，馬上掌握所在地或目的地有趣的體驗設施和活動，在線上預訂後，就不用在現場排隊購票，省下大筆時間！讓你可以快速地移動至其他的旅遊地點。Miko AI 聊天機器人之所以能支援繁體中文，皆因「她」利用了 Microsoft 認知服務的 AI 平台。此平台擁有圖像識別功能，透過用戶手機拍攝的照片為用戶提供快捷方便的資訊。隨著人工智慧技術愈來愈成熟，有望在將來為用戶帶來更先進、有趣的功能和應用程式，使旅客開心地享受旅程！（Source：微軟） 下載連結：Android / iOS 免費下載 （首圖來源：JAPAN...
相對前兩年輝達舉辦的 GTC（GPU Technology Conference）來說，今年 GTC 在 GPU 技術架構和硬體創新的進展並不明顯。Keynote 環節，輝達創始人兼 CEO 黃仁勳發表了一款定價 99 美元的 Jetson Nano──除此之外，並沒有之前預想的新架構或「大核彈」。儘管如此，在現場見證了 Keynote 之後，依然感受到黃仁勳的激情，以及他在打造基於現有 GPU 技術應用生態方面的努力。無論是基於圖靈架構和 RTX 技術的 Nvidia Omniverse 和 NVIDIA RTX Servers 伺服器，還是 7 家世界級的廠商將推出基於 NVIDIA T4 GPU 和 NVIDIA CUDA-X AI 加速庫的伺服器，都讓人體會到輝達在技術應用生態方面的努力。黃仁勳依舊強調這句話：買的（GPU）越多，省的（Money）越多。GTC 大會第二天，黃仁勳出現在媒體參與的 Q&A 環節，他首先重點強調本次 GTC 的兩個核心關鍵詞──Ray-Tracing 和 Data Science，隨後回答眾多外界關注的關鍵問題，比如說未來的 GPU 技術路線、收購以色列公司 Mellanox、資料中心的未來、摩爾定律的終結等。以下是本次 Q&A 關鍵內容摘要。一、關於輝達收購 Mellanox本次 GTC 開幕前一週，輝達宣布收購以色列科技公司 Mellanox，這是輝達史上最大筆收購。對此，黃仁勳提到以下幾點：...
茲卡病毒疫情在 2015 年起於中南美洲快速擴散，衍生的小腦症更造成嚴重的社會問題。為了預測和制止疫情擴散，有科學家利用人工智慧技術找出茲卡病毒帶原靈長類動物，希望更清楚掌握情況。茲卡病毒由蚊子傳播，除了人類之外，靈長類動物也會染病，進而將疫情擴散出去，因此找出帶原靈長類動物同樣重要。IBM 和 Cary Institute of Ecosystem Studies 的研究人員開發出一個人工智慧模型，透過分析目標品種的生理特徵，包括代謝率、妊娠期、產子數和行為等，透過演算法，為全球 364 種靈長類動物最有可能帶原茲卡病毒的物種做風險評分。據論文共同作者 Subho Majumdar 形容，這些物種地理分布廣泛，數目眾多，居住在人口中心附近。牠們同時會襲擊農作物，或被當寵物飼養。有時人們將牠們當旅遊景點在城市展示或捕獲，因此其實是相當驚人的疾病散播風險。若能掌握帶原靈長類動物，就可以了解茲卡病毒在哪些地區有較大風險，有助控制疫情。 AI identifies which primates could be carrying the Zika virus （本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：Flickr/Roy Luck CC BY 2.0）
不久的將來，人們不需要出示護照也能進入美國機場航站大樓登機。只要站在登機櫃台面對攝影鏡頭，機器就會掃描臉部，同時把圖像傳輸到存有你護照照片的遠端系統，檢查鏡頭前的人與護照照片是否一致。這流程在安檢、登機時還會再次進行。不出意外的話，你就能快速登機。自動化未來已可見一斑。美國海關和邊境保護計畫，也叫生物辨識出境計畫，核心包括臉部辨識系統，目前已在美國 17 個機場登機口使用。這只是開始。美國海關和邊境保護局（簡稱 CBP）計劃到 2021 年對 97% 出境國際旅客完成掃描。技術指南說：「CBP 正透過雲端臉部生物辨識系統配對旅客與照片，以此改變人們旅行的方式。」這種資訊匹配服務旨在取代人工驗票，將旅途中需要出示紙本證件的流程改為自動辨識。然而，天下沒有免費的午餐。學術研究表明，臉部辨識演算法的錯誤率會因人種或性別而有變化，這意味著一些群體可能會比其他群體受更多查驗。這項技術甚至可在你不知情時使用。臉部辨識系統收集的不可變數據，也就是臉部資訊，已引起人們的擔憂。如果某人的資訊一直被保存，那麼系統便可一直追查這個人的行蹤。CBP 表示，臉部辨識技術可使旅行更方便安全，因為你創造了獨一無二的數位模型。CBP 還聲稱，辨認人臉方面，機器的速度越來越快，做得也比人類更好。但批評人士認為，CBP 已經加快瓦解、甚至可能突破了美國法律的界限。他們不滿之一在於，這項技術還沒有採納大眾意見，就已在機場實施。電子隱私資訊中心（Electronic Privacy Information Center）高級法律顧問杰拉米‧史考特（Jeramie Scott）表示，未來政府機構利用臉部辨識技術追蹤不是不可能的事。史考特所在的組織最近獲悉一些文件，CBP 在文件裡指出，移民和海關執法局（Immigration and Customs Enforcement）及美國海岸警衛隊（US Coast Guard）等政府機構，對機場收集的外國公民照片頗感興趣。CBP 強調，這個計畫不是為了監視，實施也符合法律規定。美國公民可選擇退出計畫，照片就不會長期保留。運作方式臉部辨識系統旨在快捷：機場登機口拍下的旅客圖像經過加密，傳送給雲端伺服器的 CBP 旅客驗證服務系統。CBP 的臉部配對演算法會確認圖像人臉是否與護照照片一致。系統透過創建基於乘客照片的生物特徵模型執行。這模型是一組測量體的特徵大小和形狀集合，比如眼睛，以及特徵之間的距離，再如你的鼻子和上唇。然後系統會比較模型與護照和其他來源提取預存乘客的圖集。美國捷藍航空公司、英國航空公司和達美航空及邁阿密和加州、聖荷西等城市營運的機場，已與 CBP 達成合作。這些航空公司（機場）裝了攝影鏡頭，並拍攝乘客的照片。在亞特蘭大，達美航空公司與 CBP 和 TSA 合作，在整個國際航站大樓引入臉部辨識系統。CBP 聲稱，美國公民的照片只會在旅客驗證服務系統保存 12 個小時，非美國公民的照片將保留 14 天，非公民的照片還會傳輸至美國國土安全部的 IDENT 資料庫，資料庫儲存了 75 年來美旅遊的遊客資訊。據 CBP 報導，航空公司和機場不允許保留照片副本，必須在規定時間內將照片清除。然而，他們可使用相同設備拍攝的其他照片來滿足商業目的。航空公司和機場有義務告知 CBP 是否打算將照片用於商業目的，但目前為止還沒有航空公司這樣做。捷藍航空公司和達美航空公司分別表示，他們不打算將臉部辨識用於商業目的，並補充說，只有乘客站在攝影鏡頭前並主動點擊掃描時，相機才會拍攝照片。米內塔聖荷西機場的女發言人說，機場只為海關和邊境保護局的計畫提供便利，其他人無法獲取拍攝的照片。法律授權這個計畫引起人們對合法性的質疑。美國公民自由聯盟、電子隱私資訊中心、電子前沿基金會和其他組織表示，沒有任何法律允許 CBP 收集美國公民的生物特徵資訊，不管儲存時間多長。CBP 也聲明，證明有許多法律允許收集生物特徵資訊。例如，國土安全部（CBP 的上級機構）得以創建的法律已授權 CBP 獲取生物特徵出入境計畫所需的所有數據。1996 年，國會首次下令從出入境外國公民收集生物特徵數據。2002 年，又下令建立生物辨識出入境計畫，並在 2016 年撥款。然而，隱私法專家指出，雖然...
隨著越來越普及的無線通訊，各種訊號充斥在我們的生活周遭，但你知道這些訊號的變化，能夠判斷屋內的狀況嗎？像是智慧家庭裝置判斷主人是否回來而要開燈，家中保全系統判斷是否有不明人士入侵狀況。加拿大公司 Cognitive Systems 就要用聯網時代無處不在的 Wi-Fi 訊號，來充當虛擬的家庭看家狗。Cognitive Systems 的 Aura Wifi Motion 技術，最大的好處是不用額外的裝置，就能監控屋內環境 Wi-Fi 訊號狀況，從而判斷外內狀況。Cognitive Systems 的技術能偵測家裡的人、動物移動造成的網路連線變化，再靠軟體分析 Wi-Fi 訊號變動狀況。Aura Wifi Motion 搭配居家保全的方案，能偵測屋內是否有不明人士進入。或者是智慧家居的整合方案，偵測家中成員回到家中，就連帶開啟空調、燈光。目前北美的家庭中，平均有 10~30 台會連 Wi-Fi 訊號的裝置，除了傳統的電腦，家中成員的手機、平板以及占據家中客廳位置的智慧電視，像是家中各類環境監控的感測器、webcam、智慧家電。這些裝置連線到路由器，連線數量相當多。透過 Aura Wifi Motion 技術，假若訊號傳輸空間中間出現人的走動，訊號的連線狀況出現變化，藉由訊號變化推斷，像是是否在不該有人在家裡的時候，出現疑似有人闖入狀況。 ▲ Aura WiFi Motion 技術能偵測 Wifi 傳輸資料訊號的變化，判斷是否有人進入，能夠用在居家老人防摔倒偵測，智慧家庭，或是整合至家庭保全方案當中。(Source：Cognitive Systems)Aura Wifi Motion 技術偵測屋內的 Wi-Fi 訊號狀況，是否意味著需要再加裝更多的感測器？Cognitive Systems 表示不用，已經與市面既有的晶片商合作。Aura WiFi Motion 的技術能排除屋內既有的自動化設備，像是趁屋子內人不在，清理打掃家裡的掃地機器人。或者家中的寵物之類的，能透過機器學習，知道那裡 WiFi 變動的狀態，是上述提到正常的情形。Cogition 也相當自豪他們的技術，經過無數次測試是 0 誤判。Cognitive Systems 的...
科幻電影《關鍵報告》描述，科技徹底改變了警察辦案方式，因為「先知」能偵查到人的犯罪企圖，警方可在人犯罪之前就抓到他，不用案發後才趕往現場，大大降低了犯罪率。用科技預測犯罪，這未來正在成為現實。日本一些便利商店的監視鏡頭就具備這類功能，日本一家人工智慧公司 VAAK 開發出一款 AI 軟體，連線後可分析顧客，偵測出坐立不安、神情焦慮和肢體動作可疑的人，進而找出潛在的扒手，並提醒店員注意。據彭博社報導，這項技術去年在一家橫濱便利商店測試時，就成功辨識出一名可疑客人，結果這「可疑人士」真的在幾天後因偷竊被捕，這件事成了很多媒體頭條，VAAK 這家 2017 年才成立的公司開始為人所知。有了成功案例後，VAAK 創始人田中良表示，「向 AI 預測犯罪的社會邁出重要一步」，目前 VAAK 這套 AI 系統已在東京幾十家商店測試，並從 3 月開始銷售，計劃 3 年內進駐 10 萬家商店。其實在英國等一些歐洲國家，一些大型連鎖超市也開始應用類似 AI 分析工具，由 Third Eye 公司提供服務。不過出於安全原因，假裝 AI 分析系統的零售商都要求這些人工智慧公司保密。據田中良介紹，VAAK 正和日本幾家大連鎖便利商店和藥妝店接洽，雖然沒有透露名字，但可肯定的是，已有好幾家日本大型連鎖店不同程度使用這項技術。防範需求市場大泰科零售解決方案（Tyco Retail Solutions）報告顯示，2017 年全球零售商因盜竊造成的損失約 340 億美元，相當於總收入 2%，這對毛利率不高的零售業來說也是可觀的數字。這也意味著防盜市場不小。調研機構 Gartner 預計零售商投入 2 千億美元至新技術，很大一部分會用於 AI 防盜等相關技術。按照田中良的設想，這種 AI 分析技術除了可用於零售商，還能在火車站等公共場所預防自殺 ，偵測有自殺傾向的人，提前阻止跳軌等悲劇發生。（Source：pixabay）在美國，這項技術真的像電影用於警務工作。去年 The Verge 就曾報導紐奧良引入一套預測性警務技術，由矽谷公司 Palantir 提供，透過追蹤人們和其他幫派成員的關係和犯罪紀錄，並分析社交媒體，預測某個人真的犯罪或成為受害者的可能性。類似技術也在幾年前在芝加哥警察局應用，當地警局利用 AI 系統生成一份「熱名單」，標記「芝加哥最危險的 400 人」，除了有犯罪前科的人，也有一些未曾犯罪，但被認為有潛在犯罪風險的人。不過這些預測技術引來不少爭議，有人將之與美國稜鏡門相比，認為執法部門隱瞞監視活動收集的證據，擔心這項技術被濫用，但另一方面確實提高警方的辦案效率。隨著技術日漸成熟，人們更需要想怎麼防止被濫用，讓它成為造福人類的科技，而不是相反。（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：VAAK）延伸閱讀： 日本 NTT...
現在只要標榜人工智慧的公司就會吸引眾多矚目，但歐洲一項調查發現，將近一半號稱人工智慧的公司實際上沒有投資任何人工智慧技術，這項調查引發人們對新創公司利用 AI 這個術語吸引資金的質疑，但歐盟監管機構針對調查表示，產業界缺乏統一的 AI 定義可能是問題之一。倫敦一家投資公司 MMC Ventures 研究 2,830 家聲稱使用 AI 的歐洲公司，查看每家公司的資料、產品、網站和產品文檔，發現其中有 40% 的企業沒有採用任何機器學習技術，這兩千多家公司涵蓋 13 個歐盟國家的新創企業，但沒有透露參與該研究的企業名單。MMC 研究主管指出，現在 AI 企業多半是大量的炒作。他進一步指出，歐洲正在進入一個人工智慧創業時代，每 12 家新創企業中就有一家將 AI 納入營運核心，2013 年時調查只有 50 家新創企業只有一家採用 AI。新創企業稱自己為 AI 公司的一個原因是為了吸引更多資金。MMC 調查發現，自 2015 年以來，AI 公司在融資輪次中籌集的資金比傳統軟體公司多 15~50%。AI 新創公司的估值也高於軟體公司。CNBC 訪問智慧財產權律師事務所 Gill Jennings and Every 的合夥人表示，由於企業希望讓他們的業務更具可投資性，AI 專利申請量暴增，但是從智慧財產權的角度來看，這種 AI 實際上幾乎沒有任何價值，他甚至直言，AI 產業是一個泡沫，可能會因此而破滅。歐盟執行機構歐盟委員會將 AI 廣義定義為一種技術，允許系統分析環境並以某種程度的自治做出決策。委員會目前正在製定一套圍繞 AI 的指導方針，幫助建立明確的定義，並確保其用於道德目的。根據 MMC 報告，在歐洲，英國是大多數 AI 新創企業的所在地。醫療保健是最受歐洲 AI 新創公司歡迎的領域，五分之一的新公司專注相關應用，此外金融、媒體、娛樂和零售也是...
美國西岸時間週一（3/11）清晨 5 點，輝達（NVIDIA）緊急召開電話會議。上週末，媒體陸續爆出輝達對以色列公司 Mellanox 的競購擊敗英特爾的消息。美國當地時間 3 月 11 日早上，輝達公告並召開電話會議，證實輝達和 Mellanox 達成收購協定。69 億美元價格，成為輝達史上最大筆收購。雙方主角──輝達 CEO 黃仁勳（Jensen Huang）、Mellanox CEO Eyal Waldman 都現身會議。黃仁勳解釋收購的邏輯，回顧兩家公司的長期合作歷史。更重要的是，業績低迷股價不理想已有一年之久的輝達，轉型路徑就此浮出水面：核心產品從晶片過渡到伺服器和為 AI 等領域提供超強計算的資料中心；業務型態可能從出貨 GPU 等深度學習的晶片變成經營資料中心，並為企業用戶提供基於輝達獨有架構的雲端計算服務。黃仁勳的說明中，兩家公司計劃一起建成「巨型計算引擎」──就是資料中心。資料中心將是整合上萬個計算節點的網路系統，每個節點都是一枚 GPGPU，即過去意義的輝達「顯卡」。節點間的高效資訊流動，將匯聚達成強大的計算能力。在人工智慧時代，「巨型計算引擎」將能應付爆發式增長的大量資料和計算需求。這筆收購還需獲得美國、中國等國監管部門批准，預計 2019 年底前完成。輝達宣稱，兩家公司將成為最強聯合，全球每家主要雲端服務供應商和電腦製造商，都會成為他們的用戶。輝達把未來押注在資料中心，希望透過這筆 69 億美元的收購案，撬動價值 600 億美元的市場，並分一杯羹。輝達業務型態轉型儘管雲端計算已落後亞馬遜、Google 和微軟等公司，輝達仍將自己定位為人工智慧計算領域的領航者。去年，輝達發表超級電腦 DGX-2，售價約 39.9 萬美元。DGX-2 整合 16 個完全互連的 GPGPU，輝達稱能由此將深度學習效能提升 10 倍，突破人工智慧速度和規模的障礙。輝達曾將深度學習研究者的青睞賭在這台單機形態的超級電腦，但 40 萬美元的門檻，不知有多少企業願意跨入。與此同時，以大量資料為中心的新型計算正在爆發：人工智慧、機器學習、資料挖掘。這些領域的迅速增長，使計算負荷呈指數增長，成為任何一台電腦都無法獨立完成的工作。黃仁勳在電話會議表示，已經沒有單一電腦，能應付產業目前的計算和資料規模需求。受摩爾定律所限，CPU 的計算能力發展越來越慢，然而資料和計算能力的需求卻迅速增長。如果計算能力不能增長，那麼堆積更多處理器，並加快資訊在處理器間流動的速度，使上萬台伺服器能聯合成為一台「電腦」，是輝達的選擇。輝達將與 Mellanox 聯合開發，由輝達 GPU 加速計算，Mellanox 智慧網路方案高效連線系統。目標是達到更強的計算能力、更高效率和更低成本。巨型計算引擎也是輝達規劃的未來。資料中心系統將涵蓋資料處理、計算網路、資訊儲存，培育下一代高效能電腦和人工智慧平台。提供的產品則包括高效能電腦、網路服務、雲端服務，以及針對企業的計算。輝達的轉型端倪早已出現。財報顯示，資料中心是輝達目前增長最快的領域，2018 年收入達 29 億美元，占公司總收入四分之一。主要產品包括 Nvidia Tesla GPU、Nvidia DGX...