Fujitsu將NVIDIA GPU加速超級運算 推向大眾市場
Fujitsu將NVIDIA GPU加速超級運算 推向大眾市場

NVIDIA(輝達)今日宣布NVIDIA® Tesla® 繪圖運算處理器(GPU)現已搭載於Fujitsu的PRIMERGY CX400 S1伺服器內,為Fujitsu在日本與歐洲的大量顧客安裝基礎,提供高效能的GPU加速運算。

Fujitsu為了在精巧的機身中注入高效能,設計出PRIMERGY CX400 S1伺服器。該伺服器採用半寬型、雙插槽的伺服器節點設計,在每個單位高度中導入雙倍的核心。系統內部包括4個1U熱插拔PRIMERGY CX250 S1伺服器節點,每個節點配置2顆CPU;或是2個2U熱插拔CX270 S1伺服器節點,每個節點配置2顆CPU及1顆NVIDIA Tesla GPU。

NVIDIA(輝達)公司Tesla事業部資深總監Sumit Gupta表示:「Fujitsu是高效能運算(HPC)的領導者。該公司配備GPU的新款伺服器能為大學、企業及政府研究實驗室中的眾多研究人員與工程師提供超級運算效能。」

結合一顆多核心CPU與一顆NVIDIA GPU內的數百個平行運算核心,已為HPC業界帶來嶄新的GPU加速運算模式。這樣的組合把複雜的平行運算工作轉由GPU來執行,並維持和CPU一致的程式邏輯,不僅讓效能遠遠超過僅使用CPU的系統,同時還大幅降低功耗。

搭載GPU加速功能的Fujitsu系統,專為解決HPC應用上固有的複雜運算處理挑戰而設計,其中包括結構力學、流體動力學、地震模擬與成像、生物信息、分子動力學、計量金融以及資料採集。由於GPU能大幅降低模擬的執行時間以及運算成本,汽車產業亦快速部署GPU技術進行撞擊模擬與電腦輔助工程設計。

富士通公司產品開發事業群資深副總裁Jens-Peter Seick表示:「Fujitsu PRIMERGY Multi-Node CX400展現了Fujitsu的務實創新哲學以及不變的動力,能讓我們的scale-out伺服器系統在HPC與雲端運算環境中持續增加性能與彈性。藉由支援NVIDIA GPU,系統不僅大幅提高運算效能,還降低成本與功耗。這樣的結合正是現今HPC顧客所尋覓的產品。 」

Fujitsu PRIMERGY CX400 S1 Multi-Node系統現已透過Fujitsu與其通路夥伴開始販售。各地區的通路夥伴廠商清單請參見Fujitsu 全球零售商搜尋網站。

關於Tesla GPU

NVIDIA Tesla GPU是以NVIDIA CUDA®平行運算平台打造的密集型平行運算加速器。Tesla GPU專為節能的高效能運算、運算型科學和超級運算設計,相較於僅搭載CPU的途徑,可針對廣泛的科學類和商用應用提供大幅提升的應用加速。目前全球全5大超級電腦中就有3部系統搭載NVIDIA Tesla GPU。

欲瞭解更多關於NVIDIA Tesla GPU的資訊,請瀏覽Tesla網站。欲瞭解更多關於CUDA的資訊,或欲下載最新版本,請瀏覽CUDA網站。同時,歡迎至Twitter (@NVIDIATesla)追蹤Tesla的最新消息。

另外,歡迎前往NVIDIA新聞室,瀏覽NVIDIA(輝達)新聞、公司和產品資訊、影片和圖片等更多資訊。

關於NVIDIA (輝達)

NVIDIA(輝達)公司在1999年發明了繪圖處理器(GPU)後,便讓全世界認識到電腦繪圖功能的威力;如今,其處理器啟動從智慧型手機到超級電腦等廣泛的產品。NVIDIA(輝達)的行動處理器,普遍應用於手機、平板電腦以及車用資訊娛樂系統中。PC遊戲玩家仰賴GPU,享受真正身歷其境的世界。專業人士利用GPU創造電影中精采的3D繪圖和視覺效果,也設計出從高爾夫俱樂部到大型噴射客機等各種物件。而研究員運用GPU,可以透過高效能運算促進科學新領域的發展。NVIDIA(輝達)擁有超過5,000項已核發、認可或申請中之專利,其中包括現代運算技術基礎之設計與深入研究。欲瞭解更多NVIDIA(輝達)詳細資訊,請瀏覽NVIDIA網站。

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本新聞稿可能包含NVIDIA根據目前預期所做出的前瞻性聲明;其中包含NVIDIA Tesla GPU和Fujitsu PRIMERGY CX400 S1伺服器的出貨時程、特色和效應;以及NVIDIA公司專利在現代運算技術上所產生的效應。這些前瞻性聲明包含可能導致實質結果與預期不符之風險與不確定因素。多項重要因素可能導致實際結果與前瞻性聲明所示之結果出現重大差異,所及範圍有全球經濟情況、我們的產品借重第三方協力廠商之製造、組合、封裝和測試之部分;技術發展和市場競爭之影響;更快或更節能技術之發展;設計、製造或軟體的缺失;消費者偏好或需求之改變;業界標準和介面之改變;整合到系統後無法預期的產品或效能降低之技術缺失;以及我們定期提交給美國證券交易委員會(SEC)之Form10-Q(截止於2012年4月29日之財務季度)等報告中的其他詳細因素。NVIDIA在公司官方網站上免費提供定期提交給SEC的報告之副本。這些前瞻性聲明不保證未來的效能,只陳述目前的狀態,除非法律規定,否則NVIDIA沒有意願或義務因為新資訊、未來事件或其他理由而更新或修改任何前瞻性聲明。

 

本文為NVIDIA公司2012版權所有並保留所有權利。NVIDIA與NVIDIA標誌以及CUDA和Tesla是NVIDIA公司在美國及其他地區的商標和(或)註冊商標。所有其他公司及產品名稱乃為所屬個別公司之商標。功能、定價、出貨時程和規格之變更不會另行通知。

 

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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