本文摘要：NVIDIA近期在与医疗体系的合作有所进帐。NVIDIA近期回应，该公司致力于新药研发的合作夥伴benevolent.ai，藉由内建GPU训练系统的人工智能电脑，在短短一个月内，之后找到两种阿兹海默症药物的模型。 研究机构IDC认为，到了2020年，80%的大数据与分析部署，将必须分散式的微分析，而有40%的公司分析软体中，将不会包括基于理解运算功能的标准型分析。上述趋势，均必须在现有运算能力上，有戏剧性的突破，而其很有可能将不会由GPU做为驱动。

NVIDIA近期在与医疗体系的合作有所进帐。NVIDIA近期回应，该公司致力于新药研发的合作夥伴benevolent.ai，藉由内建GPU训练系统的人工智能电脑，在短短一个月内，之后找到两种阿兹海默症药物的模型。　　研究机构IDC认为，到了2020年，80%的大数据与分析部署，将必须分散式的微分析，而有40%的公司分析软体中，将不会包括基于理解运算功能的标准型分析。上述趋势，均必须在现有运算能力上，有戏剧性的突破，而其很有可能将不会由GPU做为驱动。

　　NVIDIA解决方案工程架构经理康胜闵回应，NVIDIA在五年前开始投放深度自学领域，将影片、图片、文字，利用深度自学的过程，让电脑自学到如何辨别事物、场景。不过，这些辨别工作都造就很好的运算效能，因此，NVIDIA运用GPU技术来对深度自学不作加快运算。

　　康胜闵回应，医院有十分多图像，例如X光片、扫瞄后的各种影像，过往这些影像都是全权转交医生做来辨识，如果能有一个系统能辅助医生作更精准的辨识，之后有可能提前找到病因，因此深度自学的引入，让开发人员已开始不作涉及研究。　　不仅如此，康胜闵也同时认为英国新创公司benevolent.ai的案例。

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