GPU靠AI直攻運算龍頭

GPU應用因AI開始有了截然不同的新轉變，不只讓一些支援高度平行運算應用的高階GPU相繼問世，現在連整套GPU深度學習專用伺服器也搶灘登陸，要助企業加快AI應用

GPU仍扮演輔佐CPU的角色而無法獨自存在系統中，使得資料取得速度較慢，甚至距離資料取得位置太遠，而得要花更多時間才能取得要運算的資料，成了影響GPU效能的瓶頸

Nvidia未來將以跨入AI專用伺服器市場為目標，更將鎖定進攻中、小型企業AI應用，優先解決企業建立深度學習執行時所需的高門檻

Nvidia讓企業現在也能在GPU架構內開始使用Docker，來部署GPU加速應用，甚至未來還計畫讓DGX-1執行環境也能支援Docker

機器人自然語言方面有更進一步提升。IBM Watson機器人現在能學習到更複雜抽象的概念，甚至是靠自己就能學習，而且在自然語言的學習上也有了新進展，儘管還聽得出和人類語氣有些差異，但已經可以做到用貼近正常人類方式開口說話，而不會像其他機器人總是採用單調式的說話方式，甚至，當你說話時機器人還會轉頭面向你，就好像正在專注聽你講話一樣。

只要結合軟體搭配市售網路攝影機，一般人也能在家玩變臉

用穿戴式相機鏡頭捕捉環境影像，不只看懂圖片，還能辨識人臉、影片與文字。來自義大利的一家AI新創Horus也運用了電腦視覺與機器學習技術，開發一款專為視障人士使用的頭部穿戴式裝置，並在會場上展示應用的成果。

想喝飲料不需說出口，靠人臉就能猜測你的喜好。今年大會活動節目也有一些結合人臉辨識應用的有趣例子，例如Herta這家安全公司就將平常用來監視用的人臉辨識功能，直接搬到了這次現場提供的YouBar酒吧攤位上來應用，可以讓每一位想要排隊領取飲料的人，即便不用開口就能猜測他的飲酒喜好，提供客人想要的飲料或酒類。

現在連在VR中也能運用渲染技術，Nvidia今年在會場也展示一款即將在6月推出的Iray VR渲染應用，能將原本設計好的3D場景或物件模型，經過Iray渲染技術在虛擬實境中呈現貼近真實情境的影像渲染效果。

來自美國阿肯色州大學小石城分校研究實驗室未來希望以人體VR來取代醫學院的人體解剖實習。這次在GTC 2016會場，他們也用一臺具有3D特效的平板電腦桌，來模擬出等身大小的3D虛擬人體模型，儘管還未達到解剖所需的高細膩解析度，但已經能用簡易的VR眼鏡搭配平板桌的方式，實現多人課程的人體教學用途。