NVIDIA台灣於今日在台舉辦年度「GPU技術大會」，會中以「深度學習與NVIDIA GPU」為主軸，揭開本次技術大會之序幕。下午的研討會則分為：GPU加速運算暨應用、深度學習、智慧城市等議題，廣邀各領域專精人士，來分享如何運用GPU進行平行運算，透過CUDA探索無限可能。

↑ 將影像的點透過平行運算，運用訓練過的模型，就可以歸納出這張照片的特徵，因此就能辨識出這台車的型號。

機器學習 http://www.r2d3.us

本次活動中，也特別請到NVIDIA亞太區首席解決方案架構師-Simon，來替媒體們進行簡單的GTC活動介紹，而為了讓媒體們更了解「深度學習」的議題與應用，則邀請騰訊微信 事業部技術顧問暨香港科技大學 計算機系主任暨大學冠名講座教授-楊強博士，來分享微信WeChat，其背後的運算與應用。

微信WeChat擁有著10億的帳戶，試想想在這麼龐大的使用族群建立起的訊息、圖像中，有多少資料可以探勘，舉個例子來說：「今天我在WeChat上，發布了一些車子的照片，這時WeChat就能自動的辨識圖片，然後投遞我有興趣的廣告給使用者。」，如此一來，若這廣告是使用者期望的，那肯定能大大的提升；此外，WeChat還設計了「為盲胞讀書」的活動，使用者可以透過WeChat即時的獨一段書的內容，而WeChat就利用雲端運算，去算出最適合的語音，並將眾多使用者的聲音匯集成一本有聲書，大大的顛覆有聲書的製作模式，也是這時代下運用平行運算的產物。

↑ WeChat背後的資料模型。

↑ 大數據將使用者分化成屌絲、中產、土豪，相當有趣的模型。

在活動中，也邀請台灣創新團隊Umbo CV 技術長(CTO) 張秉霖先生，來闡述UmboCV的創意，簡單扼要地來說就是讓IP Cam進化，成為能透過網路連線，直接上傳雲端，並且應用GPGPU進行深度學習，讓監控系統能夠智慧的判別，這個監控畫面的一舉一動。換句話說，讓原本需要人工觀看攝影機畫面的一舉一動，直接透過GPGPU進行深度學習，就能讓電腦看懂畫面的意思，而依據不同的狀況做出相對應的回饋給使用者。

深度學習需要建立在深度足夠，以及樣本數夠多的前提下，才能大大的提升準確率，並且透過GPGPU的平行運算能力，大大的加速學習樣本的過程，讓日後應用開發完畢後，可以同時丟多張影像，只需要幾秒的時間，就能讓電腦告訴你這張圖片的意義。

除了張秉霖先生的UmboCV 之外，也邀請到奇群科技 共同創辦人暨營運長 林志達先生，來介紹它們的創意，第一台擁有貓臉辨識的餵食機，同樣透過深度學習，進行貓臉的辨識，並結合秤重等功能，記錄下貓咪的飲食習慣，如此一來就能明確的了解，家中寵物的進食、喝水狀況，讓飼主更能輕易地了解貓咪的身體狀況。

↑ 人臉都能辨識了，貓臉也不再話下。

↑ 奇群科技 (Zillian) 所打造的CATFI飼料機，具備貓臉辨識，再將數據透過主人的手機App來顯示。

對於GPGPU來說，其強大的平行運算能力能在各種應用中開花結果，不論是圖片辨識、音訊處理，只要有適合的應用與想法，就能使用深度學習與GPGPU創造無限可能。