下週我們將在加州聖荷西舉辦 GPU 科技大會 (GTC)，無論是遊戲開發人員、科學家、軟體工程師、汽車設計人員或電影製作人員，都會得到收穫。在此將搶先一窺大會的重頭戲之一，也別忘記下星期瀏覽本部落格取得完整報導。
瘋狂科學家？詹姆士‧龐德有可能是壞蛋嗎？或者您想盡快完成許多研究？無論您的專案為何，GPU 都可協助您以更低電量處理更多運算工作。
今年的 GTC 將不只有討論而已。多虧雲端技術，我們也計畫讓更多與會者享有機會，坐下並快速寫出一些程式碼。
NVIDIA 將首次讓與會者使用其筆記型電腦，探索建構在 Amazon Web Services (AWS) 上的強大 CUDA 雲端開發平台。
若您不是軟體開發人員，您也該知道運用 GPU 所能解決的一般運算問題，是前所未見的多。透過 AWS 和我們的 NVIDIA GRID 技術，越來越多的應用得以採用 GPU 的功能。
若您是開發人員，您將享有強大的雲端 GPU 加速系統優勢，能進行應用開發和部署。本公司 GPU 運算產品經理 Will Ramey 將就此提供更多說明。
每部系統皆採用 Amazon 叢集 GPU 執行個體、兩個強大的 NVIDIA Tesla GPU 以及 22 GB 記憶體，Ramey 希望在三天會期中透過此系統，吸引三分之一的與會者（總與會者超過三千人），參與 17 場實作研討會 (大部分已報名額滿，請即刻預約席次)。
三大重點:
- 運用 GPU 並以 Python 在雲端或桌面上加速應用程式: Python 是強大且廣泛使用的電腦程式語言，目前也有新工具將 GPU 能力納入此生態系統的運算中。來自 Contunuum Analytics 的 Travis Oliphant 和 Siu Kwan Lam 將透過一些範例，引導使用者瞭解如何使用原生 Python 程式碼發揮 GPU 的威力。
- 運用 cuSPARSE 和 cuBLAS 的 SSOR 求解器，以及在 GPU 上打造高效能立即可用的 BLAS 函式庫，藉此加速既有應用: NVIDIA 的三名工程師將指導如何加速解決特定的進階數學問題，例如透過基於常用基礎線性帶數運算子常式 (BLAS) 所建立的免費 cuBLAS 函式庫，解決向量和矩陣乘法問題。
- 影像處理適用之 NVIDIA Performance Primitives (NPP): 影像與訊號處理是 GPU 表現傑出的兩大領域。來自 NVIDIA 的 Yang Song 將展示如何運用 GPU 加速的免費 NVIDIA Performance Primitives (NPP) 函式庫自動調整影像的對比度。