晶片大廠輝達於台灣時間19日凌晨在美國舉行年度盛事GTC大會，輝達執行長黃仁勳除在現場公開最新AI晶片Blackwell B200外，也宣布多家台廠列入輝達新晶片供應鏈。其中，鴻海也同步宣布參展今日的GTC大會，並展示因應下世代需求的AI伺服器、液冷機櫃、應用在電動車最新智能駕駛控制器解決方案。鴻海董事長劉揚偉也親自出席與會輝達GTC主題演講活動，以行動力挺、見證AI伺服器新品發表，以感謝黃仁勳在鴻海科技日的站台。
鴻海科技集團攜手旗下公司鴻佰科技在GTC大會中展出多種AI伺服器產品，包含Ingrasys NVDIA MGX伺服器，提供市場上最多樣化的1U/2U/4U NVIDIA MGX伺服器產品組合，模組化架構提供GPU、CPU及DPU組合極高的靈活性和擴充性。
搭配液冷解決方案的AI加速器GB6181，能實現高效散熱，並容納八個NVIDIA H100 Tensor Core GPU，適用於高效能的AI訓練，可支援下一代強大GPU，為高性能人工智慧資料中心提供強大算力支援。
同時，鴻佰在GTC大會展區中，也端出最新世代AI數據中心，液冷解決方案GB200 NVL72，搭載72個高性能NVIDIA Blackwell GPU和36個NVIDIA Grace CPU，透過第五代NVLink互連，串聯成單一大規模GPU，大幅加快大型語言模型的推論速度。
此外，為了下一代人工智慧基礎建設需求，鴻海集團秀出先進液冷解決方案，包含液態對氣態的side car解決方案，和液態對液態CDU解決方案，具備有高達1300kW的強大散熱能力，能適用不同數據中心環境。另ES2100儲存系統同步亮相，該NVMe-oF存儲系統採用NVIDIA Spectrum-2乙太網交換機，提供更高的吞吐量，實現極致的網路性能。其模組化和創新的無背板設計，讓使用者更換兩片交換機模組即實現輕鬆系統升級。
鴻海科技集團子公司鴻佰科技總經理丁肇邦表示，利用輝達MGX平台，能夠採用模組化設計，用符合成本效益的方式，打造多種伺服器配置，同時縮短上市時間，滿足客戶不同加速運算需求，幫助客戶建構人工智慧數據中心。
除了AI數據中心解決方案外，鴻海集團在自動駕駛領域端出輝達Orin X處理器，所打造的Smart Drive智能駕駛控制器，展示了鴻海在ADAS硬體領域的多元解決方案，並依據產品定位，提供Basic、Advanced和Premium三個等級的ADAS控制器。其中，Premium等級搭載兩個Orin X處理器，具有強大的運算能力，足以應對最具挑戰性的算力需求。搭載水冷散熱技術，為系統提供穩定、高效的運行環境，確保產品性能始終如一。
針對軟體方面，鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽在開展首日，分享所開發的新世代自動駕駛軌跡預測深度學習模型，這套鴻海與香港城市大學共同合作開發的QCNet 技術，在自動駕駛領域裡，具備在複雜場景中同時預測多目標物未來軌跡的先進能力。
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搭配液冷解決方案的AI加速器GB6181，能實現高效散熱，並容納八個NVIDIA H100 Tensor Core GPU，適用於高效能的AI訓練，可支援下一代強大GPU，為高性能人工智慧資料中心提供強大算力支援。
同時，鴻佰在GTC大會展區中，也端出最新世代AI數據中心，液冷解決方案GB200 NVL72，搭載72個高性能NVIDIA Blackwell GPU和36個NVIDIA Grace CPU，透過第五代NVLink互連，串聯成單一大規模GPU，大幅加快大型語言模型的推論速度。
此外，為了下一代人工智慧基礎建設需求，鴻海集團秀出先進液冷解決方案，包含液態對氣態的side car解決方案，和液態對液態CDU解決方案，具備有高達1300kW的強大散熱能力，能適用不同數據中心環境。另ES2100儲存系統同步亮相，該NVMe-oF存儲系統採用NVIDIA Spectrum-2乙太網交換機，提供更高的吞吐量，實現極致的網路性能。其模組化和創新的無背板設計，讓使用者更換兩片交換機模組即實現輕鬆系統升級。
鴻海科技集團子公司鴻佰科技總經理丁肇邦表示，利用輝達MGX平台，能夠採用模組化設計，用符合成本效益的方式，打造多種伺服器配置，同時縮短上市時間，滿足客戶不同加速運算需求，幫助客戶建構人工智慧數據中心。
除了AI數據中心解決方案外，鴻海集團在自動駕駛領域端出輝達Orin X處理器，所打造的Smart Drive智能駕駛控制器，展示了鴻海在ADAS硬體領域的多元解決方案，並依據產品定位，提供Basic、Advanced和Premium三個等級的ADAS控制器。其中，Premium等級搭載兩個Orin X處理器，具有強大的運算能力，足以應對最具挑戰性的算力需求。搭載水冷散熱技術，為系統提供穩定、高效的運行環境，確保產品性能始終如一。
針對軟體方面，鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽在開展首日，分享所開發的新世代自動駕駛軌跡預測深度學習模型，這套鴻海與香港城市大學共同合作開發的QCNet 技術，在自動駕駛領域裡，具備在複雜場景中同時預測多目標物未來軌跡的先進能力。
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