NVIDIA 正式公佈 2017 年第二季度財務業績報告，在財報中顯示 NVIDIA 第二季度營收創歷史新高，達到 22.3 億美元，主要來自遊戲相關事業佔據一半營收比例，值得注意的是，當中約有 2 億美元的收入來自與 Cryptocurrency 虛擬貨幣相關的礦硬件銷售。

在 NVIDIA 財務業績報告會議中， NVIDIA 執行長黃仁勳表示 Cryptocurrency 虛擬貨幣與 Blockchain 區塊鏈技術在未來將會續漸普及，全新的數位貨幣在日後將會在市場流通以及被主流市場接受。 GPU 在加密技術方面是重要的一環，挖礦硬件的前景將無比巨大，繪圖卡更充當主要角色， NVIDIA 的策略將持續貼近虛擬貨幣市場，並為挖礦者提供更優化的挖礦硬件支援。

NVIDIA 今日宣佈推出針對 AI 終端設備應用的 JetPack 3.1 版本，為基於 Jetson TX1/TX2 平台的專屬軟體。 JetPack 3.1 針對採樣量 (batch size) 為 1 的低延遲應用提供雙倍的深度學習推論效能。開發者將能首度使用 TX1 與 TX2 兩代產品的統一程式碼，包含共用 Linux kernel 4.4 程式碼、函式庫以及 API ，完備的套件為開發者提供進階的工具，打造未來機器人及智慧機器。

GoogLeNet 與 ResNet-50 採用 Jetson TX2 Max-Q 與 Max-P 供電設定所達到的推論處理量。

Jetson 平台已部署於各類應用，包含無人機、工業與送貨機器人、 human support robots (HSR) 、高中機器人學習計畫、網真 (telepresence) 、影像分析等。如今 JetPack 3.1 版本的釋出讓各界得以運用最新工具與函式庫來提升大型深度學習模型的處裡效能。這些工具與函式庫包含：

NVIDIA 在 14 日宣布 Audi 2018 全新旗艦車款 A8 將運用 NVIDIA 技術作為運算核心驅動眾多新功能，將會採用 AI Traffic Jam Pilot 塞車自動駕駛系統，成為全球首款準備量產的 Level 3 自駕車，在人工智慧的幫助之下，未來的車子將讓乘車者的生活更為便利。

Audi 董事長 Rupert Stadler 在西班牙巴塞隆拿舉行的「 Audi Summit 」峰會中隆重介紹了全新的 A8 新旗艦房車，同時亦強調 A8 車款將搭載更多全新技術及功能，包括 Audi AI Traffic Jam Pilot 塞車自動駕駛系統、 Remote Park Pilot 遠端操控自動停車、 Natural Voice Control 自然語言控制以及 Swarm Intelligence 群體智慧等。

A8 搭載許多採用 NVIDIA 運算核心的系統，包含革命性操控介面和資訊娛樂系統與全新的虛擬儀表板和後座娛樂配備選項，其中值得注意的是奧迪的 Zfas 駕駛輔助系統，其能驅動全球第一款名副其實的塞車輔助系統，能運用在有上下交流道的多車道公路上。

NVIDIA 正式發佈全新「 GeForce GT 1030 」入門級繪圖卡，基於全新「 Pascal 」 GPU 微架構、 14nm FinFET 制程的「 GP108-300 」繪圖核心，內建 384 個 CUDA Core 、 64Bit 記憶體介面，最高功耗只有 30W ，售價約 US$69 美元，主要對手將會是「 AMD Radeon RX 550 」繪圖卡， 究竟 GeForce GT 1030 的性能表現能否力壓對手，在低階市場取得優勢 ?

NVIDIA 今日宣佈即將於 5 月 30 日 COMPUTEX TAIPEI 2017 台北國際電腦展上，由 NVIDIA 執行長暨創辦人黃仁勳發表主題演說，屆時將會探討包括深度學習、 AI 、 VR 、加速分析、醫療與自駕車等領域議題。

在下週舉行的 COMPUTEX TAIPEI 2017 台北國際電腦展 NVIDIA 將會舉行人工智慧論壇 (AI Forum) ， NVIDIA 執行長暨創辦人黃仁勳先生的主題演說將為今年 COMPUTEX 揭開序幕，人工智慧論壇內容包括精采的主題演說以及熱門應用議題，從雲端到終端裝置，共同探討人工智慧未來趨勢，並引領台灣進入智慧產業革命。此外， NVIDIA 在 COMPUTEX 亦會設立「深度學習實作坊」，由講師指導及準備了專業、豐富的實作內容，逐步帶領學員透過最新、最實用的深度學習工具解決艱深難題。

NVIDIA 表示，人工智慧運算正進入一個嶄新的紀元： GPU 深度學習，以模擬人類的思考方式做為出發點，從無人機、自駕車、機器人到智慧城市， NVIDIA GPU 讓機器得以學習、感知、推論，並協助解決問題，如今人工智慧已融入人們的生活當中，且逐步顛覆產業的發展。透過 NVIDIA GPU 的平行運算作業能力大幅提升巨量資料的處理效能與效率，成為現代人工智慧發展背後的推手。