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黄仁勋最近在台湾 ComputeX 2024 的演讲,面向的是普通大众:

1. CUDA 才是 Nvidia 得以成功的核心 — 没有 CUDA,根本不可能有这么多开发者使用 Nvidia 的显卡,也有不可能有今天;
2. 使用显卡并行计算,不仅省时间,也省能耗;随着显卡的计算性能越来越高,能耗的使用效率也越来越高,比如最新的 Blackwell 单位耗能只有 Pascal 的 1/350;
3. 之前的信息基本都是获取式的(retrieval),而以 LLM 为代表的信息是生成式的(generative),今后的信息会以生成式为主,无法生成的才会通过获取式获得;
4. Blackwell 的新架构可以让 FLOP 提高45倍,而能耗只是10倍,也就是原先耗能的22%。这也为未来的 AI 工厂奠定了基础。当然中国的所有相关产业都无法享受到这些;
5. AI 的下一波浪潮会是物理世界的 AI (Physical AI),当然这些的基础是图像处理和强化学习。最经典的例子就是,富士康的工厂用 Nvidia 的技术来优化它们的流水线布局,而这些流水线会生产出新的 Nvidia 显卡。

https://www.youtube.com/watch?v=pKXDVsWZmUU&t=5s



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黄仁勋最近在台湾 ComputeX 2024 的演讲,面向的是普通大众:

1. CUDA 才是 Nvidia 得以成功的核心 — 没有 CUDA,根本不可能有这么多开发者使用 Nvidia 的显卡,也有不可能有今天;
2. 使用显卡并行计算,不仅省时间,也省能耗;随着显卡的计算性能越来越高,能耗的使用效率也越来越高,比如最新的 Blackwell 单位耗能只有 Pascal 的 1/350;
3. 之前的信息基本都是获取式的(retrieval),而以 LLM 为代表的信息是生成式的(generative),今后的信息会以生成式为主,无法生成的才会通过获取式获得;
4. Blackwell 的新架构可以让 FLOP 提高45倍,而能耗只是10倍,也就是原先耗能的22%。这也为未来的 AI 工厂奠定了基础。当然中国的所有相关产业都无法享受到这些;
5. AI 的下一波浪潮会是物理世界的 AI (Physical AI),当然这些的基础是图像处理和强化学习。最经典的例子就是,富士康的工厂用 Nvidia 的技术来优化它们的流水线布局,而这些流水线会生产出新的 Nvidia 显卡。

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