NVIDIA 的 GPU 革命：通过 AI 和超级计算变革行业

NVIDIA 正在通过其 GPU 平台引领一场技术变革，根本性地改变超级计算和 AI 开发的格局。据 NVIDIA 官方博客，这一变化标志着从 CPU 主导时代的离开，NVIDIA 的 GPU 在能效和计算能力方面设定了新的基准。

从 CPU 到 GPU 的转变

从基于 CPU 的计算转向基于 GPU 的计算是一个历史性的里程碑，显著影响了超级计算和 AI。在 SC25 会议上，NVIDIA 的 CEO 黄仁勋强调，超过 85% 的 TOP100 超级计算机现在使用 GPU，突显了这种范式转变。GPU 提供卓越的能效，NVIDIA 的平台以每瓦 70.1 gigaflops 位居 Green500 排行榜之首，而 CPU 仅为每瓦 15.5 flops。这种效率对于开发万亿参数模型和加速融合能量及药物发现等领域的研究至关重要。

扩展法则与 AI 发展

NVIDIA 的 GPU 不仅增强了硬件能力，还在通过预训练、后训练和测试时间计算三个扩展法则推进 AI。这些法则指导 AI 的演变，从数据丰富的预训练到特定领域的后训练及动态测试时间扩展。这种全面的方法使 GPU 在 AI 发展的所有阶段都变得不可或缺，确保其在初始训练阶段结束后仍然至关重要。

生成式和物理 AI

除了传统 AI 应用之外，NVIDIA 的平台还处于生成式和物理 AI 进步的前沿。生成式 AI 通过增强机器人技术、自动驾驶汽车和软件开发正在变革行业。借助 GPU，AI 模型可以处理并从庞大的数据集中学习，从而实现更复杂和个性化的推荐系统。AI 在物理领域的集成，如机器人技术，预计将彻底改变制造和医疗等行业，预测到 2050 年类人机器人将显著增长。

NVIDIA 的综合平台

NVIDIA 的成功不仅仅依赖于硬件。公司的全栈平台，包括 CUDA 库和开源框架，加速了各行业的多样化工作负载。NVIDIA GPU 集成到 Snowflake 等平台就是一个例证，极大地增强了数据科学工作流并减少了计算时间。随着 AI 的不断发展，NVIDIA 的 GPU 将推动更多突破，变革计算基础设施并拓展 AI 在全球经济中的作用。