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在計算機領域有一個著名的“摩爾定律”，那就是集成電路的晶體管數量每隔18個月至24個月將增加一倍，“摩爾定律”也成為了計算機領域發展的指導方向，然而如今受制于材料等技術發展的限制，“摩爾定律”明顯放緩。而作為圖形領域巨頭的NVIDIA CEO黃仁勛又提出了“黃氏定律”，預測稱GPU將會推動AI性能實現逐年翻倍，而NVIDIA也正朝著這個方向努力著。

今天NVIDIA舉辦GTC中國大會，在主題演講上，NVIDIA首席科學家Bill Dally向大家介紹了NVIDIA的技術團隊是如何實現“黃氏定律”而不斷努力著，包括打造更快的AI芯片，簡化相應編程等行為。首先是加速器，NVIDIA的研究人員為了能夠讓AI的推理性能更加出色，專門研發了一款名為MAGNet的工具，由這款工具所生成的AI推理加速器中最高可以達到每瓦100TOPs的推理能力，與目前的商用加速器相比高出了一個數量級。

NVIDIA首席科學家Bill Dally

此外NVIDIA的研發人員在研究中發現，相比較傳統的電子，光子能夠承載的信息量更加龐大，因此在相同信息傳遞下所花費的能耗也就越低。為此英偉達設定了一個全新的目標，這個目標就是使用光信號進行信息傳輸或交換。NVIDIA將其稱之為“密集波分復用”技術，有望在1毫米大小的芯片上實現Tb/s級數據的傳輸，相當于如今互聯密度的十倍之多。

光鏈路也能幫助專業用戶實現密集系統的搭建，NVIDIA也介紹了Legate，這是NVIDIA研究人員開發的全新編程系統原型，它可以讓開發人員在任何規模的系統上都運行針對單一GPU便攜的程序。在AI領域，NVIDIA打造了通過基于物理渲染的路徑追蹤技術，實時生成令人驚艷的圖像，并能夠借助AI構建整個場景，在醫療健康、無人駕駛汽車和機器人等眾多行業發揮重要作用。

而在GTC大會上，NVIDIA也宣布了包括阿里、百度、滴滴、騰訊在內的國內著名云服務提供商紛紛采用NVIDIA的A100 Tensor Core GPU以及NVIDIA的相關技術，為各種AI應用提速。并且像新華三、浪潮、聯想等OEM廠商也開始推出基于NVIDIA A100 GPU的產品，以獲取更加出色的AI計算性能。