黄仁勋最新2万字演讲实录：机器人时代已经到来(2)

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2024-06-05 21:14:10 新经济学家

在这100个时间单位中，有1个时间单位涉及需要顺序执行的代码，此时单线程CPU的重要性不言而喻。操作系统的控制逻辑是不可或缺的，必须严格按照指令序列执行。然而，还有许多算法，如计算机图形学、图像处理、物理模拟、组合优化、图处理和数据库处理，特别是深度学习中广泛使用的线性代数，它们非常适合通过并行处理进行加速。为了实现这一目标，我们发明了一种创新架构，将GPU与CPU完美结合。

专用的处理器能够将原本耗时的任务加速至令人难以置信的速度。由于这两个处理器能并行工作，它们各自独立且自主运行。这意味着，原本需要100个时间单位才能完成的任务，现在可能仅需1个时间单位即可完成。尽管这种加速效果听起来令人难以置信，但今天，我将通过一系列实例来验证这一说法。

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这种性能提升所带来的好处是惊人的，加速100倍，而功率仅增加约3倍，成本仅上升约50%。我们在PC行业早已实践了这种策略。在PC上添加一个价值500美元的GeForce GPU，就能使其性能大幅提升，同时整体价值也增加至1000美元。在数据中心，我们也采用了同样的方法。一个价值十亿美元的数据中心，在添加了价值5亿美元的GPU后，瞬间转变为一个强大的人工智能工厂。今天，这种变革正在全球范围内发生。

节省的成本同样令人震惊。每投入1美元，你就能获得高达60倍的性能提升。加速100倍，而功率仅增加3倍，成本仅上升1.5倍。节省的费用是实实在在的！

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