当我坐在你坐的地方时,IT行业还很小。销售软件可以赚钱的想法是一个幻想。然而今天,它是我们行业生产的最重要的商品、最重要的技术和产品创造之一。
然而,NARD缩放、晶体管缩放和指令级并行性的限制降低了CPU性能。CPU性能提升速度放缓之际,计算需求持续呈指数级增长。计算需求与计算机能力之间呈指数级增长的差距,如果不加以解决,计算能源消耗和成本以及通货膨胀,最终将扼杀每个行业。
正如我们所说,我们看到了非常明显的计算通货膨胀的迹象。经过NVIDIA CUDA二十年的发展,NVIDIA的加速计算提供了一条前进的道路。这就是我来这里的原因。因为最终,当我们目睹几十年后的计算膨胀时,业界终于意识到了加速计算的令人难以置信的有效性。
通过将耗时的算法卸载到专门从事并行处理的GPU,我们通常可以实现10倍、100倍,有时甚至1,000倍的加速,从而节省资金、成本和能源。我们现在加速应用领域的发展,从计算机图形学、光线追踪,当然到基因测序、科学计算、天文学、量子电路模拟、SQL数据处理,甚至pandas、数据科学。
加速计算已达到临界点。这是我们对计算机行业的第一项伟大贡献,我们对社会的第一项伟大贡献,加速计算。它现在为我们提供了一条可持续计算的前进道路。
成功押注深度学习
随着计算需求的不断增长,成本将继续下降。加速计算所带来的时间、成本或能源节省的一百倍,一百倍肯定会在其他地方引发新的发展。我们只是不知道它是什么,直到深度学习进入我们的意识。
黄仁勋在加州理工学院2024年的毕业典礼上发表了演讲,向毕业生们传达了他对科学、工程以及职业生涯的深刻见解
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