今天百科互动给各位分享英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元的知识，其中也会对英伟达ai芯片进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录：
- 1、英伟达发布新显卡RTX20系列是什么情况？
- 2、2700亿！美企发起芯片业最大收购案，或助美国垄断全球业务？
- 3、科创板迎来AI芯片龙头股“拓荒者”寒武纪抢跑千亿蓝海市场
- 4、英伟达是七彩虹吗？
- 5、英伟达秀全球最大GPU，黄仁勋从烤箱里拿出的产品果然「爆了」
英伟达发布新显卡RTX20系列是什么情况？
8月喊基物21日消息英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元，据国外媒体报道， 英伟达日前发布了新一代游戏芯片，结合了最新的“光线追踪”和人工智能技术，让玩家能够看到更逼真的图像。
在德国科隆Gamescom 2018年新闻发布会上，英伟达推出了最新一代的游戏芯片RTX 2070、RTX 2080和RTX2080 Ti。这些芯片是基于英伟达最近发布的名为“Turing(图灵)”芯片。英伟达上周还宣布，图灵芯片也被用于针对游戏设计师、电影制作者和其英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元他计算机图形专业人士设计的高端芯片。
英伟达CEO黄仁勋在发布会上说，这些芯片的售价将在499美元到999美元之间， 9月20日上市。
新一代游戏芯片最大的卖点就是提高了所谓的“实时光线追踪,”或芯片模拟光线如何在视觉场景变化的能力，这有助于视频游戏和其英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元他计算机图形更加真实地模拟现实中锋旁的阴影和反射。
新芯片能够快速获得高分辨率图像，部分原因是由于芯片的包含一个特殊部分能完成大部分图像，然后使用人工智能来猜测未完成的像素应该是什么样子。黄仁勋在报告中说，过去，这个任务很难做好。
“我们正在使用人工智能技术来生成像素，否则我们将无法做到。现在，我们可以第一次生成真正正确的缺失像素。”
在英伟达最近一个财年共郑液有97亿美元营收，其中游戏业务贡献了55亿美元，较上年同期增长36%。上周，英伟达规模最大历史最久的业务、针对视频游戏玩家的图形处理单元GPU的营收为18亿美元，高于分析师17.5亿美元的预期。
2700亿！美企发起芯片业最大收购案，或助美国垄断全球业务？
作为半导体行业最大的设计和知识产权供应商，ARM 将其技术授权给英特尔、高通和三星电子等客户，而这些公司与英伟达存在业务上的激烈竞争， 英伟达的收购案可能遭遇行业对手的强烈反对。
如果ARM变为一家美国公司，那么这会加剧ARM客户对于国际贸易风险的担忧。 因此，外界普遍认为，这项交易很可能无法通过包括在英国、中国、欧盟等多国监管机构的批准。 那么，明知收购ARM可能引起"众怒"，英伟达为何还要走出这一步呢？最终收购案的结局将会如何？
在英伟达宣布收购ARM后的几小时后，韩国和中国国内立马出现了质疑的声音。韩国半导体与显示技术学会会长Park Jea-gun表示， 这笔交易将加剧英伟达与三星、高通等公司在自动驾驶和其他未来芯片技术方面的禅野陪竞争，并引起市场对ARM可能会提高竞争对手专利许可费的忧虑。
一位中国芯片行业高管表示，如果ARM成为美国子公司，那么与ARM合作的美企在华很可能更难销售他们的芯片。
反对的不只有中韩业内人士，还有英国。曾经的ARM联合创始人Hermann Hauser公开反对，认为英国电子产业有数百家公司，其中许多公司都使用ARM的技术， 它们的产品也出口到全球市场，一旦收购完成，英国公司出售产品到哪都要遵循美国的规定，这将是个"灾难"。
ARM在芯片行业到底扮演什么特殊角色，为何能引起业内人士一片担忧？
芯片的架构设计一直被誉为芯片行业的"金字塔尖"，开发难度巨大。 架构是芯片设计的基础，犹如一座建筑里的结构设计，只有具备稳定可靠的结构设计，才能建造各式各样的房子。 在芯片领域，架构对芯片的整体性能起决定性作用， 不同架构的芯片在同样的芯片面积、频率下，性能甚至可以出现几倍的差距。 目前，全球芯片领域的主流架构主要是ARM公司主导的ARM架构和英特尔主导的X86架构。
在移动互联网时代到来之前，英特尔开发的X86架构以高效能的优势，逐渐在服务器、PC机流行起来。 1978年6月8日，英特尔生产出世界上第一款16位的微处理器"i8086"，该处理器的出现同时开创了一个使用X86架构的新时代。 这奠定了后续英特尔在计算机处理器的霸主地位。
不过，随着人们对手机等脊扰移动设备需求显著提升，全球芯片领域的主流架构市场孕育巨大变化。 英国ARM 公司创立于上世纪 90 年代，其创立初衷是做"结构简单、功耗低、价格便宜"的芯片 ，并最终做出了理想中的首款CPU。后来的ARM架构，指的就是设计这款CPU时采用的架构。
虽然ARM的研发方向与英特尔不同，但在英特尔的强大统治下，ARM的日子并不好过。在这个情况下 ，ARM决定改变他们的商业模式，不再像英特尔一样，完成整个芯片的设计、制造、封装等环节，而是专做IP授权，即将芯片设计方案转让给其他公司 ，剩下的由购买方自己去完成。万万没想到，这种模式开创了属于ARM的全新时代。 越来越多的公司参与到这种授权模式中，与ARM建立了合作关系。
随着移动智能时代的到来， ARM的芯片架构凭借低功耗、简单等优势受到市场的追捧，因为手机不像电脑需要X86架构来支撑强大的性能，巨大的智能手机出货量使ARM 在芯片领域得到极大普及 ，到 2010 年，ARM 已经成为移动设备最主流的选择。有数据显示， 如今全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用ARM架构，高通、苹果、华为等企业的芯片也无一例外都采用了ARM架构。 同时，ARM基于整个产业链的架构技术也在迅速升级。
在受主流市场欢迎的情况下，ARM架构甚至对X86架构的主导地位发生威胁。 2012年，微软开始尝试让Windows 运行在基于ARM架构的处理器上；今年，苹果宣布 Mac要全部切换到基于ARM 架构的自研芯片。 ARM架构对芯片设计行业的统治力可见一斑，一旦其被英伟达所控制，对很多竞争对手带来的影响不可小觑。
作为全球最大的GPU（图形处理器）设计和制造商， 过去英伟达的业务一直面向 游戏 行业，为市场提供显示芯片，英伟贺蠢达一度是PC时代的"显卡之王"，占全球市场份额曾高达70％ 以上，为推动 游戏 行业发展发挥巨大作用。2015年，该公司的销售额几乎全部来自 游戏 用半导体。
不过，随着人工智能时代的到来，大型数据中心对人工智能芯片的需求加速扩张，英伟达的业务开始考虑转向数据中心。在数据中心这种应用场景下， 英伟达领先的GPU并行处理能力使其成为行业训练人工智能系统等数据密集型业务的主要引擎，并带动了公司数据中心业务大幅增长。
在截至7月26日的第二财季，英伟达实现收入38.7亿美元，同比增长50%； 其中，英伟达的数据中心业务收入首次超过 游戏 业务，达到17.5亿美元，大幅增长167%。 拉长时间来看，英伟达的数据中心用半导体营收在5年内更是猛增了24倍。
得益于新业务表现优异，今年英伟达的股价一路高涨。今年7月8日，英伟达取代英特尔，成为美国市值最高的芯片制造商。 9月16日，英伟达的总市值达到3209亿美元，排在全球半导体企业第3，仅次于台积电和三星。
现在大多数数据中心的服务器都是基于X86架构的CPU构建，有 AI 计算需求。 英伟达的GPU擅长并行计算，非常适合 AI 的计算需求，但仍不能满足数据中心的需求，比如数据中心的很多任务还是需要CPU来完成。而 ARM拥有设计CPU的经验优势和架构技术，能帮助英伟达研发出高性能、更符合市场要求的GPU芯片处理器。如果能够收购芯片设计公司ARM， 英伟达有望巩固在人工智能半导体领域的霸主地位。
英伟达创办人兼首席执行官黄仁勋曾表示："整合英伟达与ARM的实力，将创造出一家在AI 时代站稳脚步的企业。" "对于ARM的产业生态系统而言，此次结合将运用英伟达引领全球的GPU 和AI技术扩大其知识产权组合。"
事实上，英伟达有意收购ARM早有端倪。2019年3月，英伟达就表示正在和ARM共同开发人工智能专用芯片； 2019年6月，在国际超算大会上，英伟达宣布将利用其芯片与使用ARM架构的CPU协作打造超级计算机。
今年以来，英伟达更是频频发起收购行动，表露其在AI半导体领域大展拳脚的决心。今年3月11日，英伟达击败对手英特尔， 宣布收购以色列芯片厂商Mellanox Technologies，以扩大数据中心和人工智能业务。 7月12日，英伟达宣布收购Deep Instinct公司，加强其在人工智能领域的优势。除了上述收购之外，英伟达还投资了包括Datalogue、ABEJA、Fastdata等在内的八家国际人工智能领域的公司。
虽然英伟达收购ARM主要是出于其深耕AI半导体的雄心，但这也能够为英伟达打开更广阔的市场前景， 发力AI半导体可能只是个开端，英伟达的终极目标应该是成为芯片领域的霸主。
在智能手机兴起时，英伟达曾涉及移动芯片Tegra的设计，但由于与高通、三星在竞争中落了下风，这成为了英伟达的一大败笔。 在新智能时代来临之际，英伟达在机器人和自动驾驶 汽车 等其他人工智能芯片市场也很活跃 ，目前缺少在智能手机、边缘计算、物联网等方面的芯片研发技术。 如果能成功收购ARM，英伟达还可以开发更多的新兴芯片业务，产品阵容也将更加完善，成为在芯片领域的超级公司。
这也意味着英伟达将可能与其他芯片巨头在服务器、PC、移动终端、AI以及自动驾驶和物联网等多个领域展开竞争。也因此业内普遍反感英伟达的收购行为。 而且，英伟达收购成功的后果可能是全球芯片格局变成"美国人自己的 游戏 "。
不过，英伟达在书写自己的远大宏图之前，还面临一个难以跨过的挑战——国际反垄断审批。 按照国际规定，企业有涉及并购的垄断行为，需要通过全球九个市场（包括中国）的监管审批。 英伟达的竞争对手很可能会推动国家监管部门否决这笔交易。 另外，在当前美国动用 科技 力量打压其他国家发展的背景下，这笔交易审批前景也难言乐观。英伟达预计光是审批过程可能就要长达18个月时间。
如果这笔收购交易没通过垄断审批，那么英伟达估计也不会"轻言放弃"，有可能会发起联合入股行动 ，即相关的芯片需求巨头各自出资，联合控股ARM，这样的结果更为理想。比如，2012年，台积电、英特尔、三星在2012年一起入股荷兰ASML，以支持后者研发下一代的EUV光刻机。但不知道英伟达能否找到可以一起入股的竞争对手。
文 | 钟志生 题 | 曾艺 图 | 饶建宁 审 | 程远
科创板迎来AI芯片龙头股“拓荒者”寒武纪抢跑千亿蓝海市场
7月20日英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元，AI芯片明星企业寒武纪正式登陆科创板。发行价64.39元/股。至此，创立4年、68天过会英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元的“AI芯片独角兽”与投资者们在二级市场初次会面，A股市场迎来英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元了AI芯片龙头股。
寒武纪早已声名在外：处在人工智能这一“风口”，却甚少郑巧在公众面前主动展示自己，被视作低调英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元的“实干家”，但由于产品过硬，行业地位颇高，谈及AI芯片必然要提及寒武纪，正如其名字是地质纪元上的开创意味，寒武纪是国内AI芯片的拓荒者。
于资本市场而言，寒武纪上市意味着科创板注册制对于“优秀企业”的评判标准走向多元化，意味着创新物种开始在国内资本市场生根发芽。于寒武纪而言，上市不是目的，而是走向公众的手段，有益于远大目标的实现，从而吸引更多人才的加盟——毫无疑问，创新型企业走向星辰大海最重要的资本之一就是人才。
“英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元我们有远大的志向，但长跑才刚刚开始。”三年营收50倍增长，手握40亿元现金，处于“新基建”机会窗口，正如其创始人陈天石所言，寒武纪站在远大征程的起点，而未来是一片蓝海。
投资者等来科创板AI芯片龙头股
2016年3月，陈天石创办寒武纪，2020年3月，上海证券交易所受理寒武纪的科创板上市申请。四年时间，硬 科技 明星企业通过注册制走向公众投资者。
虽然成立时间不长，但寒武纪底蕴深厚，技术与产品性能高居全球领先水平。券商研报介绍，寒武纪是目前国际上少数几家全面系统掌握了智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，公司凭借领先的核心技术，较早实现了多项技术的产品化，专门设计的通用型智能芯片架构已达到行业先进水平。
寒武纪正处于快速发展期。2017年度、2018年度和2019年度，其营业收入分别为784.33万元、1.17亿元和4.44亿元，2018年度和2019年度较前年增幅分别为1392.05%及279.35%，将2019年的营收与2017年作对比，寒武纪在3年间实现了55.6倍的营收增长。
招股书显示，寒武纪此次公开发行4010万股，占公司发行后总股本的10.02%，规模并不大。寒武纪募资了25.8亿元，主要来自保荐机构跟投子公司和其他战略投资者，后者包括联想（北京）有限公司、美的控股有限公司和OPPO广东移动通信有限公司，均为与寒武纪具有战略合作关系或长期合作愿景的大型企业及其下属企业。
相较于中芯国际等 历史 较长的芯片企业，寒武纪的成功上市开创了硬 科技 独角兽企业在注册制下成功上市的先河，搅动了一池春水。
长期以来，A股市场有着严格且固定的审核标准，这使得一些独具创新型的 科技 企业无法登陆A股市场，转求纳斯达克等更加“宽容”的市场环境。而一些A股上市公司，尽管上市时盈利能力达标，但不乏上市后业绩“变脸”，且后续发展乏力的例证，这并非投资者愿意看到的场景。
璞玉并不以当下的盈利能力作为唯一标准，如何留住可能伟大的企业？设立科创板实行注册制成为众望所归的转折点。寒武纪虽然尚未盈利，但其主要产品性能在与国内外主要竞争对手ARM、英伟达、英特尔以及华为海思的对比中不分上下，部分指标甚至领先对手，展示出了强大的发展潜力。
长跑型选手“放长线钓大鱼”
寒武纪本次募集的资金主要用于新一代云端训练芯片及系统项目、新一代云端推理芯片及系统项目、新一代边缘端人工智能芯片及系统项目和补充流动资金。
自成立以来，寒武纪快速实现了技术的产业化输出，先后推出了用于终端场景的寒武纪1A、寒武纪1H、寒武纪1M系列芯片、基于思元100和思元270芯片的云端智能加速卡系列产品以及基于思元220芯片的边缘智能加速卡。
2017年寒武纪将1A处理器IP授权华为海思使用，搭载在华为Mate10手机上，是全球首款AI手机芯片。思元系列产品也已应用于浪链孙潮、联想等多家服务器厂商的产品中，思元270芯片获得第六届世界互联网大会领先 科技 成果奖。截至2020年2月29日，寒武纪已获授权的境内外专利有65项，PCT专利申请120项。
在人工智能芯片设计初创企业中，寒武纪是少数已喊唤键实现产品成功流片且规模化应用的公司之一，这亦是其大手笔投入研发的成果。招股书显示，寒武纪2017至2019年研发支出分别为0.3亿元、2.4亿元、5.43亿元，研发投入营收占比连续3年超过了100%，处于行业的较高水平。目前，寒武纪共有研发人员680名，占总员工的79.25%，硕士及以上的人员占比超过60%。
对于芯片企业而言，如寒武纪一般巨额的研发投入并不罕见——不论是设计还是流片，芯片企业都需要大量资金，“烧钱”是芯片企业的共同属性。按照普遍的流程，芯片研发不仅耗资巨大，耗时也较长，研究成品还需“Design in”，得到客户的响应与支持，磨合后方可进入大规模出货的营收创造阶段。
硬 科技 企业与互联网企业有着本质的不同，这首先体现在回收研发成本的周期上，不过更需要看到得是，芯片企业一旦研发成功，护城河便是难以轻易被超越的，因此回报也将如研发投入一样，是巨量且长期的。
研发投入换取的“效率”成为决定胜负的关键。陈天石曾表示：“芯片这个赛道，比的就是出产品的速度，以及产品好不好用。”寒武纪进入赛道比较早，幸运地占了先机，产品又得到了客户的认可，在研发效率上已经经过市场的验证，成立四年，寒武纪每年都会推出和迭代新产品，相较于其他国外芯片设计公司与A股上市芯片设计公司以平均约每1-3年的迭代周期，寒武纪的研发能力表现突出。而相较于科创板企业的平均毛利率53.49%，寒武纪的综合毛利率也高过平均值。
不过，通往伟大芯片公司的赛程很长，更加需要长跑型选手，投资者也需要建立“放长线钓大鱼”的投资心态。寒武纪在招股书中坦言亏损还将持续一段时间，这也是芯片企业的正常生长进程，尤其AI芯片是人工智能产业的引擎，也是技术要求和附加值最高的环节，为了在以后“钓到更大的鱼”，寒武纪必须持续研发、快速迭代，而耐心的投资者将享受到最大的利益。
AI芯片领跑者“横着长”的生态路径
当部分初创企业靠着一颗芯片艰难维生时，寒武纪已经做出了一把芯片，这是“领跑者”的优势积累。
寒武纪的业务大致分为四部分：智能计算集群、AI推理芯片、IP授权、AI训练芯片。其中前三部分业务在2019年分别产生2.96亿元、7888万元和6877万元收入，毛利率分别为58.23%、78.23%、99.77%。第四部分业务AI训练芯片是技术的制高点，产品于2020年推出，预计2021年产生收入。
与华为的合作是寒武纪声名鹊起的因素之一，这证实了寒武纪的产品可靠性，而华为选择自研道路，也同时证明了AI芯片这一赛道的重要性。
研报显示，2020年仅智能手机、AR/ VR、无人机等在内的消费电子市场AI智能芯片需求量预计就达到26.11亿美元，而智能驾驶有望带来更广阔的市场需求。IDC预测，云端推理和训练对应的智能芯片市场，预计将从2017年的26亿美元增长到2022年的136亿美元，年均复合增长率39.22%。ABI Research预计，边缘智能芯片市场规模将从2019年的26亿美元增长到2024年的76亿美元，年均复合增长率23.93%。
对于寒武纪而言，与华为的友好竞争有益于长期发展。目前，寒武纪已不存在向单个客户销售比例超过公司销售总额50%的情况。而从寒武纪的收入结构变化可见，其2017-2018年99%的收入来自终端智能处理器IP授权业务，2019年新增云端智能芯片及加速卡、智能计算集群系统业务收入，业务走向多元化。
寒武纪定位于中立、独立的芯片企业，走的是生态型发展路线，而今，经过四年发展，寒武纪“云边端”三条产品线已经完备，接下来仍将不断迭代升级，未来，如英伟达等企业一样，寒武纪将构建出独有的生态，并延伸至交通、教育、医疗等多个细分领域。
“云边端一体的作用就是让开发者省力省心，让我们自己也省力省心。云边端一体意味着，部署在不同场景的芯片在硬件层具有统一的指令集和架构，在软件层具备统一的应用开发环境。这能减少公司和开发者研发不同种类芯片时的成本，是我们生态战略的重要组成部分。”陈天石介绍寒武纪的业务架构时表示。
人工智能时代，新的巨头正在成长，毋庸置疑，寒武纪是种子选手。超过40亿元现金储备以及25亿元募集资金加持，寒武纪无疑是AI计算芯片初创企业中资金实力较雄厚之一，这是其巩固优势的基础。面对征途，寒武纪手握成熟且性能领先的产品，以及生态的雏形，蓝海就在前方，只待乘风破浪。 文/慧瑾
每日经济新闻
英伟达是七彩虹吗？
英伟达不是七彩虹英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元，英伟达桐衡仿是一家人工智能计算公司 。公司创立于1993年英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。Jensen Huang(黄仁勋)是创始人兼首席执行官。
1999年，NVIDIA发明了GPU，这极大地推动了PC游戏市场英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元的发展，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。是全球可编程图形处理技术领拦梁袖。与ATI（后被AMD收购）齐名，专注局纤于打造能够增强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。
扩展资料英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元：
产品制造
作为一家无芯片IC半导体设计公司，NVIDIA有自己的实验室研发芯片，但将芯片制造工序分包给其英伟达的顶级人工智能芯片在易贝售价超过4万美元他厂商。以往，NVIDIA从其他厂商，例如 IBM，意法半导体，台积电（NVIDIA目前最重要的代工合作伙伴）和联华电子获得硅芯片生产能力。
芯片的供应链需涉及数间第三厂：薄片制造厂，test-house测试核心并根据效能将之分类，和将芯片封装的厂商。依据存货清单，NVIDIA必须提早数月订购芯片，并将之存储起来等待使用。这偶尔会引起供应补给的不稳定。
在最终产品上（指显卡、主板等），NVIDIA会推出所谓原厂“公版”（Reference）产品（称为参考样卡或参考样板）供展示及测试之用，早期产品是由台湾微星，美国威竣（VisionTek）及德国艾尔莎代工，由新加坡伟创力与台湾鸿海（富士康）、捷波代工生产。
在零售市场上，NVIDIA会把顶级型号的“原厂”公版产品给各个第三方厂商贴牌，如GeForce 7950 GX2、Quadro FX 5600、nForce 680i SLI等等，这些厂商的产品设计用料完全相同，均由一家厂商代工。
参考资料来源：百度百科-英伟达
英伟达秀全球最大GPU，黄仁勋从烤箱里拿出的产品果然「爆了」
SegmentFault 思否报道丨公众号：SegmentFault
是他，还是那个男人，那个熟悉的皮夹克。
5 月 14 日 晚，黄仁勋在厨房召开了英伟达 GTC 2020 线上发布会。由于新冠病毒疫情影响，英伟达原计划的现场活动被迫取消，定于 3 月 24 日通过媒体发布伍辩的新闻稿也未见踪影。千呼万唤中，黄仁勋终于在烤箱前和大家见面了。
本届 GTC 从预热开始就不走寻常路，黄仁勋在大会前一天晒出了自己从烤箱里拿出了 全新的安培（Ampere）架构 GPU NVIDIA A100 。
令人颇感意外的是，虽然无法举办线下活动，英伟达竟然连线上直播都懒得办，直接播放了黄仁勋在自家厨房里录制的视频完成了新品发布。果然是手里有「硬货」就不在乎形式了。
英伟达的首款安培架构 GPU 可以算「史上最强」了，基于 7nm 工艺制程，拥有 540 亿晶体管，面积为826mm²，与 Volta 架构相比性能提升了 20 倍 ，既可以做训练也可以做推理。
NVIDIA A100 具有 TF32的第三代 Tensor Core 核心，能在不更改任何代码的情况下将 FP32 精度下的 AI 性能提高 20倍，达到19.5万亿次/秒 。
多实例 GPU-MG 可将单个 A100 GPU 分割为 7 个独立的 GPU，根据核橘态任务不同提供不同的计算力，实现最佳利用率和投资回报率的最大化。
NVIDIA A100 新的效率技术利用了AI数学固有的稀疏性，优化之后性能提升了一倍。
英伟达将 NVIDIA A100 的特性总结为以下 5 点：
黄仁勋说：“Ampere架构的突破性设计为英伟达第八代GPU提供了迄今为止最大的性能飞跃， 集 AI 训练和推理于一身，并且其性能相比于前代产品提升了高达 20 倍 。这是有史以来首次，可以在一个平台上实现对横向扩展以及纵向扩展的负载的加速。A100 将在提高吞吐量的同时，降低数据中心的成本。”
NVIDIA A100 是第一个基于 NVIDIA 安培架构的 GPU，提供了在 NVIDIA 八代 GPU 里最大的性能提升，它还可用于数据分析，科学计算和云图形，并已全面投产并交付给全球客户。
全球 18 家领先的服务提供商和系统构建商正改源在将 NVIDIA A100 整合到他们的服务和产品中，其中包括阿里云、AWS、百度云、思科、Dell Technologies、Google Cloud、HPE、Microsoft Azure和甲骨文。
黄仁勋还介绍了基于 NVIDIA A100 的第三代 AI 系统 DGX-A100 AI。DGX-A100 AI 是世界上第一台单节点 AI 算力达到 5 PFLOPS 的服务器 ，每台 DGX A100 可以分割为多达 56 个独立运行的实例，还集合了 8 个 NVIDIA A100 GPU，每个 GPU 均支持 12 路 NVLink 互连总线。
据了解，与其他高端 CPU 服务器相比，DGXA100 的 AI 计算性能高 150 倍、内存带宽高 40 倍、IO 带宽高 40 倍。
黄仁勋说：“AI已经被应用到云计算、 汽车 、零售、医疗等众多领域，AI算法也正变得越来越复杂和多样。ResNet模型的算力需求从2016年到现在已经增加了3000倍，我们需要更好的解决方案。”
如此强大的 DGX-A100 AI 售价自然也不便宜，标价 19.9 万美元，约合人民币 141 万元。
此外，黄仁勋还提到了英伟达新一代 DGXSuper POD 集群，由 140 台DGXA100系统组成，AI算力达 700 Petaflops，相当于数千台服务器的性能 。
据了解，首批 DGXSuper POD 将部署在美国能源部阿贡国家实验室，用于新冠病毒疫情相关的研究。
除了以上两款重磅产品，黄仁勋还宣布推出了 NVIDIA Merlin，这是一个用于构建下一代推荐系统的端到端框架，该系统正迅速成为更加个性化互联网的引擎。Merlin将创建一个 100 TB 数据集推荐系统所需的时间从四天减少到 20 分钟。
英伟达此次还推出了众多 AI 领域相关产品，包括 以太网智能网卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC、EGX 边缘 AI 平台和一系列软件更新扩展。
1.以太网智能网卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC
ConnectX-6 Lx 是业界首个为 25Gb/s 优化的安全智能网卡，可提供两个 25Gb/s 端口或一个 50Gb/s 端口。
2.EGX 边缘 AI 平台
EGX Edge AI 平台是首款基于 NVIDIA 安培架构的边缘 AI 产品，可接收高达 200Gbps 的数据，并将其直接发送到 GPU 内存进行 AI 或 5G 信号处理。
3.Spark 3.0
英伟达还宣布在 Spark 3.0 上支持 NVIDIA GPU 加速，基于 RAPIDS 的 Spark 3.0，打破了提取，转换和加载数据的性能基准。它已经帮助 Adobe Intelligent Services 将计算成本降低了90％。
4.NVIDIA Jarvis
黄仁勋在发布会中详细介绍了 NVIDIA Jarvis，这是一个新的端到端平台，可以充分发挥英伟达 AI 平台的强大功能，创建实时多模态对话式 AI。
5.Misty 交互 AI
现场演示中，一个名为 Misty 的 AI系统展示了实时理解并回答一系列有关天气的复杂问题的交互过程。
自动驾驶方面，英伟达也将安培架构嵌入了新的 NVIDIA DRIVE 平台。据了解，小马智行、法拉第未来等自动驾驶企业已宣布采用 NVIDIA DRIVE AGX 计算平台。
英伟达的 NVIDIA Isaac 软件定义的机器人平台还将用于宝马集团工厂。英伟达机器人技术全球生态系统涵盖配送、零售、自主移动机器人、农业、服务业、物流、制造和医疗保健各个行业。
英伟达这场时隔 3 年的发布会可谓诚意满满，首次推出的安培架构给足了惊喜，性能提升 20 倍的 NVIDIA A100 GPU 可谓性能飞跃。
虽然发布会并不是现场直播，但依旧爆点十足。一台就比千台强的 DGX-A100 AI 也印证了黄仁勋那就经典名言“买的越多，赚的越多”。英伟达的 AI 解决方案已经覆盖了各行各业，强大的 AI 生态正在形成。
中国工程院院士倪光南曾表示：「芯片设计门槛极高，只有极少数企业能够承受中高端芯片研发成本，这也制约了芯片领域创新。」
英伟达在本届 GTC 上推出的安培架构和基于此的一系列 AI 平台无一部显示了一个 AI 芯片巨头的实力，又一次树立了性能标杆。
根据 Gartner 的预测数据 ，未来 5 年内全球人工智能芯片市场规模将呈飙升趋势 ，自 2018 年的 42.7 亿美元 ，升高至 343 亿美元 ，增长已超过 7 倍，可见 AI 芯片市场有较大增长空间。
尽管与西方发达国家相比，中国的 AI 芯片研发还存在一定差距，但过去两年中，中国 AI 芯片初创企业已获得了数亿美元的资金。华为等公司也开发了令人印象深刻的芯片设计。
但芯片开发极具复杂性，中国人才的短缺以及缺乏多家全球销售排名前 15 位的中国半导体公司的情况表明，中国仍需要取得重大进展，才能在半导体领域与美国匹敌。
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