向加速计算的转变
一个平台转变是从通用计算转向加速计算。请记住,加速计算,正如我之前向各位提到的,它能处理数据、图像处理、计算机图形,它能进行各种计算。它运行 SQL,它运行 Spark,它运行……你知道,你尽管提要求。你告诉我们需要运行什么,我相当确定我们有一个令人惊叹的库为你准备。你可能是一个数据中心,试图制造用于半导体生产的光掩模。我们为你准备了一个出色的库。
因此,在底层,无论是否有 AI,世界都在从通用计算转向加速计算,无论是否有 AI。事实上,许多 CSP(云服务提供商)早已拥有在 AI 出现之前就存在的服务。请记住,它们是在机器学习时代被发明的。像 XGBoost 这样的经典机器学习算法,像用于推荐系统、协同过滤、内容过滤的数据帧(data frames)算法。所有这些技术都是在通用计算的旧时代创建的。
即使是这些算法,即使是这些架构,现在通过加速计算也能表现得更好。因此,即使没有 AI,全球的 CSP 也会投资于加速。NVIDIA 的 GPU 是唯一可以完成所有这些任务加上 AI 的 GPU。ASIC 也许可以做 AI,但它不能做其他任何事情。NVIDIA 可以完成所有这些,这解释了为什么倾心于 NVIDIA 的架构是如此安全。
我们现在已经达到了我们的虚拟循环(virtual cycle),我们的拐点(inflection point)。这是相当了不起的。房间里有我的许多合作伙伴,你们都是我们供应链的一部分。我知道你们工作得有多努力。我要感谢你们所有人,感谢你们的辛勤工作。非常感谢你们。
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