第187章(2 / 3)

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  场馆中间有一个圆形的下沉式舞台,众人逛完一圈就来这里坐好。

  等到八点半,发布会准时开始。

  恩伟达的产品部负责人从容走到下沉式舞台中间,那里立着一张圆形的高台。

  他站在高台前,单手一挥,场中顿时出现极具科技感的一幕——只见无数条细小的蓝色数码流从台面升起,汇聚到半空中,压缩变形,浅浅变成一块小小的芯片。

  观众席响起惊叹声。

  陆小婵也不由感叹,现在技术越来越发达,全息显示竟然已经可以做得这么精致了。

  发布会持续一小时左右,看到一半,其他人纷纷惊叹,陆小婵却如坐针毡。

  这场发布会只有一款产品,所有人的惊叹、赞美、疑问也都围绕这一款产品。但这是一颗AI芯片,而不是图形芯片。

  看着负责人在下面侃侃而谈,她仿佛梦回二十年前,1998年的8月份,也是在这样的气氛里,恩伟达用一颗GPU拉开了计算机图形学的新篇章。

  二十年后的今天,同样是在恩伟达发布会上,身边所有人却都在议论:“GPU的未来是通用计算!”

  GPU芯片和CPU的区别在于,前者具有强大的并行运算能力,擅长枯燥重复的大量运算。如果说CPU干的是智力活儿,GPU干的就是苦力活儿。

  因为图形渲染就是需要枯燥重复的大量运算,所以芯片设计师设计出了这种并行运算结构,创造性地为它加入渲染管线,第一代GPU就这么诞生了。

  GPU里有两种最重要的结构,渲染管线负责调配工作,通用计算负责完成运算。最初,通用计算是为渲染而生的,但今天,人们却将渲染扔到一边,高喊:“GPU的未来是通用计算。”

  “GPU的未来是通用计算。”发布会负责人重复道,“这句话我们在2007年就说过了。许多人认为恩伟达能有今天非常幸运,幸运地赶上了AI对通用计算能力的需要,因而可以趁机转型。但实际上,早在2007年,公司就前瞻性地注意到了GPU强大的通用计算能力,并认为这种能力绝不仅仅应用于图形学。”

  “各位,从那时候开始,恩伟达就致力于挖掘GPU的通用计算潜力。早在2007年,我们就大胆预测过,在一些对运算能力敏感的领域,GPU将具有比CPU更优秀的表现。如今,人工智能浪潮席卷,证明了我们没错!”
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