为什么 AI 计算离不开 NVIDIA

引言

人工智能的快速发展，使得计算能力成为决定 AI 进步的关键因素。从 ChatGPT 到自动驾驶，从医疗影像分析到机器人，每一项突破背后，都依赖强大的算力支撑。在众多计算平台中，NVIDIA 占据主导地位，被广泛应用于 AI 训练、推理、自动驾驶、边缘计算等领域。

这一切并非偶然。NVIDIA 不仅提供强劲的硬件支持，还构建了一整套 AI 计算生态，让 AI 能够以更高效、更低功耗的方式运行。理解 NVIDIA 在 AI 计算中的角色，有助于全面把握 AI 时代的发展趋势。

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1. AI 计算为什么需要强大的算力？

AI 发展依赖深度学习，而深度学习的核心是对海量数据进行训练和推理。每一个 AI 模型的成长，都需要进行 海量矩阵运算、数据处理和高吞吐率计算。
计算需求大致可以分为两个阶段：

• 训练（Training）：AI 学习数据规律，需要长时间处理大规模数据，计算量极其庞大。
• 推理（Inference）：AI 使用训练好的模型执行任务，计算量较小，但对速度和能效要求更高。

传统 CPU 无法满足需求，因为它的架构适用于通用计算，而不是 AI 任务所需的高并行计算。GPU 擅长 并行计算，能够同时处理上万个计算任务，因此成为 AI 计算的核心工具。

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2. NVIDIA 如何成为 AI 计算的核心？

GPU 原本用于游戏图形处理，但在 AI