近日，老黄手持Blackwell向全世界展示的那一刻，全场观众沸腾了。

这是迄今为止世界上最大的芯片！

用老黄的话来说，它是「全世界迄今为止制造出来的最复杂、性能最高的计算机。」

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英伟达产品的迭代速度，已经彻底无视摩尔定律。

一手硬件，一手CUDA，老黄胸有成竹地穿过「计算通货膨胀」，豪言预测——在不久的将来，每一个处理密集型应用都将被加速，每一个数据中心也肯定会被加速。

到目前为止，计算机行业已有60多年的历史，而现在，一个全新的计算时代已然开始。

1964年，IBM的System 360首次引入了CPU，通用计算通过操作系统将硬件和软件分离。

架构兼容性、向后兼容性等，所有我们今天所了解的技术，都是从这个时间点开始的。

直到1995年，PC革命开启让计算走进千家万户，更加民主化。

2007年，iPhone推出直接把「电脑」装进了口袋，并实现了云端链接。

可以看出，过去60年里，我们见证了2-3个推动计算行业转变的重要技术节点。

而如今，我们将再一次见证历史。

老黄表示，「有两个最基础的事情正在发生」。

首先是处理器，性能扩展已经大大放缓，而我们所需的计算量、需要处理的数据都在呈指数级增长。 按老黄的话来说，我们正经历着「计算通货膨胀」。

过去的20年里，英伟达一直在研究加速计算。比如，CUDA的出现加速了CPU负载。事实上，专用的GPU效果会更好。

当我们运行一个应用程序时，不希望它需要100秒甚至100小时才能完成。

因此，英伟达首创了异构计算，让CPU和GPU并行运行，将过去需要100个时间单位的任务，加速到仅需1个时间单位。

这实现了100倍的速率提升，而功耗仅增加3倍，成本仅为原来的1.5倍。

除了GPU，英伟达还做了业界难以企及的事，那就是重写软件，以加速硬件的运行。

如下图所示，从深度学习的cuDNN、物理模拟的Modulus、通信的Aerial RAN、基因序列的Parabricks，到量子计算模拟的cuQUANTUM、数据处理的cuDF等领域，都有专用的CUDA软件。

也就是说，没有CUDA，就等同于计算机图形处理没有OpenGL，数据处理没有SQL。

而现在，采用CUDA的生态遍布全球。

就在上周，谷歌宣布将cuDF加入谷歌云，并加速世界上最受欢迎的数据科学库Pandas。

现在，只需点击一下，就可以在CoLab中使用Pandas。数据处理速度快得令人难以置信。

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