在硬件技术方面，NVIDIA (NASDAQ：NVDA)处于发展的前沿，至少在未来十年内有望重塑世界 。NVIDIA将其图形处理单元(GPU)应用于高端视频游戏，这是一项早期的数据密集型计算任务，为在其他领域取得突破铺平了道路 。如今，NVIDIA一直是繁忙的芯片设计师和软件开发商 。
通常，每年都会有很多新闻，该公司的年度GPU技术会议在YouTube上播出，首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)在厨房中进行了预先录制的主题演讲(由于) 。它特别包含新发行的内容，值得一看 -特别是对于那些一直在关注这家游戏公司将自己转变为未来的计算工程师强国的投资者 。
创作者的新型协作引擎
尽管最大的公告不会直接涉及视频游戏发烧友，但该活动首先推出了一个新的实时模拟和协作平台是适当的，因为视频游戏和专业可视化销售仍占NVIDIA收入的近60% 。上次报告的季度 。
【NVIDIA发布新的人工智能硬件】称为Omniverse 的基于云的服务基于Pixar(迪斯尼公司的一部分，迪士尼(NYSE：DIS))的3D成像框架 。该中心支持协作工作，并且构建为与其他创意应用程序集成 。合作伙伴包括用于工程和建筑设计，视频游戏制作以及内容创建的软件提供商 。使用RTX GPU阵容-以支持AI增强的图形和光线追踪而闻名-创意人员可以与他们的团队远程编辑和模拟计算机生成的图像和图形 。
此次活动的大部分焦点都集中在NVIDIA数据中心领域的业务上-截至2019年底，这些业务仅占NVIDIA销售额的三分之一 。未来十年，NVIDIA的业务潜力最大 。
NVIDIA认为数据中心是新的基本计算单元，这就是购买Mellanox的原因 。Mellanox专门研究网络硬件，这是计算能力的同等重要的组成部分 。毕竟，尽管NVIDIA GPU能够非常快速地处理大量信息，但是如果网络本身无法跟上，处理速度就会成为瓶颈，并浪费掉 。
因此，NVIDIA与Mellanox结合在一起，创造了一个数据中心计算处理器，它认为它将与CPU(用于通用计算)和GPU(用于专用和数据密集型处理任务)一起成为未来的基本计算芯片 。新的数据中心硬件为绘制遗传代码的软件提供了支持(NVIDIA表示它帮助绘制了的基因组)，在数据中心内传播时进行数据监视以及机器学习 。
Huang谈到了AI领域关注的两个特定领域以及为其提供动力的极其复杂的软件算法：推荐器(用于互联网和其他搜索的算法)和对话式AI 。
用来预测用户在互联网上正在寻找什么的建议听起来像是旧软件技术 。不是 。基于AI的推荐使用以前的选择并预测某人的喜好是正在数据中心中部署的复杂软件 。在领域有一些例子 。如果有人看电影，流媒体平台可能会推荐另一部喜欢的电影 。如果有人喜欢一首歌，音乐流媒体服务可能会推荐一个播放列表 。基本上，互联网正在成为个性化的预测助手 。
为此，NVIDIA建立了一个名为Merlin的应用程序系统，以使这种复杂的数据处理民主化，以供任何企业使用和应用于其自己的系统 。随着数据漂浮在那里网仅挺大上，NVIDIA认为梅林和新的数据中心的GPU(的A100数据中心的GPU，采用台积电的(NYSE：TSM) 7纳米的芯片架构，每第二输送1.6太字节带宽)和支持它们的网络硬件将继续处于高需求状态 。
对话式AI-最具挑战性的机器学习应用程序之一，才刚刚进入将其应用于数据中心以解决问题的阶段 。NVIDIA创建了另一个名为Jarvis的应用程序框架，以分析对话，响应并同时为聊天机器人设置动画，该机器人模仿语音过程中现实生活中的面部表情 。只需几百毫秒，就可以处理和输出对话和相应的图形 。与Merlin一样，Jarvis可以使组织的数据扩充算法，以提供定制的自动化服务-例如呼叫中心，智能扬声器或视频会议技术 。哪个问题出了问题：黄仁勋到底是在说话还是机器人?
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