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摩尔定律是由英特尔的创始人之一戈登·摩尔在1965年提出来的，指的是在价格不变的情况下，集成电路上可容纳的元器件数目将每隔18-24个月增加一倍，性能也将提升一倍。

这个定律在过去几十年当中基本成为事实，可当人工智能浪潮的苗头出现之后，摩尔定律就遭受了严峻的挑战。

人工智能需要的计算量太大，一个类人脑的模型参数量级大概是10的14次方，而目前所使用的模型大概是10的8次方，从8次方到14次方是指数型的增长，如果计算力按照摩尔定律提高，人类还需要等待20多年，而事实上根本没有这么多时间可以浪费。

2012年，辛顿教授的团队第一个尝试了用gpu来训练一个包含6000万参数和65万个神经元的深度卷积神经网络，如果用cpu来计算的话，大概需要几个月时间，团队成员阿莱克斯·克里泽夫斯基决定用gpu试一试，他使用两张英伟达的gtx580显卡，结果只用了不到一周的时间，就完成了训练。

之后辛顿团队将成果发表在机器学习领域的顶级学术会议nips上，他们写道：“所有的实验都表明，只需要采用速度更快的gpu，训练更大规模的数据，表现就能提高。”

从那一刻起，深度学习和人工智能就同gpu绑定在了一起，很多之前几乎完成不了的工作，用gpu可以轻松搞定。

这个发现震惊了工业界，各大互联网巨头纷纷杀入人工智能领域，gpu的出货量也随之数倍增长，一些巨头企业目前配备gpu的数量都达到上万的级别，彼此之间实力的差距往往就是gpu数量的差距和计算力的差距，谁的装备更多更好，谁就拥有了更强的人工智能实力！

从某种意义上来说，英伟达能获得今天的成功，必须要感谢辛顿教授团队，感谢阿莱克斯·克里泽夫斯基，而这其中，当然也有李睿的一点点功劳。

只能说，李睿的股票，不是白拿的！

用一句话宣判了摩尔定律的死刑之后，老黄开始侃侃而谈，一开始还稍微有点紧张，但很快就放开了。

这次的演讲内容其实在座很多人并不陌生，大部分要发布的产品都已经在四个月前的硅谷圣何塞gtc2017上说过了，包括projectholodeck、tenrrt3、人工智能城市、自动驾驶平台以及isaac机器人模拟机等等。

重点不是产品发布，而是英伟达和国内市场的合作，老黄非常高兴的宣布，目前英伟达已经和千度，阿狸和企鹅三家巨头的云服务进行合作在其云服务中部署了tesv100gpu加速器，同时还与花为、浪潮和幻想在内的oe厂商合作，采用英伟（本章未完，请翻页）

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