黄仁勋：CPU 性能扩展速度下降，处理密集型应用应得到加速
6 月 2 日晚间消息，NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在台湾大学综合体育馆发表现场主题演讲，黄仁勋演讲中表示，计算机行业在中央处理器（CPU）上运行的引擎，其性能扩展速度已经大大降低。然而，我们必须做的计算量，仍然在以指数级的速度翻倍。在黄仁勋看来，如果我们需要处理的数据继续呈指数级增长，但处理的性能却没有提升，我们将经历计算膨胀和计算成本的提升。
他指出，计算机图形学是一门完全可以并行操作的学科。计算机图形学、图像处理、物理模拟、组合优化、图形处理、数据库处理，以及深度学习中非常著名的线性代数，许多类型的算法都非常适合通过并行处理来加速。因此，英伟达通过为 CPU 添加专用的辅助处理器，来实现了对于密集型应用程序的加速。“由于这两个处理器可以并行工作，它们都是自治的，具有更多独立的值，我们可以将 100 个单位的时间加速到 1 个单位的时间，速度快得令人难以置信。” 黄仁勋表示。（新浪科技）
来源：财经慢报频道
6 月 2 日晚间消息，NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在台湾大学综合体育馆发表现场主题演讲，黄仁勋演讲中表示，计算机行业在中央处理器（CPU）上运行的引擎，其性能扩展速度已经大大降低。然而，我们必须做的计算量，仍然在以指数级的速度翻倍。在黄仁勋看来，如果我们需要处理的数据继续呈指数级增长，但处理的性能却没有提升，我们将经历计算膨胀和计算成本的提升。
他指出，计算机图形学是一门完全可以并行操作的学科。计算机图形学、图像处理、物理模拟、组合优化、图形处理、数据库处理，以及深度学习中非常著名的线性代数，许多类型的算法都非常适合通过并行处理来加速。因此，英伟达通过为 CPU 添加专用的辅助处理器，来实现了对于密集型应用程序的加速。“由于这两个处理器可以并行工作，它们都是自治的，具有更多独立的值，我们可以将 100 个单位的时间加速到 1 个单位的时间，速度快得令人难以置信。” 黄仁勋表示。（新浪科技）
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