當普通玩家面對英偉達GeForce GTX 1080顯卡的性能誘惑，還在猶豫是否要花幾千塊錢升級自己的電腦時，英偉達的創新能力則猶如其顯卡的進化速度，在多個領域突飛猛進、遍地開花。

　　過去多年來，英偉達一直遭到英特爾以及高通等競爭對手的圍剿。2008年，當英特爾決定在自家產品中融入芯片組技術時，英偉達的芯片組業務幾乎一夜間消失。但是在顯卡業務上，英特爾始終未能打造出足以媲美英偉達的產品，英偉達在高端電腦市場的位置固若金湯。

　　在近年來極為火熱的智能手機市場，英偉達CEO黃仁勛很早就曾指出，人們的交流方式以及計算行業將迎來重大變革，英偉達也于2008年首次發布了手機芯片Tegra，開始在移動領域大顯身手。

　　隨后，全球首款雙核Tegra 2、首款四核Tegra 3更是讓英偉達在這個領域的表現達到頂峰，以強勁的性能拉開與對手的差距。

　　但從Tegra 4開始，這種勢頭就開始下降，原因是缺少了通信基帶導致整機成本、設計難度高于高通等競爭對手，即便圖形性能再強也于事無補。于是，2014年5月24日黃仁勛表示，英偉達決定撤離智能手機市場。

　　但是，英偉達的故事才剛剛開始。

　　引領無人駕駛汽車革命

　　去年9月，英偉達汽車業務高級主管Danny Shapiro表示，在路上行駛的車輛之中，有超過20個品牌的1000萬輛車在不同程度地使用英偉達的技術。此時，有更多的人看到了英偉達占據下一代汽車技術核心位置的潛力。

　　與特斯拉上17英寸屏幕對英偉達顯卡技術的依賴相比，更值得注意的是英偉達打造的無人駕駛汽車的“大腦”： Drive PX 2，這是一臺能夠幫助汽車進行定位和躲避障礙物的人工智能電腦。

　　(圖片來自英偉達官網)

　　Drive PX 2到底有多強大?Shapiro稱，甚至可以這樣說，Drive PX 2讓車輛獲得了親眼“看”世界的能力，總計已有超過80家汽車廠商、創業公司以及研究機構依賴于Drive PX 2驅動他們所研發的無人駕駛汽車。

　　Shapiro對Drive PX 2進一步解釋稱：

　　這個系統讓車輛能夠感知周邊情況，加以理解，并在1/30秒內采取行動，這種能力是目前的自動駕駛汽車能夠上路的前提。

　　去年年初，英偉達推出Drive PX 2，其性能堪比150臺蘋果 Mac Pro。英偉達稱，Drive PX 2的深度學習處理頻率達到了前所未有的每秒24萬億次，深度學習將使得自動駕駛汽車分辨出周圍的物體，比如一只狗或者一部警車，并對此發出警報。

　　改變VR的黑科技

　　虛擬現實(VR)領域是英偉達技術的另一用武之地。

　　一款VR產品如果要讓用戶使用時感受不到眩暈，畫面就要達到一定的幀率要求。而對整個畫面按照高幀率渲染，對硬件計算能力的要求則又極高。

　　為解決這個問題，英偉達基于其積累多年的圖像處理技術，利用人眼的視覺原理，嘗試在VR設備中僅對視覺中心區域進行完全渲染，其他區域則保留很低的分辨率。

　　按照這種做法，僅僅對用戶目光聚焦處進行這種渲染，則能節省出巨大的硬件計算能力，大幅提升整體性能表現。“(硬件)表現上的提升，大到根本無法忽視，” 英偉達研發副總裁David Luebke稱。

　　英偉達稱，希望這些發現能夠激發大型VR廠商在未來產品中集成眼球追蹤技術。“我們目前在做的工作，一部分就是用于幫助(行業)制定VR之路的規則。”

　　麻省理工科技評論在文章中表示，這種技術未來將對英偉達顯卡產品帶來影響，也將令開發者按此思路調整圖像渲染算法。

　　新殺手锏

　　去年4月，英偉達發布了一款定位于深度學習的超級計算機DGX-1。據英偉達官網描述，DGX-1將硬件、深度學習軟件以及開發工具整合到了一起，其中包括8塊英偉達Tesla P100 GPU，運算能力相當于250臺傳統服務器，可以幫助用戶大幅縮短處理時間。

　　而其長寬高僅分別為866、444、131毫米，功耗3200W。

　　自2012年來，數據科學家一直在利用GPU加速對深度學習技術的開發，但是當前計算機處理能力成為他們難以克服的瓶頸。隨著DGX-1投入使用，以前部分根本不可能實現的深度學習模塊，就能夠得以運行。

　　據麻省理工科技評論，這一超級計算機最早的使用者表示，DGX-1讓他們能夠更快的訓練自身的數據分析模塊，從而能加快實驗進展，推動在科學、醫療以及金融等多個領域的突破。