英偉達創始人和CEO黃仁勛于日前在慕尼黑召開的GPU技術會議(GTC)上表達了他對動力控制和計算機行業的看法，他認為摩爾定律已經失效，而人工智能從云端走進設備端才是移動計算發展的未來趨勢。

　　摩爾定律的內容是芯片的晶體管數量密度每隔兩年增倍，而價格不變或有所下降。黃仁勛認為，這種趨勢已經持續了超過半個世紀，但是，半導體物理學的限制意味著如今CPU性能每年只能提升10%，摩爾定律已走向終結，信息技術對中央處理器(CPU)的依賴已轉向于圖形處理器(GPU)。

　　圖源自Nvidia官網

　　加速計算應著眼于整個堆棧、算法、軟件和處理器，才能知道瓶頸在何處，推動應用程序運行提速不應該僅依靠芯片，還要有新的軟件系統。加速計算正在解放。比如有一架飛機并需要運輸一個包裹，飛機可能需要飛行12個小時才能完成包裹的運輸，為了提升運輸速度，與其想辦法讓飛機飛得更快，不如集中注意力在如何加速包裹運輸的問題。同理，應用程序的加速不應只關注芯片的加速，還要考慮如何更快地交付目標。

　　他坦白表示，英偉達只是 “一匹變戲法的小馬”，他們正在投資加速計算領域，選擇計算能夠執行和填補空白的市場，并解決零售、電信和汽車等行業的問題，而解決這些問題的唯一途徑是對從處理器芯片、算法到軟件的堆棧進行重新設計。

　　黃仁勛在會議上推出了一套名為Rapids的AI軟件庫，一款專為大規模數據分析和機器學習而設計的開源GPU加速平臺，為眾多大型企業提供前所未有的速度來分析龐大的數據與產出精確的商業預測，被戴爾EMC、聯想、思科等業界領導品牌大廠采納。

　　這款AI軟件庫已經被沃爾瑪試驗用于庫存和物流跟蹤，同時由惠普、IBM和Oracle支持運行，擁有Databricks和Anaconda等開源伙伴。它為廣受歡迎的開源Python數據科學工具添加了GPU加速，并將被集合到用于分析和數據科學的開放源代碼框架Apache Spark中。