自 2009 年加入英伟达之后,Dally 着一个**过 200 名科学家的团队,专注于 AI、计算机视觉、自动驾驶汽车、机器人技术和图形等领域。
过去几年时间里,英伟达的 GPU 被用在人工智能、加密挖掘等非游戏领域,享受到了行业发展的红利,使其在三年内翻了 10 倍,甚至被称为“人工智能股”,但也受累于行业竞争和动荡,在 2018 自然年后一个季度遭遇不少挑战。黄仁勋因此形容: 2018 年是“近乎完一年,以一个动荡的方式结束”。
我们假设英伟达看到了Tiger Lake的集成显卡性能,并希望自己即将推出的7nm移动GPU的性能提高2倍。先不考虑架构上的差异,这意味着Nvidia将不得不使用相当于192个Intel执行单元的CUDA/Ampere硬件(相当于Tiger Lake的96EU的2倍)来设计硅片。
2012 年 5 月,Google 获得了美国自动驾驶车辆许可证。2015 年,大型汽车制造商开始认真对待自动驾驶技术。英伟达瞄准时机,自 2016 年 CES 起便开始推广其自动驾驶平台 Drive PX,往后几年不断升级。
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