会议主要讨论的核心内容 - NVIDIA Accelerated Computing已经达到了一个临界点,实现了虚拟循环 [5][6][7] - NVIDIA推出了Blackwell架构,是目前最先进的GPU,可以大幅降低大型语言模型的训练和推理成本 [7][8] - NVIDIA推出了NVIDIA Inference Microservices(NIMS),为企业提供优化的生成式AI服务 [8][9] - NVIDIA Omniverse是一个虚拟世界模拟平台,可以帮助工业公司设计、集成、模拟和操作机器人系统的数字孪生 [9][10] - 生成式AI和机器人正在为5万亿美元的制造业带来新的增长机会和生产力 [9][10] 问答环节重要的提问和回答 问题1 提问内容 NVIDIA如何保持竞争优势,应对其他厂商的竞争产品 [11] 回答内容 NVIDIA在深度学习领域投入了大量资金和人力,系统性地重塑了从GPU到软件的整个计算栈,形成了端到端的加速计算和AI系统平台。这使NVIDIA在性能、能效和成本方面都具有显著优势,吸引了大量开发者和客户,形成了良性循环 [11] 问题2 提问内容 NVIDIA在量子计算方面的规划 [11][12] 回答内容 实用量子计算还需要20年左右时间。NVIDIA正在与生态系统合作,开发量子算法、量子设备等关键技术,但不会自己研制量子计算机。NVIDIA的重点是打造支持各种量子技术的通用计算平台CUDA Quantum [11][12] 问题3 提问内容 NVIDIA在医药行业的多元化策略 [12] 回答内容 NVIDIA正在通过硬件系统和行业特定的软件栈,以及生态系统合作,推动AI在医药行业特别是药物发现领域的应用。这有助于提高制药行业的效率和针对性 [12]