英伟达助力工业革命的三种方式

GPU取代CPU成为创新引擎，推动AI和科学技术实现新突破

2025 年 12 月 10 日，NVIDIA 加速计算平台正在全球超级计算和人工智能的领域内掀起革命，逐渐取代以 CPU 为主的传统计算架构，成为推动科技、商业和计算效率的核心力量。NVIDIA 在年度超级计算大会 SC25 上展示了其 AI 超级计算平台的全面生态系统。这个平台不仅仅包含 GPU，还融合了网络技术、CUDA 库、内存、存储以及编排功能，形成一个原生集成的全栈解决方案。

通过这一集成方案，Snowflake用户能够无缝加速模型开发周期，无需代码改动。实际测试结果显示，对于随机森林算法，使用NVIDIA A10 GPU能节省5倍时间，而对于HDBSCAN算法，时间缩短幅度更达200倍。这标志着GPU技术不仅在性能上远超传统CPU，还为科学计算、商业应用和AI领域提供了卓越的效率。

NVIDIA的创新不仅限于硬件。CUDA-X库和众多开源软件框架为其加速平台增添了强大的动力。这些工具可加速工程、金融、数据分析、基因组学、生物学、化学、电信、机器人等众多领域的复杂工作负载。最初为了提升能源效率而推出的GPU技术，如今已演化为融合模拟与AI的大规模科学平台。

例如，研究人员现在可以使用NVIDIA平台训练规模达万亿参数的模型，模拟聚变反应堆，并加速药物研发，这些都是传统CPU无法达到的规模和速度。这不仅体现了GPU的技术领导地位，更预示着各个学科将迎来重大突破。

CPU 向 GPU 的计算架构转变不仅是超级计算的一项里程碑，它还成为支持 AI 未来发展的基石。这一变化为三大扩展法则奠定了根基。三大扩展法则定义了 AI 研发中的三个关键阶段：预训练、后训练以及测试阶段的扩展。

在最新的MLPerf训练基准测试中，NVIDIA平台不仅在所有测试中获得最高性能，更是唯一一个涵盖所有测试的计算平台。若没有GPU的强大性能支持，大规模AI研究早已难以承受高昂的能源开销和时间成本。今天，NVIDIA平台能够运行全球领先的生成式AI模型，并支持140万款开源模型。

随着人工智能从语言模型驱动的对话界面演化为拥有智能自主系统，未来几年内机器人技术将迎来划时代突破。自主移动机器人、协作机器人和类人机器人将改变制造业、物流和医疗行业的工作方式。摩根士丹利预测到2050年，全球将拥有10亿台类人机器人，其带来的收入规模预计可达5万亿美元。这一现象预示着人工智能将深度融合实体经济，带来长远且广泛的影响。

这一趋势仅仅揭开了未来技术的冰山一角，NVIDIA加速平台正站在创新前沿，助力全球经济迈入智能化的新时代。