黄仁勋表示，自2024年黑色石英以来，GPU已经进入大规模生产阶段，并且性能有了显著提高。他还强调了AI计算的迅速增长以及随着黑石英的引入带来的经济收益。具体来说，AI计算能力的提升是通过GPU的MCM设计实现的，这使AI算法能够实现更高的效率和更快的运算速度。黄仁勋还提到了自家GPU的进步，比如从2016年的Pascal到现在的Blackwell，十年间GPU的计算能力提升了约1000倍，而且功耗也有所降低。同时，Blackwell芯片集成了全新的Vega架构，使得GPU在性能和容量方面都得到了显著提升。目前，它已经成为新一代超算系统的首选，尤其在TensorFlow 4.1中使用了这款芯片，可以显著提高模型的训练效率。



1. 黄仁勋表示，自2024年黑色石英以来，GPU已经进入大规模生产阶段，并且性能有了显著提高。

黄仁勋表示，GPU已经进入了大规模生产阶段，并且性能已经有了显著提高。这种变化的原因在于GPU的设计。传统的GPU通常由一个或者多个核心组成，每个核心负责处理一定的任务。但是，最新的GPU采用了MCM（多核共享矩阵乘法）设计，这种设计可以使GPU的计算能力得到极大的提升。

2. AI计算的迅速增长以及随着黑石英的引入带来的经济收益。
AI计算的迅速增长是一个重要的因素。随着技术的发展，我们可以通过AI来解决许多复杂的问题。而且，随着数据量的增长，我们也需要更多的计算资源来处理这些数据。因此，大量的AI计算机会推动硬件设备的发展，从而带来经济收益。
3. 黄仁勋还提到了自家GPU的进步。
黄仁勋还提到了自家GPU的进步。从2016年的Pascal到现在的Blackwell，十年间GPU的计算能力提升了约1000倍，而且功耗也有所降低。这是由于GPU的MCM设计和新的架构所共同实现的结果。这种设计不仅可以提高GPU的计算能力，也可以有效地降低功耗。
4. Blackwell芯片集成了全新的Vega架构，使得GPU在性能和容量方面都得到了显著提升。
Blackwell芯片集成了全新的Vega架构，使得GPU在性能和容量方面都得到了显著提升。这种新的架构不仅可以提高GPU的计算能力和存储能力，也可以有效地降低功耗。
5. 目前，它已经成为新一代超算系统的首选，尤其在TensorFlow 4.1中使用了这款芯片，可以显著提高模型的训练效率。
Blackwell芯片已经成为新一代超算系统的首选，尤其是在TensorFlow 4.1中，使用了这款芯片，可以显著提高模型的训练效率。这是因为Blackwell芯片的特性使其更适合进行大规模的AI计算。
总结：
总的来说，黄仁勋对GPU的技术发展表示满意，并强调了其在AI计算中的重要地位。他也提到了自家GPU的进步，并指出这种进步在提高计算能力的同时，也降低了功耗。最后，他表示Blackwell芯片将成为新一代超算系统的首选。