Nvidia更多走的是通用路线，一直专注于让自己的芯片可以解决行业绝大多数的问题，包括它的CUDA生态系统。但今年有一个非常有意思的现象：在GTC大会上，它推出了自己的LPU系列，开始把训练和推理分开。这释放了一个非常重要的信号，再结合4月份谷歌的产品发布，未来训练和推理已经走向了不同的发展方向，已经从原先的单一芯片解决，转向了双芯片、分离式芯片或者分离式系统的落地路径。
发布于 广东
鸡精锦鲤_
Nvidia更多走的是通用路线，一直专注于让自己的芯片可以解决行业绝大多数的问题，包括它的CUDA生态系统。但今年有一个非常有意思的现象：在GTC大会上，它推出了自己的LPU系列，开始把训练和推理分开。这释放了一个非常重要的信号，再结合4月份谷歌的产品发布，未来训练和推理已经走向了不同的发展方向，已经从原先的单一芯片解决，转向了双芯片、分离式芯片或者分离式系统的落地路径。