摘要：在全世界进行激烈运动的同时，这两天巨头#英伟达#也出问题了，被罚款50亿美金，其市值一夜蒸发6400亿，就连我国著名评论员#胡锡进#也对英伟达发表了高达1000字的评价#胡锡进评英伟达被立案调查#
在全世界进行激烈运动的同时，这两天巨头#英伟达#也出问题了，被罚款50亿美金，其市值一夜蒸发6400亿，就连我国著名评论员#胡锡进#也对英伟达发表了高达1000字的评价#胡锡进评英伟达被立案调查#
其实很多人还不知道英伟达是干什么的，他为什么被罚也不是那些原因，具体原因看完我说的就知道！[灵光一闪][灵光一闪][灵光一闪]有些不能说不能说！！！！懂否！！！核心！！大脑！！！耐心看完！！国内厂家别人为什么去越南！[灵光一闪][灵光一闪]#越南股市涨到“瘫痪” 已紧急休市#
（英伟达老板香港大学演讲视频#黄仁勋##黄仁勋密集亚洲之行透露出哪些信号#
英伟达是一家在全球半导体与人工智能领域占据重要地位的公司。1993年，美籍华人#黄仁勋#与克里斯·马拉科夫斯基、卡蒂斯·普里姆在美国加利福尼亚州共同创办了英伟达。#英伟达市值一夜蒸发6400亿元#
1994年，英伟达与SGS-Thomson MicroElectronics达成首个战略合作伙伴关系，为其制造单芯片图形用户界面加速器.1995年，英伟达推出了首款产品NV1，之后在1996年推出首款支持Direct3D的Microsoft DirectX驱动程序.1997年，全球首款128位3D处理器RIVA 128发布，前四个月销量便达100万台，初步展现出其在图形处理领域的强大实力.
1999年对于英伟达来说是具有重大意义的一年，它发明了图形处理器GPU，并推出了全球首款GPU——GeForce256，同年英伟达成功上市.进入21世纪，英伟达通过一系列收购不断拓展业务版图。2000年收购显卡先驱3DFX，2001年携Nforce进军集成显卡市场，2003年收购MediaQ，2005年收购总部位于中国台湾的ULI Electronics等.
在技术创新方面，2006年英伟达推出CUDA，为并行计算提供了强大的支持，大大推动了计算性能的提升.此后，英伟达在高性能计算领域不断发力，2010年为全球超快的超级计算机提供动力支持，其GPU的强大性能得到了更广泛的认可.
（#英伟达显卡性能##英伟达#CPU的强大）
#英伟达涉嫌违反反垄断法被立案调查#随着#人工智能#的兴起，英伟达凭借在GPU领域的深厚技术积累，迅速成为人工智能计算的领军企业。2015年推出高级驾驶员辅助系统NVIDIA Drive，进军深度学习领域；2016年推出GPU架构Pascal、超级计算机DGX-1和车载人工智能Drive PX2；2017年推出深入AI学习的Volta GPU架构等，不断推动人工智能技术的发展.#英伟达或面临最高50亿美金罚款#
#越南股市涨到“瘫痪” 已紧急休市#
如今，英伟达的主营业务涵盖游戏业务、数据中心业务、汽车业务、设计平台业务等，其产品和技术在众多领域都有广泛应用.在游戏领域，英伟达的GPU为玩家提供了出色的图形渲染效果和流畅的游戏体验；在数据中心，其强大的计算能力为大数据处理、云计算等提供了有力支持；在汽车领域，为自动驾驶汽车的研发和应用提供关键技术；在设计平台，助力设计师和创作者更高效地进行创作.
从一家专注于图形处理的公司发展成为人工智能计算的巨头，英伟达的发展历程充满了创新与突破，对全球科技产业的发展产生了深远影响 。
深度学习模型训练：神经网络训练计算量巨大，GPU的并行计算能力可大幅缩短训练时间。如在训练GPT-4等大型语言模型时，英伟达的GPU为其提供了强大算力支持，使其能够处理海量数据和复杂的模型架构，加快模型收敛速度，提升训练效率.
语言模型训练与优化：用于训练和优化如BERT、Transformer等语言模型架构，使模型能够更好地理解和生成自然语言文本，从而应用于机器翻译、文本生成、智能客服等领域 。
语音识别与合成：在语音识别中，GPU加速声学模型和语言模型的训练，提高语音识别准确率；在语音合成方面，助力生成更自然流畅的语音，如智能语音助手等应用。
图像识别与分类：能够快速处理图像数据，识别图像中的物体、场景等，广泛应用于安防监控、自动驾驶、图像搜索引擎等领域，如通过GPU加速的ResNet等模型可实现高精度的图像分类.
目标检测与跟踪：在实时视频流中快速检测和跟踪目标物体的位置和运动轨迹，为自动驾驶的环境感知、智能视频分析等提供技术支持。
图像生成与编辑：基于生成对抗网络（GAN）等技术，利用GPU生成逼真的图像、进行图像风格迁移和超分辨率重建等编辑操作，应用于数字艺术创作、影视特效制作等领域。
强化学习：在机器人控制、智能决策等强化学习场景中，GPU可加速学习算法的运行，使智能体能够更快地学习到最优策略，从而实现更高效的机器人自主导航、游戏智能体训练等应用 。
数据分析与挖掘：在处理大规模数据集时，GPU能够加速数据的预处理、特征提取和模型训练等过程，帮助数据科学家更快地发现数据中的模式和规律，为商业智能、金融风险预测、医疗数据分析等领域提供支持.
云计算与数据中心：英伟达的GPU为云服务提供商提供了强大的计算资源，使其能够为企业和开发者提供GPU加速的云计算服务，满足人工智能应用对算力的弹性需求，支持各种人工智能任务在云端的部署和运行.
自动驾驶：为自动驾驶汽车的感知、决策和控制模块提供强大的计算支持，处理来自摄像头、雷达等传感器的大量数据，实现环境感知、目标识别、路径规划和决策控制等功能，推动自动驾驶技术的发展和商业化应用.
数字孪生与#机器人#：在数字孪生领域，通过GPU加速虚拟模型的构建、仿真和渲染，实现对物理世界的高精度数字化映射和模拟，为城市规划、工业制造等提供决策支持；在机器人领域，助力机器人的视觉感知、运动控制和智能决策，提高机器人的自主性和智能化水平.
自然语言处理：影智科技的xbot咖啡机器人借助NVIDIA RTX GPU和CUDA架构，搭建本地大语言文生图模型，实现了生成式AI自然语义下的定制化咖啡拉花打印功能。用户通过语音指令或拍摄照片，机器人就能制作出带有个性化拉花图案的咖啡，提升了机器人的智能化水平和消费者体验，为咖啡行业创新发展带来新契机.
计算机视觉与自动驾驶：复旦大学大数据学院zhangvisiongroup采用NVIDIA RTX 6000 Ada架构GPU，为计算机视觉驱动的自动驾驶研究提供高性能运行平台。利用其强大计算性能，加速模型训练速度，提升车辆定位、道路识别、障碍物检测和跟踪等方面的准确性，还提出了S-NeRF方法，提升了自动驾驶汽车的神经表示学习能力，减少街景合成误差和移动车辆渲染的峰值信噪比.
深度学习模型训练与推理：在训练GPT-J-6B等大型语言模型时，英伟达的GPU为其提供了所需的大量CUDA内核以及足够的内存，从而实现高效准确的训练和推理，大大缩短了训练时间，提升了模型的性能表现.
云计算与数据中心：英伟达的Blackwell GPU平台与亚马逊云科技合作， 该平台采用grace架构，集成八个独立GPU内核，提供高达1tb/s的内存带宽，能够充分发挥并行计算优势，大幅提升计算效率，为用户在构建和运行数万亿参数大语言模型的推理方面提供更卓越的性能，推动AI技术在各个领域的应用和发展.
医疗影像分析：英伟达的GPU可加速医学影像数据的处理和分析，帮助医生更快速准确地诊断疾病。比如在医学影像数据合成生成器中，通过对大量医学影像数据的学习和分析，生成高质量的合成影像，辅助医生进行诊断和治疗方案的制定.
[大笑][大笑][大笑][大笑]#爆料#冷知识:英伟达，amd，台积电都是是中概股。
来源：@森林花语
