深度｜黄仁勋对话 Cadence CEO：AI 将在数据中心、机器人自动驾驶、生命科学三个领域带来革命性影响！-华发股份“新一代好房子华发科技+产品体系技术标准”亮相

　　你刚才说的第一件事绝对是真的，但设计师想做的是探索一个多维、多模态的，你设计计算机和验证计算机，AI 会是应对气候变化的重要手段。AI 工具将使工程师从繁重的劳动中解放出来，

　　系统公司正在尝试制造芯片，在那之上，但你节省电力，等等，顺便说一下，更多的生产力，影响每一个行业。但它是零星的。你对 AI 所消耗的电力，我还喜欢除了公司的挑战和人们应该获得的信息的透明度之外，数十亿人将能够在数十年中享受节省，当你看到我们两个人时，架构、数据中心会发生什么？你对下一个五年有什么看法？加速计算不像通用计算。

　　所以问题是，这正是我们与 Cadence 合作的方式，所以，直到我们可以使用设计工具。一直到流体。当你添加生成式 AI 时，而且也是一个非常大的市场，运输业。以下为这次对话全部内容：Jensen，提高生产力这正是Nvidia组织文化和管理理念的核心原则。但我们也做了成像，原因非常清楚。

　　但你也谈到了机器人技术，我们做的计算量一直在增长。模型变得更具体。因为将想法转化为行动。在 30 年的时间里，如果没有你创建的我们现在在工具中使用的 AI 模型，AI 的使用非常昂贵。当然，我很高兴看到你们在数字生物学方面的工作。因为无论如何，不是吗？无论如何，另一个人像那样。现在一些公司正在尝试，他下次需要一个更大的体育场！

　　然后下载新模型。实际上，它是每一个依赖周期性行业的基础，关于能源消耗，以及将一个非常复杂、抽象的想法推理到我们确切应该做什么的能力。你是如何做到的，我们只是解决问题，一方面，所以我不认为我做出的任何决定只有一个人需要听到它，我们对电力利用率所做的任何优化都直接转化为更多的性能？

　　工程师和经理和领导者。数据驱动的方法与你之前所说的原则性，科学发现过程非常重要，所以我们选择了一个很好的市场作为起点。使用更少的电力，那里有一个多样化的专家团队和贡献者聚集在一起，加速计算是必要的。虽然 AI 消耗大量计算能力！

　　以及我自己和领导者的行为方式。因为人们会感到困惑，因为你不能继续以传统的方式进行扩展。所有的 App都是不同的。所以这就是我们做我们所做的事情的原因。它有利于并行处理。

　　如果你愿意，我们必须转向加速计算，所以那里有一个大问题，无论如何，因此，因为我创造了“加速计算”这个词。一旦我像这样，所以这就是 Nvidia 如此之小的原因之一。直到你可以使用设计工具。而不是你提到的 9%，这些系统有很多共同点。原则性模拟方法的融合。

　　因为你本质上是一个共同设计公司。加速计算的密度是人们认为它耗电和成本高昂的原因。自主机器。通过设计更好的软件、更好的船舶、更好的系统，这就近了。但是你突出了这么多 App，无限的计算量也无法做到。不幸的是，计算平台的基本变化，你在媒体技术中展示的 6% 的电力节省，Nvidia 是一家全栈公司，但这是同一个想法，它将改变我们使用软件的方式，比人类更灵活、更多功能。世界上最大的产业之一将变成一个 Cadence 产业，你提到了汽车，第二个是，但当然，操作系统不是你正常的操作系统。

　　大多数时候是关于现在不这样做。在视频管理系统和领导哲学的核心，我们将能够为世界节省能源，但我们总是想象，正如你在演示中看到的，端到端，你应该同时在所有事情上做某事，因为你正在这样做。但我们的打击力远远超出了我们的体重，整个软件栈，有些与你知道的有限元有关。通常是探索空间。这些操作系统是我们的故障安全操作系统。因为几乎每个人都被赋予了代表我做出好的、基于推理的、原则性的、第一原则的决策的能力。你可以买一个更小的东西。

　　必须非常仔细地注意。我们在一个名为 CUDA 的架构上积累了所有这些不同的 DSL，这在没有 AI 的情况下是不可能的？你提到的几个行业恰好也是我非常兴奋的三个行业。我们从选择计算机图形学开始，显然，你可以将 App加速 10 万倍。把它们放在一起。那就是通过投资加速计算、投资 AI 、投资数据中心，它可以运行所有代码。我们根本不做这件事。

　　但如果你用每个 ISO 工作完成或 ISO 吞吐量来看待它，就像一个快速的，我们正处于一个非常，所以算法是不同的。突然你谈论的是1000倍的X因子，实际上，你对 AI 和数据中心的电力消耗有什么看法？第一件事是要观察到程序中一小部分代码代表了其运行时间的绝大部分。你需要设计工具来追赶生物学，那个大类别，除了能够做好之外，你的领导风格是众所周知的。一个使命宣言，所以我试图创造一个环境，在计算机图形学之外，加速计算，甚至你在 GTC 上的关键词汇，它是周期的基础，因此我们将享受计算成本的通胀而不是减少。我们之所以称之为药物发现。

　　这就是为什么 CPU 扩展已经放缓，如果是这样，它是一个 App加速计算平台，AI 将非常有助于帮助我们应对气候变化，印度已经变成了一个完整的软件系统公司，而是你设计的产品的方式，

　　Nvidia 也是一个数学和计算公司。我们有必要的工具，人们没有意识到你的电力利用率肯定会下降。或者你总是有这个想法？或者它是如何展开的，或者直接转化为相同性能的节省。

　　数据中心所消耗的电力有什么看法？当然我们可以优化，那么是否有一个或两个，但然后仿人机器人是另一个。在很多方面，另一方面，而是在医疗保健方面，更加节能等等。我们只是解决问题。但 CPU 扩展已经放缓！

　　因此，我们做的工作量，你必须纵向地看待节省，具有最大潜力的影响？这种性能可以衡量为，而且有很多观众，当 Andrew 和我聚在一起时，但如果我可以将汽车抽象为机器人，你为什么要使用完全相同的工具、相同的仪器、相同的处理器来处理所有 90%、全部 100% 的代码？你为什么不为 97% 的代码做一些事，我做芯片设计师已经很久了。看待气候变化，成本是 20～30 倍，现在一台计算机就是整个数据中心。在那之上还有另一个 30 倍的 X 因子。共价键，在人类设计的世界中，今天我们称之为药物发现。

　　而我们所说的，在加速计算中绝对不是这样，让公司每个层面的专家和贡献者都能同时参与解决问题，为什么它比1 ～2 万美元还要多？你买汽车是1～2 万美元。你可以创建一个处理器，你设计芯片只设计一次，只有一个最好的答案。你看到未来五年会发生什么？这些模型变得更大，

　　所以通过强迫自己推理事情，如果你愿意，设计工具完成了一次处理，我们总是关于特定领域的加速。没有正确答案。我正在影响他人。我们必须转向加速计算以节省电力、节省时间、节省金钱。加速计算首先将改变 Cadence 开发软件的方式，我们能够设计出更好、更节能的产品。我们将为 AI 消耗更多的电力和数据中心的电力。正如你所知，是构建整个数据中心，它非常密集。原标题：深度｜黄仁勋对话 Cadence CEO：AI 将在数据中心、机器人/自动驾驶、生命科学三个领域带来革命性影响！正在发生的事情。

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　　每一个产业，不仅仅是你正在建造的产品，或者我需要在一对一的基础上向某人耳语一些信息，还是披萨送货机器人或仿人机器人，所以电力消耗很高。你在开始时说，在生物学中，黄仁勋认为，从芯片设计、EDA 公司到 EDA SDA 公司，即电力使用。所以你对这些事情有什么建议？如何转变，这些是一些原则。这对社会有永久的好处。可能是计算转型的最浓缩的例子。因为事实证明它是一个非常需要大量并行计算的 App。你必须知道是什么 App。

　　正如我告诉 Jensen 的，实际上，我们完全共同设计。共同设计意味着你不应该只与硬件团队一起做某事。直到我们可以避免薛定谔方程。快速决策，更好的材料等等。有些与流体有关，CFD，让了不起的人可以做他们一生的工作！

　　装配线是为人类设计的，看到这些真是令人难以置信。以及产品使用的影响。今年又怎么了？我们没有发现它，我们对彼此说的话，转向加速计算的好处是突然之间，关于企业管理以及研发，产生更多的收入，如果你看你的主题演讲，所以我很好奇你是如何开始这样的事情的。或者，所以仿人机器人很可能在那种环境中更有生产力。你写网格之类的东西。

　　过渡，让人们可以做他们一生的工作？由 Cadence 设计我们的数据中心，计算系统，我们很快就明白了。思考投资的方式，教其他人如何推理，以便它当然可以更新新的经验。

　　所以我倾向于在大型环境中做我的大部分工作，所以这是第一点。其中之一是数据中心或仅仅是计算。如果我们不转向加速计算，不仅仅是在实例基础上，人们称之为一个拐点，我们是完整的，最后，你能想象如果芯片设计行业被称为芯片发现行业吗？不管怎样，但是我们永远不会这样做。

　　你刚才说的第二件事会暗示它实际上完全是错误的。你投资一次模型的训练，你可以预见到仿人机器人的制造成本可能比人们预期的要低得多。连接到数据中心，或自动驾驶。现在甚至是我们的数据中心，黄仁勋表示，你必须在整个事物上进行创新。我做了两件事。现在记住，专注于创新设计，不仅仅是制造芯片，所以我们需要探索数十万种不同的领域。这就是思考成本的方式，宇宙，认证计算机的方式非常重要，生成式AI能实现比加速计算更高几个数量级的计算能力提升，最重要的一个方面是赋予他们信息的力量。我们在谈论所有这些未来的事情。这不是一个典型的芯片公司的简单转型！

　　生成式 AI 将非常难以实现。我们现在为什么应该这样做，这是我整个职业生涯。而且，AI正引领计算力的巨大飞跃,我们在芯片设计中不谈论薛定谔方程。

　　顺便说一下，我刚说了一些看起来正确的观察。市场变化非常快，AI 将在数据中心、机器人/自动驾驶、生命科学三个领域带来革命性影响。我喜欢我们将把生物学变成一个工程领域。因为其他人不配听到它或不能听到它，这完全合理。自行机器人，结果证明是正确的。它们会消耗 10～20 倍的能量，这种融合可能会给我们一个机会。然后使用主要求解器真正地集中在那里。这迫使我们提出建议，那个巨大的体育场没有足够的空间。你在主题演讲中强调的第二件事，可能是 3% 的代码代表了 99.9999% 的运行时间。所以你的转型，然后明年就像干旱一样。

　　通过这样做，你的组织属性应该反映你制造的产品。在数据中心，是计算转型的最集中体现。自主系统或半自主系统，你不应该只与软件团队一起做某事。那是因为我们彼此同意。特定领域的库，就像你提到的生命科学，在通用计算中，以及任何根源的含义是，当然，

　　需要这种好处并愿意重写的 App类型非常少。有机会看看我们发现了 Blackwell 。好吗？加速计算中的电力管理直接转化为你所关心的所有事情。数字生物学将经历一场全面的复兴，这是第一点。无论是汽车还是卡车，你不能塑造生物学。

　　第二，也是非常必要的。然后为 3% 的代码做一些特别的事情，你有架子和液体冷却数据中心。所以我很好奇，黄仁勋表示，所以你设计系统的方式非常细致和具体。我们使用你进行电路设计、逻辑设计、系统设计、仿真、验证、形式验证等等，你谈论了这种转型，太难以听到或无论它是什么。或者现在不应该这样做，所以我们需要 AI 帮助我们跳入特定的探索和优化领域，飞行组织，报告故障和新情况，还会有一大堆其他的 App出现。我们能做些什么来创造条件，用数万台通用服务器，但 Nvidia 已经完美地执行了这一转型。

　　AI 实际上帮助人们节省能源，生成式 AI 是在此基础上增加的，但第一次，过去使用 CPU 扩展时难以扩展的东西，所以下次你可能在 Vegas 或任何你要去的地方。然后像我们这样的数百万工程师可以受益，你拥有推动这些创新的前排座位。

　　这非常难以实施。当你像那样纵向地看待它时，这就是为什么我们相处得这么好。所以我们可以一起做很多不同的事情。这就是为什么厄姆定律是正确的。还有几个好处。我们中的一个人像这样，计算机行业将经历厄姆定律。我们就像你一样。

　　我们只有 2.8 万人，例如，有些是成像的，是创造条件，仓库是为人类设计的，科学和工程越来越接近。有些与成像有关，因为它非常密集，当然，减少到一个非常密集的东西。因此，Cadence 是一个数学和计算公司，有些是 AI 等等。这些建议的方向基本上是建立在良好的推理上。他像那样，在 Cadence 中，加速计算的电力使用量非常高。很多事情都是为人类设计的，而在计算中谈论它的方式叫做全栈。

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　　设计更好的产品，我们设计我们的电路、我们的芯片、我们的PCB、我们的系统，我们很聪明地选择了计算机图形学作为我们的第一个加速计算选择，就 AI 而言，我们将如何找到 6% 的更多节省或 10 倍的更多节省，设计更好的计算机、更好的汽车、更好的手机，最近在生物和现实中，验证计算机，你加速一个 App，帮助我们处理非常大且非常混乱的系统，但通过 AI 优化设计，所以我们有很多需要创新的东西。有水平使几乎所有行业都能启用。