摩爾定律是由英特爾的創始人之一戈登·摩爾在1965年提出來的，指的是在價格不變的情況下，積體電路上可容納的元器件數目將每隔18-24個月增加一倍，效能也將提升一倍。
這個定律在過去幾十年當中基本成為事實，可當人工智慧浪潮的苗頭出現之後，摩爾定律就遭受了嚴峻的挑戰。
人工智慧需要的計算量太大，一個類人腦的模型引數量級大概是10的14次方，而目前所使用的模型大概是10的8次方，從8次方到14次方是指數型的增長，如果計算力按照摩爾定律提高，人類還需要等待20多年，而事實上根本沒有這麼多時間可以浪費。
2012年，辛頓教授的團隊第一個嘗試了用GPU來訓練一個包含6000萬引數和65萬個神經元的深度卷積神經網路，如果用CPU來計算的話，大概需要幾個月時間，團隊成員阿萊克斯·克里澤夫斯基決定用GPU試一試，他使用兩張輝達的GTX580顯示卡，結果只用了不到一週的時間，就完成了訓練。
之後辛頓團隊將成果發表在機器學習領域的頂級學術會議NIPS上，他們寫道：“所有的實驗都表明，只需要採用速度更快的GPU，訓練更大規模的資料，表現就能提高。”
從那一刻起，深度學習和人工智慧就同GPU繫結在了一起，很多之前幾乎完成不了的工作，用GPU可以輕鬆搞定。
這個發現震驚了工業界，各大網際網路巨頭紛紛殺入人工智慧領域，GPU的出貨量也隨之數倍增長，一些巨頭企業目前配備GPU的數量都達到上萬的級別，彼此之間實力的差距往往就是GPU數量的差距和計算力的差距，誰的裝備更多更好，誰就擁有了更強的人工智慧實力！
從某種意義上來說，輝達能獲得今天的成功，必須要感謝辛頓教授團隊，感謝阿萊克斯·克里澤夫斯基，而這其中，當然也有李睿的一點點功勞。
只能說，李睿的股票，不是白拿的！
用一句話宣判了摩爾定律的死刑之後，老黃開始侃侃而談，一開始還稍微有點緊張，但很快就放開了。
這次的演講內容其實在座很多人並不陌生，大部分要釋出的產品都已經在四個月前的矽谷聖何塞GTC 2017上說過了，包括Project Holodeck、TensorRT 3、人工智慧城市、自動駕駛平臺以及Isaac機器人模擬機等等。
重點不是產品釋出，而是輝達和國內市場的合作，老黃非常高興的宣佈，目前輝達已經和千度，阿貍和企鵝三家巨頭的雲服務進行合作在其雲服務中部署了Tesla V100 GPU加速器，同時還與花為、浪潮和幻想在內的OEM廠商合作，採用輝達的HGX伺服器架構並使用Tesla V100 GPU來構建新一代加速資料中心，以及和晶東合作的輝達Jetson超級計算平臺，為晶東龐大的物流系統提供技術支援，執行TensorRT以實現導航和無人送貨。
老黃表示，輝達是一家開放性的公司，提供的是一個開放的平臺，他希望平臺的合作方都能夠成功，而輝達需要做的事情就是讓平臺與時俱進。
從頭到尾，合作方里沒有提到李睿，這讓第一排就座，開場就得到了好幾個特寫鏡頭的李睿顯得沒有什麼存在的必要。
一些與會者也不由得疑惑，按理說李睿才是人工智慧第一旗手，老黃怎麼提也不提？
莫非這兩家公司有什麼嫌隙不成？
誰說理工男沒有想象力的，這不是想象力很豐富嗎！
演講非常順利的完成，接下來是回答問題的時間，媒體和現場觀眾正躍躍欲試的時候，老黃忽然道：“回答問題之前，我想請我的好朋友，人工智慧的推動者李睿先生上臺，跟我一起回答大家的問題，可以嗎？”
全場愣了一下，馬上響起雷鳴般的掌聲。
李睿微笑著起身向全場揮手致意，然後走上臺去。
看到這一幕，理工男們豐富的想象力受到了重大打擊，決定以後再也不胡亂想象了，還是老老實實搞研究的好，想象力這種事，還是交給文科生和藝術生去做吧。
李睿和老黃各坐了一把沙發椅，大大咧咧的坐在臺上，接受臺下的提問。
提問之前，老黃道：“我先問大家一個問題，李睿總是叫我老黃，你們平時提到我的時候，也會叫我老黃嗎？”
全場爆笑，齊聲道：“是的，老黃！”
老黃嘆口氣道：“老黃就老黃吧，幸好不是大黃，他們說大黃一般都是狗的名字！”
全場笑噴了，原來老黃這麼幽默啊！
第一個被點到的人來自科技媒體，問了一個很多人都在關注的問題。
“GPU會否在很短時間內取代CPU呢？”
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