Nvidia 认识到 GPU 的并行处理能力可以超越图形渲染，因此投入巨资开发其 CUDA 平台。 CUDA 是一种并行计算平台和应用程序编程接口 (API) 模型，允许开发人员使用 Nvidia GPU 来执行各种计算任务。这项早期投资为 GPU 成为人工智能和机器学习的核心奠定了基础。 II）人工智能和深度学习的战略重点 随着 2010 年代初人工智能研究和开发势头强劲，他对人工智能的投入减少了一半。
该公司预计 GPU 在加速深度学习算法方面可以发挥关键作用，能力来执 乍得 b2b 线索 行图像和语音识别等任务。 Nvidia GPU 凭借其高吞吐量和处理多个并行线程的能力，已成为深度学习模型的理想硬件。通过专注于人工智能和深度学习，英伟达不仅利用了不断增长的市场，还帮助推动了人工智能革命。 III) 持续创新和产品开发 英伟达在AI芯片市场的领先地位是其不懈追求创新的结果。该公司不断开发其产品系列，以满足人工智能和深度学习工作负载的苛刻需求。
Nvidia 的 Tesla、Quadro 以及最近的 A100 和 H100 Tensor Core GPU 都是专门为加速 AI 计算而设计的。这些产品在速度和效率方面取得了巨大的进步，促进了人工智能研究和应用的进步。 四）构建包容性人工智能生态系统 英伟达的战略不仅仅局限于硬件。该公司围绕其人工智能芯片建立了一个全面的生态系统，包括软件库、开发工具以及用于推理的TensorRT和用于深度神经网络的cuDNN等平台。