英伟达之父「黄仁勋」透露：软件开发方式已经从编程转向机器学习！

不二如是

过去十年，软件生产范式从“人写规则”的传统编码，系统性转向“用数据训练模型”的机器学习路径。

训练完成后，模型就等同于一个从输入到输出的可组合函数，在推理阶段对未见过的数据做出预测；

在线学习：



不论是LLM、计算机视觉还是语音理解，本质上都是神经网络在执行这种映射。这个转变常被称为“Software2.0”，强调从手写逻辑迁移到以数据与优化构成的“可学习程序”，并在推理部署时遵循面向GPU的并行计算与内存布局约束。

之所以GPU成为这类软件的“运行时内核”，在于其擅长以大规模并行完成矩阵/张量运算，并配合cuBLAS、cuDNN等库以及专为深度学习设计的TensorCore来加速训练与推理。

许多大模型需要将参数与计算切分到多块GPU以满足显存与吞吐需求；

小模型或低并发场景也能在CPU或单卡上跑通，但在性能、能效与规模上，神经网络总体仍在GPU上表现更佳。

相关硬件—软件协同设计从Volta架构起就系统支持深度学习算子，并在后续架构与工具链中持续演进。

这场迁移也重塑了整个计算栈：

处理器从通用CPU走向以GPU为核心的加速计算，编程模型从手写算法走向以数据训练的模型与高层库，工程流程从“开发软件”扩展为“构建与运营AI”。

行业共识在GTC等场合被反复强调——AI/ML正在“重塑整套计算堆栈”，而加速计算已到拐点，推动从芯片、系统到软件全栈的再发明与标准化部署。

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某一个“天”

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某一个“天” 发表于 2025-8-23 12:35
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画风华

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画风华 发表于 2025-8-23 14:40
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