军备竞赛 是这场突围的信号之一 咨询公司IDC认为，人工智能的落地已经发展到一定阶段，向前一步的瓶颈在于某一厂商往往不具备足够的可用于模型训练的数据资源，且缺乏充足的算力，很难将偏通用的AI模型落地到企业场景中 模型算法、数据、算力是推动人工智能发展的三大要素，其中算力被视为人工智能走向规模化应用的
发动机 关于这个 发动机 有多重要，AI又有多能 吃 算力，AI大模型训练对算力消耗是一个参照：阿里用了480块GPU来训练其千亿参数模型，英伟达用3072块GPU训练万亿参数模型，谷歌则用2046块TPU训练16万亿参数的模型 所以加快提升 
发动机 的能力，进一步降低算力成本，成为推动人工智能更快规模化落地的关键 应对人工智能发展所需要的 指数级算力 增长，要想成为下一轮 AI工厂 竞争的头牌，英伟达必须将GPU的算力再次推向# Hopper带来GPU代际飞跃
一直以来英伟达在GPU市场拥有#优势，但AI等市场对于算力的无穷诉求，加上英特尔推出独立GPU，以及AMD的步步紧逼，英伟达必须革新架构，进一步加宽其护城河 两年前，英伟达推出的GPU架构是Ampere（安培），英伟达#新的GPU新架构以美国计算机编程界先驱Grace Hopper命名，足见其希望新架构#未来计算的企图 
Hopper是英伟达#新的GPU架构，基于Hopper架构的GPU H100实现的性能提升，有人用 新核弹 来形容其代际飞跃 目前，基于Hopper架构，英伟达推出了面向数据中心的GPU H100， 用20块H100 GPU，可以承托全球互联网的流量 
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