就在昨天，NVIDIA GTC 2020中国线上大会正式拉开序幕，NVIDIA研究院负责人Bill Dally了分享关于AI、计算机图形学、HPC、医疗、边缘计算、自动化机器和GPU集群加速等领域最新的研究成果。在演讲中Dally提到：“在‘摩尔定律’失效的当下，如果我们想观察计算机性能提升，‘黄氏定律’ (Huang’s Law)就是一项重要指标，且在可预见的未来都将一直适用。”
“黄氏定律”主要是对AI性能的提升作出预测：AI性能将逐年翻倍。而作为一家专注于GPU芯片的公司，这个定律也主要是预测：GPU将推动AI性能实现逐年翻倍。在这张图片中我们可以看到：在8年的时间里，英伟达将单芯片AI推理能力提高了317倍，既在每一年里面实现了AI性能翻倍。
在历史上，摩尔定律长时间的引导了半导体的发展，而黄氏定律能否被人们记住还要看整个GPU市场的发展。但这应该是第一个对AI性能的提升给出了明确预测，考虑到英伟达在GPU领域里的地位，如果真能够保持这样的进步速度，我们也会记住这条定律。
NVIDIA作为全球知名的GPU制造商，在提高性能上一直算努力，比如今年的5月4日英伟达英伟达首款基于安培架构的A100 GPU，台积电7nm工艺制造，核心面积达到了826平方毫米，规格非常夸张。相比上代的V100核心，它的INT8推理、FP32训练性能提升20倍，FP64计算性能提升2.5倍，是历史上进步最大的一次。
这张A100 GPU迅速被多个大客户采用，包括我们所熟知的阿里云、百度智能云、滴滴云、腾讯云等多家云服务提供商，一些具体的使用场景包括：淘宝使用 NVIDIA GPU 计算平台，为直播和基于 AI 的推荐系统提供加速，从而为观众带来个性化体验；快手针对低分辨率短视频，利用 GPU 做超分辨率处理，提高视频分辨率到720p或1080p。
