常被媒体调侃的他推动了人工智能芯片的飞速发展

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为什么GPU会在AI扮演如此重要的角色？为什么AI研究人员都选择GPU做深度学习？这其实要从2012年谈起，多伦多大学研究生Alex Krizhevsky发现可以利用GPU来训练他发明的神经网路运算逻辑AlexNet，他用了两个NVIDIA GeForce GTX 580 GPU在两天就训练了AlexNet辨识影像，这篇论文赢得ImageNet比赛的冠军，吸引了全球研究AI人员的注意。「这就是AI Big Bang（大爆发）的起源」。

黄仁勋进一步解释，GPU电脑绘图运算其实就是模拟人类智慧，例如你把眼睛闭上，想像两个人打乒乓球，当我们思考时，大脑会产生心理图像，我们的大脑就像GPU，上千的小型处理器通过突触、神经元并行连结的方式工作，就像人的大脑一样。

运算产业每隔十年就会风云变色，当微软推出Windows 95，是杨致远创办雅虎的那一年，展开了网路和电脑的革命，10年后，亚马逊布署AWS云端服务，开启了行动运算服务纪元。我们也看到电脑架构在改变，Wintel平台、X86处理器形成了模组化的PC，行动云端时代看到了ARM处理器及SoC系统单芯片，那么现在呢？

新的电脑革命就叫做人工智能，他指出，深度学习是全新的运算模型，跟统计、机率有关的运算，有几个重点：一是训练，当你创造一个软体后，它会自己重新编写，然后我们又给电脑经验，它就变得更聪明，持续训练之后变成神经网路，就像是受过教育的大脑，再利用语音辨识及推论技术达到智慧。

今日，NVIDIA也宣布与台湾大学合作成立人工智能实验室，由台大资工系教授徐宏民领导，NVDIA将提供AI超级电脑DGX-1进行相关实验与技术研发，同时NVIDIA也可以提供研究所需的资金，加上NVIDIA本身有庞大的人工智能研发团队，双方一起合作开发更多新型态的人工智能技术。黄仁勋强调，「台湾政府应该把AI当成重点产业，那我也会带更多研究资源进来。」

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