全球 GPU 市场规模 图18:

我们认为，优秀的架构设计是英伟达GPU芯片性能不断提升的底层保障。据Nvidia官网，Nvidia于2022年3月发布Hopper架构、H100GPU、全新超级计算机和软件等，黄仁勋称Hopper实现了许多技术突破，包括一个新的Transformer Engine，可以在不损失准确性的前提下将这些网络的速度提高6倍，Transformer模型训练时间从数周缩短至数天；HopperH100的大规模训练性能是A100的9倍，大型语言模型推理吞吐量是A100的30倍。

英伟达CUDA作为高效易用的GPU计算平台，为机器学习革命性赋能。据百度开发者中心，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达公司开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C/C++、Fortran等编程语言来利用GPU的并行计算能力。许多深度学习库（如TensorFlow和PyTorch）都支持使用GPU进行计算加速，这些库通常使用CUDA框架来实现GPU加速，从而大幅提高训练速度。在模型部署阶段，CUDA同样发挥着关键作用，通过利用GPU的并行计算能力，