泰德·霍索瓦（Ted Hisokawa）
3月20日，2025年04:28
探索NVIDIA研究在过去二十年中如何发挥AI，图形和计算创新的发挥作用，从而影响了主要的产品开发。
根据Isha Salian的最新文章，NVIDIA研究一直是人工智能（AI），图形和计算技术的重大进步的推动力。 NVIDIA的研究部门成立于2006年，已成长为一个全球团队，该团队由400名专家组成，从事计算机架构，生成AI和机器人技术等各种领域的工作。在前斯坦福大学计算机科学主席比尔·达利（Bill Dally）的领导下，NVIDIA Research旨在应对复杂的技术挑战，对公司和更广泛的科技行业产生深远的影响。
作为一个团队创新
Nvidia的“一个团队”的核心价值强调合作，使研究人员能够与产品团队和行业利益相关者紧密合作。这种方法可确保有效地将变革性思想转化为现实世界的应用。 NVIDIA应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro强调了全栈优化的重要性，这需要在不同的技术领域进行无缝的团队合作。
变革性贡献
NVIDIA Research的显着贡献是CUDA平台，CUDA平台是一种并行的计算软件，彻底改变了在各种应用程序中使用GPU加速的使用，包括科学模拟和AI模型开发。 CUDA在2006年发布是NVIDIA的关键时刻，促进了计算能力的显着飞跃。
另一个具有里程碑意义的成就是开发GPU加速射线追踪，这导致了NVIDIA RTX技术的推出。这项创新重新定义了实时计算机图形，提高了游戏和专业创意作品的视觉保真度。
开创性的AI进步
NVIDIA研究一直处于AI进步的最前沿，尤其是在生成AI领域。 Nvidia stylegan的引入标志着产生影像图像的突破，在视觉AI模型中设定了新的标准。研究小组继续通过仪表和Nvidia Canvas应用程序等项目推动信封。
在大型语言模型的领域中，NVIDIA的Megatron-LM计划使大规模模型的有效培训和推断，支持了从内容生成到对话式AI的各种应用程序。
扩大视野
Nvidia Research的影响力超出了AI和图形，团队在芯片架构，电子设计自动化和量子计算方面取得了突破。 NVIDIA NVLINK和NVSWWITCH的开发体现了他们在高速互连中的工作，增强了加速计算系统中GPU和CPU处理器之间的通信。
此外，CES最近在NVIDIA COSMOS揭幕表明了研究小组致力于推进下一代机器人和自动驾驶汽车的物理AI。随着NVIDIA继续探索新的边界，研究组织在塑造技术的未来方面仍然是关键的。
有关对Nvidia Research的贡献的更详细的见解，请访问NVIDIA博客。
图像来源：Shutterstock
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