爾定律是由英特爾的創始人之一戈登·爾在1965年提出來的，指的是在價格不變的況下，集電路上可容納的元件數目將每隔18-24個月增加一倍，能也將提升一倍。

這個定律在過去幾十年當中基本為事實，可當人工智能浪的苗頭出現之後，爾定律就遭了嚴峻的挑戰。

人工智能需要的計算量太大，一個類人腦的模型參數量級大概是10的14次方，而目前所使用的模型大概是10的8次方，從8次方到14次方是指數型的增長，如果計算力按照爾定律提高，人類還需要等待20多年，而事實上本沒有這麼多時間可以浪費。

2012年，辛頓教授的團隊第一個嘗試了用GPU來訓練一個包含6000萬參數和65萬個神經元的深度卷積神經網絡，如果用CPU來計算的話，大概需要幾個月時間，團隊員阿萊克斯·克里澤夫斯基決定用GPU試一試，他使用兩張英偉達的GTX580顯卡，結果只用了不到一周的時間，就完了訓練。

之後辛頓團隊將果發表在機學習領域的頂級學會議NIPS上，他們寫道：“所有的實驗都表明，只需要採用速度更快的GPU，訓練更大規模的數據，表現就能提高。”

從那一刻起，深度學習和人工智能就同GPU綁定在了一起，很多之前幾乎完不了的工作，用GPU可以輕鬆搞定。

這個發現震驚了工業界，各大互聯網巨頭紛紛殺人工智能領域，GPU的出貨量也隨之數倍增長，一些巨頭企業目前配備GPU的數量都達到上萬的級別，彼此之間實力的差距往往就是GPU數量的差距和計算力的差距，誰的裝備更多更好，誰就擁有了更強的人工智能實力！

從某種意義上來說，英偉達能獲得今天的功，必須要謝辛頓教授團隊，謝阿萊克斯·克里澤夫斯基，而這其中，當然也有李睿的一點點功勞。

只能說，李睿的票，不是白拿的！

用一句話宣判了爾定律的死刑之後，老黃開始侃侃而談，一開始還稍微有點張，但很快就放開了。

這次的演講容其實在座很多人並不陌生，大部分要發布的產品都已經在四個月前的硅谷聖何塞GTC 2017上說過了，包括Project Holodeck、TensorRT 3、人工智能城市、自駕駛平台以及Isaac機人模擬機等等。

重點不是產品發布，而是英偉達和國市場的合作，老黃非常高興的宣布，目前英偉達已經和千度，阿狸和企鵝三家巨頭的雲服務進行合作在其雲服務中部署了Tesla V100 GPU加速，同時還與花為、浪和幻想在的OE商合作，採用英偉達的HGX服務架構並使用Tesla V100 GPU來構建新一代加速數據中心，以及和晶東合作的英偉達Jetson超級計算平台，為晶東龐大的流系統提供技支持，運行TensorRT以實現導航和無人送貨。

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