1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

  graph TD
    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 1

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

  graph TD
    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 2

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1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

  graph TD
    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 3

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1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

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    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 4

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

  graph TD
    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

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1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

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    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 6

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

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    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 7

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

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    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 8

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

  graph TD
    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 9

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

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    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 10

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1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

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    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 11

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

  graph TD
    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 12

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

  graph TD
    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 13

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

  graph TD
    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。

追加技术验证部分 14

1. 创业与3D图形的黎明

1993年，由黄仁勋等人创立。从开发专门用于PC游戏3D图形处理的芯片（GPU）起步。

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    CPU["CPU（顺序处理）"] --> Slow["缓慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（并行处理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的诞生

2006年发布的“CUDA”，是一个不仅将GPU用于图形处理，还可用于通用计算（GPGPU）的革命性平台。这成为了后来AI热潮的铺垫。

3. 深度学习革命

在2012年的ImageNet竞赛中，使用GPU的深度学习模型“AlexNet”取得了压倒性胜利。以此为契机，AI研究人员们开始竞相争购NVIDIA的GPU。

4. 走向AI的核心

现在，ChatGPT等庞大的LLM全部都在数万个NVIDIA制GPU（A100或H100）上进行训练和推理。NVIDIA作为AI时代的基础设施企业，已蜕变为市值顶级的企业。