1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 1

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 2

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 3

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 4

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 5

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 6

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 7

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 8

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

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    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 9

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

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    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 10

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

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    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 11

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 12

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 13

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。

附加技術驗證部分 14

1. 創立與3D圖形的黎明

1993年，由黃仁勳等人創立。從專注於PC遊戲3D圖形處理的晶片（GPU）開發起步。

  graph TD
    CPU["CPU（循序處理）"] --> Slow["緩慢的3D渲染"]
    GPU["GPU（平行處理）"] --> Fast["快速的3D渲染"]

2. CUDA的誕生

2006年發表的「CUDA」，是個不僅將GPU用於圖形處理，也能用於通用計算（GPGPU）的劃時代平台。這成為了後來AI熱潮的佈局。

3. 深度學習革命

2012年的ImageNet競賽中，使用GPU的深度學習模型「AlexNet」獲得壓倒性勝利。以此為契機，AI研究人員們開始爭相尋求NVIDIA的GPU。

4. 邁向AI的心臟

現在，ChatGPT等巨大的LLM全部都在數萬個NVIDIA製GPU（A100或H100）上進行訓練與推論。NVIDIA作為AI時代的基礎設施企業，市值已經蛻變為頂級水準。