12月15日，NVIDIA GTC 2020中国线上大会上，NVIDIA首席科学家Bill Dally发表主题演讲，重点介绍了他的团队在AI研究方面的进展，特别强调了以NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋本人命名的“黄氏定律”(Huang's Law)。

众所周知，“摩尔定律”在过去半个世纪推动着CPU处理器的飞速发展，而近些年明显慢了下来，GPU则持续提升，同时担任的角色也越来越多，尤其是在这个无处不AI的世界。

Bill Dally拥有120多项专利，曾任斯坦福大学计算机科学系主任，2009年加入NVIDIA，负责AI、光线追踪、高速互连领域的相关研究。

本次大会上，Bill Dally以三个项目为例，讲述了自己带领的200人的研究团队，如何成功实现“黄氏定律”，并大胆预测，GPU将推动AI性能每一年都翻一倍。

他说：“如果我们真的想提高计算机性能，黄氏定律就是一项重要指标，且在可预见的未来都将一直适用。”

为实现这一突破，NVIDIA专门开发了一种名为MAGNet的工具，它生成的AI推理加速器在模拟测试中能够达到100TOPS/W(每瓦特100万亿次操作)的推理能力，比目前的商用芯片高出一个数量级。

MAGNet采用了一系列新技术，协调并控制通过设备的信息流，最大限度地减少数据传输，而数据传输正是当今芯片中能耗最大的环节。

另外，NVIDIA还研究了更快速的光链路，可取代现有系统内的电气链路，通过利用密集波分复用技术，有望在仅仅1毫米大小的芯片上，实现Tb/s级数据的传输，是如今互连密度的十倍以上。

Bill Dally还举例展示了一个新的NVIDIA DGX系统模型，借助光链路可集成160多颗GPU。
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