创立一家公司很容易，保持一家公司活着很难。
为了让曾经多次处在存亡之际的英伟达能够活下去，联合创始人兼 CEO 黄仁勋 (Jensen Huang) 在过去的29年里曾经做出许多在当时极具风险的决定。
神奇的是，这些决定当中的绝大多数，最后竟然都被证明是正确的：从 TNT，到可编程 ShadeR（着色器），再到 CUDA 架构以及其开源和前向兼容，以及总是超过当前图形市场主流应用场景需求的算力和存储性能水平这些关键的技术和产品，以及革新性的战略决策，一次又一次将英伟达在计算市场的地位推至新高。
在营销策略助推下，今天的人们尊称黄仁勋为“AI教父&Rdquo;，夸张地将英伟达的图形计算产品描述为“核弹&Rdquo;。然而实际上，黄仁勋并没有什么封神的幻想&Mdash;&Mdash;他做出的很多决定，完全是为了避免自己最害怕的事情发生：
英伟达沦为一家平庸的个人电脑零部件供应商。
带着这样的恐惧，黄仁勋走上了一条自己革自己命的创业路。这条路，走到今天，已将近三十年。
最近，英伟达召开了年度技术大会 GTC 2022，发布了最新一代商用级 H100 GPU，和以知名计算机科学家 GRACE HoppeR 命名的 HoppeR 架构。新架构采用台积电4纳米制程工艺，内存带宽达到每秒3TB，在32和64位浮点计算上相比前一代 AMpeRe 架构的 A100 GPU 快了三倍。
H100 已经成为最新一代“核弹&Rdquo;，但英伟达还有更多杀手锏：
通过最新的互联技术 NVlink 技术，8张H100单卡连接构成了的 DGX H100 模组化超级计算机，算力达到了惊人的 1EFlops；而 NVlink SwITch 技术在扩展性上也获得了史诗级提升，支持最多256张 H100 GPU 互联。
由于 GPU 进行深度学习计算需要大量的内存带宽，英伟达甚至和 ARM 合作开发了一款采用全新 GRACE 架构的 CPU，专门用来辅助 GPU 进行带宽分配，从而让 GPU 可以全力开动进行计算，不会因为在内存带宽上受到限制而影响发挥。
早已在深度学习计算方面身位领先的英伟达，再一次打造了新的 GPU、CPU 架构、互联技术。今天这家公司早已不再是单纯的显卡技术公司&Mdash;&Mdash;它已经将图形加速计算的功力推到极限，为深度学习计算带来了新的可能性。