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低碳化趋势将推动功率半导体市场强劲增长，尤其是基于宽禁带材料的功率半导体。全球功率系统领域的领导者英飞凌科技股份公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY）正向构建新的市场格局迈出又一决定性的一步——英飞凌将大幅扩建居林晶圆厂，在2022年2月宣布的原始投资基础之上，打造全球最大的200毫米碳化硅（SiC）功率半导体晶圆厂。这项扩建计划得到了客户的支持，包括汽车和工业应用领域约50亿欧元的新设计订单以及约10亿欧元的预付款。

在未来五年内，英飞凌将再投入多达50亿欧元进行居林第三厂区（Module Three）的二期建设。到2030年末，这项投资再加上计划在菲拉赫与居林工厂的200毫米SiC改造，有望使SiC的年营收达到约70亿欧元。这座极具竞争力的生产基地将帮助英飞凌实现在2030年之前占据全球30% SiC市场份额的目标。英飞凌坚信，公司 2025 财年的碳化硅收入将超过 10 亿欧元的目标将实现。

英飞凌科技首席执行官Jochen Hanebeck表示：“碳化硅市场正在加速增长，不仅在汽车领域，在太阳能、储能和大功率电动汽车充电等广泛的工业应用领域亦是如此。扩建居林工厂将确保我们在这一市场的领导地位。凭借业界领先的规模和独特的成本优势，我们正在充分发挥竞争优势，包括领先的SiC沟槽技术、全面的封装产品组合以及对应用的深刻理解。这些优势使我们在行业中脱颖而出并取得成功。”

英飞凌已获得约50亿欧元的新设计订单，以及来自现有和新客户的10亿欧元左右的预付款，其中汽车领域包括六家整车厂，三家来自中国。客户包括福特、上汽和奇瑞。可再生能源领域的客户包括SolarEdge和中国三大领先的光伏和储能系统公司。此外，英飞凌和施耐德电气就产能预订达成一致，包括预付硅和碳化硅产品的费用。英飞凌和相关客户将在近期分别发布公告，披露更多细节。这些预付款将在未来几年为英飞凌的现金流做出积极贡献，并且最迟应在2030年根据协议销售量全额偿还。

可持续发展是规划、建设与运营该晶圆厂的关键要素之一。该厂的设计初衷是使英飞凌能够负责任地使用水、电等资源。

关于英飞凌

英飞凌科技股份公司是全球功率系统和物联网领域的半导体领导者。英飞凌以其产品和解决方案推动低碳化和数字化进程。该公司在全球拥有约56,200名员工，在2022财年（截至9月30日）的收入约为142亿欧元。英飞凌在法兰克福证券交易所上市（股票代码：IFX），在美国的OTCQX国际场外交易市场上市（股票代码：IFNNY）。

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英飞凌中国

英飞凌科技股份公司于1995年正式进入中国大陆市场。自1995年10月在无锡建立第一家企业以来，英飞凌的业务取得非常迅速的增长，在中国拥有约3,000多名员工，已经成为英飞凌全球业务发展的重要推动力。英飞凌在中国建立了涵盖研发、生产、销售、市场、技术支持等在内的完整的产业链，并在销售、技术研发、人才培养等方面与国内领先的企业、高等院校开展了深入的合作。

2023 年，生成式 AI 如同当红炸子鸡，吸引着全球的目光。当前，围绕这一领域的竞争愈发白热化，全球陷入百模大战，并朝着千模大战奋进。在这场潮流中，AI 芯片成为支撑引擎，为大模型应用提供强有力的支持。蓬勃发展的大模型应用所带来的特殊性需求，正推动芯片设计行业迈向新纪元。众多顶级的半导体厂商纷纷为大模型应用而专门构建 AI 芯片，其高算力、高带宽、动辄千亿的晶体管数量成为大芯片的标配。

芯片设计复杂度，迈向新高峰

在人工智能领域，大模型应用的兴起，让芯片的发展来到了一个新高度。大模型应用需要处理大规模的数据，以 OpenAI 的 ChatGPT 从第一代大约 50 亿个参数，发展到 GPT4.0 大约将超过 1T 的参数，对算力的高需求不必多说。此外，HBM 作为一种高性能内存解决方案被各大芯片厂商引入。与此同时，先进封装技术如 CoWoS 成为 GPU 的主流选择，先进封装技术与 HBM 是一对无法忽视的组合，通过多芯片堆叠提高了芯片之间的通信速度和能效，为大模型应用提供强有力的支持。

Chiplet 技术被认为是后摩尔时代继续提高算力密度的重要技术之一，也获得了大模型 AI 芯片的青睐。Chiplet 技术将芯片分割成更小的模块，使得芯片可以采用异构设计，即不同的模块可以由不同制造商提供，这为芯片设计带来更大的灵活性和创新空间。Chiplet 技术正在改变半导体行业，其应用前景潜力无限。根据研究机构 Omdia 报告，2024 年采用 Chiplet 的处理器芯片的全球市场规模将达 58 亿美元，到 2035 年将达到 570 亿美元。

大模型应用背后的芯片设计显示了一个明显的趋势：芯片不再是简单的集成电路，而是一个多维交织的产物，包含着全新的架构设计、创新的互联方式以及先进封装技术等等。

然而，芯片设计行业的挑战并不仅限于大模型应用的迅速发展。智能手机、物联网设备、自动驾驶汽车等应用市场的发展，各个领域对芯片的要求越来越高，因此，半导体设计和制造商必须利用更精密和复杂的设计方法来满足这些新的需求。

在消费电子领域，许多移动和手持设备对低功耗的要求十分迫切。为了实现低功耗设计目标，芯片设计商不得不采用先进的低功耗技术，包括电源关断技术（PSO）、多供电电压（MSV）以及动态电压频率缩放（DVFS）等技术。

在汽车行业，为了满足现代汽车“电动化，网联化，智能化，共享化”四化发展的需求，汽车中所需的处理器日益强大，对安全性的要求也越来越高。然而，高性能处理器也带来了更高的安全风险。因此，必须对这些处理器的设计和实施进行更严格的测试和验证。

仿真，解决复杂芯片验证挑战的先锋

随着各类应用对芯片提出了新需求，芯片设计的复杂性正在以前所未有的速度递增，这不仅引发了试错成本的急剧膨胀，也给验证工作带来了严峻的挑战。

晶体管数量的急剧攀升，新架构新设计的引入，设计师面临的验证场景越加丰富，考虑的影响因素也持续扩大。例如，新兴的 Chiplet 设计方法带来了全新的验证和调试挑战：设计师必须保证各模块在组合后能够无缝协作，一旦出现了错误，需要在问题调试时准确定位问题源头。

在最终决定流片前，进行全方位的功能验证和性能评估，消弭所有潜在的瑕疵和隐患，是避免在后期生产阶段承受巨额损失的决定性因素。在应对这种日益增长的验证复杂性的战斗中，仿真器的角色正在被赋予越来越重大的价值和期待。

仿真器作为验证芯片设计功能和性能的工具，为芯片设计人员提供了模拟电路运行的虚拟环境，帮助预测和解决潜在问题，避免错误进入实际制造流程，从而节省时间和成本。仿真器，将成为解决复杂芯片设计诸多挑战的先锋。

随着新技术的涌现，为了满足不断增长的验证需求，仿真工具需要提供高效的仿真性能，积极探索和引入新技术，如硬件加速和机器学习，从而提高验证的效率和准确性。此外，仿真工具还需要具备良好的可扩展性，能够处理大规模设计，支持并行计算和分布式仿真。

迎接新技术挑战，仿真实现再进化

提到仿真，就不得不说一下 EDA 行业的巨头 Cadence。从上世纪 80 年代中后期开始，Cadence 就创造性地推出了 Verilog 语言，为数字电路设计师提供了一种描述和验证电路行为的标准语言，极大地提高了设计的效率和准确性。Cadence 甚至将 Verilog 语言免费提供给业界使用，进一步推动了数字电路设计的进步。

而如今，Cadence 的 Xcelium Logic Simulator 仿真器可望成为复杂芯片验证的一大得力助手。这款仿真器不仅拥有卓越的高性能和大容量，还支持多种语言类型，包括 SystemVerilog、VHDL、SystemC、e、UVM 和 IEEE UPF 标准。通过充分利用约束信息、约束性能分析和调试功能，Xcelium 仿真器在 IP 层面的验证实现了显著的速度提升，为新一代芯片设计注入了强大动力。

Xcelium Logic Simulator 利用其并行和增量构建技术，显著减少构建时间、降低编译内存占用和减少设计所需的存储空间。此外，Xcelium 拥有市场上领先的一站式前端编译器，覆盖软件至硬件仿真的整个验证流程。再者，Xcelium 运用的多核引擎，为时间消耗长的测试项目带来速度提升。其先进的保存/恢复技术，使其能支持数字和实数仿真，以及模拟混合信号仿真。Xcelium 更配备了动态测试加载、约束求解器优化和多线程并行处理等功能，提升仿真效率。

Xcelium 绝妙之处在于它在 Xcelium Logic Simulator 的原生引擎实现了一些列有益的延伸，其中包括机器学习、功能安全、多核、混合信号、功耗回放、X-Pessimism Removal 等，这六大 Apps 组合几乎涵盖了设计和验证周期中的各种技术，可谓是包罗万象。

举例来说，在芯片设计过程中，设计验证工程师常常要加班加点运行无数次回归，为实现覆盖率目标耗费心神，即使在验证方面投入非常大的人力和时间，流片时出现功能失效的风险也很高。针对这一问题，Xcelium 的机器学习 App（Xcelium Machine Learning）引入了 Cadence 专有的机器学习技术，它不仅能加速覆盖收敛，还可从以往的回归运行中学习并指导 Xcelium 随机引擎，在实现相同覆盖率的前提下大幅度减少仿真次数，最多可以减少十倍，或者是在特定的覆盖点产生激励以便发现更多的漏洞。通过减少仿真次数和更精准的测试激励，工程师们可以更加专注于发现和解决设计中的问题，而不是被重复的回归运行所困扰。

Xcelium ML 流程

再比如，针对汽车中的功能安全，Cadence 的 Xcelium 是市面上唯一一款在主引擎中启用并发注入的仿真器，Xcelium Safety App 能够同时支持串行和并行故障仿真。结合 Jasper Safety、vManager Safety 和 Midas Safety Planner 等 Cadence 安全验证全流程工具，Xcelium 能够高效地执行安全错误注入，以满足 ISO26262 标准的要求。此外，Cadence 提供了广泛的汽车功能安全文档套件，涵盖了半导体设计和验证的全谱系。该套件大大减少了供应商在每个汽车设计项目中进行工具用例评估的工作量，并帮助他们避免昂贵的工具认证工作。

符合 ISO 26262 标准的 Cadence Xcelium 故障模拟解决方案

而对于想要走 Chiplet 路线的芯片公司，Xcelium 的多核应用（Multi-Core App）是一个高度可扩展的用于加速门级仿真的解决方案。它自动将芯片设计分解成若干个独立的部分，并在服务器的并行内核上对其进行仿真，从而大大缩短了 SystemVerilog 设计的仿真用时，尤其适用于大规模设计。

结语

总的来说，我们正处在芯片行业的一个变革时期，创新和速度是成功的关键。新技术的快速发展和新需求的持续涌现，使得芯片设计的复杂度呈现指数级增长。而在这个过程中，如何提高生产效率，如何缩短产品上市时间，这都是设计工程师面临的挑战。仿真器的介入，将是芯片厂商们探索新技术、解决复杂芯片设计难题的得力工具。

相信在 Xcelium Logic Simulator 及多种 Apps 组合，大小型芯片公司都能够更自信地迎接新一代芯片设计过程中的复杂性挑战，快速推进设计验证，将创新产品迅速推向市场，朝着更高、更远的未来迈进。

关于 Cadence

Cadence 是电子系统设计领域的关键领导者，拥有超过 30 年的计算软件专业积累。基于公司的智能系统设计战略，Cadence 致力于提供软件、硬件和 IP 产品，助力电子设计概念成为现实。Cadence 的客户遍布全球，皆为最具创新能力的企业，他们向超大规模计算、5G 通讯、汽车、移动设备、航空、消费电子、工业和医疗等最具活力的应用市场交付从芯片、电路板到完整系统的卓越电子产品。Cadence 已连续九年名列美国财富杂志评选的 100 家最适合工作的公司。如需了解更多信息，请访问公司网站www.cadence.com。

作者：Jason Cheah

英特尔员工

每周，英特尔中国终端系统事业群（CCG）客户工程事业部资深总监郑炯和他的工程师团队都会驱车一小时穿越上海，与联想的同行会面。

他们会直奔联想上海园区内新建的“先进系统创新实验室”。

在这里，两家公司的工程师们齐聚一堂，集思广益，以解决全球范围内最棘手的硬件和软件难题，打造更轻薄、更时尚、性能更强的笔记本电脑，满足消费者和企业的日常需求。

今年 7 月，英特尔和联想的高管，在位于联想上海办公室进行的“联想-英特尔先进系统创新实验室揭牌仪式”上合影留念。

这间全新实验室自今年 7 月开始启用，占地 70 平方米，摆放着前沿的技术工具和在不同开发阶段的笔记本电脑原型机。这间实验室也是英特尔和联想工程师在全球共同打造的众多联合工程实验室之一。

在中国，英特尔和联想还在另外两地——上海紫竹和浦东拥有联合实验室。

从 20 多年前，英特尔和联想集团共建联合创新中心，到今天的全新联合实验室，工程师们能够专注解决棘手的问题，不断提升用户体验，实现合作共赢，让创新永无止境。

英特尔终端系统事业群客户工程事业部资深总监郑炯表示：“我们与联想有着深厚且悠久的合作关系。感谢联想通过联合实验室为我们提供创新支持。”他还补充道，英特尔有专门的工程师负责与主要产业伙伴一起开发全新机型设计。

英特尔和联想的联合团队展示由双方共同设计的多代客户端 PC 和 PC 组件。

联合实验室是创新和解决问题的关键

英特尔和联想的合作并非首次。

英特尔合作的产业伙伴不仅一家。其与联想一同和世界各地的其他 PC 厂商以及硬件与软件供应商合作发掘新的技术，探究问题根源，解决棘手的工程问题，从而给予客户更加卓越的 PC 体验。

在此期间，双方已经基于多代技术展开了共同研究，包括 CPU、电源管理、热验证和多种 PC 组件。

就在最近，英特尔与联想的工程师合作开发了一种先进的显示驱动程序，可在单个设备中为两个高分辨率的 OLED 屏幕供电。

如果没有这个驱动程序，笔记本电脑将无法运行。在 2023 年之前，能在多种使用模式下同时为两个屏幕供电的高级驱动技术几乎不存在。

英特尔和联想高管在联想上海办公室参观全新的“联想-英特尔先进系统创新实验室”。

联想集团智能设备业务集团平台设计与开发总监莫志坚表示：“在长达数月的共同开发周期中，英特尔团队为我们提供的固件和驱动程序支持，能够同时为两个本地显示器供电。英特尔始终是联想的杰出产业伙伴，对我们的平台发展至关重要。”

双方的努力也迎来了硕果。联想在今年 1 月的国际消费电子展（CES）上发布了 Yoga Book 9i，这款全球首款全尺寸 OLED 双屏笔记本电脑在展会上赢得了50 个行业和媒体奖项。

这款惊艳的联想产品配备了两块 13.3 英寸 OLED PureSight 超感屏，拥有多种使用模式。对此，科技评论者的赞誉络绎不绝，美国杂志《PC Magazine》认为 Yoga Book 9i 是一款出色的笔记本电脑外接第二屏幕的替代品，并获得“编辑推荐”的认证。

联想 Yoga Book 9i 是全球首款搭载第 13 代英特尔^® 酷睿^™ 处理器并通过英特尔Evo^™ 严苛认证的双屏 OLED 多模式笔记本电脑。图片来源：联想。

在联合开发打造运行速度飞快的 PC 时，英特尔和联想团队还与卓越的内存制造商合作，以提高内存模块的速度。

在 PC 内存行业领导者的支持下，也得益于英特尔和联想杰出专业技术，团队能够自始至终在联想 PC 平台上提高 LPDDR5 内存的速度：

• 相比较搭载第 12 代英特尔^® 酷睿™ 处理器的联想 PC 内存，速度提高了 15%。

• 搭载第 13 代英特尔^® 酷睿™ 处理器的联想 PC 内存速度比前一代再提升 17%。

• 目前，工程师们正在进行巧妙的工程设计，以提高搭载 Meteor Lake 处理器 PC 系列的内存速度。

30% 的创新想法正在 Meteor Lake 上加速推进

联合实验室同样有助于加快整个系统验证过程，这是确保系统硬件和软件流畅运行的关键工程举措。实验室为想法验证提供了非常必要的场所：最初的创新想法转化为概念证明，接着可以转化为确认立项（POR）项目，从而在根源上解决早期开发阶段发现的工程问题。

在类似这样的联合实验室里，联想的工程师们在探索如何用更快的方法运行全新 CPU 芯片。

莫志坚表示：“当我们收到英特尔第一款内嵌 AI 引擎的处理器 Meteor Lake 并首次点亮机器时，整个过程大约只需要 4 个小时。”根据他的解释，过去的启动方法通常需要几天时间才能使 CPU 稳定到在没有任何故障的情况下启动操作系统。

“在第二次尝试时，我们在 10 分钟内便启动了系统，这从工程角度来看是难以置信的。取得如此出色的成绩，要归功于英特尔和联想的工程师们在开发这些系统的过程中并肩作战，合作无间。” 莫志坚补充道。

郑炯表示，该实验室为英特尔和联想提供了一个探索新技术的创造性空间，这些技术通过深入的联合工程得到改进，这其中包括设计前后的模拟，以及与其他硬件和软件合作商的跨功能审查。

双方都非常看好 AI 在 PC 上面的应用和体验。双方正加速基于今年将发布的 Meteor Lake 处理器推进 AI 体验的开发和创新。

在该实验室检验的创新想法，为人们所使用的笔记本电脑带来了多方面创新。

例如，联合团队找到了将 PCB 板面积缩小 17% 的方法，从而释放了更多内部空间。

还有将热容量提高 21%，从而提升联想电脑的散热功能。

得益于联合团队的全新创新设计，联想 PC 的电池寿命延长了 28%。

郑炯补充道：“英特尔与联想共同打造了创新计划，能够使客户在未来的 PC 平台上获得全新体验。其中，约 30% 的想法正在联合实验室的 Meteor Lake 系统进行概念验证测试，其余 70% 的创新想法将运用在未来的 PC 平台。”

深厚的合作工程基础延伸至未来的个人电脑领域

在联合团队为联想即将推出的搭载 Meteor Lake 处理器平台的产品画龙点睛之时，针对英特尔下一代分离式模块架构（多芯片）设计的 Lunar Lake 处理器的合作也已提上日程。

英特尔在今年 1 月的财报电话会议上透露，Lunar Lake 处理器仍将按计划于 2024 年投入生产。

莫志坚表示：“我们已经开始对 Lunar Lake 处理器平台进行实验室模拟。该项目非常特殊，这涉及到我们两个团队之间详细的合作过程。”

关于英特尔

英特尔（NASDAQ: INTC）作为行业引领者，创造改变世界的技术，推动全球进步并让生活丰富多彩。在摩尔定律的启迪下，我们不断致力于推进半导体设计与制造，帮助我们的客户应对最重大的挑战。通过将智能融入云、网络、边缘和各种计算设备，我们释放数据潜能，助力商业和社会变得更美好。如需了解英特尔创新的更多信息，请访问英特尔中国新闻中心newsroom.intel.cn以及官方网站intel.cn。

NVIDIA RTX 6000 Ada GPU、NVIDIA Omniverse和NVIDIA AI Enterprise软件将大幅提升台式工作站的性能

洛杉矶 — SIGGRAPH — 太平洋时间 2023 年 8 月 8日 — NVIDIA与全球工作站厂商于今日发布性能强大的全新 NVIDIA RTX™工作站，专为生成式AI和数字化时代的开发与内容创作打造。

BOXX、戴尔、惠普、联想等公司所提供的系统配备NVIDIA RTX 6000 Ada GPU、NVIDIA AI Enterprise和NVIDIA Omniverse™ Enterprise软件。

另外，NVIDIA发布了三款全新台式工作站Ada架构GPU——NVIDIA RTX 5000、RTX 4500和RTX 4000，为全球专业人士带来最新的AI、图形和实时渲染技术。

NVIDIA专业可视化副总裁Bob Pette表示：“有一些工作负载十分具有挑战性，例如需要使用全栈计算方案的生成式AI和数字化应用。借助NVIDIA赋能的最新 RTX工作站，专业人士现在可以在台式机上运行这些应用，在新到来的生成式AI时代构建出庞大的数字化世界。”

全新RTX工作站配备多达4块NVIDIA RTX 6000 Ada GPU，每块GPU具有48GB显存，单个桌面工作站就可提供高达5,828 TFLOPS的AI性能和192GB GPU显存。这些系统还可根据用户需求，配备NVIDIA AI Enterprise 或 Omniverse Enterprise软件，以支持各种要求严苛的生成式AI和图形密集型工作负载。

今天发布的NVIDIA AI Enterprise 4.0加入了用于构建和自定义生成式AI基础模型的端到端框架NVIDIA NeMo™、用于数据科学领域的NVIDIA RAPIDS™库，以及用于构建常见企业AI用例（包括推荐器、虚拟助手和网络安全解决方案）的框架、预训练模型和工具。

Omniverse Enterprise 是一个帮助团队开发互操作 3D流程和 OpenUSD应用的工业数字化平台。通过Omniverse这一OpenUSD原生平台，分布在全球各地的团队能够在数百个3D应用的全设计保真数据集上开展协作。

Yurts首席技术官 Jason Schnitzer表示：“Yurts提供的全栈式生成式AI解决方案符合客户的多种外形尺寸、部署模式和预算。我们使用用于各种自然语言处理任务的LLM，结合RTX 6000 Ada做到了这一点。从私人数据中心，到可放置在办公桌下的工作站型解决方案，Yurts一直在与NVIDIA携手扩展我们的平台和产品。”

工作站用户还可以充分利用即将推出的全新NVIDIA AI Workbench。该工作台为开发者提供了一个统一、易用的工具包，开发者只需要点击几下即可创建、微调和运行生成式AI模型。任何技能水平的用户都可以在个人电脑或工作站上快速创建、测试和自定义预训练生成式 AI 模型，然后将这些模型扩展到几乎所有数据中心、公有云或 NVIDIA DGX Cloud。

新一代RTX技术

全新 NVIDIA RTX 5000、RTX 4500 和 RTX 4000 桌面 GPU 采用最新 NVIDIA Ada Lovelace 架构技术，包括：

• NVIDIA CUDA® Core：单精度浮点吞吐量比上一代产品提高了2倍。

• 第三代 RT Core：吞吐量比上一代产品提高了2倍，能够同时运行光线追踪与着色或降噪功能。

• 第四代Tensor Core：AI训练性能比上一代产品提高了 2 倍，并扩大了对 FP8 数据格式的支持。

• DLSS 3：借助AI的力量，将实时图形的逼真度和交互性提升到新的水平。

• 更大的GPU显存：RTX 4000具有20GB GDDR6显存；RTX 4500具有24GB GDDR6显存；RTX 5000具有32GB GDDR6显存，均支持错误代码纠正，可实现对大型 3D 模型、渲染图像、模拟和 AI 数据集的无差错计算。

• 扩展现实功能：支持高分辨率增强现实和虚拟现实设备，可提供创建精彩增强现实、虚拟现实和混合现实内容所需的高性能图形。

建筑事务所Lake|Flato的设计技术总监Dan Stine表示：“NVIDIA RTX 5000 Ada GPU展现了NVIDIA技术所带来的惊人性能提升，大大提高了我们使用Enscape创建立体全景图的效率。凭借 RTX 5000 GPU 所带来的性能和显存容量提升，我们的大规模复杂模型在虚拟现实中的显示效果非常棒，这给我们的客户带来了更加舒适和贴近情境的体验。”

供应情况

系统构建商将在今年秋季开始提供最多可搭载四块RTX 6000 Ada GPU以及NVIDIA AI Enterprise 和 NVIDIA Omniverse Enterprise软件的RTX工作站。

全新NVIDIA RTX 5000 GPU现已上市，惠普、丽台科技、PNY 和 Ryoyo Electro 等全球分销合作伙伴将从今天起陆续发货。BOXX、戴尔、惠普、联想等全球分销合作伙伴将在今年秋季开始提供NVIDIA RTX 4500 和 RTX 4000 GPU。请与这些合作伙伴联系，了解具体的供应地区、配置详情和供货情况。

关于 NVIDIA

自 1993 年成立以来，NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 一直是加速计算领域的先驱。NVIDIA 1999年发明的 GPU 驱动了 PC 游戏市场的增长，并重新定义了现代计算机图形，开启了现代 AI 时代，正在推动跨市场的工业数字化。NVIDIA 现在是一家全栈计算公司，其数据中心规模的解决方案正在重塑整个行业。更多信息，请访问 https://nvidianews.nvidia.com/ 。