近年來，隨着人們對人機交互的期望不斷提高，全球數據中心計算問題也愈發凸顯。在這一背景下，全球第二波關於大模型的投入浪潮正在興起。同時，許多互聯網公司也面臨着用戶需求增長和功耗增加的問題，尤其是人工智能的大模型訪問比例的增加。爲了應對這一趨勢，英偉達提出了一個創新的解決方案：將任務負載從CPU移至GPU，以節省更多的能耗。

根據天眼查App顯示，英偉達（NVIDIA）是一家全球領先的人工智能計算公司，總部位於美國加利福尼亞州。該公司成立於1993年，專注於設計和制造高性能圖形處理器（GPU）和相關技術。英偉達的GPU產品廣泛應用於遊戲、虛擬現實、人工智能和數據中心等領域。

據天眼查App顯示，英偉達在全球數據中心計算問題上觀察到了兩個重要趨勢。首先，人們對人機交互的期望不斷提高，這引發了全球第二波關於大模型的投入浪潮。大模型是指具有龐大參數量和復雜結構的人工智能模型，如深度學習模型。這些模型需要大量的計算資源來進行訓練和推理，以實現更高的准確性和更好的性能。

其次，許多互聯網公司面臨着用戶需求增長和功耗增加的問題。特別是人工智能的大模型訪問比例的增加，意味着需要更多的能耗投入。爲了解決這一問題，英偉達提出了一個創新的解決方案：將任務負載從CPU移至GPU。

通過將任務負載從CPU移至GPU，英偉達可以在支撐同樣多的用戶請求的同時，節省更多的能耗。GPU相比於CPU在並行計算方面具有明顯的優勢，可以同時處理多個任務，提高計算效率。這使得英偉達的解決方案能夠更好地滿足互聯網公司對於高性能計算的需求，同時降耗成本。

英偉達的解決方案已經在一些互聯網公司中得到了應用，並取得了顯著的效果。例如，某互聯網公司將其大規模的人工智能推理任務從CPU遷移到了英偉達的GPU上，結果發現能耗降低了50%以上，同時性能也得到了顯著提升。

總的來說，英偉達提出的將任務負載從CPU移至GPU的解決方案，爲互聯網公司節省了大量的能耗成本，同時提高了計算效率。隨着人們對人機交互的期望不斷提高，大模型的投入浪潮也將繼續興起。英偉達作爲全球領先的人工智能計算公司，將繼續致力於爲互聯網公司提供高性能計算解決方案，推動行業的發展。

（數據支持：天眼查）

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