摩尔定律是由英特尔的创始人之一戈登·摩尔在1965年提出来的，指的是在价格不变的情况下，集成电路上可容纳的元器件数目将每隔18-24个月增加一倍，性能也将提升一倍。
这个定律在过去几十年当中基本成为事实，可当人工智能浪潮的苗头出现之后，摩尔定律就遭受了严峻的挑战。
人工智能需要的计算量太大，一个类人脑的模型参数量级大概是10的14次方，而目前所使用的模型大概是10的8次方，从8次方到14次方是指数型的增长，如果计算力按照摩尔定律提高，人类还需要等待20多年，而事实上根本没有这么多时间可以浪费。
2012年，辛顿教授的团队第一个尝试了用GPU来训练一个包含6000万参数和65万个神经元的深度卷积神经网络，如果用CPU来计算的话，大概需要几个月时间，团队成员阿莱克斯·克里泽夫斯基决定用GPU试一试，他使用两张英伟达的GTX580显卡，结果只用了不到一周的时间，就完成了训练。
之后辛顿团队将成果发表在机器学习领域的顶级学术会议NIPS上，他们写道：“所有的实验都表明，只需要采用速度更快的GPU，训练更大规模的数据，表现就能提高。”
从那一刻起，深度学习和人工智能就同GPU绑定在了一起，很多之前几乎完成不了的工作，用GPU可以轻松搞定。
这个发现震惊了工业界，各大互联网巨头纷纷杀入人工智能领域，GPU的出货量也随之数倍增长，一些巨头企业目前配备GPU的数量都达到上万的级别，彼此之间实力的差距往往就是GPU数量的差距和计算力的差距，谁的装备更多更好，谁就拥有了更强的人工智能实力！
从某种意义上来说，英伟达能获得今天的成功，必须要感谢辛顿教授团队，感谢阿莱克斯·克里泽夫斯基，而这其中，当然也有李睿的一点点功劳。
只能说，李睿的股票，不是白拿的！
用一句话宣判了摩尔定律的死刑之后，老黄开始侃侃而谈，一开始还稍微有点紧张，但很快就放开了。
这次的演讲内容其实在座很多人并不陌生，大部分要发布的产品都已经在四个月前的硅谷圣何塞GTC 2017上说过了，包括Project Holodeck、TensorRT 3、人工智能城市、自动驾驶平台以及Isaac机器人模拟机等等。
重点不是产品发布，而是英伟达和国内市场的合作，老黄非常高兴的宣布，目前英伟达已经和千度，阿狸和企鹅三家巨头的云服务进行合作在其云服务中部署了Tesla V100 GPU加速器，同时还与花为、浪潮和幻想在内的OEM厂商合作，采用英伟达的HGX服务器架构并使用Tesla V100 GPU来构建新一代加速数据中心，以及和晶东合作的英伟达Jetson超级计算平台，为晶东庞大的物流系统提供技术支持，运行TensorRT以实现导航和无人送货。
老黄表示，英伟达是一家开放性的公司，提供的是一个开放的平台，他希望平台的合作方都能够成功，而英伟达需要做的事情就是让平台与时俱进。
从头到尾，合作方里没有提到李睿，这让第一排就座，开场就得到了好几个特写镜头的李睿显得没有什么存在的必要。
一些与会者也不由得疑惑，按理说李睿才是人工智能第一旗手，老黄怎么提也不提？
莫非这两家公司有什么嫌隙不成？
谁说理工男没有想象力的，这不是想象力很丰富吗！
演讲非常顺利的完成，接下来是回答问题的时间，媒体和现场观众正跃跃欲试的时候，老黄忽然道：“回答问题之前，我想请我的好朋友，人工智能的推动者李睿先生上台，跟我一起回答大家的问题，可以吗？”
全场愣了一下，马上响起雷鸣般的掌声。
李睿微笑着起身向全场挥手致意，然后走上台去。
看到这一幕，理工男们丰富的想象力受到了重大打击，决定以后再也不胡乱想象了，还是老老实实搞研究的好，想象力这种事，还是交给文科生和艺术生去做吧。
李睿和老黄各坐了一把沙发椅，大大咧咧的坐在台上，接受台下的提问。
提问之前，老黄道：“我先问大家一个问题，李睿总是叫我老黄，你们平时提到我的时候，也会叫我老黄吗？”
全场爆笑，齐声道：“是的，老黄！”
老黄叹口气道：“老黄就老黄吧，幸好不是大黄，他们说大黄一般都是狗的名字！”
全场笑喷了，原来老黄这么幽默啊！
第一个被点到的人来自科技媒体，问了一个很多人都在关注的问题。
“GPU会否在很短时间内取代CPU呢？”
老黄想了想道：“GPU肯定不会替代CPU，它和CPU的分工不同，这也是我会把GPU称之为加速器。CPU是通用型的，什么场景都能适用，而GPU在一些专门的问题上的处理性能更强，要比CPU超过10倍、50倍甚至100倍。”
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