​​直击黄仁勋GTC主题演讲：全世界都误解了Scaling Law

在黄仁勋的GTC主题演讲中，他指出全世界对Scaling Law（扩展定律）存在误解。Scaling Law通常被理解为通过不断增加参数规模来提升模型性能，但黄仁勋强调，这种单一维度的增长并非唯一路径。他认为，真正的突破在于结合硬件、软件和算法的全面优化。

黄仁勋提出，AI发展的未来在于“定制化”与“高效能”。他展示了NVIDIA新推出的H100芯片，该芯片不仅提升了算力，还优化了能耗比，使大规模模型训练更加经济高效。此外，他还介绍了NVIDIA NeMo框架，它能够帮助开发者更轻松地构建、微调和部署大型语言模型，从而降低技术门槛。

黄仁勋呼吁行业关注实际应用场景的需求，而非单纯追求参数数量的增长。他举例说明，通过针对性设计，可以显著减少模型推理时间及成本，实现更好的用户体验。这一观点提醒业界重新审视Scaling Law的意义，并探索更具创新性的解决方案。

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