精密仪器设备装卸搬运-半导体设备搬运

精密仪器设备装卸搬运-半导体设备搬运的亚瑟报道：半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍在早前举办的GTC大会上，英伟达首席科学家兼研究高级副总裁 Bill Dally 提供了 Nvidia 研发组织的概述和当前优先事项的一些细节。今年，Dally 主要专注于 Nvidia 正在开发和内部使用的人工智能工具来改进自己的产品——如果你愿意的话，这是一个巧妙的反向推销。换而言之，英伟达已经开始使用人工智能来有效地改进和加速 GPU 设计。半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍是一个由大约 300 人组成的团队，他们的目标是让Nvidia 的产品在定义上半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍。” Dally在今年的演讲中描述道。“我们有点像远光灯，试图照亮远处的东西。我们被松散地组织成两队：供应部分提供了为 GPU 供电的技术。它使 GPU 本身变得半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍，从电路到进入 GPU 和 GPU 系统的 VLSI 设计方法、架构网络、编程系统和存储系统。”英伟达研究的需求方试图通过开发需要 GPU 运行良好的软件系统和技术来推动对英伟达产品的需求。我们拥有三个不同的图形研究小组，因为我们不断推动计算机图形学的新发展。我们有五个不同的 AI 组，因为使用 GPU 运行 AI 目前是一件大事，而且规模越来越大。我们还有从事机器人和自动驾驶汽车的小组。我们有许多按地理顺序排列的实验室，比如我们的多伦多和特拉维夫人工智能实验室，”他说。有时，Nvidia 会从几个团队中发起 Moonshot 项目——例如，其中一个团队生产了 Nvidia 的实时光线追踪技术。与往常一样，Dally 的谈话与上一年有重叠——但也有新的信息。该小组的规模肯定从 2019 年的 175 人左右增长。毫不奇怪，支持自动驾驶系统和机器人技术的努力已经加强。Dally 说，大约一年前，英伟达从斯坦福大学招募了 Marco Pavone来领导其新的自动驾驶汽车研究小组。他没有过多谈论 CPU 设计工作，这无疑也在加强。