英伟达的发展历程 1993年4月，英伟达在加利福尼亚注册成立，并于1998年4月在特拉华州重新注册成立，总部位于加利福尼亚州圣克拉拉。1999年，发明的GPU激发了PC游戏市场的增长，并重新定义了计算机图形学。2006年，引入CUDA 编程模型，向广泛的计算密集型应用程序开放了GPU的并行处理能力，为现代AI的出现铺平了道路。2012年，在NVIDIA GPU上训练的AlexNet神经网络在ImageNet计算机图像识别竞赛中获胜，这标志着人工智能的 “大爆炸” 时刻。2017年，推出首款Tensor Core GPU，该显卡是为人工智能新时代而设计的。2018年，推出首款自动驾驶片上系统（SoC）。2020年，收购Mellanox，将网络业务纳入其中，并引了新的处理器类别——数据处理单元DPU。2023年，推出了首款专为巨型人工智能和高性能计算而打造的数据中心CPU Grace。 英伟达的产品 一、计算与网络（Compute & Networking segment） （1）由数据中心加速计算平台（ Data Center accelerated computing platforms）和端到端网络平台包括用于InfiniBand的Quant和用于以太网的Spectrum；（end-to-end networking platforms including Quantum for InfiniBand and Spectrum for Ethernet）（2）NVIDIA DRIVE自动驾驶平台和汽车开发协议（NVIDIA DRIVE automated-driving platform and automotive development agreements）；（3）Jetson机器人和其他嵌入式平台（Jetson robotics and other embedded platforms）；（4）NVIDIA AI Enterprise和其他软件（NVIDIA AI Enterprise and other software）；（5）DGX云软件和服务（DGX Cloud software and services）。 二、显卡GPU （1）用于游戏和电脑的GeForce GPU、GeForce NOW游戏流媒体服务和相关基础设施（GeForce GPUs for gaming and PCs, the GeForce NOW game streaming service and related infrastructure）；（2）用于企业工作站显卡的Quadro/NVIDIA RTX GPU（Quadro/NVIDIA RTX GPUs for enterprise workstation graphics）；（3）用于基于云的视觉和虚拟计算的虚拟GPU或vGPU（virtual GPU, or vGPU, software for cloud-based visual and virtual computing）；（4）用于信息娱乐系统的汽车平台（automotive platforms for infotainment systems）；（5）用于构建和操作元界和三维互联网应用程序的Omniverse Enterprise软件（ Omniverse Enterprise software for building and operating metaverse and 3D internet applications）。 英伟达的制造模式 晶圆：台积电（TSMC）和三星电子有限公司（Samsung）等。内存：从美光、SK 海力士和三星购买。组装、测试、包装：鸿海精密工业有限公司、纬创公司和Fabrinet等。 英伟达的竞争对手 （1）分立和集成GPU、定制芯片和其他加速计算解决方案的硬件和软件的供应商和许可方，包括为人工智能提供的解决方案，例如Advanced Micro Devices, Inc.，或AMD、华为、英特尔等；
