nvidia揭示了它的手臂计划
ARM使用其Dev Summit虚拟事件来列出其最近对NVIDIA的销售方式将为依赖其技术的硬件和软件开发人员提供增长机会。
在他的主题演讲开放网络研讨会中，ARM CEO Simon Segars说：“我们将能够加速创新 - 释放计算技术潜力，以帮助组织构建和发布思想。”
随着第五浪潮的计算新兴，塞加尔斯认为，人工智能（AI），东西互联网（物联网）和5克被设定为改变世界，NVIDIA看到了ARM作为将公司推动成功的一个重要步骤在摩尔定的下一代计算的最前沿，PC Gaming中的一个家喻户晓的名字。
Nvidia Ceojensen Huang说：“我们想为AI时代创建计算公司。”在与塞加尔斯的壁炉聊天中，黄描述了AI现在如何能够编写任何人程序员能够创建的软件。“我们希望联合世界上艾和世界上最受欢迎的计算平台公司的世界领导者，以创造技术帮助每个人的成长，”他说。
在讨论期间，黄也谈到了“培养了武器商业模式”，这是基于培养了庞大的硬件合作伙伴生态系统来构建基于芯片设计的芯片设计的系统。他将软件开发描述为“增长引擎”。
随着电脑为其他电脑编写越来越多的软件来运行，Huang预测，在未来十年中，计算的计算将比前十年的计算得多。“没有计算平台，他说。”
这是黄希望NVIDIA可以挖掘的生态系统。去年，该公司在ARM处理器上提供了用于在可用的NVIDIA图形处理单元（GPU）上开发并行计算软件的CUDA图书馆。CUDA提供了特定于域的库，以加快量子化学，流体动力学和科学计算等领域的应用的发展。
黄子将此作为一个重要的承诺。“一旦你支持软件，你就无法停止，”他说。“这就是为什么计算平台公司对其生态系统承诺的原因。你不能忍住。“
在谈话中，他宣布NVIDIA将把其GPU和数据处理单元带到ARM，他声称将完成ARM硬件平台并使其成为一般计算平台。
CUDA是弥补NVIDIA整体战略的四个部分之一。第二种是支持AI进行培训和推理的技术;第三是高性能，云和边缘计算的数据加速，以及需要快速图形和加速图像处理的个人计算设备;第四是生态系统。
2018年3月，NVIDIA委托Forrester分析了其第一台预制AI机器，DGX-1的成本。当分析师公司评估软件组件时，它指出：“DGX-1软件已经建立以在规模上运行深度学习。一个关键目标是使从业者能够在DGX-1上部署深度学习框架和应用，以最小的设置工作。“
该平台支持CUDA Accelerator库以及第三方。Forrester的总经济影响网站突出了储蓄，通过不需要全职数据科学家来管理系统的硬件方面的储蓄。
DGX-1平台是黄在Where NVIDIA的一个例子。ARM是该旅程的下一步。他认为，摩尔的法律已经结束，获得绩效改进的唯一方法是通过建立更好的计算架构。
它的收购ARM的意图专注于扩展其在ARM生态系统上的软件平台的范围，并为组织提供使用NVIDIA和第三方软件库在预先构建的硬件上运行高性能工作负载的方式。
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