小超哥452
如果你对NVIDIA的印象还停留在显卡或者说游戏卡上，那就大错特错了。
虽然GeForce游戏卡仍然是NVIDIA收入的主要来源，但是PC和游戏整体行业发展已经没有太大的空间，转型是必然的。
其实很早，NVIDIA就不断拓展产品线，一度还曾经试图进入移动手机领域，但是因为各种原因铩羽而归。
现在，NVIDIA的重点发展方向都很高大上：高性能计算、人工智能、深度学习、无人驾驶等等。比如无人驾驶领域，很多汽车厂商用的都是NVIDIA Tegra计算平台。
HGX系列是NVIDIA面向高性能计算打造的顶级计算平台，去年的HGX-1配备了八块Tesla V100。
这是NVIDIA最顶级的计算卡，基于Volta伏特架构的大核心GV100，采用台积电12nm FFN(16nm加强版)工艺制造，拥有5120个CUDA核心、640个Tensor深度学习核心，面积达815平方毫米，集成了210亿个晶体管。
HGX-2则用上了多达十六块Tesla V100，规模和性能轻松翻番，总计81920个CUDA核心、10240个Tensor核心、512GB显存，浮点性能单精度250TFlops、双精度125TFlops，Tensor性能2PFlops。
系统内还有12个NVSwitches开关，用于GPU之间的直接互联，NVLink总线双向带宽高达2.4TB/s。
按照NVIDIA的说法，HGX-2的重点意义不在于规模翻番，而是第一次将AI人工智能、HPC高性能计算融合在了统一架构之内，因为它支持多种精度计算，可适应不同需求，比如在科学计算和模拟中，可使用FP64、FP32高精度计算，而在AI训练和推理中，则可使用FP16浮点、Int8整数精度计算。
NVIDIA的行业号召力还是很强大的，联想、超微、QCT、Wiwynn四大服务器厂商，富士康、英业达、广达、纬创四大ODM厂商，都会推出HGX-2产品。
HGX系列距离普通人很遥远，但对于专业用途则是非常强劲的计算平台，现在高性能计算、人工智能等等都需要强大的算力作保证。
NVIDIA研究高性能计算已经很多年，也培养了成熟的生态环境，CUDA计算就非常普及。
不过NVIDIA面临的压力也不小，比如AMD最近推出的EPYC，加上自己的Radeon Instinct计算卡，也非常有竞争力。
