在过去几年中，人工智能（AI）技术得到了飞速的发展，为医疗、电信、金融、零售、交通、制造……等等越来越多的行业带来了巨大的变革，极大地推动了行业进步与产业升级。

整个过程中，GPU 加速计算为 AI 应用的运行提供了主要的计算力支撑。到目前为止，GPU 仍然是 AI 训练、推理工作负载运行的主要动能。

AI 计算的需求带动了 GPU 销量的大幅增长，这看似是 NVIDIA 这家公司能够在 AI 时代飞速成长的主要原因。但实际上，站在 NVIDIA 自身的角度来讲，事实绝非如此——确切的说，不仅仅是这个原因。

NVIDIA 开发者计划副总裁 Greg Estes

“NVIDIA 其实绝不是一家芯片公司，我们也从来没认为自己仅仅是一家芯片公司。”NVIDIA 开发者计划副总裁 Greg Estes 表示：“所以如果大家有机会到 NVIDIA 公司走一走、看一看，和我们的工程师聊一聊，你会发现我们的员工很少谈论 7nm、12nm 这样的技术，也不会讲‘芯片的良率’是怎么样，我们从来也不会从这个角度去塑造我们公司。我们成功的一个关键其实就是，开发各种各样的软件，用到各个垂直行业当中，去提供一整套的解决方案。”

在近期结束的 GTC China 2019 大会上，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋先生于演讲中展示了一张图片，该图片显示的是，在过去的两年中，NVIDIA 帮助计算机系统整体性能提升了 4 倍。而值得注意的是，这一提升是基于相同硬件平台上，通过在软件和算法方面的优化完成的。

由此可见，NVIDIA 最近几年在软件方面投入了大量的努力，并且获得了显著的成效。其中最基本的就是 CUDA 平台，这可以帮助用户在 NVIDIA 每一个 GPU 上面，都能够使用同样的软件堆栈。仅仅今年，据 Greg 介绍，CUDA 的下载次数就已经超过了 500 万次。而在此之上，NVIDIA 还提供了超过 100 多种 SDK 和开发框架。并且在过去一年中，对这些 SDK 进行了 500 多次的更新。

软件生态的繁荣离不开开发者的积极响应，Greg 指出：“我们现在已经有超过 160 万的注册开发者，在过去三四年的时间里，整个开发者数量的增速是非常快的。”

“开发者的数量在中国增长的速度尤其迅猛，现在中国已经是 NVIDIA 在全世界范围内拥有开发者数量最大的国家，并且增速也是比任何其它国家更快。每个月都能够在中国新增超过 1 万名注册开发者，现在中国的总注册开发者数量已经超过了 30 万。” Greg 补充道。

能够让如此多开发者对其社区表示认可踊跃加入，与 NVIDA 可以提供丰富的 SDK/ 框架、详尽的说明文档、各种顺畅的沟通交流渠道等等脱不开关系。而除此之外，NVIDIA 还特别建立了深度学习学院（DLI），通过实战的方式，帮助更多的开发者掌握深度学习技能，开发 AI 应用。

据介绍，DLI 的所有课程都放在云端，学员只需要一台笔记本电脑就能够进行在线学习与动手实验。DLI 有在线自学和讲师指导式研讨会两种授课方式：自学即在网上根据自己的进度在云端学习; 研讨会则是在指定的地方，教员现场对学员进行培训。另外，通过与企业的合作，DLI 的教员还可以前往企业单位进行现场培训。

此外，DLI 还推出了“校园大使”项目，在深度学习领域有一定经验的高校老师，可以申请成为校园大使，将 DLI 的所有课程引入校园，学生就可以使用 DLI 的云平台环境学习课程，并获得结业证书——所有过程都是免费的。据了解，在 GTC China 2019 举办之前，国内共有 23 所高校与 DLI 展开了合作，这一数字还在继续增长。

目前在全球范围内，在 DLI 接受培训的开发者已超过 20 万人，其中包括刚入门的学生、初创企业以及大公司的员工。其中，国内接受 DLI 培训的开发者有超过 1.7 万人。GTC China 2019 期间，NVIDIA 还宣布在中国新开 10 个 DLI 课程。
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