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美国当地时间 9 月 13 日，英伟达发布声明表示与软银达成协议，将斥资 400 亿美元收购 Arm，这被誉为芯片行业有史以来最大收购。随后，该笔交易进入审核阶段，需要获得中国、美国、欧盟和英国的批准。

在本次大会上，黄仁勋还透露了上个月收购Arm，以及与Arm生态整合的细节，还表示要在英国建立一个超算中心。

买下ARM对于当时的软银很重要，卖掉ARM对于现在的软银也很“重要”。

黄仁勋，标志性的黑色皮夹克，为母校斯坦福捐了一座用自己名字命名的工程大楼，位置就在另一位斯坦福华裔校友，雅虎总裁杨致远捐赠的工程楼旁边。

该方法利用合成数据来训练神经网络，是第一次在机器人上使用以图像为中心的域随机化方法。

关于深度学习性能，还有很多不明之处。例如，你怎么进行测量？你应该测量什么？在不久之前的 GTC 2018，英伟达 CEO 黄仁勋介绍了 PLASTER 框架，从可编程性到学习率 7 大挑战来评测深度学习性能。

英伟达最新的 Volta 架构的 GPU 瞄准的是高性能计算（HPC）和 AI 计算，自推出之后其市场需求一直在激增

2018 年至今，英伟达已拿下石油行业的两大合同。

身为全球最聪明的公司榜首，NVIDIA 不仅在由麻省理工科技评论主办的 EmTech China 中发表了精彩的演说。

因此，作为石油天然气能源行业生产巨头，GE旗下的贝克休斯选择与英伟达强强联手，引入老黄家桌面级超算DGX工作站、超级计算机DGX-1、Jetson TX2计算平台、GPU云，直接实现石油业的终端传感器设备的AI智能化。

因游戏和图形技术而为人所知的英伟达（NVIDIA）已经开始加速发展人工智能业务。而它的下一目标是成为一个家喻户晓的自动驾驶驾驶汽车芯片的超强制造商。

这应该是我见过最酷炫的 CES keynote演讲，这也是我见过最酷炫的英特尔。

在去年的 CES 上，英伟达（NVIDIA）座无虚席的主题演讲成为了科技圈的首场「开年大戏」。

在如今的深度学习硬件的过渡时期，购买深度学习硬件是没有意义的，也许我们很快就会有更便宜的NVIDIA显卡，可用的AMD芯片以及超快的Nervana神经网络处理器。

尽管英伟达一马当先，不过可以想像英特尔、恩智浦和瑞萨等竞争对手不会甘愿落后。