日前，NVIDIA 中国区工程和解决方案高级总监赖俊杰博士做客芯东西《芯焦点》对话栏目，与芯东西总编辑张国仁畅谈，深度解读 NVIDIA 凭什么制胜数据中心时代。
人工智能应用广泛落地，对数据中心架构提出了很多新的要求。在数据中心发展变革的进程中，NVIDIA 扮演着怎样的角色呢？
赖俊杰博士用一个词概括了 NVIDIA 的核心角色——“加速计算专家”。而之所以能够成为“加速计算专家”，并非硬件层面“芯片理论峰值”单方面的出众能够达成，而是有赖于从算力、内存带宽、互联结构到软件优化的“全栈”思维和解决方案。
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赖俊杰博士在《芯焦点》对话栏目上的精彩分享，将围绕以下这些内容进行深入解读：
如何理解“全栈”的概念？NVIDIA 的四层技术栈（硬件、系统软件、库、软件平台）如何形成协同？全栈架构对数据中心客户到底能带来哪些价值？
很多公司都将数据中心作为核心战场，很多公司也开始强调“全栈”能力，NVIDIA 与它们相比最大的不同是什么？
如今的数据中心市场，是否硬件竞争核心已经在发生改变？在接下来的竞争中，还有哪些参考维度会对数据中心客户有价值？
CPU 的类型正变得更加多元化，和其他数据中心 CPU 相比，NVIDIA 的 Grace CPU 更擅长什么，在哪些应用场景能发挥优势？
近年来，AI 从深度学习发展向 AI 大模型，对训练和部署所需的算力基础设施提出了更高的要求，这其中存在哪些核心挑战？NVIDIA 是怎么运用全栈能力来应对这些问题，来实现黄仁勋所提出的“Million-X 百万倍性能飞跃”愿景？
除了提供领先的技术和产品外，NVIDIA 还会为数据中心客户提供哪些支持，来帮助他们更大程度挖掘 GPU 的算力价值？
从 GPU 到 DPU 再到 CPU，NVIDIA 的三类芯片在数据中心能够产生怎样的协同，如何发挥出“1+1+1>3”的效果？
降低成本是每家企业都关心的话题，黄仁勋在此前多场 GTC 中都强调“买的越多，省的越多”，对此具体应如何理解？
随着摩尔定律放缓，NVIDIA 能够继续凭借哪些先进技术，来稳住自己在数据中心领域的优势？
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