NVIDIA霸榜权威AI基准测试，3年半内将性能提高23倍( 二 ) 智东西（公众号：zhidxcom）作者

此外， AI基础设施的利用率取决于可替换性，或在单一平台上加速从数据准备到训练再到推理的整个AI工作流程的能力。
这些都是NVIDIA早已布局之处。凭借NVIDIAAI ，客户可以在整个AI流程中使用相同的基础设施，重新利用它来适配数据准备、训练和推理之间的不同需求，这极大提高了利用率。
支持最新模型创新是最大程度地延长AI基础设施使用寿命的关键。 NVIDIAAI兼容并适用于每个模型、可扩展到任何规模，并加速从数据准备到训练再到推理的端到端AI流程，能实现较高的单位成本生产力。
结语：通用性+高性能， A100稳住AI加速优势AI应用可能需要理解用户说出的要求，对图像进行分类、提出建议并以语音信息的形式作出回应。这些任务需要多种类型的AI模型按顺序工作，用户需要能够快速且灵活地设计、训练、部署和优化这些模型。
因此，具备通用性，能在MLPerf及其他版本中运行每个模型，并且在多个基准测试实现领先的性能表现，对于NVIDIAA100GPU来说是独特的加分项。