엔비디아의 그래픽 가속기 칩은 매우 성공적인 제품 이며, 최근 몇 년 동안 매우 유리한 깊이 학습 가속기 (깊은 학습 가속기)가 되고있다. dla), 깊은 학습 인공 지능 (인공 지능의 구현에 적용; AI) 소프트웨어, 크게 응용 프로그램 범주를 확장 합니다. nvidia의 결정은 오픈 소스, 귀중 한 dla 칩을 디자인, 엔비디아 부스트 시장 영향력을 도울 수, 기타 관련 제품의 판매를 촉진 하 고 경쟁사에 대 한 독점적인 시장을 피하십시오. edgylabs 보고서에 따르면, dla는 엔비디아를 위한 매우 귀중 한 자산이 며, dla 칩은 사물의 인터넷을 포함 하 여 널리 사용 됩니다; iot) 장치, 각종 로봇 (로봇) 및 각자 모는 (각자 몬 차), 산업 4.0 (산업 4.0) 신청 뿐만 아니라, 많은 새로운 AI 체계의 근본적인 분 대 이다. 그러나, 시장에서 경쟁사, 그리고 Nvidia는 단기 칩 판매 혜택을 포기 하 고, 전략 오픈 소스 dla 칩 디자인을 선택 뿐만 아니라, 화려한 좋은 체스 수 있습니다, 그리고 아마도 또한 타사의 깊이를 보호 하기 위해 미래 개발에 기술 개발자를 학습. 이후 리눅스를 처음으로 공개 오픈 소스 소프트웨어의 형태로 사용할 수 있게 되었다, 그것을 널리 세계 각국, 그리고 리눅스의 개발 경험을 보여주는 단기적인 혜택과 협력을 강조 하 고 장기적인 목표에 도움이 됩니다. AI의 시장 잠재력은 거 대 하다, 잠재적인 사용은 전부 포괄이 고, 각 사용에는 대응 전문화 한 하드웨어가 있다, 그래서 미래 장치의 유형 그리고 양은 본토와 같은 아주 클 것 이다 자동화의 정도를 개량 하는 중국 제조 (중국제) 측정에 응 하 여 활발히 이다, 엔비디아는 iot 장치의 수를 수백만의 수백 만큼 높은 수 있습니다 믿고 있다. 그래서 엔비디아는 너무 많은 시장에서 경쟁 하거나 모든 요구를 충족, 절대적으로 Lis. dla 오픈 소스를 제공 하도록 설계 된, 엔비디아, 그리고 미래의 요구와 기업을 찾고 있어야 사용할 수 있는 무료 dla 디자인을 선택 하는 것이 좋습니다, 오히려 경쟁사 ' 제품에 대 한 지불 보다. 또한 AI 애플리케이션이 점차 보편화 되면서 다른 NVIDIA 제품의 판매를 홍보 하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 또한, 오픈 소스에서 dla 디자인의 사용을 더 광범위 하 게, 엔비디아의 점유율과 업계의 영향과 시장도 상승 한다. 미시간 주립 대학 교수, 미시간 대학에서 교수, 오픈 소스 dla 디자인을 제공 하는 유일한 경쟁사 ' 마케팅-특정 깊은 칩 디자인 노력을 약화 하지 않을 것입니다 매우 스마트 전략 이지만, 주장 또한 시장 독점에서 다른 벤더를 방지, 그것은 심지어 엔비디아 더 많은 연구의 깊이에 영향력을 만들 수 있습니다. 또한, 오픈 소스 dla 디자인을 사용 하는 기업은 실질적으로 수정 되지 않습니다, 그래서 최종 디자인은 엔비디아의 소프트웨어 도구 및 기타 하드웨어와 호환 될 가능성이 높습니다.
