近年来，随着人们对人机交互的期望不断提高，全球数据中心计算问题也愈发凸显。在这一背景下，全球第二波关于大模型的投入浪潮正在兴起。同时，许多互联网公司也面临着用户需求增长和功耗增加的问题，尤其是人工智能的大模型访问比例的增加。为了应对这一趋势，英伟达提出了一个创新的解决方案：将任务负载从CPU移至GPU，以节省更多的能耗。

根据天眼查App显示，英伟达（NVIDIA）是一家全球领先的人工智能计算公司，总部位于美国加利福尼亚州。该公司成立于1993年，专注于设计和制造高性能图形处理器（GPU）和相关技术。英伟达的GPU产品广泛应用于游戏、虚拟现实、人工智能和数据中心等领域。

据天眼查App显示，英伟达在全球数据中心计算问题上观察到了两个重要趋势。首先，人们对人机交互的期望不断提高，这引发了全球第二波关于大模型的投入浪潮。大模型是指具有庞大参数量和复杂结构的人工智能模型，如深度学习模型。这些模型需要大量的计算资源来进行训练和推理，以实现更高的准确性和更好的性能。

其次，许多互联网公司面临着用户需求增长和功耗增加的问题。特别是人工智能的大模型访问比例的增加，意味着需要更多的能耗投入。为了解决这一问题，英伟达提出了一个创新的解决方案：将任务负载从CPU移至GPU。

通过将任务负载从CPU移至GPU，英伟达可以在支撑同样多的用户请求的同时，节省更多的能耗。GPU相比于CPU在并行计算方面具有明显的优势，可以同时处理多个任务，提高计算效率。这使得英伟达的解决方案能够更好地满足互联网公司对于高性能计算的需求，同时降低能耗成本。

英伟达的解决方案已经在一些互联网公司中得到了应用，并取得了显著的效果。例如，某互联网公司将其大规模的人工智能推理任务从CPU迁移到了英伟达的GPU上，结果发现能耗降低了50%以上，同时性能也得到了显著提升。

总的来说，英伟达提出的将任务负载从CPU移至GPU的解决方案，为互联网公司节省了大量的能耗成本，同时提高了计算效率。随着人们对人机交互的期望不断提高，大模型的投入浪潮也将继续兴起。英伟达作为全球领先的人工智能计算公司，将继续致力于为互联网公司提供高性能计算解决方案，推动行业的发展。

（数据支持：天眼查）