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從游戲顯卡到人工智能芯片第一 英偉達如何升維擴張

2020-03-07
來源:億歐網
關鍵詞: 人工智能 芯片 CPU SOC

判斷電腦性能的高低一般有兩個指標:CPU與顯卡。

絕大部分用戶在評判CPU性能時,第一反應肯定是“這款CPU是英特爾的酷睿幾代”。而提到顯卡,第一反應那無疑是英偉達。兩大超級巨頭的C端影響力,可見一斑。

瀕臨破產,絕地重生

大家都知道,英偉達是顯卡界的霸主,是一家“美帝”的企業。但常被忽略的是,英偉達其實也有華人基因。

英偉達的創始人兼CEO黃仁勛是一位美籍華人。因為為人風趣幽默,且在圖像處理領域擁有卓越的貢獻,黃仁勛也被眾多粉絲親切地稱為“老黃”。

黃仁勛在中國臺灣省臺北市出生,幾年后便遷往美國,隨后于俄勒岡州立大學取得電機工程學位,在斯坦福大學取得碩士學位。1983年畢業后,黃仁勛加入了當時已是硅谷巨頭的AMD公司,成為了一名芯片設計師。

那時候的他或許想不到,十年后,自己創立的公司會成為老東家最強勁的競爭對手。在AMD公司,黃仁勛打下了結實的技術基礎,之后他又跳槽到了芯片公司LSI-Logic。在那里,黃仁勛完成了從技術崗到銷售崗的轉型。1993年,三十歲的黃仁勛和兩位好友共同創建了英偉達,主攻當時仍處在萌芽階段的圖形芯片市場。

創業之路無疑是艱辛的,英偉達的原始資金只有4萬美元,最初甚至連公司名字都沒有。黃仁勛曾表示:“我們想不出公司名字,所以我們把所有的文件都命名為‘下一版’。”

為了整合公司,兩個共同創始人審核了所有帶“N”和“V”的單詞,最后他們選了“invidia”,拉丁詞匯意為“目不轉睛、羨慕”。所以英偉達的logo是一只眼睛。不過最后因為該商標被其他公司搶先注冊的原因,兩位創始人舍棄了“invidia”前面的“i”。

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擁有“姓名”的英偉達隨后花兩年時間,研發了第一款可以真正意義上被稱為“顯卡”的產品——STG-2000X。該產品采用英偉達第一代NV1架構,集成了顯卡、聲卡、手柄驅動等多種功能,瞄準游戲主機市場。

英偉達傾盡全力研發出來的第一款產品,盡管整體性能不錯,但是市場表現并不出色。由于沒有打進主流游戲市場,英偉達花光了投資,又顆粒無收,幾近破產。

幸運的是,當時游戲機領域巨頭——世嘉仍然看好英偉達,資助了英偉達700萬美金,進行NV2顯示核心的研發。

如果不是世嘉當時為NV2的研發注入資金,相信英偉達也不會有今天的成就。但世嘉最終還是放棄了NV2,轉而為其DC游戲主機選擇了3Dfx的技術,因此最終NV2芯片的研發被迫停止。

經歷兩次失敗后,英偉達開始反思。當時微軟發布了Direct X接口,可市面上支持這一標準的圖像芯片卻寥寥無幾,所有的圖像芯片廠商都在忙著推廣自己的接口。最終英偉達決定使用微軟的Direct 3D技術,要做業界第一個不使用自主API接口的3D公司。由于Direct 3D支持不同的顯卡使用相同的程序代碼,微軟也因此成為了英偉達強大的后盾。

在確定了未來產品的研發方向之后,英偉達開始奮起直追。1997年,英偉達第一款堪稱成功的顯示核心RIVA 128誕生。1999年,英偉達發布了具有跨時代意義的Geforce 256 SDR,這也是世界上首款GPU。此后,英偉達就一舉高歌猛進,迅速占領游戲機市場,成了當之無愧的霸主。

升維擴張,AI芯片領頭羊

英偉達知道,自己強大的GPU絕不只是為電子游戲服務的,GPU更應在“深度學習”領域大放異彩。

深度學習是人工智能的關鍵。但人工智能從1956年被提出后,一直沒有巨大突破。其原因在于:人工智能需要足夠龐大的數據量和足夠廉價的計算能力。

此后,互聯網的普及帶來了巨大的數據量,但計算機的算力依舊不夠強大。2006年,為了減少開發者的負擔,英偉達發布了一個名為CUDA的編程工具,開發者們通過這套工具,可以輕松地讓GPU同時對畫面上的每一個像素進行編程,幫助他們完成一些簡單的渲染工作。

利用這一原理,深度學習的研究者們也可以利用GPU來完成大量低級計算,從而提升人工智能的計算能力。

在目前的AI芯片市場上,英偉達市場占有率高達70%,是當之無愧的AI芯片領域霸主。

全球AI芯片公司排名報告顯示,英偉達已經牢牢占據AI芯片榜首。由于CUDA開發平臺的普及,英偉達的GPU是目前應用最廣的通用AI硬件計算平臺。除了少數有實力自研芯片的企業外,其余大部分企業只要涉及AI相關的業務,必定需要用到英偉達的芯片。

在世界范圍內,英偉達的芯片應用十分廣泛,現在所有的AI軟件庫都支持使用CUDA加速。大約有3000家人工智能公司通過英偉達的GPU芯片來滿足他們對人工智能的需求,包括谷歌的Tensorflow,Facebook的Caffe,亞馬遜的MXNet等。

AI芯片未來發展的方向還沒有確定,對于該采用什么架構,各方爭論不休。作為人工智能領域的開拓者,英偉達雖然沒明確表示,但其種種布局表明:對于人工智能而言,全通用性(FPGA)、全專用性(ASIC)處理器都不太適合,效率最高的還是用多個處理器模塊結合的SoC

2020年1月26日,英偉達發布了19年財報。盡管英偉達的主營業務仍是顯卡,但得益于人工智能的發展,英偉達的AI加速計算業務表現出色,數據中心收入創下紀錄。

此外,英偉達的AI芯片也率先在各領域落地,典型的代表是汽車行業。據了解,英偉達最新推出的軟件定義平臺DRIVE AGX Orin被特斯拉的電動汽車采用。由此可見,英偉達的AI芯片發展前景十分可觀。

總的來說,AI芯片的戰爭已經打響。英偉達多年為游戲處理復雜圖像的經驗,將會為其芯片提供扎實的技術基礎,而它開放的平臺更是提供了廣闊的生態。這些都使得英偉達能夠迅速升維式的擴張及落地。未來三年內的“戰局”,英偉達領頭羊的地位難以撼動。

作者:張偉超


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