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今天推薦的這本書之所以取名為《英偉達之道》,大概有幾層意思:一是英偉達從無到有、從草創到“封神”的發展軌跡;二是這家公司跨越每一個關鍵節點時的戰略選擇;三就是英偉達有別于其他任何公司的企業哲學、原則或者說文化。
時間回到1963年,黃仁勛出生于中國臺灣的一個普通家庭,父親是一名化學工程師,母親是小學老師。或許只有爽文小說的腦洞才能想得到,這個男孩將來會在美國創造全球市值最高的公司。很多人稱黃仁勛是“世間罕見的天才”,他聰明且勤奮,做每件事都能鉆研,從小就能看出端倪。從他動蕩不安的成長經歷中,也不難發現這個少年的倔強和頑強。
因為父親工作的原因,黃仁勛小時候隨家人頻繁搬家,在泰國生活了幾年,9歲時,和哥哥一起被送往美國。原本父母是希望給兄弟倆更好的教育,找到了一所可以接收國際學生的寄宿學校,幾乎傾家蕩產才勉強交齊學費。而實際上,這是一所為收容問題少年而設的教會學校,全身滿是文身和刀疤的室友讓人望而生畏。個頭矮小的黃仁勛成了被校園霸凌的對象,頭幾個月里經常挨打。但黃仁勛和那些受欺負后忍氣吞聲的孩子不同,他使出自己的能耐,最終還和室友處成了哥們兒。后來英偉達的高管們說,黃仁勛正是在那段日子里形成了那種堅韌不拔、街頭斗士般的個性。
黃仁勛的第一份工作是在他現今的競爭對手AMD,工作內容就是設計芯片。業余,黃仁勛花了8年時間拿到了斯坦福大學的電氣工程碩士學位。他的第二份工作是跳槽到了一家制造可定制微芯片的公司LSI,并被指派去服務一個名叫太陽微系統公司的客戶。正是在太陽微系統,他遇到了兩位天才的工程師,他后來的創業隊友柯蒂斯·普里姆和克里斯·馬拉科夫斯基。
三人的初次合作,開發了一款名為GX的圖形加速器。這款芯片在游戲市場上大放異彩,幫太陽微系統公司贏得豐厚的回報。但普里姆和馬拉科夫斯基這兩位功臣,卻在公司后來的政治爭斗中被排擠,兩人心灰意冷,決定另起爐灶,去復活被公司管理層斃掉的下一代圖形芯片方案。論技術才能,兩人不缺,但商業頭腦,是個短板,于是他們想到了一個人,那就是黃仁勛。三個人的搭配堪稱完美,普里姆懂架構,知道想要什么,另一位就能夠把它設計并實現出來,而黃仁勛清楚如何落地到市場。
創業三人組的誕生,就代表了英偉達歷史上第一次重要的戰略選擇。在顯卡出現之前,計算機的圖形處理依靠的是CPU中央處理器,而隨著計算機和用戶之間的交流越來越多地依賴圖形界面,尤其當3D圖形出現后,高效圖形處理的重要性就不言而喻了。光靠CPU,很難帶得動大量的圖形計算,因此,把圖形處理的功能從CPU中分出來,放到專門的圖形加速芯片上就是一種技術選擇了。
他們進入這個市場的時機,也是天時地利。1992年,微軟推出了Windows 3.1操作系統,上面的屏保、視頻播放等功能非常直觀地展示出圖形化界面的誘人之處。三人意識到,個人電腦上的圖形計算將是一片藍海。事實證明,專門的圖形加速芯片、獨立顯卡對于要在個人電腦上玩大型游戲、做3D設計的用戶來說,簡直就是剛需,這也是為什么后來英偉達的高性能顯卡價格可以賣得越來越高的重要原因。
為了追逐個人電腦市場的巨大機會,三人拒絕了普里姆的前公司對他們項目的收購,因為他們不想因為自己的產品要兼顧商用工作站系統,而失去了對個人電腦的聚焦。這意味著他們還沒開張就拒絕了一個知名的潛在客戶。也可以說,這是英偉達歷史上第一次決定命運的戰略取舍。三個人的理念很一致,他們都不是那種機會主義的創業者。
1993年2月17日,黃仁勛選擇在自己30歲生日的那一天,正式加入新公司。和硅谷的其他創業故事相似,一個將改變世界的偉大公司在普里姆位于郊區的別墅中起步了。陸續又有12個前同事辭職加入了這家還發不起工資的創業公司。他們為這家公司取名叫NVidia,在拉丁文里Invidia這個詞是“嫉妒”的意思,暗含他們希望有一天英偉達會成為人們嫉妒的對象,去掉了一個字母i,寫為NVidia,是為了紀念他們正在開發的第一代芯片NV1,NV代表Next Version下一代產品的意思。
1999年,英偉達推出一款里程碑式的產品GeForce 256。與以往的芯片相比,它更加“聰明”,可以從CPU分過來更多的圖形計算任務。英偉達為這款產品取了個名字,叫GPU,并且有意沒有將它注冊為商標,好讓競爭對手們也使用這個術語。GPU聽起來,就像CPU一樣是任何電腦都必不可少的核心部件,直到現在,行業都在使用GPU這個概念。用營銷黑話來講,這個新的命名開創了一個新的“品類”,而英偉達則成為這個品類的開創者和主導者。
這之后,GPU在計算機中的角色和地位不斷上升。這不難理解,從讀文時代到讀圖時代,再到視頻、AR、VR、元宇宙,人們越來越沉浸在通過視覺顯示的世界中。這些的背后就意味著大量的圖形計算任務,也意味著圖形處理芯片不僅僅在游戲領域,而且在科學建模、醫學、影視、營銷、教育等每一個需要用到圖像的領域,都對GPU有巨大的需求。如果還有人認為英偉達是一家游戲顯卡公司,那就錯了,實際上,英偉達早已站在GPU爆發的前夜。只是當時,很少有人足夠清楚地看到了這一點。
然后,我們就聊聊現今大家都很關心的問題:為什么人工智能開啟了屬于英偉達的時代。為什么在AI時代掘金,會首選英偉達的“鏟子”呢?
首先,GPU成功的秘決在于并行計算,它非常適合做AI模型的訓練。做個對比,CPU很強大,是個通才,它能以極快的速度執行一個又一個的任務,這就是以串行的方式處理問題。而GPU擅長執行量大但并不復雜的任務,它包含成百上千的微處理核,能夠將任務分解成眾多小的計算單元,然后并行處理。這就好像,GPU里的處理核單個看都沒那么聰明能干,但像是要算幾千道10以內的加減法,一個指令下去,一人算一道,也立馬就把活給干了。圖像處理這類任務,比如一張圖片就有幾千萬個像素點需要渲染,計算并不難,但量很大,就適合GPU來執行。
而在AI訓練中的,深度學習模型所涉及的神經網絡計算任務,聽起來高大上,其實也是可以分解成大量密集計算的小任務。最典型的比如圖像識別,AI界大牛吳恩達曾用2000多個CPU來完成海量圖像對AI的訓練,這需要巨額資金來建一個龐大的數據中心,也只有谷歌這樣的大廠才能這么豪橫。而使用GPU,英偉達的研究團隊用12塊GPU就可以完成這2000個CPU來完成的工作,效率提升的同時,成本還令人難以置信地打下去了。
其次,黃仁勛2012年后幾乎All in人工智能,為了讓英偉達的GPU適應機器學習,進行了全方位的軟硬件布局。2012年發生了一個標志性的事件,在李飛飛的第三屆ImageNet視覺識別挑戰賽上,被稱為“AI教父”的多倫多大學辛頓教授和他的兩名學生,用了一對英偉達消費級的GPU來訓練一個深度學習模型,識別正確率斷崖式領先,轟動了AI界。這次的一戰封神,為英偉達帶來了巨大的公關效應,使得英偉達與公認的人工智能歷史上的重要事件永久綁定了。
來源:復新太極熊
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