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|从“显卡大厂”到“AI霸主”，英伟达的版图没有边界？


集微网报道（文/木棉） ， 近日 ， 英伟达宣布将以400亿美元收购英国芯片设计公司Arm ， 这一“重磅炸弹”将这两家公司——特别是英伟达——推向了舆论的风口浪尖 。 如果交易最终达成 ， 这将是半导体行业有史以来最大的并购交易 ， 英伟达将成为横跨服务器、PC、消费电子和智能手机等多个重要领域的关键角色 。
实际上 ， 英伟达从来就不是一个缺少故事的公司 ， 回顾英伟达的发展历史 ， 从一家单纯卖显卡的公司到横跨多领域的巨头 ， 英伟达有何成长的故事？
“显卡大厂”故事的开启
爱玩游戏的人大概率都知道英伟达 ， 而说起英伟达 ， 同样绕不开其创始人黄仁勋 。
1993年 ， 黄仁勋和朋友Chris Malachowsky和Curtis Priem联合创立了Nvidia ， Malachowsky和Priem是太阳微系统公司（Sun Microsystems）的工程师 ， 黄仁勋当时是San Jose芯片制造商LSI Logic的董事 。 他们创业的初衷是研发一种专用芯片 ， 用来加快电子游戏中3D图像的渲染速度 ， 带来更逼真的显示效果 。
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Nvidia原始资金为4万美元 ， 一开始公司并没有起名字 。 彼时 ， 所有文件都冠以两字词NV开头 ， 含义是 Next Version（下一版） 。 后来 ， 为了整合公司 ， 他们审核了所有带“N”和“V”的单词 ， 最后选了“Nvidia” ， 拉丁词寓意为“羡慕” 。 谁能想到经过二十多年后 ， 籍籍无名的Nvidia发展成了全球最受瞩目的芯片公司 ， 旗下拥有GeForce、Quadro、Tesla、Tegra等多个产品线 ， 着实成为了一家令人“羡慕”的公司 。
1995年 ， Nvidia推出第一款产品 ， 即个人电脑多媒体卡NV1 ， 不过由于NV1塞进了太多的功能 ， 导致性能低下而宣告失败 。 此外 ， NV1耗尽了公司最早的投资 ， 虽然Nvidia还想继续开发NV2 ， 但是由于资金短缺 ， 而被迫终止 。 为了生存 ， 公司大刀阔斧裁员 ， 从100多人裁减至30多人 。
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1996年 ， Nvidia把重心转到了图形处理器上 。 其后两年时间 ， 英伟达陆续推出RIVA128、RIVA128ZX、RIVATNT等图形处理器 。 这些新产品不仅支持微软Direct3D和OpenGL标准 ， 在能效上也超越了竞争对手3Dfx的Voodoo和ATI的Rage Pro ， 加上价格低廉 ， 逐渐获得了整机厂的青睐 。
1999年 ， 英伟达迎来了具有里程牌意义的一年 。 同年它首创并定义GPU这一词汇 ， 这极大地推动了PC游戏市场的发展 ， 重新定义了现代计算机图形技术 ， 并彻底改变了并行计算 。
【|从“显卡大厂”到“AI霸主”，英伟达的版图没有边界？】与此同时 ， 英伟达发布了第一款GeForce产品——GeForce 256显卡 。 GeForce 256继前代Riva TNT2显卡最大的改变是率先增加了T&L引擎的支持 ， 由于显卡采用T&L引擎能够分担处理器运算负载 ， 对于支持T&L引擎的第一人称射击游戏 ， 也就是Quake ， 对于这种具有革命意义的电子游戏来说 ， GeForce 256的效能可以完全发挥出来 ， 而其他3dfx、S3 Graphics等厂商而言 ， 通通望尘莫及 ， 而唯一能与之抗衡的 ， 只有一年后才出现的ATI Radeon 256显卡 。
此后 ， 英伟达开始了快速发展 。 2000年底 ， 英伟达以7000万美元现金、100万股公司股票 ， 将竞争对手3dfx收入囊中 ， 正式成为行业老大 。
最终 ， 英伟达凭借GeForce系列显卡在游戏市场所向披靡 ， 和成立于1969年的AMD同坐一把交椅 ， N卡和A卡孰优孰劣之争也是游戏界老生常谈的话题 。
埋下进军人工智能的伏笔
2004年到2007年 ， 英伟达游戏和专业绘图处理器业务稳步增长 ， 度过了顺风顺水的四年 。 按照既定的路线走下去 ， 英伟达现在的title或许只有“显卡大厂” 。 不过 ， 伟大的公司之所以伟大 ， 还在于它目光长远且敢于创新 。 在这四年里 ， 英伟达首席科学家David Kirk思考着一个更长远的问题——让只做3D渲染的GPU技术通用化 。
最初的GPU只是用来处理图形显示的任务 ， 计算纯交给CPU ， 这事实上造成了大量运算能力的浪费 。 随着显卡的发展 ， GPU越来越强大 ， 而且GPU为显示图像做了优化 ， 在计算上已经超越了通用的CPU ， 特别擅长并行计算 。
于是 ， 2006年 ， 在DavidKirk博士的主导下 ， 英伟达推出CUDA ， 让显卡可以用于通用并行计算等其他非图形计算 。 所谓CUDA技术 ， 简单来说就是打通了所有GPU内小核心的并行计算能力 ， 能够解放GPU的计算能力 ， 使得GPU能够承担和CPU一样的计算任务的技术 。 在CUDA问世之前 ， 对GPU编程必须要编写大量的底层语言代码 ， 是程序员不折不扣的噩梦 。 CUDA的到来可以说是结束了程序员的噩梦 。
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而DavidKirk博士也因此被誉为CUDA之父 。 对于英伟达来说 ， DavidKirk博士居功至伟 。 他是图形学和高性能并行计算的大神 ， 除了做显卡 ， 他另一大贡献就是搞出了CUDA ， 后当选美国工程院院士 。
CUDA的诞生为英伟达进军人工智能埋下了伏笔 。
CUDA出师不利
2006年之后 ， 英伟达在坚持主流显卡市场的同时 ， 也在继续布局CUDA ， 推出了CUDA平台和Tesla架构 。 当时 ， 英伟达推出的GeForce 400,500,600,700系列不仅在性能上超过竞争对手 ， 而且功耗较低 。
然而 ， CUDA的发展就没有那么顺利了 。 一方面 ， 英伟达推出的大规模并行运算芯片——Tesla ， 对于其传统游戏和专业绘图业务来说 ， 并没有这样的高性能运算需求 。 另一方面 ， David Kirk博士说服黄仁勋投入大量资源研发CUDA技术 ， 并让每一颗英伟达GPU都支持CUDA 。 而这一疯狂的举动导致成本剧增 。 由于必须在硬件产品设计中增加相关CUDA逻辑电路 ， 使得芯片面积增大、散热增加、成本上升、故障率增高；同时 ， 还要保证每款产品的软件驱动都支持CUDA ， 这对英伟达的工程师来说是巨大的工作量 。
除了内部发展不顺之外 ， 英伟达也外部受敌 。 2008年 ， CPU巨头AMD收购英伟达老对手ATI ， 形成了CPU整合GPU的新解决方案 。 Intel也终止了与英伟达的合作 ， 在自家芯片组中集成了3D图形加速器 。
种种不利因素的影响下 ， 2008年 ， 英伟达营收骤降16% ， 股价从37美元跌到6美元左右 。
不过 ， 一时的挫折并未动摇黄仁勋的信念和决心 ， 他仍然坚持继续布局CUDA技术 。 事实证明 ， 黄仁勋的坚持是对的 ， 英伟达也终守得云开见月明 。
2009年到2012年 ， 随着基于CUDA的通用GPU在高性能计算领域威力凸显 ， 英伟达也迎来了发展史上最重要的时期 。
跨进人工智能大门
2012年 ， ImageNet（图像识别领域赛事）大赛上 ， 当时Geoffrey Hinton的学生通过两个GPU将深度卷积神经网络AlexNet的准确率提高了10.8% ， 震撼了学术界 ， 英伟达也借此一战成名 ， 从游戏市场一大步跨入AI市场 。
此后 ， 英伟达乘着深度学习和区块链的东风 ， 成为AI芯片领域的绝对霸主 。 黄仁勋更是在GTC 2015上直言 ， “我们不是硬件公司 ， 我们是AI公司” 。
2012年英伟达与Google的人工智能团队合作 ， 建造了当时最大的人工神经网络 ， 之后各深度学习团队开始广泛大批量使用NVIDIA显卡 。
2013年 ， 英伟达与IBM在建立企业级数据中心达成合作 。
2017年 ， 英伟达发布了面向L5完全无人驾驶开发平台PegASUS 。 自2014年至2018年 ， 英伟达股价翻了9倍多 。 2018年 ， 深度学习将Nvidia送上了AI领域第一股 。
2019年 ， 英伟达开始正面对刚Intel ， 69亿美元击败Intel收购以色列公司Mellanox 。 英伟达与Mellanox的合并 ， 能增强其数据中心和人工智能业务 ， 可与Intel竞争 。 资料显示 ， 占据70%高性能计算的计算机网络通信标准InfiniBand市场的Mellanox ， 是该领域绝对的老大 ， Intel也只能屈居其下 。
很难说是人工智能捧“红”了英伟达 ， 还是英伟达成就了人工智能 ， 但是 ， 两者的关系可以说是“相辅相成” 。 在已经到来的AI时代 ， 英伟达为各行各业提供了发展和应用人工智能技术的有力支持 。 英伟达推出了在人工智能、高性能计算、机器人、自动驾驶、医疗健康、专业化视觉等领域的多项创新应用 。
数据显示 ， 世界上目前约有3000多家AI初创公司 ， 大部分都采用了英伟达提供的硬件平台 。 AndreessenHorowitz风投公司的合伙人马克·安德森也曾表示 ， 他们已经投资了大批基于深度学习的创业公司 ， 几乎每个公司都在采用英伟达平台 。
结语：毋庸置疑 ， 英伟达是我们这个时代最伟大的公司之一 。 在黄仁勋的带领下 ， 英伟达从曾经的小小显卡设计和提供商 ， 逐渐变成了AI领域最具有发言权的公司之一 。 在人工智能到来的风口下 ， 得益于此前的转型和布局 ， 终成“AI霸主” 。
英伟达的成功 ， 与其说是“时势造英雄” ， 不如说是“英雄造就了时势” 。 试想 ， 十多年前在不被看好的情况下 ， 还敢于孤掷一注押宝CUDA技术 ， 能有这样魄力的人又有多少呢 。
（校对/零叁）


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