財(cái)聯(lián)社
在最近的人工智能浪潮中，英偉達(dá)公司無(wú)疑是站在風(fēng)口浪尖的一家公司，其風(fēng)頭之勁，甚至在最近壓過(guò)了ChatGPT的東家微軟。
而英偉達(dá)之所以能獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，一個(gè)關(guān)鍵原因在于其廣受人工智能領(lǐng)域追捧的芯片產(chǎn)品，即A100芯片及更高一代的H100芯片，目前這些高端芯片及相應(yīng)的顯卡已是一卡難求。
微軟亞洲研究員的高級(jí)研究員張弋近期在播客節(jié)目中感嘆，現(xiàn)在居然到了整個(gè)地球都拿不出足夠的A100芯片的奇怪場(chǎng)景。一年前，幾乎無(wú)人料到這一情形。
英偉達(dá)2020年推出的A100芯片現(xiàn)在是有價(jià)無(wú)市，而乘著ChatGPT爆紅的H100更是被大公司瘋狂搶購(gòu)。這也讓英偉達(dá)的業(yè)績(jī)一路高歌，股價(jià)更是節(jié)節(jié)高升。
人工智能領(lǐng)域的初創(chuàng)公司Core Weave創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Brannin McBee不禁感嘆：H100是地球上最稀缺的工程資源之一。這句表態(tài)足以讓人窺得英偉達(dá)現(xiàn)在的盛景。
但世上芯片千千萬(wàn)，為何只有英偉達(dá)的芯片成為人工智能領(lǐng)域獨(dú)一無(wú)二的玩家？而英偉達(dá)這一向來(lái)在顯卡稱霸的公司，又為何能在深度學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域打下這么大的一片江山？
微軟的兩次推進(jìn)
1999年，初露頭角的英偉達(dá)首次推出了GPU這一概念。在此之前，包括英特爾在內(nèi)的CPU廠商都堅(jiān)信圖形處理是CPU的活，CPU干的事情越多越好，將圖形工作獨(dú)立到另一附屬處理器上的想法十分雞肋。
當(dāng)時(shí)，圖形應(yīng)用領(lǐng)域中又以搞游戲的日本廠商話語(yǔ)權(quán)最重。日系主機(jī)的CPU很強(qiáng)，大部分開(kāi)發(fā)工作都集中于CPU之上，因此GPU并沒(méi)有得到多少市場(chǎng)空間。
轉(zhuǎn)機(jī)在于，不服氣的微軟想要沖擊屬于日本廠商的行業(yè)領(lǐng)先地位，其開(kāi)發(fā)出了Direct X這一標(biāo)準(zhǔn)化的API圖形接口，此后大量的圖形功能從CPU里面移植出來(lái)，轉(zhuǎn)到GPU之上。加上微軟另一產(chǎn)品Xbox的推出，其CPU、GPU各司其職的搭配，打破了行業(yè)內(nèi)CPU芯片一家獨(dú)大的局面。
而英偉達(dá)是當(dāng)年硬件領(lǐng)域唯幾跟著微軟旗幟前進(jìn)的公司，并在GPU這條道上一路走到黑。
此后，微軟又推動(dòng)了另一次變革，引入統(tǒng)一渲染技術(shù)，即讓GPU將圖形繪制的頂點(diǎn)計(jì)算和之后的渲染兩個(gè)步驟進(jìn)行合并。它和顯卡領(lǐng)域另一知名公司ATI合作了GPU Xenos，成功應(yīng)用了這一技術(shù)。
無(wú)心插柳
統(tǒng)一渲染只是圖形應(yīng)用上的一步，但卻給英偉達(dá)帶來(lái)了完全不同的發(fā)展路徑，可以說(shuō)是英偉達(dá)在后來(lái)GPU發(fā)展，甚至介入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的起點(diǎn)。
在看到統(tǒng)一渲染架構(gòu)之后，英偉達(dá)果斷的把自己從前的GPU架構(gòu)推翻重來(lái)。其GPU流處理器被進(jìn)行了細(xì)致的分組，變成一個(gè)個(gè)小型流處理器且能單獨(dú)運(yùn)行，解決了流處理器此前被綁定無(wú)法獨(dú)立運(yùn)行而被迫閑置的問(wèn)題。
這奠定了英偉達(dá)后來(lái)革命性CUDA架構(gòu)的出世。由于英偉達(dá)的流處理器是很獨(dú)立且標(biāo)準(zhǔn)的單元，極易控制和調(diào)度，這讓原本只能串行處理的任務(wù)可以被并行處理。這讓編程難度降低。
與此同時(shí)，英偉達(dá)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手ATI卻因?yàn)樵缙跊](méi)有投入硬件架構(gòu)變革，因?yàn)檠赜眠^(guò)去的串行設(shè)計(jì)，沉沒(méi)成本越來(lái)越高，讓其革新變得越來(lái)越難且越來(lái)越貴，最后成功被英偉達(dá)擠出顯卡市場(chǎng)。
此后，英偉達(dá)又在2017年引入了Tensor Core計(jì)算單元概念，其專門為深度學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)，支持更低精度的運(yùn)算從而大幅節(jié)省了模型算力。
這一專用的加速單元很大程度上排擠了CUDA處理深度學(xué)習(xí)的空間，但也同時(shí)打了英偉達(dá)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手一個(gè)措手不及，讓AI專用芯片也不再吸引人。于是，英偉達(dá)GPU機(jī)緣巧合地成為AI領(lǐng)域最被認(rèn)可的硬件。
賭贏趨勢(shì)
2003年，”快速迭代，不斷試錯(cuò)“的英偉達(dá)搞了一個(gè)不受歡迎的項(xiàng)目。其開(kāi)發(fā)了一款Soc芯片，將基于ARM架構(gòu)的CPU與自己的GPU集成在一起。
自Soc芯片之后，英偉達(dá)每隔幾年都發(fā)布一些芯片。2015年，其推出了Tegra K1，使用Arm公版CPU和自己的開(kāi)普勒架構(gòu)GPU，但由于功耗和發(fā)熱皆不盡人意，對(duì)大部分使用者來(lái)說(shuō)很是折磨。
但業(yè)內(nèi)人士卻對(duì)這些挫折十分認(rèn)可。一位投資人曾指出，英偉達(dá)在守住GPU基本盤的同時(shí)，不斷在新的領(lǐng)域伸出觸角，并讓無(wú)數(shù)買它顯卡的人陪它分?jǐn)偝杀尽?/p>
他還稱贊道，雖然英偉達(dá)的很多東西，如CUDA在一段時(shí)間內(nèi)看不到落地的場(chǎng)景，但在試錯(cuò)過(guò)程中它建立起了完整的生態(tài)，并在一股新風(fēng)向襲來(lái)的時(shí)候，成功站上了風(fēng)口。
這也是英偉達(dá)GPU打敗其他芯片，成功吃下AI紅利的一個(gè)原因。一方面，GPU的通用性更佳，比專用芯片更適應(yīng)變化；另一方面，英偉達(dá)擁有完整生態(tài)，讓它的GPU成為當(dāng)下最合適的那個(gè)選擇。
事實(shí)上，當(dāng)AI一瞬間爆發(fā)，行業(yè)內(nèi)的企業(yè)無(wú)奈發(fā)現(xiàn)，GPU是簡(jiǎn)單高效運(yùn)行生成式AI模型的最好選擇，一個(gè)本用來(lái)玩游戲的GPU不太可能切換去跑AI程序，目前只有英偉達(dá)的GPU能夠做到運(yùn)行AI模型。
而英偉達(dá)的故事里還有一個(gè)小彩蛋。
2016年，英偉達(dá)發(fā)布了第一款深度學(xué)習(xí)的超級(jí)計(jì)算機(jī)DXG-1。令人稱道的是，英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛當(dāng)年仿佛能預(yù)知未來(lái)，將第一臺(tái)DXG-1捐給了當(dāng)時(shí)還是初創(chuàng)企業(yè)的OpenAI。
2022年，OpenAI帶著橫空出世的ChatGPT引爆了人工智能概念，也帶動(dòng)英偉達(dá)成為芯片領(lǐng)域中的香餑餑。這一段緣分不得不令人感慨，但又像是黃仁勛遠(yuǎn)見(jiàn)之下的善果。
責(zé)任編輯：周唯
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