英偉達的新圖形芯片Volta，據它估計開發成本高達30億美元
9月5日消息，已經24歲的英偉達近期成為了科技行業最炙手可熱的公司之一，股價直線飆升。借著人工智能浪潮，它將其圖形處理器推向無人機、機器人、無人駕駛汽車等市場。《紐約時報》近日撰文講述該芯片廠商10多年前對通用計算GPU的押注如何造就了它當前的巨大成功。
以下是文章主要內容：
波蘭圖像技術初創公司CTA.ai的工程師團隊在嘗試為結腸鏡檢查推行一種更加舒適的替代選擇。為此，他們利用一種視頻游戲玩家所熟知的計算機芯片。
那些芯片出自硅谷公司英偉達之手。它的技術能夠幫助快速篩查病患吞咽的藥丸大小的傳感器拍下的圖像，使得醫生檢測腸道功能紊亂的速度能夠比視頻檢查快速70%。CTA.ai的CEO馬特烏什·馬默洛斯基（Mateusz Marmolowski）指出，檢查成本因此會降低，診斷也變得更加精確。
炙手可熱
像CTA.ai正在引領的技術那樣的醫療保健應用，是英偉達的眾多新目標之一。該公司的芯片——名為圖形處理芯片（GPU）——正在出現在越來越多的設備上，如無人機、機器人、無人駕駛汽車、服務器、超級計算機和虛擬現實設備。其芯片能夠大范圍推廣的一個重要原因是，它們能夠快速地處理各種復雜的人工智能任務，如圖像識別、臉部識別和語音識別。
市場對于AI應用感到十分興奮，讓已有24年歷史的英偉達一躍成為科技行業最炙手可熱的公司之一。它的市值在過去兩年里飆漲了超過7倍，突破了1000億美元關口。與此同時，其最近一個季度的營收也同比上漲56%。
英偉達近年來的巨大成功，讓它成為了目前面臨不少挑戰的芯片行業中鶴立雞群般的存在。該行業正在受到PC銷售穩步下滑和智能手機需求增長放緩的雙重影響。全球第一大芯片廠商、PC芯片市場長期以來的龍頭老大英特爾在最近一個季度僅取得9%的營收增長。
英偉達加州圣克拉拉園區里的演示室
說到英偉達，自它1999年上市以來便一直關注它的Rosenblatt Securities券商分析師漢斯·莫西曼（Hans Mosesmann）表示，“他們簡直勢如破竹。”
而該強勢增長的公司背后的掌舵者是創始人兼CEO黃仁勛（Jen-Hsun Huang）。他擁有敏銳的戰略直覺，個性出了名的嚴苛，常常穿深色的衣服，因此有人拿他來跟蘋果已故CEO史蒂夫·喬布斯（Steve Jobs）比較。
跟喬布斯一樣，黃仁勛也提出給公司打造富有吸引力的新總部大樓。該公司不久之后便將進駐新總部。
十多年前的關鍵押注
10多年前，黃仁勛下了一次關鍵性的賭注：押注一系列的改動和軟件開發，來使得GPU能夠處理在電腦屏幕上繪畫以外的、更為復雜的任務。
“該舉給公司帶來了極大的成本壓力。”54歲的黃仁勛說。他估計，該名為CUDA（統一計算設備架構）的項目每年需要花費5億美元，而當時公司的總營收規模在30億美元左右。英偉達稱，自CUDA項目成立以來，公司在將GPU轉變成更加通用的計算工具上的總支出接近100億美元。
正當黃仁勛大舉押注CUDA之時，計算行業在發生廣泛的變化。英特爾當初能夠在芯片市場占得統治地位，很大程度上是因為伴隨摩爾定律而來的計算速度的提升。那些速度提升如今已經放緩。
英偉達CEO黃仁勛
這種放緩促使芯片設計公司紛紛開始著手打造更加專業化的芯片，該類芯片可與英特爾處理器一同運行，利用芯片電路的微型化提供更多的好處。英偉達擁有很大的先發優勢，它并沒有從頭做起，而是專注于改造原有的芯片。利用在CUDA項目中開發的芯片和軟件，該公司逐漸打造出一個廣受程序員和企業歡迎的技術平臺。
“他們被領導得很好。”去年卸任斯坦福大學校長的計算機科學家約翰·亨尼西（John L. Hennessy）說道。
如今，英偉達的芯片正在進軍新的企業應用領域。例如，德國商業軟件巨頭SAP在力推一種名為深度學習的人工智能技術，利用英偉達的GPU執行諸如加速應付賬款流程以及匹配簡歷和空缺職位的任務。
SAP還展示了一款由英偉達芯片驅動的軟件，該軟件可在籃球、足球等體育賽事直播期間識別企業logo，這樣廣告主就能夠它們的品牌在比賽期間的曝光度，也能夠采取行動去進行改進。
“那在以往是無法做到的。”SAP首席創新官于爾根·穆勒（Juergen Mueller）指出。
這類應用遠遠超過了黃仁勛當初的雄心。他出生于臺灣，曾在俄勒岡州立大學和斯坦福大學攻讀電氣工程，畢業以后供職過數家硅谷芯片廠商。他于1993年與克里斯·馬拉切斯基（Chris Malachowsky）和柯蒂斯·普雷艾姆（Curtis Priem）共同創立英偉達，最初他們致力于幫助PC提供可與專用視頻游戲主機相媲美的視覺效果。
馬拉切斯基稱，公司最初的產品是個敗筆，圖形處理器市場也引來了大批的競爭對手。
不過，英偉達后來調整了它的產品和戰略，并逐漸與競爭對手區分開來，成為用于游戲PC的GPU加速卡市場當仁不讓的龍頭老大。
GPU形成三角形態來組成框架式的結構，模擬物體，將色彩應用到顯示屏上的像素。為此，很多簡單的指令必須要并行執行，正因為此，圖形芯片依靠數目眾多的微型處理器來進化。英偉達5月發布的新圖形芯片Volta含有5000多個這樣的處理器；相比之下，英特爾新的高端服務器芯片只有28個體積較大的通用處理器核心。
GPU被用于各種應用領域
2004年，在將斯坦福大學博士生和公司實習生伊恩·布克（Ian Buck）招到麾下后，英偉達開始大舉展開它的CUDA項目。布克曾參與一項涉及簡化利用GPU的眾多計算引擎過程的編程挑戰賽。英偉達不久以后便對它的芯片作出改動，開發出軟件輔助工具，其中包括支持標準的編程語言，而非用于向圖形芯片發出指令的神秘工具。
該公司后來將CUDA整合到消費級GPU和高端產品。布克指出，該決定至關重要，因為它意味著擁有筆記本電腦或者臺式游戲PC的研究人員和學生可以在大學實驗室和宿舍搗鼓軟件。英偉達還說服多家高校提供它的新編程技術方面的課程。
在施工中的英偉達圣克拉拉新總部
程序員漸漸地將GPU用于氣候模擬、石油和天然氣發現等應用領域。2012年，在加拿大研究人員開始將CUDA和GPU應用于極大的神經網絡（深度學習所需的多層級軟件）后，該技術進入了新的發展階段。
那些系統被訓練來執行各種任務，比如通過暴露在數百萬張圖像面前識別出一張面孔，而不是通過程序員制定的定義來識別。布克說，在GPU崛起以前，訓練這類系統可能要耗費一整個學期。
在該新技術的幫助下，研究人員如今能夠在短短幾周、幾天甚至幾個小時之內就能完成訓練過程。
“我無法想象沒有使用GPU的話，我們如何能夠完成這件事情。”斯坦福大學計算機科學副教授西爾維奧·薩瓦雷斯（Silvio Savarese）指出。他還領導該大學的SAIL-Toyota人工智能研究中心。
AI爭奪戰
競爭對手們認為，芯片廠商之間的AI爭奪戰才剛剛打響。
英特爾的標準芯片已經被廣泛用于執行AI任務，不過該公司還斥巨資收購了多家公司，其中包括：可編程芯片廠商Altera；數家專注于深度學習和機器視覺技術的初創公司；以色列汽車技術提供商Mobileye。
谷歌近期為曾幫助AlphaGo擊敗人類圍棋冠軍的自主研發AI芯片推出了第二個版本。該搜索巨頭聲稱，該芯片在一些應用上相比GPU擁有巨大的優勢。像Wave Computing這樣的創業公司也發出了類似的豪言壯語。
不過，要撼動英偉達的地位并非易事。一方面，該公司有能力在芯片上投入比大多數AI競爭對手都要多的資金——據黃仁勛估計，英偉達在Volta上的投入達到了創行業記錄的30億美元——因為它可從仍處于增長的游戲市場獲得穩定的收入流。
英偉達表示，目前有50多萬名開發者在使用GPU。該公司預計，一旦它開始免費提供一個可用于低端深度學習應用（如燈泡和攝像頭）的開源芯片設計，其它的芯片廠商將會幫助進一步擴大它的開發者群體。那些低端應用不在英偉達的目標范圍之內。
黃仁勛說，“AI將會影響世界上的每一家公司。我們不會去解決它的所有應用。”
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