股价直追苹果,英伟达的 GPU 计算成为年度最重要技术

2020-07-31 2119

股价直追苹果,英伟达的 GPU 计算成为年度最重要技术

一、CES 2017 上的 NVIDIA

2017 年 1 月 4 日晚上 8 点,黄仁勋在拉斯维加斯的威尼斯人酒店刚刚结束了新年的第一场公开演讲,这也是 CES 大展正式开始前的最后一场压轴演讲。

多数人在这晚上看到了 NVIDIA 在 5 个产品/服务领域的更新,以及和产业大腕 Facebook、Bosch、Audi 的牵手,只有少数人注意到这年 NVIDIA 的首秀悄悄更换了场地。

威尼斯人酒店位于拉斯维加斯的城市中央,而在其 5 层的 Plazzo Ballroom 最多时能容纳 2000 名观众。在最近几年,CES 正式开始前的压轴演讲都在这里举行。

只不过这晚,当 CTA(CES 的主办方 Consumer Technology Association)CEO Gary Shapiro 按照惯例结束开场致辞时,从舞台暗处走出来的并不是 Intel CEO Brian Krzanich,而是常年穿着黑色皮夹克的 NVIDIA CEO 黄仁勋。

历年 CES 开展前的主题演讲,CTA 都会挑选出那些产业链中影响力最大,同时又代表消费电子潮流的玩家。在前两年中,Intel 的主题演讲都佔据了这个黄金地段上的黄金时段。

2016 年的 NVIDIA 借助其 Pascal 架构继续完善深度学习产品线,AI 计算的需求将它的股价推到了年初的 4 倍。无论是巧合还是安排,2017 年的首秀是 NVIDIA 一年顺势之后的一股顺风。

二、NVIDIA 和 Intel

NVIDIA 和 Intel 可能是消费电子上游非常奇特的两家公司。他们的交集是 PC 辉煌的时代。

无论 NVIDIA 和 Intel 都不是直接面向消费者的品牌。但 Intel 的品牌跟消费产品紧紧绑在一起。家喻户晓的「deng deng deng deng」就是最好的例证。

Intel 本身有极长的产品线,因而它每年在 CES 上的表达很难用单一领域的主题概括。尤其在近几年里,它的表达总是与摇滚乐手、极限运动、舞者以及精妙的舞台效果一同出现,Intel 试图传递是吸引年轻人的「酷酷酷」。

而在今年的 AI 潮流到来之前,NVIDIA 则代表了硬核玩家和行家追逐的另一端。CTA CEO Gary Shapiro 在 1 月 4 日向数千名 CES 观众介绍 NVIDIA 是这样开始的:「这是一家从 PC 图形计算起家的公司」。即使对于参加 CES 的专业观众,NVIDIA 似乎也是一家与人们陌生的公众公司。而 Gary 应该不需要向人这样解释 Intel。

Intel 在不少新领域中选择「买买买」,而其近几年在 CES 上展示的新产品,超过半数都是 Intel 的关联和投资公司。在一个计算平台上,Intel 倾向于推出该领域内最好的晶片,这是下游厂商使用 Intel 晶片的逻辑。

而在另一些存在竞争的领域,比如平板、 物联网和 无人机上,Intel 在相当长时间内对使用 Atom 的平板和 Edison 的物联网设备进行高额补贴,甚至在无人机、AR/ VR 等各个新领域投资/收购其中的头部公司(Ascending Technlology、Yuneec 等)。

相比之下,NVIDIA 的投资/收购案例要少很多。实际上,NVIDIA 在这几年中处于相当沉寂的状态。2015 年和 2016 年的 CES,NVIDIA 几乎只讲了一个主题——车载计算平台 Drive PX/PX2。

2015 年年中的 NVIDIA 甚至一度传出过要被联发科收购的消息。

三、 NVIDIA 从低谷到爆发

黄仁勋在不少公开演讲中都提到,Pascal 是 NVIDIA 耗时 3 年、投入 20 亿美金专门针对深度学习和 AI 计算设计的架构,这并不是凭空的投注。

2008 年,当时在史丹佛做研究的吴恩达发表了一篇用 GPU 上的 CUDA 进行 神经网路训练的论文。两年之后,Sebastian Thrun 将吴恩达招募至 Google X,此后两人带领团队搭建了 Google Brain。

Sebastian Thrun 在此后率队成立 Google 自动驾驶项目,被称为 Google 无人车之父。吴恩达今天则是百度首席科学家,带领百度 人工智慧团队以及百度大脑的开发。

此外,2012 年「深度学习三巨头」之一 Geoff Hilton 的学生 Alex Krizhevsky 用 GeForce 显卡在 ImageNet 中将图像识别準确率大幅提升,这也是黄仁勋在演讲中时常提到的 NVIDIA 重注深度学习的开端。

在 NVIDIA 内部,其 Tegra 和 Drive CX 产品线与车厂早有合作。在早几年内,NVIDIA 内部能看到深度学习是一个新的机会,而黄仁勋在 1 月 5 日的採访中告诉媒体,他们会在其中挑选(用深度学习解决什幺样)重要的问题,交通无疑是一个非常重要的问题。

NVIDIA 将他们当下聚焦的业务划分成 4 块:游戏、AR/VR、数据中心和自动驾驶。在 1 月 4 日,NVIDIA 发布了:

黄仁勋说:未来每一个 PC 用户都会是游戏玩家,而未来每一辆汽车都会有一个自动驾驶 AI 和辅助驾驶 AI。



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