顯卡瘋子、「兩彈功勛」黃仁勛如何轉型為AI狂人？

為什麼最近英偉達突然大放異彩？一家顯卡公司為什麼和無人車扯上關係？這個故事要從十多年前講起。

顯卡瘋子

1993年英偉達成立，4年時間裡英偉達先後推出NV1和NV2晶元。由於押注在錯誤的技術方向，NV1耗盡了公司最早的投資，為了生存，公司從100多人裁員到30多人。

這時日本遊戲巨頭世嘉伸出橄欖枝，希望英偉達研發一款遊戲機晶元，定金700萬美元。這筆錢拯救了英偉達的命運。但世嘉後來放棄了合作，NV2最終也失敗了。

一再的碰壁足夠讓創業者就此倒下，但黃仁勛毫無疑問是頑強的，他要為已然奄奄一息的英偉達找到一個突圍的出口。

他將英偉達的戰略從遊戲主機轉向PC市場，並馬上從遊戲設計公司晶體動力請來David Kirk博士擔任首席科學家，組織了一個龐大的研發團隊。

同時，黃仁勛決定採用微軟PC顯卡市場的Direct 3D API標準。這一做法讓英偉達獲得微軟垂青。在微軟帶動下，下游廠商紛紛和英偉達結成夥伴。抱緊微軟大腿後，英偉達終於活了下來。

（2002年的黃仁勛）

後來才有了英偉達的顯卡霸業。

有詩為證：「 先有仁勛後有天，顯卡在手虐神仙。」

David Kirk在英偉達居功至偉

David Kirk博士是圖形學和高性能並行計算的大神，除了做顯卡，他另一大貢獻就是搞出了CUDA，被譽為CUDA之父，後當選美國工程院院士。

（黃仁勛三顧茅廬請來David Kirk）

CUDA的誕生

隨著顯卡的發展，GPU（圖形處理器）越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優化，在計算上已經超越了通用的CPU，特別擅長並行計算。

圖形運算的特點是大量同類型數據的密集運算。GPU的微架構就是面向適合於矩陣類型的數值計算而設計的，如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了。但在CUDA問世之前，對GPU編程必須要編寫大量的底層語言代碼，是程序員不折不扣的噩夢。

David Kirk慧眼識珠，在他的主導下，英偉達推出CUDA，讓顯卡可以用於通用並行計算等其他非圖形計算，

CUDA是英偉達利用GPU平台進行通用並行計算的一種架構，簡單的說，就是普通程序員可以利用C語言、C++等為CUDA架構編寫程序在GPU平台上進行大規模並行計算，就是讓普通程序員也能用上核武器。

CUDA的誕生為英偉達進軍人工智慧埋下伏筆。

高性能並行計算

隨著CUDA的發展和GPU可編程性的增強，利用GPU完成通用計算的受到高度重視，即將GPU用於通用計算，這就形成了CPU+GPU的異構模式。

2007年英偉達推出專為高性能計算而設計的Tesla GPU，此後很多年，在高性能並行計算領域，無人可與英偉達匹敵，Intel和AMD都被虐成渣。

2010年11月的全球最快超級計算機的前五強計算機中，有三台均採用NVIDIA Tesla GPU。而在2012年11月至2013年6月是世界上最快的超級電腦泰坦也是使用了18,688顆NVIDIA Tesla晶元 。

CUDA和GPGPU計算被廣泛應用於金融交易、生物醫療、地理信息系統、天氣預報、國防等需要高性能計算的領域，而NVIDIA Tesla GPU也佔據了70%的GPU市場。

AI狂人

那麼老黃作為顯卡瘋子怎麼又轉型成了「AI狂人」了呢？這得益於深度學習的發展。

深度學習神經網路尤其是幾百上千層的神經網路需對高性能計算需求非常高，GPU對處理複雜運算擁有天然的優勢：它有出色的並行矩陣計算能力，對於神經網路的訓練和分類都可以提供顯著的加速效果。

所以搭載GPU的超級計算機已經成為訓練各種深度神經網路的不二選擇，比如谷歌大腦早期就是使用英偉達的GPU做深度學習。

世界上目前約有3000多家AI初創公司，大部分都採用了英偉達提供的硬體平台。Andreessen Horowitz風投公司的合伙人馬克·安德森也曾表示，他們已經投資了大批基於深度學習的創業公司，幾乎每個公司都在採用英偉達平台。

而乘著深度學習這股東風，英偉達股價在過去的12個月上漲近200%，在過去5年上漲超過500%。

而反過來，GPU的發展使得計算能力的增加，也促進了深度學習的發展。

無人車

在今年的CES上，黃仁勛發表了主旨演講，吸引了全世界的目光。

（還是同一件黑夾克）

演講重頭戲當屬英偉達的自動駕駛解決方案。 目前，英偉達將其自動駕駛路試汽車命名為BB8（名字來源於星球大戰），已經在加州和新澤西州經過多次測試。它已經可以在行駛的過程中識別出其它車輛、交通指示燈、車道線、路標等相關道路信息。

（Nvidia人工智慧駕駛汽車BB8）

黃仁勛還提出了一個新話題：AI Co-Pilot（人工智慧協同駕駛），主要出發點是在有些複雜路況依然需要人來駕駛，在這種情況下，在駕駛過程中AI會隨時提醒人類駕駛員，車輛前後左右有什麼潛在危險需要注意。

除了對環境的感知，還有對人的監測，具體應用到的技術包括人臉識別（情緒識別），頭部追蹤，視線追蹤，還有讀唇。

（AI Co-Pilot的四種識別和追蹤模式）

比較有亮點的是讀唇，因為道路上往往噪音較大，對語音識別準確率有很大影響，語音識別結合讀唇想像空間很大！

英偉達的啟發

英偉達在無人車上和包括特斯拉、奧迪、博世在內的車企業廣泛合作，並且已經銷售了大量硬體給特斯拉等車企，悶聲賺大錢。

英偉達利用其Tegra處理器幫谷歌完善無人駕駛車，第一代無人駕駛平台Drive PX被用在奧迪A7，去年一發布Drive PX 2無人駕駛平台，特斯拉就宣布新的特斯拉車將搭載Drive PX 2。沃爾沃開測的XC90 SUV自動駕駛汽車搭載的也是Drive PX 2平台。

(還是這件黑夾克)

這個最大的啟發就是除了技術之外，找清楚自身定位和商業模式也非常重要。英偉達的定位就是計算平台，和廣大車企搞好關係，想買硬體的廠商就賣硬體給他們，想購買BB8背後的無人駕駛技術的話英偉達也提供技術授權。

而相反技術領先的谷歌無人車，卻在商業模式上一直很糾結。谷歌如果想把整套無人駕駛車技術提供給大的汽車廠商會比較困難，因為大牌的傳統汽車廠商並不放心將核心的技術依附於Google，也不希望把關乎核心用戶體驗部分交給Google來掌管。而和體量相對小的汽車廠商合作，問題則在於小廠商同樣可以繞開Google去找其他OEM廠商，比如Mobileye或者英偉達那裡購買無人駕駛的部件。

從晶元公司轉型計算平台公司

從一系列動作上看，英偉達最大的目標是從一家晶元公司轉型成為一家計算平台公司。

英偉達花了10年時間構建了基於GPU計算的通用基礎架構平台，擁有來自世界各地的開發者和大量的開發工具。深度學習也是英偉達專註的領域，布局了多七年。英偉達最近推出了一個端到端的深度學習平台，已經應用到各個行業。

NVIDIA還順勢而為，推出了基於CUDA的cuDNN，與多種深度學習框架整合，通過將卷積神經網路的計算變換為對更GPU友好的矩陣運算，cuDNN可以有效提高整個網路的訓練速度。

（cuDNN用於提升深度學習效率）

通過在Caffe、Theano、Torch7等主流機器學習框架上的支持，cuDNN允許開發人員可以在這些框架上無縫利用GPU的能力。

兩彈功勛

那為什麼老黃為什麼又稱為兩彈功勛了呢？有詩為證：

一卡一棟樓

兩卡毀地球

三卡銀河系

四卡創世紀

下面引用差評（微信公眾號:chaping321)的內容來解釋：

...因為超頻後的英偉達顯卡經常導致買家們的主板、電源全損，運氣不好的內存都被燒掉。

所以，在那些玩家看來，他的顯卡成了一枚「 戰術核彈 」。

當然， 「 核彈狂魔 」 這個名號，怎麼會如此簡單降臨到一個人類身上？

相對於他的產品，其實老黃的脾氣更像是一枚核彈。。

他被稱為IT屆最好鬥的人，矽谷一霸，並且從不怕得罪任何人。。。

據不完全統計，黃仁勛得罪過AMD、Intel、微軟、蘋果、訊景等大型企業。

由於老黃他 「 桀驁不馴 」 的顯卡，幾乎得過罪所有的遊戲廠商。

因為這些遊戲廠商的遊戲，在他的顯卡配置下，要麼跑不動，要麼遊戲效果不理想。。。

曾經，許多玩家反映，老黃最新的N卡帶不動北軟（即北京軟星科技有限公司）開發的遊戲 「 仙劍奇俠傳六 」 。

以自身產品為自豪的老黃頓時感覺面上無光、氣急敗壞，揚言要炸掉北軟的公司。。。

而且，當年，戰地4 beta測試時，也遇到類似的問題，老黃居然說要炸了EA總部。。。（好在他沒下手，要不之後的FIFA系列就再見了）

甚至連甘肅衛視揭秘真相的欄目，都將老黃的顯卡搭載在了榴彈上。。。（笑尿）

（真是可怕！！！）

不過其實這次新聞事件也是搞笑。。。

因為該新聞稿的內容是選取百度百科裡 「 航母殺手 」 這個詞條信息。。

但由於網友的惡搞，將該詞條的部分內容修改成黑N 卡的段子。。。

（百度，你的詞條又被改了）

由於英偉達顯卡的破壞力，加上網友的各種黑，大家就都這麼把老黃掛上了 「 核彈狂魔 」 等類似的稱號了...

據說每年英偉達矽谷的實習生都有機會去參觀老黃的大別墅，記得去看看別墅下面是否埋著核武器吧...

實在不行，也要看看他買了多少件黑夾克啊...

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