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Nvidia成为人工智能超级大国的芯片制造商

发布时间：2023/5/27

　　计算机芯片设计公司Nvidia的股价本周飙升，使该公司的估值接近万亿美元大关。
　　周三晚些时候发布的最新季度业绩引发了这一激增。该公司表示正在提高芯片产量以满足“激增的需求”。
　　Nvidia已经开始主导人工智能 (AI) 系统中使用的芯片市场。

　　去年11月ChatGPT上市后，对该领域的兴趣达到了疯狂的水平，这给技术行业带来了巨大的震动。
　　从帮助演讲到计算机编码和烹饪，ChatGPT 已被证明是一种广受欢迎的AI应用。
　　但如果没有强大的计算机硬件，尤其是总部位于加利福尼亚的Nvidia的计算机芯片，这一切都不可能实现。
　　Nvidia硬件最初以制造处理图形的计算机芯片类型而闻名，特别是用于计算机游戏，它是当今大多数 AI 应用程序的基础。
　　Gartner的半导体行业分析师 Alan Priestley说：“它是领先的技术参与者，能够实现这种叫做人工智能的新事物。”
　　“Nvidia之于AI几乎就像英特尔之于PC，”TechInsights分析师 Dan Hutcheson补充道。
　　ChatGPT使用10,000个Nvidia的图形处理单元(GPU) 进行训练，这些单元聚集在属于Microsoft的超级计算机中。
　　Nvidia加速计算总经理兼副总裁伊恩·巴克(Ian Buck)表示：“它是众多超级计算机中的一种——有些是公开的，有些不是——使用Nvidia GPU构建，用于各种科学和人工智能用例。”
　　CB Insights最近的一份报告指出，Nvidia拥有大约95%的机器学习GPU市场。
　　它的AI芯片也在为数据中心设计的系统中销售，每个芯片的价格约为10,000美元（8,000英镑），但其最新和最强大版本的售价要高得多。
　　那么Nvidia是如何成为AI革命的核心参与者的呢？
　　简而言之，大胆押注自己的技术加上一些好的时机。
　　现任 Nvidia首席执行官的黄仁勋早在1993年就是其创始人之一。
　　现任 Nvidia首席执行官的黄仁勋早在1993年就是其创始人之一。当时，Nvidia专注于为游戏和其他应用程序制作更好的图形。
　　1999年，它开发了GPU来增强计算机的图像显示。
　　GPU擅长同时处理许多小任务（例如处理屏幕上的数百万像素）——这一过程称为并行处理。
　　2006年，斯坦福大学的研究人员发现GPU有另一种用途——它们可以加速数学运算，这是常规处理芯片无法做到的。
　　正是在那一刻，黄先生做出了对我们所知的人工智能发展至关重要的决定。
　　他投入了Nvidia的资源来创建一种使GPU可编程的工具，从而为图形以外的用途开放了它们的并行处理能力。
　　该工具被添加到Nvida的计算机芯片中。对于电脑游戏玩家来说，这是一种他们不需要的功能，甚至可能都没有意识到，　　正是这种能力帮助激发了现代人工智能的早期突破。
　　2012年，Alexnet亮相——一种可以对图像进行分类的AI。Alexnet仅使用两个Nvidia的可编程GPU进行训练。
　　训练过程只用了几天，而不是使用大量常规处理芯片可能需要几个月的时间。
　　GPU可以大幅加速神经网络处理的发现开始在计算机科学家中传播开来，他们开始购买它们来运行这种新型工作负载。
　　“人工智能找到了我们，”巴克先生说。
　　Nvidia通过投资开发更适合AI的新型GPU以及更多使该技术易于使用的软件来发挥其优势。
　　十年后，数十亿美元后，ChatGPT出现了——一种可以对问题做出奇怪的人类反应的人工智能。
　　AI 初创公司Metaphysic使用AI技术制作名人和其他人的逼真视频。它的汤姆克鲁斯深度造假在2021年引起了轰动。
　　为了训练和运行其模型，它使用了数百个Nvidia GPU，其中一些从Nvidia购买，另一些则通过云计算服务访问。
　　“在我们所做的事情上，除了Nvidia之外别无选择，”其联合创始人兼首席执行官汤姆格雷厄姆说。“它远远领先于曲线。”
　　然而，虽然 Nvidia的主导地位目前看起来稳固，但长期来看更难预测。TIRIAS Research的另一位行业分析师Kevin Krewell 指出：“Nvidia背负着每个人都想打倒的目标。”
　　其他大型半导体公司提供了一些竞争。AMD 和英特尔都以制造中央处理器(CPU)而闻名，但它们也为人工智能应用制造专用GPU（英特尔最近才加入竞争）。
　　谷歌拥有张量处理单元 (TPU)，不仅用于搜索结果，还用于某些机器学习任务，而亚马逊拥有用于训练AI模型的定制芯片。
　　据说微软也在开发AI芯片，Meta也有自己的AI芯片项目。
　　此外，数十年来首次出现计算机芯片初创企业，包括Cerebras、SambaNova Systems和Habana（被英特尔收购）。他们打算从头开始，为AI提供更好的GPU替代品。
　　总部位于英国的Graphcore生产其称为智能处理单元(IPU)的通用AI芯片，据称其具有更强的计算能力并且比GPU更便宜。
　　Graphcore成立于2016年，已获得近7亿美元（5.6亿英镑）的资金。
　　它的客户包括四个美国能源部国家实验室，它一直在敦促英国政府在一个新的超级计算机项目中使用它的芯片。
　　“[Graphcore]已经构建了一个处理器来处理当今存在的AI，因为它会随着时间的推移而发展，”该公司的联合创始人兼首席执行官Nigel Toon说。
　　他承认与英伟达这样的巨头竞争是一项挑战。虽然Graphcore也有软件可以让其技术易于使用，但当世界已经构建了在Nvidia GPU上运行的AI产品时，很难协调转换。
　　Toon先生希望随着时间的推移，随着AI从尖端实验转向商业部署，具有成本效益的计算将开始变得更加重要。
　　回到Nvidia，Ian Buck并不过分关注竞争。
　　“现在每个人都需要人工智能，”他说。“由其他人决定他们将在哪里做出贡献。”

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