發布日期 : Thursday, June 13, 2024
英偉達(NVIDIA),從一家默默無聞的圖形處理晶片公司成長為全球第六大公司,市值達萬億美元,成為人工智慧(AI)時代的領導者。本文將深入探討英偉達的發展歷程及其在AI硬體市場的主導地位。
1963年,黃仁勳出生於台灣台南,9歲時移居美國。大學畢業後,他在兩家半導體公司工作,累積了豐富的晶片設計經驗。 1993年,他與兩位志同道合的夥伴創立了英偉達,專注於圖形處理晶片。儘管初期產品NV1和NV2相繼失敗,英偉達在1997年透過Riva128顯示卡成功進入市場。
在1999年,英偉達發布了具有劃時代意義的GeForce256顯示卡,開創了GPU(圖形處理單元)的概念,奠定了其在圖形處理市場的領導地位。透過與微軟和台積電的策略合作,英偉達迅速擴大市場份額,到2022年,其在獨立顯示卡市場的份額已達80%。
GPU的設計使其在平行運算方面比CPU更具優勢,這使得它在AI訓練中成為不可或缺的工具。 2006年,英偉達推出了CUDA程式設計模型,使得GPU可以進行通用運算,擴展了其應用領域,包括航空航太、生物製藥、天氣預測等。
GPU(圖形處理單元)的設計初衷是為了有效率地處理圖形數據,這使其在平行運算方面具有天然優勢。與傳統的中央處理器(CPU)不同,GPU擁有數百或數千個小型處理核心,這些核心能夠同時處理大量簡單的運算任務。因此,GPU特別適合處理需要大量並行運算的工作負載,例如影像處理和機器學習。
在AI訓練中,模型需要處理大量的數據,這些數據的處理通常涉及大量的矩陣運算和浮點計算。 GPU的平行運算架構允許其同時處理成千上萬個運算任務,從而大大加快了資料處理速度。例如,訓練一個大型神經網路模型,通常需要對大量的資料進行重複計算,而這種任務對於GPU來說是得心應手的,因為它可以同時進行許多計算操作。
2006年,英偉達推出了CUDA(Compute Unified Device Architecture)程式設計模型,這是一個讓GPU能夠進行通用運算的革命性技術。透過CUDA,開發者可以使用C語言編寫程式碼,讓GPU執行非圖形運算任務。 CUDA的引進不僅擴展了GPU的應用範圍,也使得許多科學運算、工程模擬和資料分析任務能夠在GPU上有效運作。
自CUDA推出以來,GPU的應用領域不斷擴展,涵蓋了包括航空航太、生物製藥和天氣預測在內的多個高效能運算領域。例如,在航空航太領域,GPU用於模擬飛行器的空氣動力學性能;在生物製藥領域,GPU幫助科學家進行複雜的分子模擬和藥物研發;在天氣預測領域,GPU被用於處理和分析大量的氣象數據,從而提高預測的精度和速度。
在AI訓練方面,GPU相較於CPU的優勢尤為明顯。根據英偉達的數據顯示,使用GPU進行大規模語言模型訓練,其成本僅為CPU的四分之一,耗電量僅為CPU的五分之一。這種顯著的效能和成本優勢,使得幾乎所有的頂級AI公司都選擇使用英偉達的GPU進行模型訓練,包括Google、亞馬遜、微軟和百度等科技巨頭。
比特幣等加密貨幣的爆炸性增長,帶動了對高效能顯示卡的巨大需求,特別是英偉達的GPU,因為其強大的平行運算能力非常適合加密貨幣的「挖礦」過程。挖礦實際上是進行大量複雜計算以驗證區塊鏈交易,並產生新的加密貨幣。
從2018年到2021年,加密貨幣的普及使得全球對英偉達顯示卡的需求激增。許多礦工購買英偉達的高效能GPU,用來建造礦機,以更快進行加密貨幣挖礦。根據市場分析,在這段時間內,英偉達每年因礦機需求帶來的收入高達1至3億美元。這段時期的顯示卡需求高漲,也使得英偉達的市場地位和品牌影響力進一步提升。
為了滿足市場需求,英偉達甚至專門開發了加密貨幣挖礦的GPU,例如專為挖礦設計的CMP(Cryptocurrency Mining Processor)系列。這些專用礦機GPU取消了顯示輸出接口,優化了礦機性能,從而更有效率地進行加密貨幣挖礦。
儘管加密貨幣礦潮為英偉達帶來了可觀的收入,但它始終不是英偉達的主要業務。隨著加密貨幣市場的波動和監管的加強,加密貨幣挖礦對英偉達收入的影響也呈現不穩定。例如,在加密貨幣市場崩盤時,英偉達的股價曾經一度下跌46%。因此,英偉達將其未來發展的重心放在了更穩定和長期潛力的AI領域。
在礦潮的推動下,英偉達的顯示卡技術和市場覆蓋範圍得到了快速提升。然而,公司深知,加密貨幣市場的波動性較大,無法作為長期穩定的收入來源。因此,英偉達始終將AI作為其未來發展的核心策略。透過不斷提升GPU在AI訓練與運算中的應用效能,英偉達不僅鞏固了其在AI硬體市場的領先地位,也為未來的技術創新奠定了堅實基礎。
總而言之,英偉達透過不斷創新和策略調整,成功地在圖形處理、加密貨幣和人工智慧等多個領域取得了卓越的成就。隨著科技的發展和AI時代的到來,英偉達無疑將繼續引領科技前沿。
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