谁有机会成为人工智能时代的芯片巨头?
可以认为,NVIDIA在人工智能时代大放异彩,得益于创始人兼CEO、美籍华人企业家黄仁勋的远见卓识。Nvidia在 2011 年前后开始人工智能的研究。当时,他们跟斯坦福大学吴恩达团队合作,发现 12 个 GPU 的深度学习能力相当于同期 2000 个 CPU 的表现,随后决定大力发展 GPU 加速计算。如今,尽管各家AI企业在市场上你争我夺,但无论其内部的模型训练,还是销售给最终客户的智能产品,绝大多数还是采用了Nvidia的GPGPU方案。
而2017年深度学习的应用正在各行各业中的风靡,更推动了NVIDIA GPU的市场需求不断增长。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU,加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。2007年至今GPU云平台不断提高自身性能,使从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加速运行,大幅简化智能机器构建与训练的技术突破,简化了人工智能的开发。
经过这么多年的发展,GPU已经不再是传统意义上的图形处理器。在很多科研以及高性能计算领域,GPU已经得到了非常广泛的应用,GPU并行计算架构特别适合于大规模并行运算,可以平行处理大量琐碎的信息。