英偉達(dá)宣布將以400億美元收購(gòu)英國(guó)芯片設(shè)計(jì)公司Arm，如果交易最終達(dá)成,，這將是半導(dǎo)體行業(yè)有史以來(lái)最大的并購(gòu)交易，英偉達(dá)將成為橫跨服務(wù)器,、PC,、消費(fèi)電子和智能手機(jī)等多個(gè)重要領(lǐng)域的關(guān)鍵角色?；仡櫽ミ_(dá)的發(fā)展歷史,，從一家單純賣(mài)顯卡的公司到橫跨多領(lǐng)域的巨頭，英偉達(dá)有何成長(zhǎng)的故事?

一,、“顯卡大廠”故事的開(kāi)啟

愛(ài)玩游戲的人大概率都知道英偉達(dá),，而說(shuō)起英偉達(dá)，同樣繞不開(kāi)其創(chuàng)始人黃仁勛,。

1993年,，黃仁勛和朋友Chris Malachowsky和Curtis Priem聯(lián)合創(chuàng)立了Nvidia，Malachowsky和Priem是太陽(yáng)微系統(tǒng)公司(Sun Microsystems)的工程師,，黃仁勛當(dāng)時(shí)是San Jose芯片制造商LSI Logic的董事,。他們創(chuàng)業(yè)的初衷是研發(fā)一種專(zhuān)用芯片，用來(lái)加快電子游戲中3D圖像的渲染速度,，帶來(lái)更逼真的顯示效果,。

Nvidia原始資金為4萬(wàn)美元，一開(kāi)始公司并沒(méi)有起名字,。彼時(shí),，所有文件都冠以兩字詞NV開(kāi)頭，含義是 Next Version(下一版),。后來(lái)，為了整合公司,，他們審核了所有帶“N”和“V”的單詞,，最后選了“Nvidia”，拉丁詞寓意為“羨慕”,。誰(shuí)能想到經(jīng)過(guò)二十多年后,，籍籍無(wú)名的Nvidia發(fā)展成了全球最受矚目的芯片公司，旗下?lián)碛蠫eForce,、Quadro,、Tesla、Tegra等多個(gè)產(chǎn)品線,，著實(shí)成為了一家令人“羨慕”的公司,。

1995年，Nvidia推出第一款產(chǎn)品,，即個(gè)人電腦多媒體卡NV1,，不過(guò)由于NV1塞進(jìn)了太多的功能,，導(dǎo)致性能低下而宣告失敗。此外,，NV1耗盡了公司最早的投資,，雖然Nvidia還想繼續(xù)開(kāi)發(fā)NV2，但是由于資金短缺,，而被迫終止,。為了生存，公司大刀闊斧裁員,，從100多人裁減至30多人,。

1996年，Nvidia把重心轉(zhuǎn)到了圖形處理器上,。其后兩年時(shí)間,，英偉達(dá)陸續(xù)推出RIVA128、RIVA128ZX,、RIVATNT等圖形處理器,。這些新產(chǎn)品不僅支持微軟Direct3D和OpenGL標(biāo)準(zhǔn)，在能效上也超越了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手3Dfx的Voodoo和ATI的Rage Pro,，加上價(jià)格低廉,，逐漸獲得了整機(jī)廠的青睞。

1999年,，英偉達(dá)迎來(lái)了具有里程牌意義的一年,。同年它首創(chuàng)并定義GPU這一詞匯，這極大地推動(dòng)了PC游戲市場(chǎng)的發(fā)展,，重新定義了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)圖形技術(shù),，并徹底改變了并行計(jì)算。

與此同時(shí),，英偉達(dá)發(fā)布了第一款GeForce產(chǎn)品——GeForce 256顯卡,。GeForce 256繼前代Riva TNT2顯卡最大的改變是率先增加了T&L引擎的支持，由于顯卡采用T&L引擎能夠分擔(dān)處理器運(yùn)算負(fù)載,，對(duì)于支持T&L引擎的第一人稱射擊游戲,，也就是Quake，對(duì)于這種具有革命意義的電子游戲來(lái)說(shuō),，GeForce 256的效能可以完全發(fā)揮出來(lái),，而其他3dfx、S3 Graphics等廠商而言,，通通望塵莫及,，而唯一能與之抗衡的，只有一年后才出現(xiàn)的ATI Radeon 256顯卡,。

此后,，英偉達(dá)開(kāi)始了快速發(fā)展,。2000年底，英偉達(dá)以7000萬(wàn)美元現(xiàn)金,、100萬(wàn)股公司股票,，將競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手3dfx收入囊中，正式成為行業(yè)老大,。

最終,，英偉達(dá)憑借GeForce系列顯卡在游戲市場(chǎng)所向披靡，和成立于1969年的AMD同坐一把交椅,，N卡和A卡孰優(yōu)孰劣之爭(zhēng)也是游戲界老生常談的話題,。

二、埋下進(jìn)軍人工智能的伏筆

2004年到2007年,，英偉達(dá)游戲和專(zhuān)業(yè)繪圖處理器業(yè)務(wù)穩(wěn)步增長(zhǎng),，度過(guò)了順風(fēng)順?biāo)乃哪辍０凑占榷ǖ穆肪€走下去,，英偉達(dá)現(xiàn)在的title或許只有“顯卡大廠”,。不過(guò)，偉大的公司之所以偉大,，還在于它目光長(zhǎng)遠(yuǎn)且敢于創(chuàng)新,。在這四年里，英偉達(dá)首席科學(xué)家David Kirk思考著一個(gè)更長(zhǎng)遠(yuǎn)的問(wèn)題——讓只做3D渲染的GPU技術(shù)通用化,。

最初的GPU只是用來(lái)處理圖形顯示的任務(wù),，計(jì)算純交給CPU，這事實(shí)上造成了大量運(yùn)算能力的浪費(fèi),。隨著顯卡的發(fā)展,，GPU越來(lái)越強(qiáng)大，而且GPU為顯示圖像做了優(yōu)化,，在計(jì)算上已經(jīng)超越了通用的CPU,，特別擅長(zhǎng)并行計(jì)算。

于是,，2006年，在DavidKirk博士的主導(dǎo)下,，英偉達(dá)推出CUDA,，讓顯卡可以用于通用并行計(jì)算等其他非圖形計(jì)算。所謂CUDA技術(shù),，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是打通了所有GPU內(nèi)小核心的并行計(jì)算能力,，能夠解放GPU的計(jì)算能力，使得GPU能夠承擔(dān)和CPU一樣的計(jì)算任務(wù)的技術(shù),。在CUDA問(wèn)世之前,，對(duì)GPU編程必須要編寫(xiě)大量的底層語(yǔ)言代碼,，是程序員不折不扣的噩夢(mèng)。CUDA的到來(lái)可以說(shuō)是結(jié)束了程序員的噩夢(mèng),。

而DavidKirk博士也因此被譽(yù)為CUDA之父,。對(duì)于英偉達(dá)來(lái)說(shuō)，DavidKirk博士居功至偉,。他是圖形學(xué)和高性能并行計(jì)算的大神,，除了做顯卡，他另一大貢獻(xiàn)就是搞出了CUDA,，后當(dāng)選美國(guó)工程院院士,。

CUDA的誕生為英偉達(dá)進(jìn)軍人工智能埋下了伏筆。

三,、CUDA出師不利

2006年之后,，英偉達(dá)在堅(jiān)持主流顯卡市場(chǎng)的同時(shí)，也在繼續(xù)布局CUDA,，推出了CUDA平臺(tái)和Tesla架構(gòu),。當(dāng)時(shí)，英偉達(dá)推出的GeForce 400,500,600,700系列不僅在性能上超過(guò)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,，而且功耗較低,。

然而，CUDA的發(fā)展就沒(méi)有那么順利了,。一方面,，英偉達(dá)推出的大規(guī)模并行運(yùn)算芯片——Tesla，對(duì)于其傳統(tǒng)游戲和專(zhuān)業(yè)繪圖業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō),，并沒(méi)有這樣的高性能運(yùn)算需求,。另一方面，David Kirk博士說(shuō)服黃仁勛投入大量資源研發(fā)CUDA技術(shù),，并讓每一顆英偉達(dá)GPU都支持CUDA,。而這一瘋狂的舉動(dòng)導(dǎo)致成本劇增。由于必須在硬件產(chǎn)品設(shè)計(jì)中增加相關(guān)CUDA邏輯電路,，使得芯片面積增大,、散熱增加、成本上升,、故障率增高;同時(shí),，還要保證每款產(chǎn)品的軟件驅(qū)動(dòng)都支持CUDA，這對(duì)英偉達(dá)的工程師來(lái)說(shuō)是巨大的工作量,。

除了內(nèi)部發(fā)展不順之外,，英偉達(dá)也外部受敵。2008年,，CPU巨頭AMD收購(gòu)英偉達(dá)老對(duì)手ATI,，形成了CPU整合GPU的新解決方案,。Intel也終止了與英偉達(dá)的合作，在自家芯片組中集成了3D圖形加速器,。

種種不利因素的影響下,，2008年，英偉達(dá)營(yíng)收驟降16%,，股價(jià)從37美元跌到6美元左右,。

不過(guò)，一時(shí)的挫折并未動(dòng)搖黃仁勛的信念和決心,，他仍然堅(jiān)持繼續(xù)布局CUDA技術(shù),。事實(shí)證明，黃仁勛的堅(jiān)持是對(duì)的,，英偉達(dá)也終守得云開(kāi)見(jiàn)月明,。

2009年到2012年，隨著基于CUDA的通用GPU在高性能計(jì)算領(lǐng)域威力凸顯,，英偉達(dá)也迎來(lái)了發(fā)展史上最重要的時(shí)期,。

四、跨進(jìn)人工智能大門(mén)

2012年,，ImageNet(圖像識(shí)別領(lǐng)域賽事)大賽上,，當(dāng)時(shí)Geoffrey Hinton的學(xué)生通過(guò)兩個(gè)GPU將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet的準(zhǔn)確率提高了10.8%，震撼了學(xué)術(shù)界,，英偉達(dá)也借此一戰(zhàn)成名,，從游戲市場(chǎng)一大步跨入AI市場(chǎng)。

此后,，英偉達(dá)乘著深度學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈的東風(fēng),，成為AI芯片領(lǐng)域的絕對(duì)霸主。黃仁勛更是在GTC 2015上直言,，“我們不是硬件公司,，我們是AI公司”。

2012年英偉達(dá)與Google的人工智能團(tuán)隊(duì)合作,，建造了當(dāng)時(shí)最大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，之后各深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始廣泛大批量使用NVIDIA顯卡。

2013年,，英偉達(dá)與IBM在建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心達(dá)成合作,。

2017年，英偉達(dá)發(fā)布了面向L5完全無(wú)人駕駛開(kāi)發(fā)平臺(tái)PegASUS,。自2014年至2018年，英偉達(dá)股價(jià)翻了9倍多,。2018年,，深度學(xué)習(xí)將Nvidia送上了AI領(lǐng)域第一股,。

2019年，英偉達(dá)開(kāi)始正面對(duì)剛Intel,，69億美元擊敗Intel收購(gòu)以色列公司Mellanox,。英偉達(dá)與Mellanox的合并，能增強(qiáng)其數(shù)據(jù)中心和人工智能業(yè)務(wù),，可與Intel競(jìng)爭(zhēng),。資料顯示，占據(jù)70%高性能計(jì)算的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)InfiniBand市場(chǎng)的Mellanox,，是該領(lǐng)域絕對(duì)的老大,，Intel也只能屈居其下。

很難說(shuō)是人工智能捧“紅”了英偉達(dá),，還是英偉達(dá)成就了人工智能,，但是，兩者的關(guān)系可以說(shuō)是“相輔相成”,。在已經(jīng)到來(lái)的AI時(shí)代,，英偉達(dá)為各行各業(yè)提供了發(fā)展和應(yīng)用人工智能技術(shù)的有力支持。英偉達(dá)推出了在人工智能,、高性能計(jì)算,、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛,、醫(yī)療健康,、專(zhuān)業(yè)化視覺(jué)等領(lǐng)域的多項(xiàng)創(chuàng)新應(yīng)用。

數(shù)據(jù)顯示,，世界上目前約有3000多家AI初創(chuàng)公司,，大部分都采用了英偉達(dá)提供的硬件平臺(tái)。AndreessenHorowitz風(fēng)投公司的合伙人馬克·安德森也曾表示,，他們已經(jīng)投資了大批基于深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)業(yè)公司,，幾乎每個(gè)公司都在采用英偉達(dá)平臺(tái)。

毋庸置疑,，英偉達(dá)是我們這個(gè)時(shí)代最偉大的公司之一,。在黃仁勛的帶領(lǐng)下，英偉達(dá)從曾經(jīng)的小小顯卡設(shè)計(jì)和提供商,，逐漸變成了AI領(lǐng)域最具有發(fā)言權(quán)的公司之一,。在人工智能到來(lái)的風(fēng)口下，得益于此前的轉(zhuǎn)型和布局,，終成“AI霸主”,。