磨削技術(shù)
Nvidia成為人工智能超級(jí)大國(guó)的芯片制造商 |
| 發(fā)布時(shí)間：2023/5/27 |
| 計(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì)公司Nvidia的股價(jià)本周飆升，使該公司的估值接近萬(wàn)億美元大關(guān)。 周三晚些時(shí)候發(fā)布的最新季度業(yè)績(jī)引發(fā)了這一激增。該公司表示正在提高芯片產(chǎn)量以滿足“激增的需求”。 Nvidia已經(jīng)開始主導(dǎo)人工智能 (AI) 系統(tǒng)中使用的芯片市場(chǎng)。  去年11月ChatGPT上市后，對(duì)該領(lǐng)域的興趣達(dá)到了瘋狂的水平，這給技術(shù)行業(yè)帶來(lái)了巨大的震動(dòng)。 從幫助演講到計(jì)算機(jī)編碼和烹飪，ChatGPT 已被證明是一種廣受歡迎的AI應(yīng)用。 但如果沒有強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)硬件，尤其是總部位于加利福尼亞的Nvidia的計(jì)算機(jī)芯片，這一切都不可能實(shí)現(xiàn)。 Nvidia硬件最初以制造處理圖形的計(jì)算機(jī)芯片類型而聞名，特別是用于計(jì)算機(jī)游戲，它是當(dāng)今大多數(shù) AI 應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。 Gartner的半導(dǎo)體行業(yè)分析師 Alan Priestley說(shuō)：“它是領(lǐng)先的技術(shù)參與者，能夠?qū)崿F(xiàn)這種叫做人工智能的新事物?！?br /> “Nvidia之于AI幾乎就像英特爾之于PC，”TechInsights分析師 Dan Hutcheson補(bǔ)充道。 ChatGPT使用10,000個(gè)Nvidia的圖形處理單元(GPU) 進(jìn)行訓(xùn)練，這些單元聚集在屬于Microsoft的超級(jí)計(jì)算機(jī)中。 Nvidia加速計(jì)算總經(jīng)理兼副總裁伊恩·巴克(Ian Buck)表示：“它是眾多超級(jí)計(jì)算機(jī)中的一種——有些是公開的，有些不是——使用Nvidia GPU構(gòu)建，用于各種科學(xué)和人工智能用例?！?br /> CB Insights最近的一份報(bào)告指出，Nvidia擁有大約95%的機(jī)器學(xué)習(xí)GPU市場(chǎng)。 它的AI芯片也在為數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中銷售，每個(gè)芯片的價(jià)格約為10,000美元（8,000英鎊），但其最新和最強(qiáng)大版本的售價(jià)要高得多。 那么Nvidia是如何成為AI革命的核心參與者的呢？ 簡(jiǎn)而言之，大膽押注自己的技術(shù)加上一些好的時(shí)機(jī)。 現(xiàn)任 Nvidia首席執(zhí)行官的黃仁勛早在1993年就是其創(chuàng)始人之一。 現(xiàn)任 Nvidia首席執(zhí)行官的黃仁勛早在1993年就是其創(chuàng)始人之一。當(dāng)時(shí)，Nvidia專注于為游戲和其他應(yīng)用程序制作更好的圖形。 1999年，它開發(fā)了GPU來(lái)增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的圖像顯示。 GPU擅長(zhǎng)同時(shí)處理許多小任務(wù)（例如處理屏幕上的數(shù)百萬(wàn)像素）——這一過程稱為并行處理。 2006年，斯坦福大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)GPU有另一種用途——它們可以加速數(shù)學(xué)運(yùn)算，這是常規(guī)處理芯片無(wú)法做到的。 正是在那一刻，黃先生做出了對(duì)我們所知的人工智能發(fā)展至關(guān)重要的決定。 他投入了Nvidia的資源來(lái)創(chuàng)建一種使GPU可編程的工具，從而為圖形以外的用途開放了它們的并行處理能力。 該工具被添加到Nvida的計(jì)算機(jī)芯片中。對(duì)于電腦游戲玩家來(lái)說(shuō)，這是一種他們不需要的功能，甚至可能都沒有意識(shí)到， 正是這種能力幫助激發(fā)了現(xiàn)代人工智能的早期突破。 2012年，Alexnet亮相——一種可以對(duì)圖像進(jìn)行分類的AI。Alexnet僅使用兩個(gè)Nvidia的可編程GPU進(jìn)行訓(xùn)練。 訓(xùn)練過程只用了幾天，而不是使用大量常規(guī)處理芯片可能需要幾個(gè)月的時(shí)間。 GPU可以大幅加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的發(fā)現(xiàn)開始在計(jì)算機(jī)科學(xué)家中傳播開來(lái)，他們開始購(gòu)買它們來(lái)運(yùn)行這種新型工作負(fù)載。 “人工智能找到了我們，”巴克先生說(shuō)。 Nvidia通過投資開發(fā)更適合AI的新型GPU以及更多使該技術(shù)易于使用的軟件來(lái)發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。 十年后，數(shù)十億美元后，ChatGPT出現(xiàn)了——一種可以對(duì)問題做出奇怪的人類反應(yīng)的人工智能。 AI 初創(chuàng)公司Metaphysic使用AI技術(shù)制作名人和其他人的逼真視頻。它的湯姆克魯斯深度造假在2021年引起了轟動(dòng)。 為了訓(xùn)練和運(yùn)行其模型，它使用了數(shù)百個(gè)Nvidia GPU，其中一些從Nvidia購(gòu)買，另一些則通過云計(jì)算服務(wù)訪問。 “在我們所做的事情上，除了Nvidia之外別無(wú)選擇，”其聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官湯姆格雷厄姆說(shuō)?！八h(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于曲線。” 然而，雖然 Nvidia的主導(dǎo)地位目前看起來(lái)穩(wěn)固，但長(zhǎng)期來(lái)看更難預(yù)測(cè)。TIRIAS Research的另一位行業(yè)分析師Kevin Krewell 指出：“Nvidia背負(fù)著每個(gè)人都想打倒的目標(biāo)。” 其他大型半導(dǎo)體公司提供了一些競(jìng)爭(zhēng)。AMD 和英特爾都以制造中央處理器(CPU)而聞名，但它們也為人工智能應(yīng)用制造專用GPU（英特爾最近才加入競(jìng)爭(zhēng)）。 谷歌擁有張量處理單元 (TPU)，不僅用于搜索結(jié)果，還用于某些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，而亞馬遜擁有用于訓(xùn)練AI模型的定制芯片。 據(jù)說(shuō)微軟也在開發(fā)AI芯片，Meta也有自己的AI芯片項(xiàng)目。 此外，數(shù)十年來(lái)首次出現(xiàn)計(jì)算機(jī)芯片初創(chuàng)企業(yè)，包括Cerebras、SambaNova Systems和Habana（被英特爾收購(gòu)）。他們打算從頭開始，為AI提供更好的GPU替代品。 總部位于英國(guó)的Graphcore生產(chǎn)其稱為智能處理單元(IPU)的通用AI芯片，據(jù)稱其具有更強(qiáng)的計(jì)算能力并且比GPU更便宜。 Graphcore成立于2016年，已獲得近7億美元（5.6億英鎊）的資金。 它的客戶包括四個(gè)美國(guó)能源部國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，它一直在敦促英國(guó)政府在一個(gè)新的超級(jí)計(jì)算機(jī)項(xiàng)目中使用它的芯片。 “[Graphcore]已經(jīng)構(gòu)建了一個(gè)處理器來(lái)處理當(dāng)今存在的AI，因?yàn)樗鼤?huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)展，”該公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Nigel Toon說(shuō)。 他承認(rèn)與英偉達(dá)這樣的巨頭競(jìng)爭(zhēng)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。雖然Graphcore也有軟件可以讓其技術(shù)易于使用，但當(dāng)世界已經(jīng)構(gòu)建了在Nvidia GPU上運(yùn)行的AI產(chǎn)品時(shí)，很難協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)換。 Toon先生希望隨著時(shí)間的推移，隨著AI從尖端實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)向商業(yè)部署，具有成本效益的計(jì)算將開始變得更加重要。 回到Nvidia，Ian Buck并不過分關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)。 “現(xiàn)在每個(gè)人都需要人工智能，”他說(shuō)?！坝善渌藳Q定他們將在哪里做出貢獻(xiàn)。” |
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