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人工智慧明星公司英偉達的興衰史

近日,NVIDIA公司 宣布,截至2017年7月30日的第二季度收入創下22.3億美元新紀錄,較去年同期的14.3億美元增長56%,較上一季度的19.4億美元增長15%。季度GAAP攤薄每股收益為0.92美元,較去年同期的0.41美元增長124%,較上一季度的0.79美元增長16%。季度非GAAP攤薄每股收益為1.01美元,較去年同期的0.53美元增長91%,較上一季度的0.85美元增長19%。

對此,NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勛(Jensen Huang)表示:「NVIDIA GPU計算技術廣受採用,加速並推動了我們各項業務的增長。數據中心的收益增長超過2.5倍;越來越多的汽車和無人駕駛計程車公司選擇採用我們的DRIVE PX自動駕駛計算平台。在遊戲方面,遊戲日益成為全球最受歡迎的娛樂形式,而NVIDIA助力了兩個增長最快的平台——GeForce和Nintendo Switch」

「幾乎每個行業和公司都從人工智慧(AI)的威力中覺醒。我們全新的Volta GPU是迄今最複雜的處理器,在深度學習方面,它比我們四年前最棒的GPU快100倍。本季度,我們已經向業內領先的人工智慧客戶批量遞送了Volta。這是一個AI的時代,而NVIDIA GPU已經成為AI的大腦。我們迎來了前所未有的機遇。」他表示。

顯然,在黃仁勛看來,NVIDIA之所以能取得如此出色的業績,很大程度上要歸功於人工智慧的快速發展。

事實上,也確實如此。在過去兩年中,NVIDIA這家晶元公司幾乎已經成為人工智慧領域最炙手可熱的新貴。

不過,在此之前,NVIDIA的發展歷程並非一帆風順,甚至可以稱得上是一路坎坷。

和很多公司的誕生一樣,NVIDIA最初的成立也是因為幾個年輕人的執著和夢想。1993年4月,從集成電路生產商LSI Logic出來的黃仁勛,聯合Sun公司兩位年輕工程師——Chris Malachowsky和CurTIs Priem 共同創立了英偉達,他們的初衷是研發一種專用晶元,用來加快電子遊戲中3D圖像的渲染速度,帶來更逼真的顯示效果。

最初幾年,由於技術上的優勢,NVIDIA發展頗為迅速。

1999年1月,英偉達全年營收就突破了1.5億美元,並在納斯達克掛牌上市。同年5月,其圖形處理器銷量超過1000萬。8月,英偉達推出第一款以GeForce命名的顯示核心——GeForce 256,並首次提出GPU概念。次年底,英偉達以7000萬美元現金、100萬股公司股票,將3Dfx收入囊中,正式成為行業老大。

此時的NVIDIA,可謂是意氣風發,在GPU市場,一覽眾山小,面前只剩下一個對手:ATI。

然後,盛極必衰。

2000年,為了進軍遊戲主機行業,微軟找到了如日中天的英偉達,請他們研發Xbox圖形晶元、SoundStorm聲音晶元以及主板解決方案。這本是NVIDIA一個再次發展的絕好機會,但事與願違。

在合作過程中,雙方因交付價格問題產生矛盾,二者甚至鬧到了啟動法律仲裁的程度。最終,微軟把訂單交給了英偉達的競爭對手ATI。

這次合作的失敗讓英偉達遭受了沉重的打擊,不僅2003年營收減少,還錯過了微軟DirectX 9規格確立的重要消息,直接導致當年推出的GeForce FX由於兼容性問題敗給ATI的Radeon 9700。

在與微軟合作失敗的同時,英特爾也開始扶持ATI。

面對如此嚴峻的局面,英偉達開始尋求走出困境之道。主動與微軟和解,爭取再次合作;同時和英特爾達成了專利交叉許可協議。

此後幾年,英偉達的鋒芒有所收斂,發展也比較平穩,公司的業績也穩步增長。

不料,天有不測風雲。

2008年,英偉達遭遇了公司成立以來最大的挑戰。

在這一年,CPU巨頭AMD收購英偉達老對手ATI,形成了CPU整合GPU的新解決方案。屋漏偏逢連夜雨,與此同時,Intel也終止了與英偉達的合作,在其晶元組中集成了3D圖形加速器。

無奈之下,英偉達只得走高性能獨立顯卡一條路,但卻遭遇質量問題。

這一年,英偉達股票暴跌,從37美元跌到6美元左右,營收則驟減16%。

風雨飄搖之下,英偉達CEO黃仁勛的信念和決心卻並未動搖。

之後三年,英偉達在市場上進入蟄伏期,表現不溫不火,卻也平穩。

及至2012年,英偉達終於等到了公司發展歷史中最重要的轉折點。這一年,也被黃仁勛稱為是人工智慧發展標誌性的一年。

在這一年,多倫多大學Alex Krizhevsky創建了能夠從100萬樣本中自動學習識別圖像的深度神經網路。僅在兩塊NVIDIA GTX 580 GPU上訓練幾天,「AlexNet」就贏得了當年的ImageNet競賽,擊敗了磨練幾十年的所有人類專家演算法。同年,認識到網路規模越大、或者大腦越大,其學習能力就越強的規律之後,斯坦福的Andrew Ng與NVIDIA 研究室合作開發了一種使用大規模GPU計算系統訓練網路的方法。

這引起了全球關注。世界各地的人工智慧研究人員轉向GPU深度學習。百度、谷歌、Facebook與微軟是首批將其用於模式識別的公司。

自此之後,深度神經網路技術迅速發展,而Nvidia也憑藉其CUDA平台一飛衝天,稱為過去幾年人工智慧領域最炙手可熱的明星企業。

如今,在自動駕駛汽車領域,英偉達已經成為了當仁不讓的領導者。

事實上,自NVIDIA入局自動駕駛技術后,不斷的研究開放式人工智慧車輛計算平台,在2015年推出世界上第一塊車載超級大腦第一代Drive PX。隨著技術的不斷更新,優勢也越來越大,NVIDIA已經成為自動駕駛硬體的前沿公司。

目前的NVIDIA已經和70多個知名的車企合作,其中也包括一些交通網路提供商和自動駕駛技術公司。不久前沃爾沃就加入了NVIDIA的陣營,而著名的電動汽車廠商特斯拉在搭載Autopilot 2.0上就採用了Drive PX 2自動駕駛晶元。

此外,在數據中心、視覺計算、邊緣計算等領域,NVIDIA的GPU也在不斷地攻城略地,為NVIDIA開疆擴土。

在多個場合,黃仁勛都在說:人工智慧時代真的來了。這個觀點可能尚需討論,不過,對於NVIDIA而言,它也許正迎來自己成立14年來最好的時代!



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