「AI 教父」黃仁勛再拋「核彈頭」：價值30億美元的怪獸晶元炸翻業界

「我是創作者……我是保護者……我是治癒者……」

在一段極具科幻感的宣傳片過後，伴隨著宣傳片結尾一個機械女聲宣告了自己的身份，「I AM AI」（我是人工智慧），身穿皮衣的黃仁勛登上了舞台，台下的開發者、研究員、創業者們，掌聲雷動。

在這個 T恤和套頭衫為主的科技世界裡，黃仁勛絕對是個另類：和大多數極客型創始人不同，工程師出身又負責過市場的他更像一個搖滾明星，皮衣是他的標誌性穿著，再加上極富煽動性的演講能力，他是一個身上有著刺青的「叛逆」 CEO。也只有這樣的人，才能讓自己在1993年成立的「老牌」公司，以及從事的並不性感的晶元產業，一次有一次站在聚光燈前沿。而現在，他又率先把下個世代的科技命脈——人工智慧，握在了手裡。

這位因為過去英偉達顯卡發熱實在太感人而被粉絲戲稱為「核彈教父」稱號的創始人，如今已經憑藉 GPU處理器和數據中心，成為了當下人工智慧時代的「基礎設施」，自己也搖身變成了真正的「AI 教父」。

在英偉達主辦的GTC大會上，這位 AI 教父像是搖滾明星一樣，再一次面向現場的數千名觀眾，扔下了「核彈頭」，把這個行業炸開了鍋。

在這場大會上，誰都會忘記英偉達其實一家「遊戲顯卡」公司，來自遊戲圖形處理單元業務的營收佔到了公司營收一半以上。但事實上，在整個長達2個小時的演講里，只有在中間放出了《最終幻想》的一小個片段時，提到了遊戲，其他時候，黃仁勛都在說兩個詞：AI 和 深度學習。

為什麼深度學習和存在許久的 GPU 扯上了關係？就像黃仁勛說的， 「人工智慧帶來了人類歷史上最大的科技進步。」深度學習是一個人工智慧開創性的方向，讓計算機可以自己學習，這就極大地要求了處理性能的提升。事實上，由於GPU適用於並行計算（用上千個非常小的處理器組合在一起來共同解決問題），它可以用於非常密集的訓練，非常符合深度學習網路的計算特徵。所以，大部分的深度學習網路都是在 GPU 上運行。

這也讓英偉達的股價在過去一年的時間裡狂漲了300%！直接成為了標普里表現最好的一支股票之一，也讓英偉達的營收連續暴漲，凈利在上個季度翻番，在很多大公司都在瘋狂砸錢投入人工智慧的時候，賺了個盆滿缽滿。而英偉達也很有繼續領跑的趨勢，根據它公布的數據，現在英偉達已經參與了超過4萬家公司和50萬名開發者對神經網路應用的研究。

不過儘管 GPU 被證明非常適合并行處理，但是也有不少研究表明，最終業界還是會需要專門為 AI 設計的架構。早就看到這一點的黃仁勛怎麼可能讓 Nvidia 光躺著數錢呢？儘管別家都還沒能跟上，但他就已經帶著英偉達率先往這個方向走了。在今天的演講里，黃仁勛宣布推出了 Volta —— 一個可以說是現在地表最強的 GPU 架構，專門為人工智慧和高性能計算打造，重新又掀起了一場（對手只有它自己）的性能大戰。

儘管仍然被稱為 GPU，但是 Volta 遠不止於此。除了加強了 GPU 架構以外，英偉達還增加了640個新的張量內核，與標準GPU CUDA核心配合使用，為深度學習環境添加額外的處理能力。黃仁勛說，英偉達超過7000名工程師花費了超過3年的時間，才打造出了 Volta，來滿足深度學習的需求，讓工業界有機會去實現人工智慧的顛覆性的潛力。

Volta 到底有多強？可以用數字來說話：作為英偉達第7代 GPU 架構，它是集成了210億晶體管，具有 5120 個 CUDA 處理內核，可以和100台 GPU 在進行深度學習處理上的性能相抗衡；相比起前一代的Pascal ，它有了5倍的性能提升，而比起兩年前才推出的Maxwell 架構，性能提升了15倍！

這個性能表現比起摩爾定律能預測的，直接翻了4倍。（事實上，在這個方面，英偉達永遠都是在和自己較勁）。

開發者，數據分析師和研究員們都越來越依賴於神經網路來驅動他們所有的工作，比如自動駕駛，環境保護，農業生產甚至是癌症攻克都是如此。而由於網路變得越來越複雜，數據中心也需要提供更大的處理能力，他們需要高效地擴張，來支持基於人工智慧服務的應用，比如自然語言處理的虛擬助手，個性化搜索和推薦系統等。

Volta 可以說意味著深度學習引擎的一個轉折，從 原來的 GPU 或者說通用的處理器引擎，到一個接近專門的人工智慧引擎。所以，而當黃仁勛掏出一個小小的處理器時，全場都激動起來：這樣一個其實和 Apple Watch 大小差不多的晶元，就是第一個採用了Volta 架構的Tesla V100。黃仁勛甚至開玩笑說，他們在Volta 的研發上砸了30億美元，這作為Volta架構的第一代產品，現在世界上還僅此一台的Tesla V100，價值就超過了30億美元。

作為新一代的「核彈」，Tesla V100 性能爆表，可以說是開啟了 AI處理器計算性能的新時代，說它是當今世界上表現最強的並行計算處理器一點都不誇張。GV100 擁有大量新的硬體創新，為深度學習演算法和框架提供了巨大的加速，此外還為高性能計算系統和應用提供了更多的計算馬力。

而同時推出的英偉達 DGX-1，就由有 8 塊Tesla V100組成，黃仁勛宣稱它可以代替 400 台伺服器，還開發了深度學習專屬 SDK，與Caffe2、TensorFlow等所有主要的 AI 框架合作。

除了 Volt，在自動駕駛和機器人層面，英偉達也毫不手軟。自動駕駛方面與豐田展開合作，豐田將採用英偉達的能實現每秒 30 萬億次深度學習計算DRIVE PX 人工智慧汽車計算平台；而 Isaac機器人模擬器，則能模擬現實對智能機器進行訓練，讓研究人員可以在真正部署前輕鬆進行調試和迭代。

難怪從黃仁勛的演講開始，Nvidia 的股價就一直在漲，演講結束後，英偉達的股價就漲到了16%，最後更是17.83%的漲幅收盤，市值漲到了720億美元。

在5年內，GTC 參會者增長了3倍，今年達到 7000 人，開發者數量增長了 11 倍……然而這還僅僅是開始。就像黃仁勛在演講里霸氣總結的，「我們每年在 GTC 上演講，就是因為我們需要找到摩爾定律之後的路。GPU 計算的崛起在驅動人工智慧的革命。我們來到這裡，是因為只有這樣，人工智慧才能得以實現。」

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