文/顏萌 李林（編譯）

　　量子位 出品 | 公眾號(hào) QbitAI

　　所到之處，英偉達(dá)CEO黃仁勛例行強(qiáng)調(diào)：我們是一家AI公司。

　　誰又能說不是？

　　市值兩年上漲 7 倍，芯片供不該求，屢戰(zhàn)英特爾，堅(jiān)持懟谷歌，是當(dāng)前AI大紅大紫中的實(shí)力玩家，也是AI大潮中最閃亮耀眼的明星縮影。

　　創(chuàng)立 24 年來，從游戲芯片供應(yīng)商，到AI芯片壟斷者，英偉達(dá)儼然歷史欽定。

　　不過，回溯英偉達(dá)的風(fēng)云際會(huì)，歷史進(jìn)程縱然功不成沒，個(gè)人奮斗更是不容忽視——沒有瀕臨破產(chǎn)時(shí)的豪賭，沒有在CUDA上百億美元的押注，又怎會(huì)有如今風(fēng)光無限的英偉達(dá)和黃教主。

　　《紐約時(shí)報(bào)》記者Don Clark，決定揭秘英偉達(dá)“奇幻漂流”背后的關(guān)鍵時(shí)刻。

　　這不止是一個(gè)豪賭出奇跡的案例。

　　英偉達(dá)轉(zhuǎn)折點(diǎn)

　　轉(zhuǎn)折點(diǎn)是“CUDA”。

　　CUDA，英偉達(dá)的并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型。在它出現(xiàn)之前，英偉達(dá)的主要芯片GPU只是一個(gè)負(fù)責(zé)在屏幕上繪制圖像的“圖形處理單元”。

　　但CUDA的出現(xiàn)，讓GPU擁有解決復(fù)雜計(jì)算問題的能力，可以幫手客戶為差別的任務(wù)對(duì)處理器進(jìn)行編程。

　　好比遠(yuǎn)在波蘭的圖像識(shí)別公司CTA.ai，可以用它幫手篩查腸道圖像——僅需要病患咽下一個(gè)藥丸大小的傳感器，就能讓醫(yī)生檢測(cè)腸道功能紊亂的速度能夠比視頻檢查快速70%，不但檢查成本降低，并且診斷結(jié)果更精確。

　　對(duì)于類似的GPU應(yīng)用，CTA.ai并不孤單。

　　GPU也正出現(xiàn)在越來越多出現(xiàn)在新興設(shè)備上，好比無人車、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車、辦事器、超級(jí)計(jì)算機(jī)和虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備。

　　它幾乎是AI市場(chǎng)最為核心的需求品類，因?yàn)楫?dāng)前只有英偉達(dá)的GPU，才能快速處理各種復(fù)雜的人工智能任務(wù)，如圖像識(shí)別、臉部識(shí)別和語音識(shí)別，甚至深度學(xué)習(xí)加速、氣候建模，石油勘探都必需標(biāo)配GPU。、

　　實(shí)際上，這樣的應(yīng)用，遠(yuǎn)超老黃的最初預(yù)期。

　　黃仁勛生于臺(tái)灣，在俄勒岡州立大學(xué)和斯坦福大學(xué)學(xué)習(xí)電子工程，后來在硅谷的芯片制造商工作。

　　 1993 年，他和Chris Malachowsky、Curtis Priem一起創(chuàng)辦了英偉達(dá)，最初，他們給游戲PC提供視覺特效，幫它們和那些專業(yè)的電子游戲機(jī)競(jìng)爭(zhēng)。

　　Malachowsky說，公司最初的產(chǎn)品并不可功，而圖形市場(chǎng)對(duì)手眾多。后來，英偉達(dá)重組了它的產(chǎn)品和戰(zhàn)略，逐漸與對(duì)手拉開距離，最終成就了在游戲PC中GPU加速器卡的絕對(duì)的領(lǐng)導(dǎo)地位。

　　GPU生成三角形以形成框架結(jié)構(gòu)，模擬對(duì)象，為顯示屏上的像素賦予顏色。要做到這一點(diǎn)，必需并行執(zhí)行許多簡(jiǎn)單的指令，這就是圖形芯片隨著微型處理器數(shù)量的增加，性能優(yōu)化的原因。

　　如何最大化利用這些微處理器的并行計(jì)算能力，始終是英偉達(dá)核心關(guān)心的問題。

　　也是CUDA誕生的原因。

　　實(shí)習(xí)生杰作

　　 2004 年，斯坦福大學(xué)博士生Ian Buck進(jìn)入英偉達(dá)實(shí)習(xí)，這是CUDA研發(fā)的開端。當(dāng)時(shí)，Buck參與過一項(xiàng)編程競(jìng)賽，任務(wù)是讓能更容易地辦理GPU的眾多計(jì)算引擎。

△ Ian Buck 來源：heise.de

　　CUDA的核心設(shè)計(jì)理念就是計(jì)算機(jī)中的線程。與傳統(tǒng)CPU中的4、 8 和 16 個(gè)線程差別，GPU中的線程可以多達(dá)幾萬個(gè)。

　　Buck體現(xiàn)，看起來這些線程的辦理是一件十分復(fù)雜的事情。但實(shí)際上，編程人員主要的困難在于如何發(fā)揮這些線程的優(yōu)勢(shì)，而不是辦理這些線程。早期，CUDA的性能主要依賴編程人員人工發(fā)現(xiàn)代碼中可并行計(jì)算的部分。

　　目前，隨著CUDA庫的發(fā)展，這方面的工作開始越來越自動(dòng)化。CUDA團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開發(fā)了很多石油、天然氣和國(guó)防等相關(guān)產(chǎn)業(yè)所使用的科學(xué)計(jì)算方面的庫。最終， 2012 年發(fā)布的Titan超級(jí)計(jì)算機(jī)使用了 18688 個(gè)NVIDIA Tesla K20 GPU作為協(xié)處理器，標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟著GPGPU在高性能計(jì)算方面的成功推廣和應(yīng)用。從 2011 年開始，Top 500 的超級(jí)計(jì)算機(jī)中至少有 50 臺(tái)會(huì)使用GPU進(jìn)行加速。而這些機(jī)器基本上也都出現(xiàn)在Green 500（全球節(jié)能超級(jí)計(jì)算機(jī)榜單）的列表中。

　　Buck曾體現(xiàn)，在CUDA的應(yīng)用傍邊，最讓其影響深刻的就是，，乳腺癌檢測(cè)和診斷的系統(tǒng)。與傳統(tǒng)方法比擬，采用支持CUDA編程的Tesla GPU后，醫(yī)生能夠更早、更精確地發(fā)現(xiàn)乳腺癌。而美國(guó)國(guó)家癌癥研究所數(shù)據(jù)顯示，基于CUDA的系統(tǒng)在運(yùn)行蛋白質(zhì)配體運(yùn)算（用于研發(fā)治療癌癥和老年癡呆癥的新藥）時(shí)只需要本來1/ 12 的時(shí)間。

　　此后，CUDA開始受到越來越多的關(guān)注。

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