平庸向左，黃仁勛向右

創(chuàng )立29年，英偉達每一步都走得難說(shuō)完美，但絕不平庸。

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文｜杜晨    編輯 | Vicky Xiao

1.

創(chuàng )立一家公司很容易，保持一家公司活著(zhù)很難。

為了讓曾經(jīng)多次處在存亡之際的英偉達能夠活下去，聯(lián)合創(chuàng )始人兼 CEO 黃仁勛 (Jensen Huang) 在過(guò)去的29年里曾經(jīng)做出許多在當時(shí)極具風(fēng)險的決定。

神奇的是，這些決定當中的絕大多數，最后竟然都被證明是正確的：從 TNT，到可編程 Shader（著(zhù)色器），再到 CUDA 架構以及其開(kāi)源和前向兼容，以及總是超過(guò)當前圖形市場(chǎng)主流應用場(chǎng)景需求的算力和存儲性能水平——這些關(guān)鍵的技術(shù)和產(chǎn)品，以及革新性的戰略決策，一次又一次將英偉達在計算市場(chǎng)的地位推至新高。

在營(yíng)銷(xiāo)策略助推下，今天的人們尊稱(chēng)黃仁勛為“AI教父”，夸張地將英偉達的圖形計算產(chǎn)品描述為“核彈”。然而實(shí)際上，黃仁勛并沒(méi)有什么封神的幻想——他做出的很多決定，完全是為了避免自己最害怕的事情發(fā)生：

英偉達淪為一家平庸的個(gè)人電腦零部件供應商。

“屏幕上就有那么多像素，芯片上能加的功能就那么多，但晶體管的數量還在不斷增加。這樣下去，在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，圖形計算性能完全可以足夠任何人使用。你看今天各種集成顯卡，性能又好，又不要錢(qián)，就會(huì )發(fā)現這個(gè)分析是完全正確的，”

“那么，如果我們不重新發(fā)明電腦圖形計算，不革自己的命，不徹底解放這塊圖形處理器的能力的話(huà)，結局就是英偉達必然會(huì )被商品化 (commoditized)?！?/strong>

——黃仁勛，via Stratechery 

帶著(zhù)這樣的恐懼，黃仁勛走上了一條自己革自己命的創(chuàng )業(yè)路。這條路，走到今天，已將近三十年。

2.

最近，英偉達召開(kāi)了年度技術(shù)大會(huì ) GTC 2022，發(fā)布了最新一代商用級 H100 GPU，和以知名計算機科學(xué)家 Grace Hopper 命名的 Hopper 架構。新架構采用臺積電4納米制程工藝，內存帶寬達到每秒3TB，在32和64位浮點(diǎn)計算上相比前一代 Ampere 架構的 A100 GPU 快了三倍。

H100 已經(jīng)成為最新一代“核彈”，但英偉達還有更多殺手锏：

通過(guò)最新的互聯(lián)技術(shù) NVLink 技術(shù)，8張H100單卡連接構成了的 DGX H100 模組化超級計算機，算力達到了驚人的 1EFlops；而 NVLink Switch 技術(shù)在擴展性上也獲得了史詩(shī)級提升，支持最多256張 H100 GPU 互聯(lián)。

由于 GPU 進(jìn)行深度學(xué)習計算需要大量的內存帶寬，英偉達甚至和 ARM 合作開(kāi)發(fā)了一款采用全新 Grace 架構的 CPU，專(zhuān)門(mén)用來(lái)輔助 GPU 進(jìn)行帶寬分配，從而讓 GPU 可以全力開(kāi)動(dòng)進(jìn)行計算，不會(huì )因為在內存帶寬上受到限制而影響發(fā)揮。

早已在深度學(xué)習計算方面身位領(lǐng)先的英偉達，再一次打造了新的 GPU、CPU 架構、互聯(lián)技術(shù)。今天這家公司早已不再是單純的顯卡技術(shù)公司——它已經(jīng)將圖形加速計算的功力推到極限，為深度學(xué)習計算帶來(lái)了新的可能性。

在 GTC 大會(huì )上，黃仁勛認為人類(lèi)將會(huì )迎來(lái) AI 被 AI（而不只是人類(lèi)）所創(chuàng )造出來(lái)的時(shí)代，并將其稱(chēng)為“生產(chǎn)智能”(intelligence manufacturing)。

會(huì )后，黃仁勛接受了 Stratechery 博客主筆/知名分析師 Ben Thompson 的采訪(fǎng)。特別的是，黃仁勛在這次采訪(fǎng)中談到了一些過(guò)去鮮少討論的話(huà)題——特別是對于公司平庸化的恐懼，以及英偉達三十年的創(chuàng )業(yè)路走到今天的感悟。

在他看來(lái)，沒(méi)有比讓英偉達變成 “Wintel” 生態(tài)下的一家普通供應商更可怕的事情了。

2009年，黃仁勛在斯坦福大學(xué)做了一場(chǎng)名為“Vision Matters”的演講。其中，他回憶起了公司在2000年推出可編程像素著(zhù)色器（programmable pixel shader, 以下簡(jiǎn)稱(chēng)可編程 shader），在當時(shí)差點(diǎn)要了公司的命。

但是如果沒(méi)做那個(gè)決定，英偉達可能就不會(huì )獲得今天的行業(yè)地位。

作為獨立圖形處理器概念的主要推手，英偉達拿著(zhù)紅衫等投資者的2000多萬(wàn)美元苦心研發(fā) GPU 技術(shù)，雖然頭兩款產(chǎn)品 NV1、NV2 GPU 都遭遇了失敗，還好 NV3（正式命名為 RIVA 128）由于技術(shù)相對先進(jìn)、價(jià)格低廉，推出不到1年就實(shí)現了100萬(wàn)枚出貨量。在 RIVA 128 打下的基礎上，英偉達又在次年推出了 RIVA TNT，性能顯著(zhù)優(yōu)于當時(shí)的競爭對手 3dfx 的產(chǎn)品，成功攬下當時(shí)多家顯卡廠(chǎng)商加入其陣營(yíng)。

RIVA 128 和 TNT 的優(yōu)秀戰績(jì)，助推英偉達在1999年成功上市，然而當時(shí)的黃仁勛已經(jīng)不再看好這兩款產(chǎn)品所代表的技術(shù)理念了。

早年的 GPU 產(chǎn)品，包括 RIVA TNT 在內，都屬于固定功能的芯片。這類(lèi)芯片的優(yōu)勢就是運行固定功能的效率很高。

然而在黃仁勛看到的未來(lái)里，提升 GPU 的純粹性能將變得毫無(wú)意義。因為屏幕上的像素總量是有限的，一個(gè)處理器里能放進(jìn)去的既有功能也是有限的。結果就是，總有一天人們將會(huì )滿(mǎn)足于現有 GPU 的性能，不再需要更新更快的 GPU……屆時(shí)，英偉達將會(huì )淪為一家平庸的 PC 零部件供應商。

于是，黃仁勛開(kāi)始了英偉達的第一次“離經(jīng)叛道”：推出了可編程 shader。

英偉達這樣做的背后理念，就是改變 GPU 作為固定功能處理器的身份，將它變成一個(gè)可編程的處理器，讓用戶(hù)可以在英偉達 GPU 上做更多創(chuàng )意工作，包括3D渲染、特效制作、游戲開(kāi)發(fā)等——這樣，英偉達 GPU 的用戶(hù)將不僅僅是普通消費者，也將包括開(kāi)發(fā)者。

3.

這次轉型差點(diǎn)要了英偉達的命，不是因為這個(gè)方向錯了——它是正確的，只是發(fā)生得太早了。

前面提到，面向特定功能設計的處理器運行起來(lái)效率高，而如果要把 GPU 做成可編程的，則 GPU 的運行效率會(huì )比之前低，而且要在算力、內存等各方面的增加額外成本。

英偉達把可編程 shader 及適配顯卡做出來(lái)了，可是圖形開(kāi)發(fā)者還沒(méi)有準備好為未來(lái)買(mǎi)單。他們所開(kāi)發(fā)的游戲和圖形計算應用，在當時(shí)還無(wú)法從可編程 shader 技術(shù)中獲益。結果就是，英偉達搞的新技術(shù)和產(chǎn)品很好很強大，從消費者的視角來(lái)看卻過(guò)于昂貴且沒(méi)用。

“這個(gè)處理器架構是全新的，可編程像素 shader 在過(guò)去從來(lái)沒(méi)有過(guò)，可編程的 GPU 處理器和編程模型也前所未有——所有這些尷尬的現實(shí)，我們都只能咽到肚子里?！秉S仁勛說(shuō)。

GTC 2020，黃仁勛從烤箱里拿出即將發(fā)布的顯卡

"咽下去之后，我們接下來(lái)組建了編譯器團隊，研究 SDK和庫，到處去找開(kāi)發(fā)者去跟他們安利我們的新架構，讓他們意識到這套東西的好處——我們甚至要自己動(dòng)手開(kāi)發(fā)庫，拿給開(kāi)發(fā)者看把他們的應用導入到我們這里有多容易、有哪些好處；我們甚至用了市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的預算，幫開(kāi)發(fā)者營(yíng)銷(xiāo)他們用我們架構開(kāi)發(fā)的新產(chǎn)品，來(lái)創(chuàng )造市場(chǎng)需求……"

久而久之，英偉達不再是一家硬件公司了?？梢哉f(shuō)它是為了體面地活下去，而不得不實(shí)現了“硬件技術(shù)+軟件體驗+開(kāi)發(fā)生態(tài)”垂直整合的技術(shù)平臺公司。

后來(lái)的 GeForce、CUDA、Tensor Core 等，每一個(gè)在英偉達公司技術(shù)發(fā)展歷程上寫(xiě)下濃墨重彩一筆的技術(shù)，從某些角度上都和可編程 shader 相似：超前的技術(shù)能力、較高的可編程自由度、面向生態(tài)合作伙伴開(kāi)放的商業(yè)模式等。

但與此同時(shí)，它們其實(shí)都是黃仁勛為了避免英偉達走向平庸而決定推出的。如果沒(méi)有 Shader、CUDA、RTX、DGX 等這些在各自的誕生時(shí)間點(diǎn)上顯得“離經(jīng)叛道”的技術(shù)，今天的英偉達恐怕早已淪為一家普通的顯卡公司，和今天掛著(zhù) GeForce 的名號生產(chǎn)顯卡的那些我們耳熟能詳的品牌，沒(méi)有多少不同。

4.

英偉達最近幾年全力投入 AI 技術(shù)的支持，同樣是避免公司走向平庸的結果。

按黃仁勛的說(shuō)法，英偉達公司歷史上幾次具有里程碑意義的關(guān)鍵技術(shù)推出，背后其實(shí)都是對自家 GPU 技術(shù)的發(fā)展成果進(jìn)行了“泛化”(generalize)，然后發(fā)現居然它可以做更多不同的事情。

結果就是，英偉達在不斷遷移和泛化 GPU 能力的過(guò)程中，建立了一套全新的，基于 GPU 技術(shù)的計算機科學(xué)架構。

而當人工智能時(shí)代來(lái)臨的時(shí)候，英偉達搭建好的這套新架構非常適合用來(lái)加速深度學(xué)習方面的任務(wù)。

正是在這樣的條件下，黃仁勛從之前的顯卡大王變成了如今的 “AI教父”。但如果有人以為英偉達只是碰巧趕上這波 AI 的浪潮，那他就大錯特錯了。

早在十年前，黃仁勛就已經(jīng)相信，圖形計算加速成就了早年的英偉達那樣，而新時(shí)代的英偉達應該全力投入到 AI 計算的加速上，而且沒(méi)有別的公司比英偉達更適合做這件事。

一個(gè)最典型的例子就是機器人 (robotics)。黃仁勛表示：“一個(gè)經(jīng)典的機器人問(wèn)題，涉及感知、推理、規劃，以及之后許許多多的不同任務(wù)。這些任務(wù)涉及多個(gè)傳感器的大量實(shí)時(shí)數據；并且出于多元化和冗余的目的，處理器需要用不同的算法進(jìn)行處理?！?/span>這些任務(wù)的特性，正好是英偉達的 GPU 架構所擅長(cháng)的。

包括 AI、自動(dòng)駕駛、數據中心/高性能計算、超級計算機、工業(yè)邊緣計算、元宇宙相關(guān)的融合現實(shí)互動(dòng)技術(shù)等等……現在如果我們去英偉達的網(wǎng)站上，會(huì )看到這家公司簡(jiǎn)直無(wú)所不做，早已不是大部分普通消費者用戶(hù)所認識的那家顯卡公司了。

這些較新的業(yè)務(wù)，都可以被視為英偉達避免平庸而不斷突破自己邊界的體現。

在采訪(fǎng)中，黃仁勛說(shuō)自己這一生最大的禮物，就是身邊有著(zhù)一群世界上最富有才能的同事。而他自己最大的才能，是堅韌不拔。

“我堅持這條路的時(shí)間比其他人都長(cháng)，但那只是因為我有耐心而已。只要我選定了一條道路，我能夠一直在上面走很長(cháng)很長(cháng)的時(shí)間。這就是我的耐心?！?/span>