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2023年最火熱的技術(shù)非人工自能AI莫屬，ChatGPT的出現(xiàn)，讓人耳目一新，AI就需要大數(shù)據(jù)，也就需要更大的數(shù)據(jù)處理能力，英偉達的芯片因此被推上了浪尖。

(資料圖片)

英偉達的產(chǎn)品從游戲硬件、數(shù)據(jù)中心、各種系統(tǒng)。

“英偉達A100芯片價格從去年12月開始上漲，5個月累計漲幅達到37.5%，A800芯片價格也累計上漲20%。由于算力需求增加，即使在漲價后，市場對于英偉達頂級芯片的需求并未減少，拿貨周期已從之前的大約一個月延長至三個月或更長，甚至部分新訂單“可能要到12月才能交付”在持續(xù)已久的AI熱潮中，各大科技企業(yè)爭相推出大模型和AI應(yīng)用，都推升了對算力的需求?！?

眾所周知，芯片能力直接影響著高算力訓練效果和速度，相較于基于CPU芯片的通用算力，AI所需的智能算力則主要基于GPU、GPGPU及AISC等AI芯片所提供算力，用于人工智能的訓練和推理。其中，GPU是一種專門用于處理圖形、視頻、游戲等高性能計算的硬件設(shè)備，憑借相較于其他硬件在算力方面的較大優(yōu)勢脫穎而出，同時隨著英偉達A100、H100等型號產(chǎn)品的發(fā)布，前款產(chǎn)品在AI推理時量是CPU的249倍。GPU已成為當前AI算力的核心硬件。

關(guān)于英偉達

其實很多人知道英偉達是從顯卡開始的，很多品牌電腦上，經(jīng)常貼他們的log。

1993年成立的英偉達Nvidia，開始的20年，是一家專業(yè)做顯卡的公司。

令人訝異的是，2015年后，英偉達突然業(yè)績狂飆、估值狂飆，股價6年上漲70倍，目前市值超過8000億美元，成為了全球市值第八大的公司。（位列Facebook之后）。

提到英偉達，不得不提它的創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛。、

黃仁勛，祖籍浙江，1963年出生于寶島。9 歲時，他和哥哥被父母送到了美國，原本父母想著兩個孩子能去美國找舅舅接受點好的美式教育，然而結(jié)果卻是被窮困的舅舅送到了當時不怎么太平的肯塔基州的鄉(xiāng)村寄宿學?！獋髡f那里的孩子們出入帶刀，身上刺青，黃仁勛在這里學會了抽煙和爬墻上樹。

而為對付惡劣環(huán)境，黃仁勛找到了一個保護自己的方式，那就是課余幫學校最強壯好斗的“大哥”補習功課。智商擺在那里，學霸到哪里都是學霸。即便進的是渣渣學校，勤奮好學的黃仁勛16歲仍然輕松考上了俄勒岡州立大學學習電子工程。隨后他在斯坦福取得了碩士學位，而這也是他邁入硅谷的第一步。

畢業(yè)之后，黃仁勛先后在AMD以及LSI Logic工作過，并取得了豐富的技術(shù)經(jīng)驗。在這期間，對黃仁勛之后的事業(yè)有著重要影響的一件事就是他在設(shè)計部門工作了兩年之后主動調(diào)到了銷售部門。這讓他對于產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計與市場都有了更深刻的認識。

1993年，30歲的黃仁勛和另外兩個伙伴一起創(chuàng)立了公司，并擔任CEO，成為了那個時代半導體行業(yè)最年輕的CEO和創(chuàng)始人。

前期的創(chuàng)業(yè)也是非常不順，直到Win95的時代到來。

Win95時代的第一個驕子并不是黃仁勛，而是開發(fā)大名鼎鼎Voodoo顯卡的3DFX公司。但隨著電腦圖形化時代的到來，顯示芯片成為PC系統(tǒng)中被注目的焦點，市場需求空前強烈。而在這個時間點上，諸多的圖形卡公司卻對微軟的D3D API接口不以為然，堅持各自開發(fā)自己的接口。

黃仁勛注意到了這個問題．他果斷地決定全面支持微軟的接口。與此同時，他提出了和摩爾定律并稱的顯卡芯片領(lǐng)域的“黃氏定律”，即顯卡芯片每6個月性能提升一倍。

找對了方向的黃仁勛，在沉默了近3年之后推出了NV3，即Riva 128，并大膽采用當時仍處于試驗階段的AGP概念。而不久后的Riva 128zx，則是國人都非常熟悉的“小影霸”。并且，報據(jù)黃氏定律，他在1998年秋和1999年2月分別推出了TNT和TNT2，從此一舉占據(jù)了顯卡芯片市場的主流位置，把所有的競爭對手都擠到邊緣領(lǐng)域。同樣在6個月后，1999年底，黃仁勛又出人意料地推出全新架構(gòu)的顯示芯片。即GeForce256，率先將顯示芯片業(yè)帶入GPU時代。

為什么GPU會成為AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的引擎呢，CPU不行嗎？

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就相當于調(diào)黑盒子上的旋鈕，調(diào)旋鈕是通過數(shù)學的算法調(diào)的，這些旋鈕動輒幾十億個，需要大量的計算。傳統(tǒng)電腦用的是CPU，用CPU去調(diào)旋鈕相當于調(diào)完第一個再調(diào)第二個，一個一個按順序來，雖然現(xiàn)在CPU很快，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋鈕實在太多了，連CPU都招架不住了，這時候GPU就出現(xiàn)了。

GPU和CPU不一樣的地方是它一次可以同時調(diào)成千上萬個旋鈕，原來CPU幾年才能調(diào)完的活GPU幾天就干完了。GPU的出現(xiàn)，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更大，因而處理能力更強，從一個純學術(shù)的研究項目變?yōu)橛芯薮笊虡I(yè)價值的工具。

深度學習需要用GPU的主要有兩類：模型訓練和識別。前者不光要處理大量訓練數(shù)據(jù)，還要不斷地試驗不同的模型和參數(shù)，因此運算量巨大，一個訓練模型可能要成百上千個GPU來算。識別的計算量少很多，但是用戶多（例如谷歌、Facebook的用戶都以10億計），所以總的運算量更大，通常是模型訓練的幾十倍甚至上百倍。由于幾乎所有的深度學習都從英偉達買GPU，所以英偉達芯片一直供不應(yīng)求，其股價此后一路飆漲。

隨著Ai時代的到來，機器人對圖片、語音的學習越來越深，英偉達真有可能成為下一個時代的科技霸主。

就連黃仁勛個人安保費用大增756% 英偉達回應(yīng)稱“合理且必要”。

原文標題:AI熱潮推升算力需求，英偉達借GPU優(yōu)勢身價狂飆，CPU公司為啥沒撈到

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