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“芯”故事才开始 英伟达有何过人之处?

作者: 时间:2017-01-03 来源:华尔街见闻 收藏
编者按:成立于1993年,英伟达以制造显卡起家,并于1999年上市。在去年之前,英伟达股价从未超过40美元。2016年以来,在科技行业的热门领域,无论是无人驾驶还是微型超级电脑,英伟达突然以全新的面貌冲了出来。

  黄仁勋的过人之处

本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/201701/342388.htm

近年的快速发展以及在诸多领域取得的突破,与其CEO黄仁勋的贡献密不可分,而53岁的黄仁勋在公司成立二十多年后依然担任CEO,在西方也并不多见。

  曾在黄仁勋手下工作过的人对媒体表示,迄今为止,黄仁勋在运营时仍像对待一家创业公司一样,决策果断,执行迅速。

  对于一家半导体制造商来说,芯片从设计到生产的过程可能要花费数年时间以及巨额资金,企业通常会规划一个路线图,并基于此打造组织结构。

  而在,整个过程则要快得多。当一名高管试图描述新芯片设计进展时,黄仁勋很有可能叫来工程师现场提出技术问题,然后迅速毙掉这个项目,或者改变研发方向。

  同时,黄仁勋在对待其产品的理念上也极为灵活。

  上面提到,2014年5月英伟达决定撤离智能手机芯片市场,但是撤离之后,英伟达并没有放弃Tegra芯片的研发,而是把目光集中到了移动游戏和汽车领域,自家也推出了Shield游戏掌机,硬生生为Tegra开创出一片新的天地。

  尽管Shield并未动摇微软Xbox以及索尼PlayStation在游戏领域的地位,但是却为Tegra芯片带来了任天堂这一重量级客户。去年10月底,任天堂公布的最新游戏机Nintendo Switch采用的就是英伟达定制的Tegra处理器。

  Stifel Nicolaus & Co分析师Kevin Cassidy称,Tegra基本上是英伟达的一个内部试验项目,如今则被任天堂采用。英伟达总会卷起袖子创造一个新市场,并拱手将其让给客户,这是又一个例子。

 为什么是英伟达?

  无论是还是其他尖端技术所依赖的深度学习,都离不开数据处理核心。提到数据处理,人们的第一反应总会是计算机的大脑——CPU,以及全球最大的CPU厂商英特尔。

  在处理复杂任务时,英特尔CPU能够展现出优异的速度表现,但是在平行处理多任务的能力上却存在很大限制。GPU的快速发展,不论在处理速度还是多任务处理能力上,都有着更大的优势,而这正是英伟达过去二十多年来孜孜耕耘的领域。

  华尔街见闻此前曾援引浙商证券分析师杨云的介绍提到,相比于CPU,GPU的一大优势是高速度。杨云称:

  国内最好的人工智能硬件研究项目“寒武纪”小组的最新研究结果表明,GPU能够提供平均 58.82 倍于CPU的速度。GPU的另一大优势,是它对能源的需求远远低于CPU。

  杨云认为,正是因为GPU的高速度以及可以平行处理大量琐碎信息的特性,GPU在“深度学习”领域就能发挥巨大的作用。

  深度学习所依赖的是神经系统网络——与人类大脑神经高度相似的网络——而这种网络出现的目的,就是要在高速的状态下分析海量的数据。例如,如果你想要教会这种网络如何识别出猫的模样,你就要给它提供无数多的猫的图片。而GPU擅长的正是海量数据的快速处理。

  杨云称,与传统的通用处理器(GPP)相比,GPU的核心计算能力要多出几个数量级,也更容易进行并行计算。尤其是英伟达的CUDA,作为最主流的GPGPU编写平台,各个主要的深度学习工具均用其来进行GPU 加速。

  英特尔当然不甘示弱。去年8月,英特尔宣布将于2017年推出专门为人工智能深度学习而设计的最新一代产品——Intel Xeon Phi处理器,代号Knights Mill,称其运算能力比对手的产品快两倍以上,矛头直指英伟达。

  英特尔数据中心集团副总裁Jason Waxman在8月的一篇博客中也曾表示,虽然现在很多人都在谈论GPU对于机器学习的价值所在,但事实上,去年为深度学习而研发的处理器中,使用到GPU的比例还不到3%。

  此外,英特尔还斥资4亿美元收购了深度学习技术公司Nervana Systems,目标在于取得其将于2017年问世的深度学习加速器芯片,以此挑战英伟达在人工智能市场的主导地位。

  对于英特尔当时的步步紧逼,英伟达则予以强力反击,称英特尔在宣传其最新Xeon Phi处理器加速深度学习性能时使用了过时数据,其在深度学习性能测试上还使用了英伟达很多年前的旧产品Kepler GPU系列,这属于有意误导消费者,没有给GPU性能一个公正的评价。

  口水战固然吸引眼球,但市场并不傻,企业盈利能力依然是关注的核心。

  英特尔二季度净利润受到重组减记14亿美元的拖累而遭遇“腰斩”,至13亿美元。其盈利的两大增长点——数据中心和物联网营业收入当季均不及预期,数据中心的净营业收入为40.3亿美元,市场预期为41.6亿美元。

  英伟达体量较小,第二季度净利润为2.53亿美元,但同比增速却高达惊人的873%。其数据中心业务营收也达到1.51亿美元,同比增长了一倍多,其中很大一部分是深度学习系统贡献的。

  对于这两家企业来说,由于体量大不相同,英特尔市值为英伟达的三倍,其可比性有限。但是,对于华尔街来说,超出预期的业绩显然胜过一切。


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关键词:英伟达无人驾驶

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