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日期: 2023-11-29 | 來源: 騰訊科技 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
為了擴大Cuda的應用范圍，英偉達開始尋找各種可能的客戶，包括股票交易員、石油勘探者和分子生物學家等。讓人有些意外的是，英偉達曾與通用磨坊（General Mills）簽署過壹項協議，模擬烹飪冷凍披薩的熱物理過程。但在當時，人工智能這個領域並沒有被英偉達過多地考慮，因為當時的市場認為這壹領域並沒有太大的商業價值。
05 AI教父辛頓幫助打開顯卡銷路，迎來范式轉變
在21世紀頭拾年，人工智能還是壹個被學術界和企業界所忽視的學科。在圖像識別和語音識別等基本任務上，人工智能的研究進展都拾分緩慢。而在這個已經被冷落的學術領域中，神經網絡的研究更是被視為壹個偏門。許多計算機科學家對神經網絡持有懷疑態度。深度學習研究員卡坦扎羅回憶說：“我的導師不鼓勵我研究神經網絡，因為在當時，它們被認為是過時的，而且沒什麼用。”
但總有壹些人對神經網絡充滿了信心，卡坦扎羅將他們稱為“荒野中的先知”，其中壹位就是多倫多大學的教授傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton）。2009年，辛頓的研究團隊使用英偉達的Cuda平台來訓練神經網絡，以識別人類語言。他對實驗的結果感到非常滿意，並在那年年底的壹個學術會議上公開展示了這些成果。隨後，他主動聯系了英偉達。辛頓笑著說：“我發了壹封電子郵件說：‘瞧，我剛剛告訴壹千名機器學習研究人員，他們應該去買英偉達的顯卡。你能免費送我壹個嗎?’ 但他們拒絕了。”
盡管英偉達沒有滿足辛頓的要求，但辛頓還是強烈推薦他的學生們使用Cuda平台。其中壹位烏克蘭的學生亞歷克斯·克裡切夫斯基（Alex Krizhevsky）被辛頓譽為可能是他見過的最出色的程序員。2012年，克裡切夫斯基和他的研究伙伴在預算拾分有限的情況下，從亞馬遜購買了兩塊GeForce顯卡。隨後，他開始使用英偉達的並行計算平台來訓練壹個用於視覺識別的神經網絡，並在壹周內為它提供了數百萬張圖像進行訓練。辛頓回憶說：“他的臥室裡有兩塊GPU電路板在呼呼作響。實際上，是他的父母為他支付了相當可觀的電費。”
蘇茨凱弗和克裡切夫斯基對這些顯卡的性能感到驚訝。那年早些時候，谷歌的研究人員訓練了壹個神經網絡來識別貓的視頻，這項工作需要大約16000個CPU。而蘇茨凱弗和克裡切夫斯基只用兩塊英文i大電路板就產生了絕佳的結果。蘇茨凱弗稱：“GPU出現了，感覺就像壹個奇跡！”
克裡切夫斯基在父母家裡訓練的神經網絡AlexNet，現在可以和萊特飛行器和愛迪生燈泡相提並論。2012年，克裡切夫斯基讓AlexNet參加了ImageNet年度視覺識別大賽。當時，神經網絡並不受歡迎，以至於他是唯壹壹個使用這種技術的參賽者。AlexNet在比賽中得分非常高，以至於組織者最初懷疑克裡切夫斯基是否作弊了。辛頓說：“那是壹種大爆炸的時刻。這就是范式的轉變。”
在那之後的拾年裡，克裡切夫斯基對AlexNet架構的描述被引用了超過拾萬次，使其成為計算機科學史上最重要的論文之壹。克裡切夫斯基開創了許多重要的編程技術，但他的關鍵發現是，專門的GPU訓練神經網絡的速度可以比通用CPU快100倍。辛頓說：“如果沒有Cuda，要進行機器學習就太麻煩了！”
06 堅信神經網絡將徹底改變社會，英偉達實現轉型
黃仁勳引領的英偉達在人工智能領域的崛起成為了壹個引人注目的故事。ImageNet競賽的參賽者們紛紛轉向神經網絡，到2015年，GPU訓練的神經網絡在圖像識別上的准確率已經達到了驚人的96%，超越了人類的水平。這壹切的成功，驗證了黃仁勳過去拾年所倡導的“超級計算機民主化”運動的正確性。此時的他思索著，神經網絡將對整個社會帶來怎樣的深刻變革，而他手中的Cuda，無疑是這場變革的關鍵硬件支撐。
在黃仁勳看來，神經網絡將徹底改變社會，他可以利用Cuda壟斷必要硬件的市場。他宣布他再壹次把賭注押在公司身上。英偉達副總裁格雷格·埃斯蒂斯（Greg Estes）回憶稱：“他在周伍晚上發了壹封電子郵件，說壹切都將轉向深度學習，我們不再是壹家圖形公司。到了周壹早上，我們就成了壹家人工智能公司。真的，就是這麼快。”
就在黃仁勳發郵件的時候，他帶著壹個思想實驗找到了英偉達首席人工智能研究員卡坦扎羅。後者稱：“他讓我想象壹下，他把英偉達的8000名員工都趕到停車場。然後告訴我，我可以自由地從停車場選擇任何人加入我的團隊。”
盡管黃仁勳在公眾面前保持低調，但他對公司的日常管理卻充滿了熱情和參與度。他不喜歡傳統的公司結構，更傾向於壹種靈活、無固定部門和等級制度的管理方式。員工每周都會提交壹份清單，列出他們認為最重要的伍項任務，而黃仁勳則鼓勵簡潔明了的溝通方式。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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