CUDA如何成就NVIDIA：AI领域的巨大突破

今年以来，人工智能（AI）的热潮对许多企业产生了深远影响，而NVIDIA可以说是其中最具代表性的一家公司。作为AI领域的最佳供应商，NVIDIA不仅在这一全球经济动荡中逆势成长，股价也随之大涨，市值更是一举突破万亿，将英特尔和AMD远远甩在身后。

NVIDIA在Computex主场演讲中揭示的AI未来引发了业界所有人的关注。也许很多人认为NVIDIA一开始就瞄准了AI生态的发展，但实际上，AI技术对NVIDIA而言可以说是一场意外。当年黄仁勋创立NVIDIA时，并没有想到他会成为所谓的AI教父。

黄仁勋曾在多年前的一次采访中透露，他成立NVIDIA的目的是为了建立一种能够改变游戏市场生态的加速技术，为3D游戏带来更好、更真实的画面，让大家能够购买这种产品去玩游戏。

黄仁勋笑着说，他把这个愿景告诉他母亲时，他母亲反而要他去找份正经的工作。

但就连当时的黄仁勋也没有想到，他口中这个能够改变游戏生态的加速技术，却变成了改变人类世界的基石。

起于游戏却走入AI

NVIDIA成立于1993年，从一开始的产品规划就针对游戏市场。但NVIDIA成立之初并没有所谓的3D标准。NVIDIA从无到有地发展出自己的一套技术，但因为有缺陷，没有成功得到业界的支持。而产品的失败也使本来已经窘迫的NVIDIA经营状况不断恶化，接近断粮的程度。1994年成立的3DFX也曾一度靠着传奇3D加速卡Voodoo将NVIDIA压得无法翻身，但由于策略失误失掉江山，后续NVIDIA也靠着微软的DirectX翻身，甚至并购了3DFX，虽说竞争依然不少，但也算是站稳了脚步。

而此时，黄仁勋似乎看到了游戏市场的局限性，比如说投入大，但回收未必多，且为了相容市场上的主流游戏，必须花费巨大的人力成本。再加上当时的显卡只是单纯作为游戏3D加速使用。那么，如果能找出更多应用可以让显卡进行加速呢？

毕竟GPU内部进行的也是一连串的数学运算，如果能找到方法，将一般日常的通用运算转换成GPU可以接受的格式，那不就可以用GPU来解决更多问题了吗？

在这样的发想下，黄仁勋与内部进行脑力激荡，希望能找出更多应用，为绘图芯片创造更多的应用价值，而其结论，就是后来的CUDA。

在2003年，由Ian Buck领导的研究团队推出了Brook，这是第一个广泛采用的用于扩展C语言的数据并行构造的编程模型。之后，Buck加入了NVIDIA，并在2006年推出了CUDA，这是第一个商业化的通用GPU计算解决方案。

老黄坚持推广CUDA计算平台，目标是希望能扩展NVIDIA GPU计算架构中的数千个通用计算处理器，并将并行计算扩展到更多流行语言，强大的加速库可以将应用程序快速转换为支持并行计算的形式，以及基于云的计算设备。

但CUDA第一个版本推出后，当时不只是产业界唱衰，就连自家的开发人员也不看好这个技术。他们认为，根本没有应用会使用这种单线程效能极慢的玩意，但老黄独排众议，坚持要走这条路。他认为，游戏应用有限，但运算需求无限，未来总有一天全世界都会需要GPU来进行通用运算。

不过CUDA推出后一直找不到关键应用，也缺少重要客户的支持，但公司又要花费大笔金钱来开发应用、维持服务并推广与行销。隔年遇到金融风暴，显卡销售也不好，NVIDIA的营收大跌，股价一度跌到只剩1.5美元，比AMD最惨的时候还要惨。

然而，黄仁勋不放弃，他花了五六年的时间来完善整个CUDA开发生态，同时持续通过与学校合作来探讨与推动GPGPU的运算需求。黄仁勋的努力终于迎来了转机。有两个Hinton的学生拿NVIDIA的GPU参加了一个叫做ImageNet的图像识别速度比赛。他们使用了GTX580显卡，利用CUDA技术进行训练，结果取得了令人惊讶的成绩。他们算出的速度超过第二名数十倍，精确度也比第二名高10%以上。

这次比赛成为了黄仁勋的突破口。NVIDIA开始与业界合作推动AI生态，推广开源AI框架，并与Google、Facebook等公司合作推动TensorFlow等AI技术的发展。黄仁勋始终坚持将CUDA打造成通用运算平台，并将其发展为AI领域的基石。

通用计算成就AI霸业

随着全球对AI应用的追逐，NVIDIA在这几年赚得盆满钵满。然而，美中贸易战的爆发以及中国几个AI巨头受到制裁，给NVIDIA带来了一定的困扰。此外，一些新公司也挑战着NVIDIA在AI运算领域的地位。尽管股价经历了波折，但黄仁勋始终如一，坚持将CUDA打造成通用运算平台。

现如今，NVIDIA成为了AI产业最重要的运算推手，解决产业训练模型的问题。虽然主流的AI应用、框架和技术不是由NVIDIA开发的，但NVIDIA在AI领域的地位不可忽视。黄仁勋的远见和坚定信念使得NVIDIA有机会触及和改变世界。

回顾黄仁勋领导NVIDIA的历程，我们看到了一位拥有远大目光和坚定理念的技术领袖。正是因为他的努力和决心，NVIDIA才能在AI领域取得巨大的成就，远超过当初设立公司时的预期。