CUDA：NVIDIA稳坐AI芯片市场龙头宝座的关键

在当今的人工智能时代，有一家公司凭借着其强大的技术和领先的地位，一直坐稳了AI芯片市场的龙头宝座，那就是著名的Nvidia。无论是懂AI的专家还是对AI一窍不通的普通人，都会提到这家公司的一个关键工具，那就是“CUDA”。

CUDA是一种程序语言和编程模型，几乎垄断了整个AI计算资源。自2007年问世以来，已经有近20年的历史，形成了强大的“CUDA生态系统”。它不仅是许多GPU加速应用程序的标准，而且在AI领域的图像处理、深度学习等方面都发挥着重要作用。因此，Nvidia在AI市场上的市场份额高达90%左右，稳坐王者宝座。

CUDA的诞生

穿越时光回到1999年，一个时代充满了90年代的气息，那时的电脑游戏是一片欢乐的海洋，而《雷神之锤》（Quake）则独领风骚。

在那个年代，一位名叫Ian Buck的年轻人还在斯坦福攻读博士学位。他是一个热衷于探索计算机世界的年轻学者，而一款游戏改变了他的一生轨迹。

《雷神之锤》是一款当时非常火爆的第一人称射击游戏，将玩家置身于一个真实的3D世界中。这并非是简单的2D图形，而是真正的立体模型，仿佛一场真实的冒险。这种震撼人心的感觉让Ian着迷，他将游戏投影在墙上，沉浸其中。

想象一下，那个时候，电脑游戏是如此的震撼人心，仿佛将现实与虚拟完美融合。而能够实现这种效果的关键，正是一块叫做GeForce的GPU，由Nvidia在当时推出。这块GPU的问世，如同一场革命，将电脑游戏带入了一个崭新的纪元。它能够实时计算复杂的游戏画面，让玩家沉浸其中，仿佛置身于一个奇妙的世界。

这次革命，不仅让《雷神之锤》成为了一代经典，也让Nvidia在独立显卡GPU领域占据了领先地位。而对于Ian Buck来说，这个游戏不仅是一场娱乐，更是他未来事业的起点。

Ian Buck更是没想到日后，他会成为“CUDA之父“

在一个理工男眼中，世界仿佛是一本未完成的教科书，而Ian Buck则是其中一个狂热的阅读者。他深信，未来的计算机世界将彻底改变，而GPU将成为这场变革的关键。

为了实现这个愿景，Ian带领着一个研究团队，不懈地探索着在GPU上实现通用计算的可能性。经过几年的努力，他们终于在2003年发布了“Brook”，这成为了GPU通用计算的先驱，开启了一个全新的篇章。

2004年，Ian以一名实习生的身份踏入了Nvidia的大门，开始了他在GPGPU（通用图形处理器）模型创造方面的探索之旅。在那段时间里，他还参与了一场简化GPU计算过程的编程挑战赛，展现出了非凡的才华。

不久之后，Nvidia对他们的芯片做出了改进，而Ian则带领团队开发出了一套软件辅助工具，能够直接用标准编程语言向芯片发送指令。这标志着CUDA的研发开端。

Ian Buck 16年前接受媒体采访时候，也介绍了这段经历。看看那个时候的他，年轻，朝气勃勃，还略带腼腆。从那时起，Ian也由一名热衷玩游戏的博士生，一路成为了Nvidia加速运算部门的总经理。

CUDA：NVIDIA的一场豪赌

让我们来谈谈CUDA这个工具为何如此重要。它是专门用来加速Nvidia GPU运算的工具，让开发者能够利用GPU强大的平行运算能力，来加速各种应用程序。

在没有GPU之前，大量的计算任务主要依靠CPU来完成。CPU就像是一个数学系教授，能够处理各种复杂的数学题，但需要同时处理大量简单任务时，效率反而不如一群小学生。GPU则像是一个拥有上千工人的工厂，每个工人虽然只能做简单的任务，但当有人妥善分配工作时，他们就能分工合作，迅速完成大量事务。而CUDA就如同这个工厂的主管，协助GPU更快速地进行大量平行运算。

回顾当年，Nvidia创始人黄仁勳深信，计算是世界上最重要的事情之一。虽然当时Nvidia在游戏显卡领域已经站稳了脚跟，但黄仁勳看到了超级运算的未来，认为这将成为人人都需要的能力。尽管Nvidia在创业仅有6年时，全年收入仅约为30亿美元，但为了未来的成长，他们决定投资新市场。因此，每年投注在CUDA的研发成本至少有5亿美元。

然而，2006年CUDA正式推出时，科技界的反应却相当冷淡。当时并没有大量运算需求的场景，CUDA就如同18世纪末被发明出来的电池，虽然充满潜力，但在手电筒、收音机出现前，难有用武之地。2008年底，Nvidia股价一度下跌了70%，只能采用免费推广策略，免费帮助客户用GPU和CUDA实现物理模拟过程。

NVIDIA这段艰难的发展历程，在黄仁勋多次被采访中，他都会提到。而所有的转变，都源自于——

AI来了！

2012年，AI深度学习之父辛顿团队利用CUDA技术训练出了类神经网络。当时辛顿的团队仅使用了4个GTX580 GPU，就在大型图像数据库ImageNet比赛中获得了第一名。

类神经网络彻底改变了NVIDIA的属性，黄仁勋在那年的NVIDIA GTC 上正式宣布:NVIDIA是一家人工智能公司！

CUDA终于找到了它的归属：AI。

当年的GTC上，让大家印象深刻的是，CUDA加速了乳癌检测和诊断。支持CUDA编程的Tesla GPU运算后，能够帮助医师更快速、更准确地发现乳癌。几个《自然》期刊的封面专题和诺贝尔奖都与此相关。CUDA让AI真正应用在科学上。

CUDA开始变得无所不在。NVIDIA让所有GPU都支持CUDA，因此不必拥有实验室级别的设备，任何拥有电脑的人都能随时随地开发软件。据估计，这让NVIDIA至少拥有了450万名开发人员。CUDA的运算工作也被应用在产学研各领域。

强大的CUDA生态

CUDA的重要性在于它为NVIDIA　GPU的使用者提供了巨大的计算优势，进一步拉大了NVIDIA与竞争对手之间的差距，逐步构建起了强大的CUDA生态系统。

尽管后来Google、高通和英特尔联合成立的UXL基金会，就希望通过软件入手，打破NVIDIA的垄断地位。尽管不断有“反CUDA联盟”试图提出替代方案，但金融与策略顾问公司D2D Advisory执行长戈柏在接受路透专访时直言，CUDA的功能并不是真正重要的，重点是，人们已经使用CUDA 15年了，他们围绕它构建了程序代码，大家都依赖这个软件来编写程序。

现如今，Ian Buck 已经成为NVIDIA超大规模和高效能运算副总裁，在2024年GTC大会上，他接受采访表示："CUDA已经不仅仅是一个GPU编程的方式，而是包含了450个库和SDK的完整生态！”

曾经对世界充满好奇的他，如今已然成长为一位成熟稳重的技术领导者。从追逐游戏的激情到领导着一支团队创造出技术的奇迹，如今的他已经站在了技术领域的最前沿，成为了众人敬仰的榜样和引领者。

CUDA不仅是一项功能齐备的技术，更是一个不断成长的生态系统。其强大之处不是一朝一夕所能颠覆的，生态系统中的每一个角色都因CUDA技术的发展而受益。简而言之，试图推翻CUDA只是竞争者的一厢情愿。有了CUDA这个护城河，竞争对手们在短时间内很难赶超脚步。