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“芯”故事才開始 英偉達有何過人之處?

作者: 時間:2017-01-03 來源:華爾街見聞 收藏
編者按:成立于1993年,英偉達以制造顯卡起家,并于1999年上市。在去年之前,英偉達股價從未超過40美元。2016年以來,在科技行業(yè)的熱門領(lǐng)域,無論是無人駕駛還是微型超級電腦,英偉達突然以全新的面貌沖了出來。

  黃仁勛的過人之處

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201701/342388.htm

  近年的快速發(fā)展以及在諸多領(lǐng)域取得的突破,與其CEO黃仁勛的貢獻密不可分,而53歲的黃仁勛在公司成立二十多年后依然擔任CEO,在西方也并不多見。

  曾在黃仁勛手下工作過的人對媒體表示,迄今為止,黃仁勛在運營時仍像對待一家創(chuàng)業(yè)公司一樣,決策果斷,執(zhí)行迅速。

  對于一家半導體制造商來說,芯片從設(shè)計到生產(chǎn)的過程可能要花費數(shù)年時間以及巨額資金,企業(yè)通常會規(guī)劃一個路線圖,并基于此打造組織結(jié)構(gòu)。

  而在,整個過程則要快得多。當一名高管試圖描述新芯片設(shè)計進展時,黃仁勛很有可能叫來工程師現(xiàn)場提出技術(shù)問題,然后迅速斃掉這個項目,或者改變研發(fā)方向。

  同時,黃仁勛在對待其產(chǎn)品的理念上也極為靈活。

  上面提到,2014年5月英偉達決定撤離智能手機芯片市場,但是撤離之后,英偉達并沒有放棄Tegra芯片的研發(fā),而是把目光集中到了移動游戲和汽車領(lǐng)域,自家也推出了Shield游戲掌機,硬生生為Tegra開創(chuàng)出一片新的天地。

  盡管Shield并未動搖微軟Xbox以及索尼PlayStation在游戲領(lǐng)域的地位,但是卻為Tegra芯片帶來了任天堂這一重量級客戶。去年10月底,任天堂公布的最新游戲機Nintendo Switch采用的就是英偉達定制的Tegra處理器。

  Stifel Nicolaus & Co分析師Kevin Cassidy稱,Tegra基本上是英偉達的一個內(nèi)部試驗項目,如今則被任天堂采用。英偉達總會卷起袖子創(chuàng)造一個新市場,并拱手將其讓給客戶,這是又一個例子。

 為什么是英偉達?

  無論是還是其他尖端技術(shù)所依賴的深度學習,都離不開數(shù)據(jù)處理核心。提到數(shù)據(jù)處理,人們的第一反應(yīng)總會是計算機的大腦——CPU,以及全球最大的CPU廠商英特爾。

  在處理復雜任務(wù)時,英特爾CPU能夠展現(xiàn)出優(yōu)異的速度表現(xiàn),但是在平行處理多任務(wù)的能力上卻存在很大限制。GPU的快速發(fā)展,不論在處理速度還是多任務(wù)處理能力上,都有著更大的優(yōu)勢,而這正是英偉達過去二十多年來孜孜耕耘的領(lǐng)域。

  華爾街見聞此前曾援引浙商證券分析師楊云的介紹提到,相比于CPU,GPU的一大優(yōu)勢是高速度。楊云稱:

  國內(nèi)最好的人工智能硬件研究項目“寒武紀”小組的最新研究結(jié)果表明,GPU能夠提供平均 58.82 倍于CPU的速度。GPU的另一大優(yōu)勢,是它對能源的需求遠遠低于CPU。

  楊云認為,正是因為GPU的高速度以及可以平行處理大量瑣碎信息的特性,GPU在“深度學習”領(lǐng)域就能發(fā)揮巨大的作用。

  深度學習所依賴的是神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)——與人類大腦神經(jīng)高度相似的網(wǎng)絡(luò)——而這種網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的目的,就是要在高速的狀態(tài)下分析海量的數(shù)據(jù)。例如,如果你想要教會這種網(wǎng)絡(luò)如何識別出貓的模樣,你就要給它提供無數(shù)多的貓的圖片。而GPU擅長的正是海量數(shù)據(jù)的快速處理。

  楊云稱,與傳統(tǒng)的通用處理器(GPP)相比,GPU的核心計算能力要多出幾個數(shù)量級,也更容易進行并行計算。尤其是英偉達的CUDA,作為最主流的GPGPU編寫平臺,各個主要的深度學習工具均用其來進行GPU 加速。

  英特爾當然不甘示弱。去年8月,英特爾宣布將于2017年推出專門為人工智能深度學習而設(shè)計的最新一代產(chǎn)品——Intel Xeon Phi處理器,代號Knights Mill,稱其運算能力比對手的產(chǎn)品快兩倍以上,矛頭直指英偉達。

  英特爾數(shù)據(jù)中心集團副總裁Jason Waxman在8月的一篇博客中也曾表示,雖然現(xiàn)在很多人都在談?wù)揋PU對于機器學習的價值所在,但事實上,去年為深度學習而研發(fā)的處理器中,使用到GPU的比例還不到3%。

  此外,英特爾還斥資4億美元收購了深度學習技術(shù)公司Nervana Systems,目標在于取得其將于2017年問世的深度學習加速器芯片,以此挑戰(zhàn)英偉達在人工智能市場的主導地位。

  對于英特爾當時的步步緊逼,英偉達則予以強力反擊,稱英特爾在宣傳其最新Xeon Phi處理器加速深度學習性能時使用了過時數(shù)據(jù),其在深度學習性能測試上還使用了英偉達很多年前的舊產(chǎn)品Kepler GPU系列,這屬于有意誤導消費者,沒有給GPU性能一個公正的評價。

  口水戰(zhàn)固然吸引眼球,但市場并不傻,企業(yè)盈利能力依然是關(guān)注的核心。

  英特爾二季度凈利潤受到重組減記14億美元的拖累而遭遇“腰斬”,至13億美元。其盈利的兩大增長點——數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)營業(yè)收入當季均不及預(yù)期,數(shù)據(jù)中心的凈營業(yè)收入為40.3億美元,市場預(yù)期為41.6億美元。

  英偉達體量較小,第二季度凈利潤為2.53億美元,但同比增速卻高達驚人的873%。其數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)營收也達到1.51億美元,同比增長了一倍多,其中很大一部分是深度學習系統(tǒng)貢獻的。

  對于這兩家企業(yè)來說,由于體量大不相同,英特爾市值為英偉達的三倍,其可比性有限。但是,對于華爾街來說,超出預(yù)期的業(yè)績顯然勝過一切。


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