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03.五年AI狂飙 如果说上面平铺直叙的历史，能让我们遵循清晰的脉络看到这家GPU巨头的成长历程。那在这个章节内，我们则能看到这家炙手可热的芯片企业在近五年活力全开。 回顾前二十五年（截止）的发展，英伟达除了一边研发外，还一边打官司，公司也在这期间收购了一大堆企业。例如在2002 年收购了 Exluna、2003年收购了MediaQ、2006年收购了Hybrid Graphics、2008年收购了Ageia、2011年收购Icera。 在次期间，公司也因应市场的发展做调整。如在2011年推出手机芯片。公司自 2014 年以来也将业务多元化，专注于三个市场：游戏、汽车电子和移动设备。再到后来放弃手机芯片市场，拥抱矿机市场，放弃矿机市场，英伟达的每一次决定都没有拖泥带水。 进入最近五年，英伟达面向AI市场发起了总攻。其做得头一件事就是在2019年宣布将打造领先互联技术和产品的Mellanox收归麾下。进入2020年，英伟达更是宣布了将Arm收入囊中的雄伟计划，但这最终在多方反对下胎死腹中。 现在回头看，英伟达这单收购的意图非常明显。从公司当前的销售模式看来（销售DGX和HGX），只要在设计中放入更多的自己的芯片，就能获取更多的收益。参考下图英伟达DGX H100的成本跟普通服务器的成本对比。 回到英伟达产品本身，在2020 年 5 月，他们正式宣布了其 Ampere GPU 微架构和 Nvidia A100 GPU 加速器，打响了公司在AI市场的第一**。2022年三月，英伟达又带来了其首款基于Hopper架构的GPU NVIDIA H100，吹响了公司在AI市场进攻的号角。事实证明，这两款产品也都成为了AI市场的硬通货。 以H100为例，据外媒CNBC报道，随着对训练和部署人工智能软件所需芯片需求的飙升，英伟达的最先进的显卡在eBay上的售价超过 40,000 美元。就连针对中国市场特别开发的A800和H800都价格一路高涨，市场供不应求。 但英伟达不满足于此，这也正是他们在2021年发布了为AI而生的Grace CPU，并在2022年升级，推出拥有了144 个高性能核心，每秒 1 TB 内存，可将服务器芯片性能和能效提升一倍的Grace CPU Superchip。除此以外，英伟达还推出了专为大规模 人工智能和高性能计算(HPC) 应用而设计 Grace Hopper Superchip。需要强调的是，英伟达后两款通过NVLink-C2C连接到一起的Superchip的设计思路有望成为这家GPU巨头增加计算性能最行之有效的快捷手段。 至于收购mellanox所打造的各种switch和DPU，以及各种光学器件，也成为了英伟达武器库中不可或缺的角色。在这些产品的支持下，英伟达也打造出了DGX、HGX等产品，在日前发布的DGX GH200更是再次刷新了大家对其上限的看法。据介绍，这个全新的AI超算系统搭载了256个Grace Hopper Superchip，新的互联方式让产品像一个巨型GPU运行，提供1EFLOPS的性能和144TB的共享内存，这比上一代DGX A100的内存多出了近500倍。 为了更好地帮助大家拥抱这个AI时代，英伟达还推出了包括DGX Cloud在内的各种云服务，同过云端提供DGX AI运算资源，方便企业使用进行模型训练与开发。 04.写在最后 今年年初接受CNBC记者采访的时候，黄仁勋曾被问到，英伟达的崛起是运气还是先见之明？针对这个问题，黄仁勋回应道：“我们只是相信总有一天会发生新的事情，其余的一切都需要一些偶然性”，“这不是先见之明，但远见是加速计算”黄仁勋接着说。 在日前的台北电脑展演讲中，黄仁勋直言：“CPU扩张的时代已经结束，加速计算和人工智能正在重塑计算机，随着AI应用对计算能力的需求不断扩大，GPU才是未来的主角。” 瑞银银行也估计，在未来一两年内，人工智能将使对称为图形处理单元 ( GPU) 的专业芯片的需求增加 100 亿至 150 亿美元。CFRA Research 分析师 Angelo Zino 则表示：“我们认为 Nvidia 是这个星球上最重要的公司，这个时代正在迅速转向一个将被更强大的 AI 能力所强调的时代。” 无论如何，英伟达和黄仁勋都在一路前行。 正如黄仁勋日前在台大毕业演讲中勉励学生说道：“不管是为了食物而奔跑，或不被他人当做食物而奔跑。你往往无法知道自己正处于哪一种情况。但无论如何，都要保持奔跑。”“然而，战略性的撤退、牺牲、决定放弃什么是成功的核心，非常关键的核心。”黄仁勋接着说。 |
