比尔·达利(Bill Dally)是英伟达的研发高级副总裁兼首席科学家。2009年,他从斯坦福大学计算机科学系主任的位置上离开,加入英伟达,专注于并行计算研究。2012年,他的斯坦福同事吴恩达正在和谷歌大脑合作做一个识别猫的项目。吴恩达用1000万张YouTube图像训练神经网络,动用了谷歌数据中心约2000个CPU,最终生成了一幅模糊的猫脸图像。
一次早餐时,吴恩达向达利聊起这个项目的巨大资源消耗。达利说了句意义深远的话:“我打赌GPU在这个方面会做得更好。”达利立刻派工程师布赖恩·卡坦扎罗帮助吴恩达团队。结果惊人:原本需要2000个CPU的任务,仅用12张英伟达GPU就完成了,而且速度更快。同年,还是在2012年,另一件对于人工智能领域更加重要的事件发生了。
多伦多大学的教授杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)多年来一直在研究当时不太受待见的神经网络。早在2008年,他就让学生基于英伟达服务器开发语音识别模型,2009年性能已达到顶尖水平。在国际神经信息处理系统会议上,辛顿向1000名专家宣布:在并行处理器上运行神经网络是AI的未来,大家都应该买英伟达GPU。他甚至给英伟达发邮件:“我刚告诉1000名专家都去买你们的显卡,能送我一张免费的吗?”结果被拒绝了。
辛顿决定用实力说话。他给两个学生苏茨克弗和克里泽夫斯基安排了艰巨任务:利用英伟达的GPU训练计算机学会图像识别。当时,他们已经设计了一个用来识别图像的神经网络模型,这个网络后来被称为AlexNet。这个模型的规模大小在当时是空前的:要训练的参数数量为6000万个,所以也被辛顿称为深度神经网络。为了训练这个神经网络,他们使用了ImageNet作为训练数据集,这是一个由斯坦福大学的李飞飞开发的图像数据集。
但是还缺一环,就是训练模型的硬件。为了训练这6000万个参数的模型,他们决定用英伟达的GPU。因为项目组的资金有限,他们只能负担得起两张英伟达的 GeForce GTX 580,这是一款单价约为500美元的游戏GPU。克里泽夫斯基是编程天才,用CUDA让模型在两块GPU上训练。他在卧室的台式机里插入两张GPU,连续跑了一周。GPU的速度令人震惊,比以往任何技术都快数百倍。辛顿说:“没有CUDA,机器学习难度会大幅提升。”
2012年9月30日,辛顿小组的AlexNet赢得了ImageNet挑战赛,错误率仅有15.3%,领先第二名9.8个百分点。在机器九游娱乐 九游娱乐官方学习领域,这不能叫做简单的获胜,这叫“遥遥领先”。深度学习引起轰动,大科技公司纷纷关注。辛顿成立了DNNResearch公司,唯一资产就是他和两个学生。2012年12月,一场围绕这家公司的秘密拍卖会在美国内华达州的一家赌场酒店里进行。起拍价1200万美元,来自百度、谷歌、微软和DeepMind的高管们频频举牌,最终,谷歌以4400万美元将其收购。
有趣的是,被谷歌收购后,辛顿团队拒绝使用谷歌庞大的CPU集群,而是买了几张英伟达显卡放在办公室里。很快,谷歌其他研究人员也开始用英伟达显卡。还记得之前,在谷歌帮助吴恩达用GPU训练识别猫的英伟达的卡坦扎罗吗?2013年,在谷歌的他察觉到了这些变化,回到英伟达开发cuDNN——一个CUDA平台上为神经网络训练而设计的软件库。起初他构建的原型遭到团队否定,他决定直接找黄仁勋汇报。
当时黄仁勋对神经网络几乎一无所知,但听完汇报后产生浓厚兴趣,甚至推掉所有安排,整个周末研究人工智能。突然有一天,黄仁勋把卡坦扎罗叫到办公室,告诉他cuDNN是公司20年历程中最为重要的项目。白板上的图表已然不见,取而代之的是黄仁勋端端正正写下的神秘缩写“OIALO”这个单词。黄仁勋解释,这代表着“千载难逢的机会”(Once In A Lifetime Opportunity)。黄仁勋断定,神经网络将彻底变革社会,而他可以通过CUDA占据必要的硬件市场。他宣告,自己将举公司之力投入这个项目的发展。2014GTC大会上,黄仁勋首次公开推介cuDNN,这是英伟达21年来首次与深度神经网络公开联合。
随后AI发展进入快车道:2016年AlphaGo战胜李世石,2017年Transformer模型奠定GPT基础,2022年ChatGPT引爆互联网,2023年至今全球大模型井喷式发展。英伟达成为这场AI革命背后的“军火供应商”。2023—2024年AI大爆发推动GPU需求井喷,英伟达股价不到两年飙升超过900%。2025年2月,市值突破3.4万亿美元,成为全球科技产业最耀眼的明星。从找不到客户的CUDA,到AI时代的核心基础设施,英伟达完成了华丽转身。
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