黄仁勋押注人工智能,建起万亿美元显卡帝国

从神经网络AlexNet、到ChatGPT,再到生成式AI的大爆发,英伟达的GPU功不可没。

在这场AI淘金热中,英伟达的市值水涨船高,成功进入万亿美元俱乐部,成为全球第6大市值最高的公司。

若说英伟达的成功背后,一定离不开这位灵魂人物——黄仁勋。

人人皆知乔布斯、盖茨等科技巨人的故事,而一直不愿意抛头露面的老黄,除了一身皮衣,更多的经历鲜有人知。

这次,纽约客的最新采访深挖了老黄创业历程、管理方式、以及如何带领英伟达走向成功的过程。

 

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老黄早年那些事

 

黄仁勋出生于1963年的台湾,九岁时,他和哥哥被送往美国,在肯塔基州的奥奈达浸信会学院( Oneida Baptist Institute, in Kentucky)学习。

黄仁勋和一个17岁的室友住在一起,他教室友识字,作为交换,室友教他卧推。每天晚上睡觉前,黄仁勋都要做一百个俯卧撑。

由于年龄太小,黄仁勋不能在这所学校上课,于是他去了附近的一所公立学校。

当时,校长向大家介绍了这位身材矮小、留着长发、操着浓重口音的亚洲移民。然而,也正因为这些特质,让黄仁勋饱受同学的霸凌。

几年后,黄仁勋的父母获准进入美国,定居在俄勒冈州,兄弟俩与父母团聚。

黄仁勋高中时成绩优异,是全国排名靠前的乒乓球运动员。他参加了学校的数学、计算机和科学俱乐部,跳了两级,16岁就毕业了。——但是他也表示「我没有女朋友。」

 

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后来,黄仁勋进入俄勒冈州立大学,主修电子工程。

在入门课上,他的实验搭档是Lori Mills,认真、呆萌、有着一头棕色卷发。

据黄仁勋回忆,当时电子工程专业有250个学生,大概只有三个女生。男生们争相吸引Mills的注意,黄仁勋觉得自己处于劣势。「我是班里最年轻的孩子,看上去只有12岁左右」。

 

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——然而,每个周末,黄仁勋都会给Mills打电话,缠着她一起做作业。

「我想给她留下深刻印象,不是因为我的长相,而是因为我完成作业的能力很强。」

做了六个月的功课后,黄仁勋鼓起勇气约她出去。她接受了邀请。

毕业后,黄仁勋和Mills在硅谷找到了一份微芯片设计师的工作——「她实际上比我挣的多」。

 

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后来两人结婚了,几年后,Mills离开了工作岗位,去抚养他们的孩子。那时,黄仁勋已经开始经营自己的部门,晚上则在斯坦福大学读研究生。

3人创业,缘起一家餐厅

 

1993年,他与Chris Malachowsky和Curtis Priem两位资深微芯片设计师共同创立了英伟达公司。

 

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Malachowsky和Priem希望设计出一种图形芯片。最初他们给公司起名叫NVision,但后来得知这个名字已经被一家卫生纸制造商使用。

黄仁勋建议使用英伟达,取自拉丁文i英伟达,意为「嫉妒」。他选择丹尼餐厅(Denny's)作为组织业务的场所,是因为这里比家里安静,而且有便宜的咖啡。

他曾于1980年代在俄勒冈州的连锁餐厅工作过。「我发现,在逆境中我的思维最活跃。」

黄仁勋喜欢电子游戏,他认为市场需要更好的图形芯片。那时,艺术家们开始用被称为「基元」的形状来组装三维多边形,而不是手工绘制像素,这样做省时省力,但需要新的芯片。

 

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英伟达的竞争对手使用三角形作为基元,但黄仁勋和同伴决定改用四边形。——不过后来证明这是一个错误,差点毁了公司。因为在英伟达发布第一款产品后不久,微软宣布其图形软件将只支持三角形。

由于资金短缺,黄仁勋决定回到传统的三角形方法。1996年,他裁掉了英伟达一百多名员工中的一半,然后把公司剩余的资金押在了未经测试的微芯片生产上,他不确定这些微芯片是否能成功。

——「成功和失败的概率五五开,但无论如何我们都要倒闭了」。

当这款名为RIVA 128的产品上市时,英伟达的资金仅够支付一个月的工资。但这场赌博得到了回报,英伟达在四个月内卖出了一百万台RIVA。

 

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黄仁勋鼓励他的员工带着绝望的情绪继续出货,在以后的日子里,每逢面对员工演讲,他的开场白就是「我们公司还有三十天就要倒闭了」。这句话至今仍是公司的非正式座右铭。

位于圣克拉拉( Santa Clara)的英伟达总部中心有两座巨大的建筑,每座建筑都呈三角形。从沙发、地毯到小便池的防溅罩,整个大楼内部都是这种形状的缩影。

 

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每栋大楼的顶层都有一个酒吧,公司鼓励员工把办公室当作灵活的空间,在这里用餐、编码和社交。如果员工在会议桌上用餐,AI可以在一小时内派遣清洁工进行清理。在股价上涨之前,英伟达就被评为美国最佳工作场所之一。

在标准计算机体系结构中,大部分工作由被称为中央处理器(CPU)的微型芯片完成。几十年来,CPU的主要制造商一直是英特尔,英特尔曾多次试图迫使英伟达退出市场。

 

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黄仁勋描述英伟达与英特尔之间的关系是「Tom and Jerry relationship」——每当他们靠近,我们就拿起芯片跑路。

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对此,英伟达采用了另一种方法。1999年,公司在上市后不久就推出了名为GeForce的图形卡。
与通用CPU不同的是,GPU把复杂的数学任务分解成小的计算,然后用并行计算的方法一次处理完。CPU的功能就像一辆送货卡车,一次送一个包裹;而GPU则更像一支摩托车队,在城市中穿梭。
GeForce系列取得了成功。《Quake》(《雷神之锤》)系列视频游戏推动了它的流行,该游戏使用并行计算来渲染玩家可以用榴弹发射器射击的怪物。
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《Quake》系列还推出了多人对战的模式,PC游戏玩家为了获得优势,每次升级都会购买新的GeForce显卡。
2000年,斯坦福大学计算机图形学的研究生Ian Buck将32块GeForce显卡连接在一起,使用8台投影仪玩Quake。——这是第一台8K分辨率的游戏机,它占据了整面墙。 「It was beautiful.」
GeForce显卡附带了一种叫做「着色器」的原始编程工具。在美国研究机构darpa的资助下,Ian Buck黑进了着色器,访问了下面的并行计算电路,将GeForce变成了一台低成本的超级计算机。
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随后不久,Ian Buck就开始在英伟达上班了。
自2004年以来,Buck一直负责英伟达超级计算软件包(CUDA)的开发工作。黄仁勋的愿景是让CUDA能够在每一块GeForce显卡上运行。
在Buck开发软件的同时,英伟达的硬件团队开始在微芯片上为超算分配空间。英伟达的首席芯片工程师Arjun Prabhu将微芯片设计比作城市规划,芯片的不同区域专门用于执行不同的任务。
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2006年底,当CUDA发布时,华尔街的反应是惊愕。黄仁勋将超级计算带给了大众,但大众并没有表现出他们需要这样的东西。
硅谷流行播客《Acquired》的主持人Ben Gilbert表示,英伟达花了数十亿美元瞄准学术和科学计算的一个不起眼的角落,而这在当时并不是一个大市场。
到2008年底,英伟达的股价下跌了70%。
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黄仁勋认为,CUDA的存在将扩大超级计算领域。但这一观点并未得到广泛认同。

2张英伟达显卡,1个CUDA架构,引爆神经网络

 

20世纪初,提起AI,完全是一个冷门的学科。人工智能在图像识别、语音识别等领域的进展一直止步不前。
在这个不受欢迎的学术领域中,使用「神经网络」(受人脑启发的计算结构)来解决问题,更是没有得到许多计算机科学家的青睐。
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当时,深度学习研究员Bryan Catanzaro劝阻老黄,「不要研究神经网络。因为当时人们认为,这已经过时了,而且不起作用」。
Catanzaro还将继续研究神经网络的研究人员,统一称为「荒野中的先知」。
这其中的一位先知,便指的是从多伦多大学教授退休、有AI教父之称的Geoffrey Hinton。
2009年,Hinton的研究小组使用英伟达的CUDA平台,训练了一个神经网络来识别语音。
没想到,这项研究结果的质量,让Hinton本人感到非常惊讶,并在当年的一次会议上汇报了结果。然后,他主动联系了英伟达。
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「我发了一封电子邮件说:『听着,我刚刚告诉上千名机器学习研究人员,他们应该去购买英伟达显卡。你能免费送我一块吗?』」。
然而,英伟达最后的回复只有一个字「No」。
尽管受到了冷落,Hinton还是鼓励自己的学生使用CUDA,包括自己引以为傲的高徒Alex Krizhevsky。
2012年,Krizhevsky和研究伙伴Ilya Sutskever在预算紧张的情况下,购买了2张GeForce显卡——GTX 580 GPU。
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然后,Krizhevsky开始在英伟达的并行计算平台上,训练视觉识别神经网络——AlexNet,一周内就向其输入了数千万张图像。
Hinton回忆道,「他的卧室里那两块GPU一直嗡嗡运转不停,可想而知,他父母一定支付了相当可观的电费」。
随后,Krizhevsky和小伙伴一起带着AlexNet参加了一年一度的ImageNet大赛,一举夺得冠军,第一个深度卷积网络模型就此诞生了。
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GeForce显卡的能力,让Ilya和Krizhevsky双双感到惊讶。
其实,2012年早些时候,谷歌研究人员吴恩达、Jeff Dean曾训练了一个可以「识别猫」的神经网络。
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谷歌这项工作使用了大约1.6万个CPU,而Sutskever和Krizhevsky仅用2块英伟达电路板就产生了「世界级」的效果。
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