隨著ChatGPT的火熱，給GPU與高性能高帶寬內(nèi)存帶來(lái)廣闊市場(chǎng)。

　　英偉達(dá)作為“ChatGPT”時(shí)代的最大受益者，它帶來(lái)了交互式人工智能（AI）服務(wù)熱潮，因此對(duì)其未來(lái)營(yíng)收具有強(qiáng)大影響力。全球最大人工智能 （AI） 研究所“OpenAI”公開(kāi)的人工智能聊天機(jī)器人（聊天機(jī)器人）“ChatGPT”相關(guān)的股價(jià)正在迅速上漲。

　　英偉達(dá)為“ChatGPT”提供技術(shù)基礎(chǔ)

　　占據(jù)了全球圖形處理單元 （GPU） 市場(chǎng)的 80%的英偉達(dá)，在今年股價(jià)也飆升了 40% 以上。它還向 Open AI 交付了 10000 多個(gè)圖形處理單元 （GPU）。

　　英偉達(dá)去年的收入為 269 億美元。市值5231億，是銷售額的19倍多。英偉達(dá)未來(lái)價(jià)值之所以受到高度評(píng)價(jià)，得益于新開(kāi)辟的巨大市場(chǎng)“Conversational AI”。

　　為了讓會(huì)話式 AI 像人類一樣思考和說(shuō)話，它需要學(xué)習(xí)廣闊的領(lǐng)域，而 GPU 作為提供學(xué)習(xí)所需數(shù)據(jù)的工具比中央處理器 （CPU） 更高效。ChatGPT 使用 10000 多個(gè)英偉達(dá)的“A100”GPU 學(xué)習(xí)了龐大的文檔數(shù)據(jù)，因此，它能夠像人類一樣進(jìn)行交流。專家解釋，單個(gè)芯片本身的處理速度用CPU可以很快，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候，用GPU整體需要的時(shí)間就少很多。此外，ChatGPT 只有在實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)每天涌入的數(shù)據(jù)時(shí)，才能消除錯(cuò)誤或錯(cuò)誤答案的可能性。這意味著未來(lái)將需要更多的 GPU。

　　如果對(duì) GPU 的需求增加，英偉達(dá)將是最大的受益者。接受英偉達(dá)委托生產(chǎn)訂單的臺(tái)積電也增加了工作量。

　　還有一種前景是，與GPU配對(duì)用于AI學(xué)習(xí)和計(jì)算的高性能高帶寬內(nèi)存（HBM，high-performance DRAM）也將爆發(fā)。當(dāng)對(duì)高性能 DRAM 的需求增加時(shí)，三星電子和 SK 海力士的銷售額也會(huì)增加。

　　英偉達(dá)初創(chuàng) GPU

　　幾乎壟斷了 GPU 市場(chǎng)的英偉達(dá)控制著 92% 的用于 AI 學(xué)習(xí)和推理的“AI 半導(dǎo)體（加速器）”市場(chǎng)。其余為 AMD 5% 和英特爾1%。

　　CPU 市場(chǎng)的霸主英特爾，在 GPU 市場(chǎng)處于劣勢(shì)。同樣，英偉達(dá)之所以開(kāi)創(chuàng)了GPU的半導(dǎo)體領(lǐng)域，也是因?yàn)楫?dāng)初英特爾占據(jù)了CPU市場(chǎng)的大部分份額。如今，GPU 現(xiàn)在已經(jīng)成為高端 PC 游戲和設(shè)計(jì)工作必不可少的計(jì)算引擎。

　　黃仁勛（60 歲），英偉達(dá)創(chuàng)始人，1963 年出生于中國(guó)臺(tái)灣，隨身為工程師的父母移居美國(guó)。從俄勒岡州立大學(xué)電氣工程系畢業(yè)并獲得斯坦福大學(xué)工程碩士學(xué)位 （MSEE） 后，黃仁勛曾在 AMD 擔(dān)任微處理器設(shè)計(jì)師。

　　1993 年，他與在 Sun Microsystems 設(shè)計(jì)圖形芯片組的工程師 Curtis Priem 和電子專家 Chris Malachowski 共同創(chuàng)立了初創(chuàng)公司英偉達(dá)。最初，黃仁勛打算打造一個(gè)專門處理多媒體的CPU。但是，CPU 市場(chǎng)由英特爾主導(dǎo)。他害怕英特爾，于是放棄了CPU生產(chǎn)，轉(zhuǎn)而關(guān)注GPU開(kāi)發(fā)。經(jīng)過(guò)兩年的研發(fā)，英偉達(dá)的第一款 GPU，稱為“NV1”，于 1995 年 9 月發(fā)布。之后GPU 與多媒體和游戲的發(fā)展一起成長(zhǎng)。

　　GPU在AI半導(dǎo)體時(shí)代迎來(lái)新機(jī)遇

　　直到 20 世紀(jì) 90 年代初，安裝在 PC 中的顯卡還只是一個(gè)適配器（轉(zhuǎn)換器）之類的組件，它將 CPU 的計(jì)算結(jié)果轉(zhuǎn)換為圖片或文本信號(hào)，并輸出到顯示器上。然而，自 20 世紀(jì) 90 年代中期以來(lái)，隨著 PC 多媒體內(nèi)容和游戲市場(chǎng)的增長(zhǎng)，CPU 難以單獨(dú)處理。在這種情況下，英偉達(dá)的 GPU 應(yīng)運(yùn)而生，成為一種無(wú)需 CPU 幫助即可自行識(shí)別和實(shí)現(xiàn)多媒體的計(jì)算引擎。這是因?yàn)樗@示了以快速計(jì)算方法處理高端圖形的能力?？梢院敛豢鋸埖卣f(shuō)，PC游戲行業(yè)之所以能夠在快速發(fā)展的同時(shí)，以絢麗的畫(huà)面作為武器讓用戶陶醉，多虧了GPU。

　　GPU在AI半導(dǎo)體時(shí)代迎來(lái)新機(jī)遇。人工智能研究人員主要使用 CPU 作為人工智能的系統(tǒng)半導(dǎo)體。然而，在2012年的AI視覺(jué)智能競(jìng)賽“ImageNet”中，人們發(fā)現(xiàn)GPU更適合AI的學(xué)習(xí)和編程。

　　加拿大多倫多大學(xué)的 Alex Krizewski 推出了 AlexNet，它使用了英偉達(dá)的 GPU，有利于并行計(jì)算，并獲得了冠軍。與 CPU 不同，AlexNet 引入了深度學(xué)習(xí)，通過(guò)實(shí)現(xiàn)類似于人腦結(jié)構(gòu)的螺旋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)升級(jí)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（ML）。在這場(chǎng)通過(guò)識(shí)別分為 1000 多個(gè)類別的 100 萬(wàn)張圖像來(lái)爭(zhēng)奪準(zhǔn)確性的比賽中，GPU 的表現(xiàn)非常出色。

　　從那時(shí)起，研究人員就注意到 英偉達(dá)的 GPU 也是 AI 編程的最佳選擇。人工智能通過(guò)深度學(xué)習(xí)發(fā)展了知識(shí)和判斷力后，它意識(shí)到多媒體和圖像的快速處理對(duì)于人工智能像人一樣進(jìn)行對(duì)話或?qū)懻撐氖潜夭豢缮俚摹?/p>

　　一個(gè)矛盾的局面正在產(chǎn)生，初創(chuàng)公司英偉達(dá)的創(chuàng)始人黃仁勛為了避開(kāi)英特爾主導(dǎo)的 CPU 市場(chǎng)而打造的 GPU，正在崛起為 AI 時(shí)代的引領(lǐng)者。

　　編輯：黃飛