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显卡亚马逊,看NVIDIA显卡发展史,是如何蜕变成“人工智能”界的领头羊的

互联网 2021-04-19 01:21:49
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显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,是电脑进行数模信号转换的设备,承担输出显示图形的任务。显卡接在电脑主板上,它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来,同时显卡还是有图像处理能力,可协助CPU工作,提高整体的运行速度。对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。

如果你喜欢用电脑玩游戏,那么对 NVIDIA(英伟达)这个名字肯定不会陌生,NVIDIA 研发的旗舰级游戏显卡,性能强大,发热量惊人,有“核弹”之称。随着人工智能的兴起,NVIDIA 的 CEO 黄仁勋(Jen-Hsun Huang)却反复强调:显卡公司NVIDIA 是一家人工智能公司!

2014 年,NVIDIA 的股价还在 25 美元附近徘徊,到了今天,NVIDIA 的股价却已经飙到了 96 美元,翻了近 4 倍!堪称美国科技界的一只“妖股”。

靠游戏显卡发家的 NVIDIA,怎么就成了“人工智能”界的领头羊呢?

险些夭折的NVIDIA

创建 NVIDIA 之前,黄仁勋曾经是 AMD 公司的芯片设计师,那时候的他或许想不到,二十年后,自己创立的公司会成为老东家最强劲的竞争对手。

在 AMD 公司,黄仁勋打下了结实的技术基础,之后他又跳槽到了芯片公司 LSI-Logic,在那里,黄仁勋完成了从技术岗到销售岗的转型。1993 年,三十而立的黄仁勋和两位好友共同创建了 NVIDIA,主攻当时仍处在萌芽阶段的图形芯片市场。

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NVIDIA 做的第一件大事,就是花两年时间研发了一款与市面上所有图形芯片都不同的产品——NV1,其集成了显卡、声卡、手柄驱动等多种功能,瞄准的并不是 PC 市场,而是游戏主机。

可惜,NVIDIA 倾尽全力研发出来的第一款产品,却始终没有打进主流游戏市场,NVIDIA 花光了投资,几近破产。

在走投无路之际,游戏公司世嘉伸出了援手——当时世嘉正在开发新一代的主机“土星”,他们认为 NVIDIA 芯片的高集成度能够更好地在游戏机上发挥性能,因此投入了 700 万美金支持 NVIDIA 研发新一代的产品。

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世嘉土星游戏主机

重新定义“显卡”

虽然世嘉跟 NVIDIA 的合作最终没有成功,研发中的 NV2 芯片也因此流产,但靠着这 700 万美金,黄仁勋终于摸到了市场的脉象——当时微软发布了 Direct X 接口,可市面上支持这一标准的图像芯片却寥寥无几,所有的图像芯片厂商都在忙着推广自己的接口。

黄仁勋决定,放弃部分已有的专利,转而全面支持微软的 Direct X 接口。同时,NVIDIA 全面提升了开发速度,每六个月就研发一款新产品。

转型后的 NVIDIA 推出了 Riva 128 芯片,不仅性能足够强大,而且造价也要比同类产品低廉不少,加上对 Direct X 的良好支持,成为不少 ODM 厂商的首选。

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NVIDIA Riva 128 图形芯片

之后,找对产品思路的 NVIDIA 开始奋起直追,于 1999 年推出了世界上首款 GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)GeForce 256,与同时代的其他图像芯片相比,GeForce 256 的创新之处在于,大大减少了对 CPU 的依赖,强化了对 3D 图像的渲染功能,性能上远远地甩开了同期的对手。

得益于 GeForce 256 的出色表现,NVIDIA 拿到了微软 Xbox 游戏机的订单,辗转多年以后,NVIDIA 又回到了他们最初想攻占的游戏机市场。

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浮夸的 GeForce 256 包装,凸显其强大的性能

从显卡到人工智能

其实,黄仁勋一直都知道,NVIDIA 的 GPU 绝不只是为电子游戏服务的,但是让他想不到的是,GPU 居然还能在“深度学习”领域大放异彩。

“深度学习”是人工智能的关键,从 20 世纪 60 年代至今,“深度学习”领域一直没有巨大突破的原因在于:

需要足够庞大的数据量

需要足够廉价的计算能力

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互联网的普及让数据前所未有地庞大,而且每个人都能轻易地接触到大量的数据,可是这么多年过去了,计算机的算力依旧不够强大。

2006 年,为了减少开发者的负担,NVIDIA 发布了一个名为 CUDA 的编程工具,开发者们通过这套工具,可以轻松地让 GPU 同时对画面上的每一个像素进行编程,让他们完成一些简单的渲染工作——这样一来,开发者就无须不胜其烦地重复写代码了。

同样,利用这一原理,深度学习的研究者们也可以利用 GPU 来完成大量低级计算,从而大大提升人工智能的计算能力。在世界范围内,大约有 3000 家人工智能公司通过 NVIDIA 的芯片来满足他们对人工智能的需求,其中不乏亚马逊、谷歌、微软等科技巨头。

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NVIDIA GPU 深度学习原理图示

对于“深度学习”,黄仁勋是这样理解的:

深度学习就像人脑一样,你几乎可以教会它任何东西,但它有个巨大的障碍:需要庞大的计算量,这跟我们的 GPU 的运算模式几乎是一致的。

尽管 NVIDIA 的主营业务仍是显卡,2017 财年第三季度,图形芯片部门的营收占其总营收的 85%;但得益于人工智能领域的发展,NVIDIA 的汽车业务增长迅速,同比增长 60.8%,最新推出的车载电脑 DRIVE PX 2 更是被用到了特斯拉的电动汽车当中,发展前景十分可观。

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黄仁勋与特斯拉电动汽车

人工智能带着显卡厂家一起装逼一起飞了。那么我们来看看,显卡的前世今生。

原来的显卡是什么?

显卡的工作非常复杂,但其原理和部件很容易理解。在本文中,我们先来了解显卡的基本部件和它们的作用。此外,我们还将考察那些共同发挥作用以使显卡能够快速、高效工作的因素。

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显示卡(videocard)是系统必备的装置,它负责将CPU送来的影像资料(data)处理成显示器(monitor)可以了解的格式,再送到显示屏(screen)上形成影像。它是我们从电脑获取资讯最重要的管道。因此显示卡及显示器是电脑最重要的部份之一。我们在监视器上看到的图像是由很多个小点组成的,这些小点称为“像素”。在最常用的分辨率设置下,屏幕显示一百多万个像素,电脑必须决定如何处理每个像素,以便生成图像。为此,它需要一位“翻译”,负责从CPU获得二进制数据,然后将这些数据转换成人眼可以看到的图像。除非电脑的主板内置了图形功能,否则这一转换是在显卡上进行的。我们都知道,计算机是二进制的,也就是0和1,但是总不见的直接在显示器上输出0和1,所以就有了显卡,将这些0和1转换成图像显示出来。

看NVIDIA显卡发展史,是如何蜕变成“人工智能”界的领头羊的

早期,显卡计算能力不行,3D的数据处理不过来。古墓丽影中,劳拉的屁股是方的。

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显卡的主要部件是:主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存。不同显卡的工作原理基本相同CPU与软件应用程序协同工作,以便将有关图像的信息发送到显卡。显卡决定如何使用屏幕上的像素来生成图像。之后,它通过线缆将这些信息发送到监视器。

显卡的演变自从IBM于1981年推出第一块显卡以来,显卡已经有了很大改进。第一块显卡称为单色显示适配器(MDA),只能在黑色屏幕上显示绿色或白色文本。而现在,新型显卡的最低标准是视频图形阵列(VGA),它能显示256种颜色。通过像量子扩展图矩阵(QuantumExtendedGraphicsArray,QXGA)这样的高性能标准,显卡可以在最高达2040x1536像素的分辨率下显示数百万种颜色。

根据二进制数据生成图像是一个很费力的过程。为了生成三维图像,显卡首先要用直线创建一个线框。然后,它对图像进行光栅化处理(填充剩余的像素)。此外,显卡还需添加明暗光线、纹理和颜色。对于快节奏的游戏,电脑每秒钟必须执行此过程约60次。如果没有显卡来执行必要的计算,则电脑将无法承担如此大的工作负荷。

显卡工作的四个主要部件

显卡在完成工作的时候主要靠四个部件协调来完成工作,主板连接设备,用于传输数据和供电,处理器用于决定如何处理屏幕上的每个像素,内存用于存放有关每个像素的信息以及暂时存储已完成的图像,监视器连接设备便于我们查看最终结果。

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