英伟达:AI历史上最可怕的垄断!

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英伟达:AI历史上最可怕的垄断!

👉表格目录

  • 介绍
  • 起源和早期成功
  • 进军人工智能领域
  • GPU架构的演进
  • 与科技巨头的合作
  • 挑战与未来展望
  • AI即服务
  • 与竞争对手的较量
  • 向全球最有价值公司进军的可能性
  • 总结与展望

介绍

在过去一年中,全世界的关注焦点转移到了人工智能聊天GPT的身上。GPT的发布不仅仅是一个头条新闻,更是对人工智能领域内大量创新的明确指示灯。当我们都惊叹不已地目睹谷歌、微软等大公司为追赶GPT等技术而奋力前进时,英伟达却处于领先地位,推动整个竞争,并将自身从一个知名公司转变为行业巨头。今年5月25日,这家公司让全世界震惊,当天股价上涨24%,市值增加了纪录性的1840亿美元,相当于克罗地亚和斯洛文尼亚两国国民生产总值加起来的数额。而且,据报道,它有望超越苹果,成为全球市值最高的公司。那么,你一定好奇,英伟达是如何一步步走到今天的呢?而这个垄断对我们或者AI未来意味着什么呢?那么,准备好了吗?因为我们将提升你对这家硅谷巨头的认知。

起源和早期成功

1993年,计算机图像还比较基础。然而,在硅谷的一个角落,Sun Microsystems 的三位创始人Jensen hang、Chris malikowski和Curtis PR正在酝酿一场风暴。这三人经常在圣何塞的Denny's餐厅会面,一边小聊一边吃饭一边谈论着金钱。1993年的一天,三位创始人坐在他们在Denny's的常座上,无意中的一个对话转向了关键的方向。他们珍贵的灵感一度写在纸巾上,后来转换到便签上,并把它们涂鸦和设计在白板上。经过反复论证,他们不仅为他们全新创业的蓝图定下了框架,还给他们的公司起了一个名字,Nvidia。想象一下,一顿饭期间就有了一个价值万亿美元的想法。如果你在一次随意的聚会上有过顿悟,请在下面的评论中分享你的故事。几年后,Nvidia于1997年推出了Reva 128,这是一款首个面向消费者的GPU,将3D图形从电影院带到我们的家中。到1999年,该公司处于濒临崩溃的边缘,已解雇了大部分员工,但Nvidia凭借GeForce 256的推出成功反弹,并确立了作为GPU巨头的地位。在相当短的7年内,Nvidia展现了自己在GPU领域的实力。

Pros:

  • 1997年推出首个面向消费者的GPU,将3D图形带入大众家庭。
  • 凭借GeForce 256成功反弹,确立了作为GPU巨头的地位。

进军人工智能领域

21世纪初,Nvidia将目光投向了人工智能这一新领域。他们意识到图形计算和AI处理之间的相似性,决定将他们的GPU定位为AI的核心工具。当GPT等技术在2022年崭露头角时,谷歌和微软等巨头发现自己在Nvidia的引领下前行,展示了Nvidia在AI领域的战略定位。你在2000年代初预见到GPU在AI发展中如此关键的作用吗?随着AI领域的不断发展,让我们重新审视推动Nvidia走向领导地位的最重要时刻。

Pros:

  • 意识到图形计算和AI处理之间的相似性
  • 将GPU定位为AI的核心工具
  • 在AI领域的战略定位让Nvidia引领了行业发展

FAQ:

Q: 为什么Nvidia决定将GPU定位为AI的核心工具? A: Nvidia意识到图形计算和AI处理之间的相似性,并意识到GPU具有巨大的计算能力,适合用于加速AI任务的处理。

Q: 人工智能的发展如何推动Nvidia走向领导地位? A: GPT等人工智能技术的兴起使得Nvidia的GPU成为训练和推理AI模型的理想选择,进而确立了Nvidia在人工智能领域的领导地位。

GPU架构的演进

  • 2006年,Nvidia推出了计算统一设备架构(CUDA),这是一个重要的软件工具包,可提高GPU在非图形计算中的利用率,特别是在AI应用和研究中。CUDA使得Nvidia的GPU能够执行并行计算,同时执行多个任务,与传统的串行计算方法相对应,显著提高了性能,为Nvidia在AI加速领域的霸主地位奠定了基础。
  • 2010年,推出了Fermi GPU架构,成为首个强烈针对计算能力的架构,将GPU牢固地引入通用GPU计算领域。Fermi引入了大量的CUDA核心和增强了其可编程性和计算工作负载的灵活性。基于Fermi架构的两款NVIDIA GTX 580 GPU被用于训练和部署一款名为alexnet的先进卷积神经网络,该网络在2012年的ImageNet大规模视觉识别竞赛上大获成功,被誉为AI的大爆炸。
  • 2012年,Kepler GPU架构作为一个里程碑,巧妙地构建了现有的计算能力,并显著改进了CUDA,此时CUDA已广泛用于深度学习和各类并行计算任务。Kepler在能源效率方面尤为重要,引入了GPU Boost等技术,可根据指定功耗目标动态调整时钟速度,以最大化性能。基于Kepler架构的GPU(如K10、K20和K40)在深度学习应用中备受青睐。
  • 2014年,Maxwell GPU架构出现,显著提高了能源效率和计算能力,并成为AI研究人员和爱好者中的首选。同年,还推出了为深度学习优化的PUDA深度神经网络库,旨在简化使用基于Maxwell架构的支持CUDA的GPU进行深度学习的过程。
  • 2015年,推出了基于Maxwell架构的Maxwell架构建造的Titan X,成为AI从业人员的首选工具,并在民主化AI方面发挥了重要作用。
  • 2016年,推出了Pascal GPU架构,以其增强的CUDA核心、卓越的内存带宽和混合精度计算等特点,在深度学习社区引起了轰动。Pascal架构支持TensorFlow和P torch等主要深度学习框架。Pascal的强大性能不仅在研究实验室中得到证明,还在像瑞士的Piz Daint这样的超级计算机中得到了充分的应用,该计算机利用Pascal的P100 GPU进行了严格的模拟和分析。
  • 2018年,Nvidia的Turing融合了游戏和人工智能的世界,为玩家带来了实时光线追踪的功能。对于玩家来说,这是一次非常重大的改进,不妨想象一下它对2020年游戏《赛博朋克2077》中的图形改进带来的影响。在游戏之外,Turing的强大推动了以AI驱动的应用,为创意产业的专业人士提供了帮助,改进了数据中心的工作负载,并促进了图像识别和机器翻译领域的突破。

Pros:

  • 不断推出新的GPU架构,不断提升性能和能源效率。
  • 与AI发展紧密关联的架构获得了广泛应用。
  • 核心技术的不断创新使Nvidia在AI领域保持技术领先地位。

与科技巨头的合作

面对激烈竞争,Nvidia与其他科技巨头的合作发挥了重要作用,进一步扩大了其在人工智能领域的影响力。

  • 谷歌云平台:谷歌提供了Nvidia的GPU和谷歌的TPU,为用户带来顶级的AI训练和推理能力。
  • 微软:与Nvidia合作开发新的AI技术,并将AI更加贴近企业,为开发人员提供Azure机器学习SDK和Nvidia AI Enterprise软件套件。
  • 亚马逊云服务(AWS):部署了针对高强度AI工作负载优化的云平台,如Amazon EC2 P3实例和Amazon SageMaker,并提供一系列软件工具和库,如AWS DeepRacer服务和Amazon SageMaker,使AI开发更加顺畅和易于获取。

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