你打游戏吗？前段时间，王者荣耀与腾讯AI Lab合作打造的策略协作型AI「王者绝悟」，大大提升了人机对战的难度，不少网友惊呼：电脑人都可以做出和人一样的战略决策了。 如果你不玩游戏，那你一定听说过最近都火出圈的ChatGPT吧，他们其实都是人工智慧，那么人工智慧背后的硬体是什么？今天我们就来说一说！ 视频要点： 00:32：人工智慧背后的硬体 02:52: 英伟达成功秘诀 指导老师：高仕霖 策划：丁华兴 剪辑：范景雅 封面设计：叶巍 ❤ 订阅【直达国际】的频道 ❤ 转发此影片分享给亲朋好友 ❤ 点赞 ❤ 留言 ►喜马拉雅：https://www.ximalaya.com/zhubo/402672728 ►Facebook: https://www.facebook.com/DirectAccessFinance/ 字幕：
你打游戏吗？前段时间，王者荣耀与腾讯 AI Lab合作打造的策略协作型AI「王者绝悟」，大大提升了人机对战的难度，不少网友惊呼：计算机人都可以做出和人一样的战略决策了。 如果你不玩游戏，那你一定听说过最近都火出圈的ChatGPT吧，他们其实都是人工智能，那么人工智能背后的硬件是什么？今天我们就来说一说！ 人工智能背后的硬件 最近几个月ChatGPT很火，同时也引起了一股AI 大模型开发热潮，内地厂商百度、阿里、腾讯、科大讯飞纷纷加入开发大模型行列。 现在AI的模型训练基础建立于海量的数据。那么问题来了，怎样才能缩短AI的训练的时间？ 其中，必不可缺的是需要大量高效能的GPU。GPU就是图像处理单元的英文缩写。为什么用GPU，而不用CPU？这是因为CPU是通用芯片，可以用来处理各类不同任务，当中也包括图像处理。不过，GPU是专门为图像处理而设计的芯片。他们之间的差异是，GPU能够同时进行大量的并行计算，所以能比CPU更快地同时处理大量简单重复任务。 打个比喻，CPU就象是工程师。工程师能做很复杂高深的数学题，但只有一个人。GPU就像六年级小学生，人数有100个。虽然不会高深的数学，但他们会加减乘除。现在要解决的问题是一百道小学数学题，工程师还没反应过来，小学生每人一题一下子就做完了。人工智能的深度学习训练就类似以上情况。大量重复的计算任务，所以，使用GPU更加适合。 那么用多少GPU才足够训练一个大模型？像Open AI训练GPT3是用了数千个GPU。 另外，一家著名研究机构TrendForce预估训练大模型的GPU需求将达到约2万颗，而要将项目商业化将至少3万颗。无论几千，还是3万。毫无疑问，训练一个大模型是需要大量的GPU，而这些GPU不是我们打游戏的GPU，而是数据中心级别的产品。 ChatGPT的训练以英伟达的A100图像加速器为主。一台带有8个A100的服务器现在的售价大概是20万美元。如果要几千个GPU，需要的设备资源是一笔天文数字。 所以，英伟达在资本市场成为投资者热捧的宠儿。股价自从人工智能热以来也水涨船高。截止5月15日。其市值已经超过7,000亿美元，这比腾讯和阿里现在加起来的市值还要多啊。 英伟达成功的秘诀 如果要我用一句话总结现在英伟达的成功。我会说这是建基于游戏行业的发展。没有游戏行业，很难想象英伟达能快速成长。或许，今天的人工智能也不会发展得那么迅速。 英伟达是在1993年由三位工程师一起创立的。其中一位就是大名鼎鼎的英伟达现任CEO黄仁勋。另外两位是克里斯·马拉科夫斯基和卡蒂斯·普里姆。黄仁勋曾经在AMD担任微处理器工程师，后面两位是太阳计算机系统的工程师。 当时，他们看到未来计算机的市场机遇。这就是前面讲到的，CPU处理图像效率低的问题。他们觉得这里需要有更好的解决方案。当时，游戏市场增长迅速，而游戏的图像处理就是其中一个重大痛点。这真的是千载难逢的机遇。 在成立不久，公司很快就拿到红杉资本和其他风险投资公司的2,000万美金投资。1998年推出的3D游戏加速芯片就大受市场好评。 然后，于1999年顺利登陆纳斯达克上市。同年，推出了由台积电代工的GeForce 256，此产品是英伟达第一个GeForce系列产品，又被称作为世界上第一个GPU。产品的帧速率比之前的产品高出50%，而且效能跑赢市面上所有的产品。这里插一句，帧速率就是图像刷新率，平常打游戏看到的fps就是帧速率的单位。帧速率越高游戏画面越流畅。 GeForce 256产品的巨大成功为公司赢得价值2亿美元的微软Xbox GPU订单。由此，英伟达的销售从99年的1.6亿飞跃到02年的13.7亿。在短短3年间，翻了8倍多。同时，毛利率也从99年的30%飙升到02年的38%。 Xbox的订单后，英伟达随后再下一城，拿下了索尼PlayStation 的GPU订单。然后再进军手机的图像处理市场。随着公司的壮大，英伟达也不断地透过并购来增强技术专利版图，提高协同效应，深挖护城河。 游戏主机、桌面计算机、笔记本计算机、手机，你能想到的重要GPU阵地都被英伟达一一占据。然后，就是数据处理器市场 。现在数据中心在日常企业运作上担任重要的角色。其实，早在十几、二十年前，英伟达就利用自身GPU来布局数据中心的业务发展。 数据中心不是要处理大量的数据吗？GPU可以通过并行计算能力和高速的存储器带宽，加速各种数据处理任务。所以，英伟达的数据处理器可以分担中央处理器的数据传输工作，并且处理数据传输、压缩、储存、加密与分析工作。 到了 08年，英伟达的收入就达到 41亿美元，比02年又翻了3倍，并且仍然保持着33%的同比增速。当时的毛利率也创新高，达到了45%。41亿收入、高增长、毛利率创新高，这代表着英伟达的产品在当时的市场就非常有议价能力。 与其他伟大公司一样，英伟达也经历过低谷。比如：08年金融风暴之后市场需求曾经一度低迷，而且当年也因为产品有生产瑕疵被告上法庭，虽然最终庭外和解了。可是，由于市场因素让公司的收入和利润一度下跌。 不过很快，英伟达再次重拾增长动力。在2010年后，云计算需求快速增长。英伟达把握住了。2012年后，移动互联网的爆发，也给了英伟达非常好的发展机遇。 到了2017年后，英伟达再次迎来了黄金时刻。首先是，人工智能和无人驾驶的需求急速上升。这两项应用对浮点运算的算力要求，带动了高端图形处理芯片的需求增长。 然后是电竞和加密货币挖矿。对于电竞选手，图像处理的顺滑直接影响选手的表现和成绩。对于挖矿，芯片性能与能耗成本直接相关。这些都需要高端的图像处理芯片支持。在多个因素叠加下，英伟达在2019年的收入达到新高峰的117亿美元，同比增长30%，毛利率达到恐怖的60%，而净利润率也从往年的10%左右冲到30%！ 2019年后，英伟达的发展飞轮还在继续滚动。2021年数字货币火热带动下，GPU需求旺盛。虽然2022年后，挖矿活动减少了，但是人工智能和数据中心需求又继续接力。根据英伟达最近公布的数据，公司收入再翻倍到269亿美金。当中，GPU芯片销售达到158 亿；另外就是2019年收购的迈伦科技，为公司的数据中心业务注入了进一步动能。英伟达的计算与网络业务销售达到111亿。两项主要业务同比增长都超过60%。 从99年1.6亿到2023年的269亿，24年间收入翻了168倍。回顾英伟达的历史，你不难发现虽然这家公司在过去24年间的发展也会受到经济周期的影响，但是业务发展仍然可以保持着每隔几年就上一个台阶。 当然，英伟达的成功不光是靠GPU业务支撑，更重要的是创始人对科技发展路线的准确判断。在2021年时，英伟达一度想要收购ARM，目的是让GPU作为计算的核心，再利用ARM的架构作为辅助，扩张GPU在移动设备、物联网和人工智能领域的发展。虽然最后没有成功，但是可以看的出来管理层是非常有目标及远见的。 好了，本期视频到这就要结束了，下期我们将会和大家说一说芯片代工之王 - 台积电的故事，关注我们，不要错过哦！ 直达国际投资学堂 听故事，学期货！ 0基础掌握期货投资！
风险及免责声明:
1. 学堂内容仅为作者的观点，供参考之用，并不代表直达金融服务（新加坡）有限公司的观点；
2. 学堂的内容和观点并不构成任何要约、游说或推介购买或出售任何投资，也不应用作任何投资决策或其他决策的依据。以上内容所提及的任何产品、事件均不构成投资建议；同时学堂的信息未考虑您的个人目标，财务状况和需求。因此，您需要考虑这些产品是否符合您的目标、财务状况和需求，请您在做出任何金融产品相关的交易决定之前考虑相关的风险。
3. 本公司有权利更正本网站的信息，并且不保证在本网站上见到的信息是准确的、完整的或最新的。本公司（及其董事、管理人员、代理人、子公司、员工、代表、继承人和受让人）在任何情况下都不为您或任何第三方的以下损失负责：
- 任何因本网站内容的不完整、不准确、错误、遗漏、误报、不可用或中断或任何信息传递延误所引致的成本、费用、损失或损害；
- 您与本网站内容有关的任何特殊的、直接的、间接的或后果性的损失或损害，包括但不限于收入、利润、业务、数据的损失，无论基于合同、侵权、法规或其他原因。
Copyright© 2023 直达金融服务（新加坡）有限公司 版权所有
留言