ChatGPT火熱，GPU在AI半導(dǎo)體時代迎來新機遇

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

　　英偉達作為“ChatGPT”時代的最大受益者，它帶來了交互式人工智能（AI）服務(wù)熱潮，因此對其未來營收具有強大影響力。全球最大人工智能 （AI） 研究所“OpenAI”公開的人工智能聊天機器人（聊天機器人）“ChatGPT”相關(guān)的股價正在迅速上漲。

　　英偉達為“ChatGPT”提供技術(shù)基礎(chǔ)

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

　　英偉達去年的收入為 269 億美元。市值5231億，是銷售額的19倍多。英偉達未來價值之所以受到高度評價，得益于新開辟的巨大市場“Conversational AI”。

　　為了讓會話式 AI 像人類一樣思考和說話，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 多個英偉達的“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行交流。專家解釋，單個芯片本身的處理速度用CPU可以很快，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量很大的時候，用GPU整體需要的時間就少很多。此外，ChatGPT 只有在實時學(xué)習(xí)每天涌入的數(shù)據(jù)時，才能消除錯誤或錯誤答案的可能性。這意味著未來將需要更多的 GPU。

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

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

　　英偉達初創(chuàng) GPU

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

　　CPU 市場的霸主英特爾，在 GPU 市場處于劣勢。同樣，英偉達之所以開創(chuàng)了GPU的半導(dǎo)體領(lǐng)域，也是因為當(dāng)初英特爾占據(jù)了CPU市場的大部分份額。如今，GPU 現(xiàn)在已經(jīng)成為高端 PC 游戲和設(shè)計工作必不可少的計算引擎。

　　黃仁勛（60 歲），英偉達創(chuàng)始人，1963 年出生于中國臺灣，隨身為工程師的父母移居美國。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)計師。

　　1993 年，他與在 Sun Microsystems 設(shè)計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。最初，黃仁勛打算打造一個專門處理多媒體的CPU。但是，CPU 市場由英特爾主導(dǎo)。他害怕英特爾，于是放棄了CPU生產(chǎn)，轉(zhuǎn)而關(guān)注GPU開發(fā)。經(jīng)過兩年的研發(fā)，英偉達的第一款 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。

　　GPU在AI半導(dǎo)體時代迎來新機遇

　　直到 20 世紀 90 年代初，安裝在 PC 中的顯卡還只是一個適配器（轉(zhuǎn)換器）之類的組件，它將 CPU 的計算結(jié)果轉(zhuǎn)換為圖片或文本信號，并輸出到顯示器上。然而，自 20 世紀 90 年代中期以來，隨著 PC 多媒體內(nèi)容和游戲市場的增長，CPU 難以單獨處理。在這種情況下，英偉達的 GPU 應(yīng)運而生，成為一種無需 CPU 幫助即可自行識別和實現(xiàn)多媒體的計算引擎。這是因為它顯示了以快速計算方法處理高端圖形的能力。可以毫不夸張地說，PC游戲行業(yè)之所以能夠在快速發(fā)展的同時，以絢麗的畫面作為武器讓用戶陶醉，多虧了GPU。

　　GPU在AI半導(dǎo)體時代迎來新機遇。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視覺智能競賽“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，它使用了英偉達的 GPU，有利于并行計算，并獲得了冠軍。與 CPU 不同，AlexNet 引入了深度學(xué)習(xí)，通過實現(xiàn)類似于人腦結(jié)構(gòu)的螺旋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來升級現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)方法（ML）。在這場通過識別分為 1000 多個類別的 100 萬張圖像來爭奪準確性的比賽中，GPU 的表現(xiàn)非常出色。

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

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

　　編輯：黃飛