前言：
在超算行業(yè)，強(qiáng)中自有強(qiáng)中手。
作為超算領(lǐng)域最佳加持者，英偉達(dá)在GPU這條發(fā)展路上，可謂一路高歌猛進(jìn)。
英偉達(dá)通用計(jì)算關(guān)鍵發(fā)展方向
回顧英偉達(dá)的發(fā)展史，英偉達(dá)CEO黃仁勛向來頗具“遠(yuǎn)見”，在30年前創(chuàng)立之初就能預(yù)見計(jì)算機(jī)發(fā)展帶來的巨大圖形計(jì)算需求。
為了讓“通用計(jì)算”這一構(gòu)想成為現(xiàn)實(shí)，英偉達(dá)“堅(jiān)持”了十多年，各種創(chuàng)新協(xié)作壓根沒有停過。
在圖形市場(chǎng)發(fā)展如日中天的情況下，在2004年前后再次預(yù)見了通用計(jì)算的廣闊應(yīng)用前景。
在這之前GPU僅僅只處理圖形需求，英偉達(dá)官方為此專門開發(fā)了底層的調(diào)用機(jī)制和各種軟件庫，讓開發(fā)者可以把GPU中大量的計(jì)算能力利用起來。
“專用”轉(zhuǎn)向“通用”的關(guān)鍵決策，不僅改變了英偉達(dá)之后的發(fā)展軌跡，還讓整個(gè)行業(yè)協(xié)作孵化出了人工智能這一關(guān)鍵發(fā)展方向。
英偉達(dá)架構(gòu)的時(shí)間歷程
2006年，從過往專用的GPU（圖形處理器）全面轉(zhuǎn)向GPGPU（通用計(jì)算圖形處理器）；
2007年，GPGPU被正式命名為CUDA（統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)），開發(fā)者只需要用簡(jiǎn)單編程語言就可以調(diào)用GPU計(jì)算；
l2008－2013年，推動(dòng)與全球范圍科研機(jī)構(gòu)院校合作，在眾多場(chǎng)景中應(yīng)用GPU算力；
2014年，機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺首次出現(xiàn)在英偉達(dá)GTC上；
2015年，重點(diǎn)發(fā)布了自己在自動(dòng)駕駛方向的產(chǎn)品NVIDIA DRIVE和技術(shù)布局；
2016年，再度更新GPU架構(gòu)，升級(jí)人工智能方向上的加速計(jì)算和自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，開始以官方身份大規(guī)模開發(fā)軟件生態(tài)；
2017年，再度更新GPU架構(gòu)，祭出英偉達(dá)自己為AI打造的系統(tǒng)解決方案DGX和GPU云計(jì)算方案；
2018年，升級(jí)各個(gè)業(yè)務(wù)線的所有產(chǎn)品，深化AI領(lǐng)域的軟件生態(tài)建設(shè)；
2019年，收購全球高性能網(wǎng)絡(luò)技術(shù)公司Mellanox，發(fā)布光線追蹤技術(shù)，全面搭建以英偉達(dá)CUDA技術(shù)為核心的云端生態(tài)系統(tǒng)，全面提升數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的產(chǎn)品表現(xiàn)和靈活性；
2020年，更新GPU架構(gòu)，發(fā)布首款數(shù)據(jù)中心專用的DPU處理器，更新升級(jí)了包括顯卡、自動(dòng)駕駛、數(shù)據(jù)中心在內(nèi)的所有業(yè)務(wù)芯片，同時(shí)第一次發(fā)布AI數(shù)據(jù)中心整體解決方案；
2021年，發(fā)布首款基于ARM架構(gòu)的CPU產(chǎn)品Grace，首次組成“CPU＋GPU＋DPU”的超級(jí)組合。
2022年，更新GPU架構(gòu)，再次全面更新所有產(chǎn)品線中的芯片。
通用計(jì)算全棧矩陣
這個(gè)矩陣?yán)斫鉃橛ミ_(dá)多年以來創(chuàng)新的積累，在這個(gè)巨大的多層平臺(tái)上，是氣象、醫(yī)療、語音、工業(yè)設(shè)計(jì)、專業(yè)圖形處理、機(jī)器人、視頻分析處理等典型人工智能賽道中的多種軟件產(chǎn)品和解決方案，背后還有著上千萬的開發(fā)者和全球近萬家使用英偉達(dá)技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司。
截止目前，英偉達(dá)已經(jīng)擁有一個(gè)產(chǎn)品眾多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，橫跨不同行業(yè)、應(yīng)用場(chǎng)景和解決方案的通用計(jì)算全棧矩陣。大致可以分為四層：
1． 底層硬件：芯片、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)硬件；
2． 底層軟件：驅(qū)動(dòng)軟件、計(jì)算基礎(chǔ)組件；
3． 框架軟件：計(jì)算通用工具、算法庫；
4． 實(shí)際應(yīng)用：模型算法、領(lǐng)域應(yīng)用、場(chǎng)景應(yīng)用。
硬件從邊緣領(lǐng)域的SoC，到傳統(tǒng)的游戲顯卡和加速卡，再到無限拓展的云端解決方案，甚至是目前地球單機(jī)并行運(yùn)算能力最強(qiáng)的超級(jí)計(jì)算機(jī)中，都有英偉達(dá)統(tǒng)一微架構(gòu)的GPU處理器。
不同物理尺寸、不同芯片數(shù)量、不同算力等級(jí)的硬件可以相互組合協(xié)作，組成各式各樣的解決方案對(duì)應(yīng)不同行業(yè)和應(yīng)用場(chǎng)景。
結(jié)尾：持續(xù)創(chuàng)新是最好的策略
強(qiáng)大的全棧硬件能力，讓英偉達(dá)輸出的產(chǎn)品從過去的GPU、顯卡一下子躍進(jìn)為全球頂級(jí)的超級(jí)計(jì)算機(jī)制造商。
基于“通用計(jì)算全棧矩陣”這個(gè)發(fā)展核心，英偉達(dá)仍在持續(xù)推動(dòng)新“創(chuàng)新”，以換取更多發(fā)展中的遠(yuǎn)見。
例如對(duì)于人工智能機(jī)器人，英偉達(dá)就專門打造了ISAAC（自動(dòng)化移動(dòng)機(jī)器人）平臺(tái)，不同行業(yè)、不同機(jī)器人外形、不同需求的用戶都能通過這個(gè)平臺(tái)讓自己的機(jī)器人變得更加智能和高效。
英偉達(dá)自己牽頭，在英偉達(dá)自己的數(shù)字孿生世界Omniverse中構(gòu)建了一個(gè)地球的數(shù)字孿生兄弟。
英偉達(dá)還專門預(yù)留了收集更多“百萬倍計(jì)算挑戰(zhàn)”的入口，包括用人工智能將藥物研發(fā)加速720倍，監(jiān)控預(yù)測(cè)南極洲陸地環(huán)境變化，推演新冠病毒變異機(jī)理和趨勢(shì)，萬億原子量子精確分子動(dòng)力學(xué)模擬在內(nèi)的項(xiàng)目已經(jīng)加入。
這些頗具未來屬性、影響注定深遠(yuǎn)的新項(xiàng)目，很多或許不會(huì)成功，也不能給帶來更多潛在的收入。
部分內(nèi)容來源于：虎嗅APP：英偉達(dá)業(yè)績(jī)下滑，為何不足為慮？； 腦極體：“卷王”英偉達(dá)的真面目
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