《黃仁勛：英偉達(dá)之芯》，[美]斯蒂芬·威特著，周健工譯
■張?zhí)锟?/strong>
最近，有關(guān)英偉達(dá)及其創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛的消息成為網(wǎng)絡(luò)熱搜詞條。
人們關(guān)注的焦點(diǎn)之一是財(cái)富。英偉達(dá)的股價(jià)過(guò)去一年上漲近140%，目前市值約3.2萬(wàn)億美元。2024年，英偉達(dá)股價(jià)幾度超越蘋(píng)果成為全球市值最高公司。投資人最新透露，英偉達(dá)有近80%的員工已成為“百萬(wàn)美元富翁”，其中一半的人凈資產(chǎn)達(dá)到2500萬(wàn)美元，約合1.8億元人民幣。
技術(shù)是財(cái)富的基石。英偉達(dá)正在研發(fā)物理ChatGPT，或機(jī)器人ChatGPT，這可能使人工智能（AI）在新的一年或未來(lái)幾年徹底改變世界。英偉達(dá)研發(fā)物理ChatGPT既是其一以貫之的風(fēng)格和技術(shù)路線，也是英偉達(dá)的大部分員工能成為百萬(wàn)富翁的秘訣，更是推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力。同時(shí)，這也是《黃仁勛：英偉達(dá)之芯》一書(shū)的核心內(nèi)容。
一
OpenAI研發(fā)的ChatGPT等生成式AI只是一種大語(yǔ)言模型，能夠理解并生成自然語(yǔ)言文本，為人類(lèi)做許多文本工作，也能參與各種對(duì)話和交流場(chǎng)景，但仍然不能與人進(jìn)行真實(shí)和實(shí)時(shí)的交流。而2019年，英偉達(dá)首次推出的開(kāi)源AI系統(tǒng)Megatron就是訓(xùn)練大規(guī)模模型技術(shù)，對(duì)諸如ChatGPT底層架構(gòu)等AI領(lǐng)域的發(fā)展產(chǎn)生重大影響，為包括OpenAI在內(nèi)的公司在大語(yǔ)言模型研發(fā)方面取得突破奠定了基礎(chǔ)。
不過(guò)，黃仁勛現(xiàn)在更看重的是通用人形機(jī)器人技術(shù)，這是未來(lái)人類(lèi)最需要、最為實(shí)用的技術(shù)，但很難突破和實(shí)現(xiàn)。
黃仁勛認(rèn)為，隨著Transformer模型、大語(yǔ)言模型以及基礎(chǔ)模型方面的突破，英偉達(dá)能夠在該領(lǐng)域取得突破并作出真正貢獻(xiàn)的核心技術(shù)，就是物理AI或物理ChatGPT，即能讓機(jī)器人通過(guò)在虛擬世界的學(xué)習(xí)，獲得真實(shí)物理世界物與物、物與人的交互能力，以及交融和對(duì)接的能力，成為人類(lèi)最實(shí)用和最有效的AI工具。
具體而言，英偉達(dá)將要推出宇宙和全景宇宙平臺(tái)，即物理ChatGPT，它能夠在虛擬環(huán)境中模擬真實(shí)世界，大大縮短了機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)間。如果讓人形機(jī)器人像人一樣行動(dòng)，它需要按照人類(lèi)的時(shí)間進(jìn)度線性學(xué)習(xí)，需要在現(xiàn)實(shí)世界中訓(xùn)練機(jī)器人學(xué)習(xí)，如學(xué)習(xí)行走、取物、做家務(wù)等。但在虛擬仿真環(huán)境的全景宇宙中，英偉達(dá)可以創(chuàng)建多個(gè)不同的多元宇宙，讓機(jī)器人并行學(xué)習(xí)，可能同時(shí)以10萬(wàn)種不同的方式學(xué)習(xí)。如此，就可以將原本需要10年才能訓(xùn)練機(jī)器人完成的任務(wù)，縮短至幾個(gè)小時(shí)，極大地提高效率和可行性。
讀完《黃仁勛：英偉達(dá)之芯》一書(shū)，就會(huì)知道推出物理ChatGPT和人形機(jī)器人指日可待。因?yàn)楸緯?shū)描述的一個(gè)核心問(wèn)題就是黃仁勛和英偉達(dá)創(chuàng)新的速度，這在過(guò)去體現(xiàn)為“黃氏定律”，這一定律在現(xiàn)在和未來(lái)也會(huì)體現(xiàn)出來(lái)。
該書(shū)通過(guò)傳記的形式，詳細(xì)介紹了黃仁勛創(chuàng)業(yè)和對(duì)計(jì)算機(jī)、AI的貢獻(xiàn)。其中，僅英偉達(dá)開(kāi)發(fā)的可以高速進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算的電子電路的圖形處理單元GPU技術(shù)，就為無(wú)數(shù)科研和商業(yè)應(yīng)用提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力，黃仁勛也因此贏得了“AI教父”的稱號(hào)。
“某某之父”或“某某之母”是指某一事業(yè)和產(chǎn)品，或某一潮流、某個(gè)時(shí)代的開(kāi)創(chuàng)者、奠基者。今天，人們已經(jīng)進(jìn)入AI時(shí)代，而開(kāi)創(chuàng)這個(gè)時(shí)代的絕非一個(gè)人或幾個(gè)人，至少是幾十或上百位計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、電子學(xué)、半導(dǎo)體、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等方面的科學(xué)家、工程師、技術(shù)人員、學(xué)者。在這些方面卓有貢獻(xiàn)者都可以稱為“AI之父”。
正因如此，美國(guó)《時(shí)代》雜志在2023和2024年都公布了AI百大影響力人物，共分為四大類(lèi)——領(lǐng)導(dǎo)者、創(chuàng)新者、塑造者及思想家。黃仁勛兩次均入選領(lǐng)導(dǎo)者，也即人們俗稱的“教父”。這100人中也包括OpenAI首席執(zhí)行官奧特曼、Google DeepMind首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人哈薩比斯、臺(tái)積電董事長(zhǎng)魏哲家等。
二
AI離不開(kāi)芯片或晶片、晶圓，通過(guò)將包括半導(dǎo)體設(shè)備、被動(dòng)組件等電路小型化的方式，將電路集成在半導(dǎo)體芯片上，這是AI的物質(zhì)基礎(chǔ)和運(yùn)行基礎(chǔ)。
今天，就全球的大部分技術(shù)潮流，如云計(jì)算、加密貨幣、元宇宙、AI、云服務(wù)而言，英偉達(dá)都是領(lǐng)先者和深度參與者。更重要的是，全球大部分AI模型，幾乎都是用英偉達(dá)的顯卡訓(xùn)練出來(lái)的。
要理解這一點(diǎn)，還是要用數(shù)據(jù)說(shuō)話。按照摩爾定律，芯片的算力每10年約有100倍的增長(zhǎng)。而根據(jù)英偉達(dá)的數(shù)據(jù)，在過(guò)去8年里，英偉達(dá)芯片的算力已經(jīng)增長(zhǎng)了1000倍。10年100倍是摩爾定律，8年1000倍是前者的10倍。這是什么呢？這就是“黃氏定律”。也因此，在算力上，可以說(shuō)已經(jīng)從摩爾定律時(shí)代進(jìn)入“黃氏定律”時(shí)代。
進(jìn)一步看，2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)都頒發(fā)給了與AI有關(guān)的研究成果，其中加拿大多倫多大學(xué)的杰弗里·欣頓由于發(fā)明了能捕捉有特征意義的圖片和數(shù)據(jù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AlexNet），而與美國(guó)普林斯頓大學(xué)的約翰·霍普菲爾德共同獲得諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)。
然而，如果沒(méi)有黃仁勛和英偉達(dá)研發(fā)的GPU，AlexNet在實(shí)際用途上并不被看好，甚至連欣頓也認(rèn)為用處不大。不過(guò)，在2012年，采用兩塊英偉達(dá)生產(chǎn)的GTX580GPU訓(xùn)練AlexNet需要6天，但是到2018年，采用常用的英偉達(dá)DGX-2GPU訓(xùn)練AlexNet，只需要18分鐘。英偉達(dá)芯片的算力不只是讓AlexNet進(jìn)入實(shí)用階段，而且讓今天的語(yǔ)音助手、刷臉支付、人臉識(shí)別，以及整個(gè)AI技術(shù)走向了產(chǎn)業(yè)化和實(shí)用化。
從上述及AI發(fā)展歷程來(lái)看，可以認(rèn)為，沒(méi)有黃仁勛和英偉達(dá)，就沒(méi)有今天的AI。從時(shí)間點(diǎn)看，黃仁勛有一些關(guān)鍵的人生節(jié)點(diǎn)：出生于中國(guó)臺(tái)灣，5歲從臺(tái)灣跟隨父母到泰國(guó)，10歲跟隨父母移民到美國(guó)，20歲大學(xué)畢業(yè)入職第一家公司硅谷AMD，30歲創(chuàng)立英偉達(dá)，35歲決定獨(dú)霸圖形市場(chǎng)，36歲公司上市，躋身千萬(wàn)富翁行列，38歲成為標(biāo)準(zhǔn)普爾最年輕的首席執(zhí)行官，50歲頓悟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)，押注AI，55歲創(chuàng)造“黃氏定律”，60歲入選《時(shí)代》周刊全球AI領(lǐng)袖。
而從技術(shù)節(jié)點(diǎn)看，黃仁勛和英偉達(dá)實(shí)現(xiàn)了從芯片到超級(jí)計(jì)算機(jī)，再?gòu)慕y(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)到一系列人工智能軟件，包括為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)提供超級(jí)算力的一系列芯片。在這些關(guān)鍵點(diǎn)上，每踩準(zhǔn)一個(gè)點(diǎn)，就不只是創(chuàng)造偉大的業(yè)績(jī)，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)極快增長(zhǎng)，還可以成為一個(gè)新時(shí)代的開(kāi)創(chuàng)者。
英偉達(dá)在2006年至2009年研發(fā)的CUDA就不是單一的技術(shù)，而是一種整合技術(shù)，是該公司對(duì)通用圖形處理器GPGPU的正式統(tǒng)合。通過(guò)這一技術(shù)，使用者可利用英偉達(dá)GeForce 8以后的GPU和較新的Quadro GPU進(jìn)行計(jì)算，而C語(yǔ)言仍是其基礎(chǔ)，可以讓大多數(shù)人直接以熟悉的C語(yǔ)言寫(xiě)出在顯示芯片上執(zhí)行的編程，而不需要學(xué)習(xí)特定的顯示芯片的指令或特殊的結(jié)構(gòu)。這實(shí)際上就是一種技術(shù)和應(yīng)用的騰飛。
早在2007年，欣頓及團(tuán)隊(duì)就意識(shí)到CUDA對(duì)圖像識(shí)別的重要性。2008年，CUDA就在欣頓的實(shí)驗(yàn)室得到應(yīng)用。欣頓要求他的兩位學(xué)生蘇茨克弗和克里澤夫斯基利用英偉達(dá)的GPU訓(xùn)練計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)圖像識(shí)別。2012年初，克里澤夫斯基改造了一個(gè)原本僅用于教學(xué)練習(xí)的經(jīng)典學(xué)術(shù)圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，使其能夠在CUDA上順暢運(yùn)行。
令人震驚的是，GPU僅用30秒就完成了訓(xùn)練。接下來(lái)，欣頓和蘇茨克弗及克里澤夫斯基對(duì)英偉達(dá)的GPU算力更是驚得目瞪口呆，因?yàn)樗麄儎?chuàng)建了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，命名為Super Vision，在機(jī)器學(xué)習(xí)中利用圖像網(wǎng)絡(luò)這樣帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練稱為“監(jiān)督學(xué)習(xí)”。而在理想狀態(tài)下，英偉達(dá)的兩個(gè)GeForce 8GPU每秒能執(zhí)行3萬(wàn)億次操作。換算下來(lái)，英偉達(dá)的GPU能在不到一周時(shí)間內(nèi)完成1億個(gè)不同的數(shù)學(xué)步驟。這相當(dāng)于將人類(lèi)原本需要90億年才能完成的計(jì)算量，都編碼進(jìn)了Super Vision那“脆弱”的合成大腦之中。但是，如果沒(méi)有CUDA，這個(gè)合成大腦就無(wú)法運(yùn)轉(zhuǎn)。
黃仁勛的這部傳記其實(shí)再次提出了一個(gè)科學(xué)與技術(shù)的區(qū)分和關(guān)聯(lián)問(wèn)題。科學(xué)是解決是什么和為什么的問(wèn)題，技術(shù)是解決做什么和怎么做的問(wèn)題。欣頓提出了AlexNet是什么和為什么的原理，但黃仁勛和英偉達(dá)給予了這一科學(xué)原理要做什么和怎么做的路徑，包括打開(kāi)方式和執(zhí)行運(yùn)營(yíng)方式，如此才能在圖形識(shí)別和人臉識(shí)別，以及AI其他領(lǐng)域進(jìn)行全面的社會(huì)應(yīng)用。
2015年后，黃仁勛和英偉達(dá)全面投入到AI的做法，意味著不只是今天的信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、個(gè)人電腦、智能手機(jī)等在以更快更好的速度更新并服務(wù)于每一個(gè)人，也意味著以芯片算力為基礎(chǔ)的技術(shù)和AI僅僅是一個(gè)開(kāi)端。未來(lái)，這些技術(shù)會(huì)更全面和深入地改變?nèi)藗兊纳睿哺淖兪澜纭?span style="display:none">B0C流量資訊——探索最新科技、每天知道多一點(diǎn)LLSUM.COM
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