英偉達——用自主創(chuàng)新引爆人工智能

劉彥聲

曾幾何時，人工智能只是科幻小說中描繪的場景。如今，隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的推動，人工智能的一些應(yīng)用正在日益改變我們的生活，人類已經(jīng)進入“智能時代”，世界各國紛紛搶灘布局，我國也做出了戰(zhàn)略性部署。國務(wù)院2017年印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出了面向2030年我國新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標、重點任務(wù)和保障措施，部署構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強國。

與此同時，世界各大科技企業(yè)也逐步在人工智能領(lǐng)域布局并轉(zhuǎn)型，其中最為成功的案例就是英偉達。NVIDIA是NVIDIA Corporation（官方中文名稱英偉達，以下統(tǒng)稱英偉達）的簡稱，是一家以設(shè)計智核芯片組為主的無晶圓IC半導(dǎo)體公司，該公司創(chuàng)立于1993年1月，員工人數(shù)超過10，000名，2017財年公司收入高達69億美元，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。英偉達是一家以游戲和圖像處理器起家的公司，但它現(xiàn)在已經(jīng)迅速轉(zhuǎn)型為一家專攻人工智能的公司。英偉達利用其圖形處理器（GPU）技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、Volta架構(gòu)、Cuda GPU編程平臺以及在各個領(lǐng)域的合作關(guān)系，已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的巨頭。更為準確的說，英偉達成為了人工智能領(lǐng)域的寡頭。

GPU（圖形處理器）的發(fā)明者

英偉達公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官是美籍華人黃仁勛，曾被《哈佛商業(yè)評論》評為“全球最佳表現(xiàn)CEO”。黃仁勛是早期硅谷的頂級華人創(chuàng)業(yè)者中的三駕馬車之一，與Yahoo的楊致遠和Youtube的陳士駿齊名，也是行業(yè)內(nèi)公認的“AI教父”。黃仁勛是一位典型的理工男，思維嚴謹，邏輯縝密。有一次黃仁勛到北京的英偉達總部視察工作，一位銷售人員跟黃仁勛夸耀某款電視盒子的芯片銷量極高，但黃仁勛卻沒有直接表揚對方，而是先詢問了電視盒子的價格。在了解到過低的價格以后，他把這位銷售人員劈頭蓋臉地罵了一頓，因為過低的售價直接拉低了產(chǎn)品定位。就是在這么一位看似古板、嚴肅卻充滿大智慧的CEO的帶領(lǐng)下，英偉達公司在近5年來引爆了人工智能，也引爆了公司的市值。

1999年，英偉達公司率先發(fā)明了圖形處理器（GPU）。這極大地推動了PC游戲市場的發(fā)展，也重新定義了現(xiàn)代計算機圖形技術(shù)，并徹底改變了并行計算。GPU深度學(xué)習(xí)為現(xiàn)代人工智能這個新的計算時代帶來了新動力——在能夠感知和理解世界的計算機、機器人和自動駕駛汽車中，GPU發(fā)揮著大腦的作用。

目前，GPU能夠超高效地解決計算機科學(xué)領(lǐng)域中的一些最復(fù)雜的難題。它起初用來為視頻游戲和好萊塢電影大片呈現(xiàn)驚人的虛擬世界。現(xiàn)在，人工智能正在滲透生活中的每個領(lǐng)域，大到改變我們的生活方式，擊敗人類圍棋冠軍，小到讀取DNA來發(fā)現(xiàn)早期癌癥跡象。這些人工智能應(yīng)用方面的迅猛發(fā)展，受益于深度學(xué)習(xí)在近幾年的迅猛發(fā)展。英偉達的GPU圖形處理器和與之配套的CUBA平臺基于GPU（顯卡）進行大量并行計算的特性，已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)中最為成熟的一套硬件系統(tǒng)。英偉達甚至是最先提出GPU這一技術(shù)特有名詞的公司。人工智能的一個重要應(yīng)用就是落地到各種終端設(shè)備上，比如汽車、電器、機器人、甚至是燈泡上，讓它們變得智能起來?，F(xiàn)在，英偉達的GPU能夠模擬人類智能，可運行深度學(xué)習(xí)算法，并成為那些可感知和了解世界的計算機、機器人以及自動駕駛汽車的大腦。

英偉達游戲顯卡

計算機游戲行業(yè)是全球規(guī)模最大的娛樂行業(yè)，其市值高達1000億美元。而英偉達的GeForce游戲平臺擁有2億名游戲玩家，是規(guī)模最大的游戲平臺。龐大的平臺帶來了龐大的流量和用戶，這些忠實的用戶的來源就是因為GeForce GTX GPU和GeForce Experience應(yīng)用程序把日常的PC變成了性能強大的游戲機器。

游戲行業(yè)的繁榮發(fā)展離不開不斷涌現(xiàn)的優(yōu)秀游戲大作，這些游戲的制作水準已經(jīng)可以與好萊塢電影大片相媲美，游戲制作的過程中也離不開英偉達GPU強勁的處理性能。英偉達的Gameworks軟件為大大小小的游戲設(shè)計軟件提供了各種先進的算法與工具，從逼真的煙霧效果、水面效果，到精細的毛發(fā)和皮毛，使游戲圖形的畫面更加豐富、更有沉浸感。目前，GeForce系列顯卡在游戲GPU行業(yè)中依舊領(lǐng)先，并始終保持著與最新、最熱門的游戲之間的合作關(guān)系，如2017年10月發(fā)行的PC版《命運2》，11月發(fā)行的《決勝時刻》和《星際大戰(zhàn)：戰(zhàn)場前線II》。值得注意的是，PC游戲在近幾年重新火爆，尤其是2017年的《絕地大逃殺》游戲，其火爆程度大大拉動PC游戲顯卡的銷售額。英偉達游戲顯卡的成功主要歸因于游戲顯卡出色及嚴苛的圖像處理功能：高端的技術(shù)研究與開發(fā)，以及可以持續(xù)吸引玩家注意力的行業(yè)口碑。

數(shù)據(jù)中心：主打深度學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)中心是英偉達又一個增速最快的板塊，其增長主要歸因于來自云服務(wù)和高性能計算供應(yīng)商的需求及認可。英偉達的Volta處理器架構(gòu)為全球最先進的數(shù)據(jù)中心。2017年第三季度，英偉達發(fā)布了Tesla P40和P4 GPUs，以及TensorRT深度學(xué)習(xí)推理框架。這些發(fā)明突破了英偉達單純神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)平臺，提升了人工智能在超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心時的工作效率。除此之外，英偉達已開始聯(lián)系跨國企業(yè)，與多國展開合作，共同研發(fā)人工智能效率提升能力。

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的分支，是一種擁有多個處理層對數(shù)據(jù)進行高層抽象的算法。深度學(xué)習(xí)要求高計算性能的分為兩種場景。一種是訓(xùn)練，即通過反復(fù)測試，找到一組可以讓模型錯誤率最小的參數(shù)值。在現(xiàn)實場景中，訓(xùn)練量的需求會指數(shù)增長，訓(xùn)練的參數(shù)可能高達上萬個。另一種是推理，即通過定義好的模型和參數(shù)進行運算，以解決任務(wù)。在此過程中，涉及到的芯片種類包括GPU，CPU，F(xiàn)PGA，TPU和ASIC。其中GPU具有高計算能力，在演算法開發(fā)和機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練場景中占有絕對市場優(yōu)勢，尤其是英偉達處在接近壟斷位置的GPU。

英偉達公司的未來發(fā)展方向

打造全球最快的超級計算機

在信息化時代，基礎(chǔ)科學(xué)的研究方法也隨之進步，計算成為基礎(chǔ)科學(xué)研究必不可少的重要工具。世界科研強國也爭相建造高性能計算機來滿足基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域的計算要求。對傳統(tǒng)計算而言，摩爾定律即將步入盡頭，而人們對于計算機運算速度以及功能的迫切渴求卻才剛剛開始。摩爾定律由英特爾創(chuàng)始人之一戈登·摩爾于1965年提出，指的是在價格不變的情況下，集成電路上可容納的元器件數(shù)目將每隔18-24個月增加1倍，而性能也將提升1倍。圍繞摩爾定律的爭論揭示了一個事實：它在50多年后終于遭遇人工智能（AI）的挑戰(zhàn)，后者創(chuàng)造的巨量計算需求，給半導(dǎo)體市場帶來了改變。目前GPU計算是HPC、數(shù)據(jù)中心使用最為廣泛、同時也是最節(jié)能的計算方式，包括美國乃至歐洲最快的超級計算機都在使用。

助力改變生命的科學(xué)探索

醫(yī)學(xué)影像是指為了醫(yī)療或醫(yī)學(xué)研究，對人體或人體某部分，以非侵入方式取得內(nèi)部組織影像的技術(shù)與處理過程。它包含以下兩個相對獨立的研究方向：醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)圖像處理。前者是指圖像形成的過程，包括對成像機理、成像設(shè)備、成像系統(tǒng)分析等問題的研究；后者是指對已經(jīng)獲得的圖像作進一步的處理，其目的是使原來不夠清晰的圖像復(fù)原，或者是為了突出圖像中的某些特征信息，或者是對圖像做模式分類等。

醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域圖像處理的關(guān)鍵因素就在于成像速度、圖像尺寸以及分辨率。由于硬件設(shè)備的局限性，醫(yī)學(xué)影像增強處理都是按照序列完成的。傳統(tǒng)的利用CPU進行所有計算的方式不能滿足實時繪制以及交互的要求。而且，在處理這些圖像的同時，也浪費了醫(yī)生和病人的許多寶貴的時間。近十年，GPU 有了長足的發(fā)展，并且朝著通用計算的方向邁進，GPU 的數(shù)據(jù)處理能力遠遠超越 CPU，這使得在普通計算機上實現(xiàn)實時人體繪制變成了可能。如今的醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域可以通過充分利用高速運算技術(shù)來提高醫(yī)學(xué)成像的質(zhì)量，微處理器受到智能手機以及平板電腦的創(chuàng)新發(fā)展的推動變得功能更加強大和低功耗。為了充分利用最新科技，最終獲得快速高效的醫(yī)療成像效果，某醫(yī)療企業(yè)決定購入GPU設(shè)備平臺，提升醫(yī)療成像的綜合能力。

醫(yī)療成像是最早利用 GPU （圖形處理器）并行計算加快性能的領(lǐng)域之一。GPU在這一領(lǐng)域的應(yīng)用日趨成熟，目前有多款醫(yī)療設(shè)備均配備了英偉達 Tesla GPU。AMAX PSC-HA1是 AMAX 自主研發(fā)的機型，專業(yè)針對醫(yī)療成像應(yīng)用，有效地縮短了對圖像的處理時間，圖像準確度和精確度都獲得顯著提升，大大提升了醫(yī)療企業(yè)的工作效率和醫(yī)療成像的效果。

GPU深度學(xué)習(xí)引爆人工智能

深度學(xué)習(xí)雖然前景無限，但需要強大的計算性能作為支撐。英偉達打造了一款人工智能超級計算機：英偉達DGX-1，這臺即插即用的設(shè)備在計算性能方面相當于一個含有250個節(jié)點的高性能計算集群，可將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練用時從數(shù)周縮短至短短幾天。目前，英偉達的芯片在人工智能領(lǐng)域仍占據(jù)主導(dǎo)地位，英特爾和AMD是英偉達最強大的競爭對手，但目前他們的技術(shù)落后于英偉達。2017年11月，英偉達公布了一項新的人工智能技術(shù)，是一種可以創(chuàng)造出不存在的人的圖像技術(shù)。英偉達的研究人員建立了一個全球性的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過讓兩個人工智能系統(tǒng)相互競爭的方式來創(chuàng)造出更高質(zhì)量的模擬人的“照片”。機器不是單純地去進行無休止的戰(zhàn)斗，而是將整體的工作分成“創(chuàng)造圖像”和“判斷圖像”兩個方面，以便對結(jié)果進行更細致的微調(diào)。

科學(xué)家們給人工智能提供了真實的名人人物圖像讓它們開始制作，并逐步提高照片的分辨率，直到它們能夠制作出相當逼真的人物照片。這些圖像存在一些問題，如果你有一雙敏銳的眼睛可能會注意到一些瑕疵，而專家們輕易地會忽略它們。但是，當模擬的圖片底下沒有介紹人物的上下文時，一般人可能不會注意到其與真實人物的圖片的細微不同。不難想象，上面的圖片會被適當?shù)夭眉粢员挥糜谀硞€人的簡介。

2016年9月13日，GTC CHINA 2016（GPU技術(shù)大會）在北京召開，英偉達全球首發(fā)了兩款深度學(xué)習(xí)和自動駕駛最新產(chǎn)品，并宣布與京東達成戰(zhàn)略合作并共建聯(lián)合實驗室。而在2016年底舉行的百度世界大會上，英偉達聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁兼首席執(zhí)行官黃仁勛宣布英偉達與百度在無人駕駛領(lǐng)域開展合作。

由于布局較早，英偉達在深度學(xué)習(xí)市場占據(jù)了主要優(yōu)勢。目前國內(nèi)外絕大多數(shù)的深度學(xué)習(xí)企業(yè)和機構(gòu)都依托英偉達的GPU加速，包括Facebook、Google、阿里巴巴、百度等在內(nèi)的全球互聯(lián)網(wǎng)巨頭均與英偉達有合作關(guān)系。前年一時無兩的谷歌AlphaGo，身上也連接了170塊GPU。在人工智能領(lǐng)域，目前大多數(shù)企業(yè)采用的是“CPU+GPU”的協(xié)同計算組合，在這種異構(gòu)模式下，應(yīng)用程序的串行部分在CPU上運行，而GPU作為協(xié)處理器主要負責(zé)計算任務(wù)最繁重的部分。目前英偉達正與全球最大的企業(yè)技術(shù)供應(yīng)商展開合作，讓每一家企業(yè)都能充分利用GPU深度學(xué)習(xí)的強大威力。

自動駕駛技術(shù)的不斷創(chuàng)新

自動駕駛車輛將會使高達10萬億美元的交通行業(yè)變得現(xiàn)代化，但它們需要龐大的人工智能計算能力來支撐。英偉達 DRIVE PX2是一款可擴展的人工智能車載超級計算機，可貫穿整個自動駕駛過程?，F(xiàn)在已有80多家企業(yè)在利用英偉達 DRIVE PX 2進行開發(fā)工作。2017年，英偉達先后宣布其產(chǎn)品被特斯拉應(yīng)用到全新自動駕駛系統(tǒng)，及與百度公司，歐洲TomTom公司展開了人工智能汽車以及地圖系統(tǒng)項目的合作。公司CEO黃仁勛表示駕駛是人類一項通過后天學(xué)習(xí)得來的技巧。英偉達研究的人工智能產(chǎn)品本質(zhì)在于可以通過觀察人類的駕駛行為，學(xué)會在各種繁雜路況下駕駛車輛。另外，英偉達包攬了很多實力雄厚的合作伙伴，如奔馳、奧迪等大型企業(yè)。

2017財年英偉達公司的收入為69.1億美元，較去年上升37.9%，毛利潤為40.6億美元，較去年上升44.5%，凈收入16.7億美元（圖1）。其中，研究與開發(fā)費用占營收比始終在20%至30%左右，為運營成本的核心費用。隨著英偉達公司近三年的業(yè)務(wù)逐漸多元化以及營收的大幅上升，研究與開發(fā)費用占營收比呈遞減趨勢，但是仍然保持在20%以上（圖2）。

截止2017年12月10日，英偉達公司的股票價格為191.49美元，市值為1160.43億美元，平均每股收益（EPS）為4.03美元，市盈率為47.52。英偉達近兩年的股價，隨著業(yè)績不斷屢創(chuàng)新高。而英偉達業(yè)績增長的驅(qū)動力，主要來自于其在顯卡市場的份額增大，而顯卡市場本身規(guī)模也在迅猛發(fā)展。FactSet數(shù)據(jù)顯示，英偉達股價在過去一年里暴漲了187%（圖3），同期標普500指數(shù)上漲17%。目前至少有4家華爾街機構(gòu)將其目標價設(shè)定在200美元及以上。由于在數(shù)據(jù)中心、圖像識別、人工智能、自動駕駛、高端游戲、AR/VR和加密貨幣開采等許多高增長領(lǐng)域的芯片需求強勁，英偉達的高估值似乎已被增長潛力所證明。英偉達的強勁表現(xiàn)得到了華爾街機構(gòu)的一致青睞。

根據(jù)NVIDIA的財報可以看出（表1），游戲市場始終是NVIDIA收入的大頭，比重超過50%。自2017年開始，NVIDIA在數(shù)據(jù)中心以及大數(shù)據(jù)市場中的收入比重逐漸提升，而在專業(yè)視覺處理器、汽車、代工及IP市場比重變化不大。2017財年第三季度，在總收入為26.4億美元的情況下，各大板塊收入如下：游戲收入占60%，數(shù)據(jù)可視化收入占9%，數(shù)據(jù)中心收入占20%，自動駕駛收入占5%，OEM & IP收入占7%（圖4）。目前，游戲版塊的增長非常強勁，而datacenter數(shù)據(jù)中心在近幾個季度也有起飛的跡象。英偉達在數(shù)據(jù)中心市場仍有較大發(fā)展空間。

英偉達稱其最大的發(fā)展方向為中國市場，預(yù)計中國數(shù)據(jù)中心市場在2020年前會每年擴大13%，為英偉達提供了可觀潛在市場。即使2017上半年數(shù)據(jù)中心增長變緩，英偉達數(shù)據(jù)中心年增長率仍保持在175%左右。自動駕駛板塊目前增長穩(wěn)定，預(yù)計未來也會保持相對穩(wěn)定的增速。總而言之，游戲市場是英偉達的現(xiàn)在，人工智能才是英偉達的未來。

自主創(chuàng)新的英偉達公司——走在人工智能的最前端

自主創(chuàng)新的理念由陳勁在1994年提出，最初是表述我國企業(yè)從技術(shù)引進到自主創(chuàng)新的學(xué)習(xí)模式。任何一個國家或企業(yè)為了在技術(shù)發(fā)展中處于領(lǐng)先地位，必須有效地協(xié)調(diào)技術(shù)引進、技術(shù)吸收與技術(shù)創(chuàng)新活動（陳勁，1994）。英偉達公司似乎在1994年就貫徹了自主創(chuàng)新的精神，并在五年后完成了自主開發(fā)的GPU技術(shù)，并形成了行業(yè)的變革。而如今的AI浪潮，也是基于英偉達公司百億美元的鋪墊。早在2004年，斯坦福大學(xué)在讀博士生Ian Buck在英偉達實習(xí)并研究如何更有效地管理GPU的計算引擎，并推動了CUDA（統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)）的發(fā)展。在2006年之前，GPU是一個很封閉的體系。對普通研究者來說，想用好GPU是件很費勁的事。CUDA誕生之后，科研機構(gòu)、高性能計算中心開始部署英偉達的GPU，研究者也漸漸將GPU用于氣候模擬、地震數(shù)據(jù)處理、礦產(chǎn)儲量計算等科學(xué)計算領(lǐng)域。為了豐富CUDA生態(tài)，英偉達很早就在高校上投入資源，培養(yǎng)開發(fā)者。2009年，英偉達在中國大陸開設(shè)了面向大學(xué)生的CUDA架構(gòu)校園程序設(shè)計大賽，即使當時的英偉達還處在凈虧損6800萬美元的泥沼中。看似偶然的表象背后，都有一套必然的邏輯在支撐，英偉達公司在鋪平CUDA架構(gòu)道路的背后，為AI浪潮的到來夯實了基礎(chǔ)。

出于競爭的需要，引進的技術(shù)多是“離散”的知識和信息集合，只有通過研究與開發(fā)才能掌握技術(shù)的本質(zhì)。根據(jù)陳勁的自主創(chuàng)新理論，企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新時有三種學(xué)習(xí)模式（表2）。

目前的主流互聯(lián)網(wǎng)公司，較多采用的創(chuàng)新學(xué)習(xí)模式是技術(shù)吸收和技術(shù)引進，例如騰訊公司的微信產(chǎn)品就是“干中學(xué)”和“用中學(xué)”的產(chǎn)物，通過對一個基礎(chǔ)商業(yè)模型框架的不斷漸進性創(chuàng)新，最終形成了“爆款”產(chǎn)品。英偉達公司則是典型的“研究開發(fā)中學(xué)”的范例。半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)高收入的背后是高投入和高風(fēng)險，芯片研發(fā)與制造都需要大量資金投入，R&D;研發(fā)投入也成了評判各大半導(dǎo)體公司的指標。目前R&D;研發(fā)投入上花錢最多的半導(dǎo)體公司自然是老大Intel，不過英偉達公司是最愿意花錢研發(fā)的，平均都會拿出1/4的營收去做R&D;研發(fā)。從2015年到2017年，英偉達公司的研發(fā)費用分別占到了公司營收的29%，26%和22%。同時，公司也傾向于投入巨額費用進行核心技術(shù)以及突破性技術(shù)的大型開發(fā)項目。2018年第一季度，Xavier自主機器處理器開始交付給客戶，該處理器的總研發(fā)費用為20億美元。在未來，英偉達擬投入30億美元開發(fā)Volta架構(gòu)的NVIDIA Tesla V100，劍指AI和深度學(xué)習(xí)的未來需求。