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黄仁勋:从扫厕所到美国最大芯片公司老板,领导英伟达28年,颠覆芯片行业

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发表于 2021-8-29 10:08:08|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层 |阅读模式
今年4月,英伟达CEO黄仁勋在GTC峰会上发表主题演讲,然而时隔4个月英伟达自爆后,人们才知道此次演讲中有15秒的黄仁勋并非真人,是合成的数字替身。
黄仁勋用Omniverse——世界上首个3D及时模拟和协作平台——向世界揭示了英伟达在“元宇宙”时代的野心,引发了人们对假造现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的猛烈讨论。
英伟达,这家小众的图形处理惩罚器厂商在黄仁勋的向导下成为人工智能领域炙手可热的明星企业和全球第七大半导体供应商

而该公司的CEO黄仁勋也依附其非凡的见识和魄力,促进了芯片行业的发展,推动了人工智能进步,改变了整个行业甚至世界,得到美国半导体行业协会最高荣誉罗伯特诺伊斯奖,成为继台积电创始人张建平、AMD首席实行官“苏妈”(苏姿丰)之后第三位得到这项荣誉的华裔。
能打好乒乓球的少年不简朴
黄仁勋出生于中国台湾,祖籍浙江青田。9岁那年,他被父亲送到美国的娘舅家。由于娘舅家经济困难,黄仁勋来到了肯塔基州的一所乡村寄宿学校。黄仁勋后往返忆道,这个学校更像一所问题少年集中营,每个孩子都有刀,同学满身都是刺青,他每天都要扫除茅厕。
多年后,黄仁勋承认,自己在这所学校加入了许多调皮活动,偷吃东西、吸烟等等。不过他以为自己没有变坏,而是变坚强了,还学会了怎样适应情况。
黄仁勋的父母来到美国后,他进入正规学校读书。也许是由于拥有华人基因,黄仁勋在乒乓球上体现也不错。13岁加入乒乓球比赛失败后,他反思自己,变得更加专注,两年后得到了美国乒乓球公开赛的双打第三名
乒乓球赛的履历,让黄仁勋知道了专注的重要性,受益终生。
他在俄勒冈州立大学学习电气工程,后来又在斯坦福大学攻读硕士。黄仁勋求婚时向妻子表示,会在30岁之前会拥有自己的公司。
毕业后,黄仁勋开启了硅谷之路。他在AMD半导体公司做芯片设计师,两年后又跳槽到主打芯片图形处理惩罚业务的LSI Logic公司,在设计部门工作两年后调到销售部门,在这里他学会了怎样将产物的设计开发与市场结合,为后来创立英伟达奠基了坚实的底子。
1993年,黄仁勋和Chris Malachowsky、Curtis Priem共同创立英伟达(NVIDIA),担当总裁和首席实行官。
精准把握机遇,英伟达市值远超英特尔
黄仁勋30岁生日的那天,他踏进英伟达的办公室,兑现了当初的承诺。
当时,市场上有20多家图形芯片公司,三年后飙升至70家,到2006年,英伟达是唯一一家仍在独立运营的公司。
从发明GPU,让及时可编程着色技术变为现实,到创新革命性的并行计算,目前GPU深度学习又为当代AI提供新的动力,充当计算机、机器人和自动驾驶汽车的大脑,英伟达在黄仁勋的向导下硕果累累。
英伟达的成功并非一蹴而就,直到Win95时代来临才开始显现。
当时图型芯片市场竞争猛烈,黄仁勋另辟蹊径,选择了不被人看好的正方形成像技术,器重芯片的多功能性。
但英伟达的第一代芯片产物没有成功,险些花光了所有的创业资金。这时日本世嘉公司向英伟达投资700万美元,只管世嘉后来放弃了英伟达,这笔资金还是资助英伟达支撑到Win95时代的来临。
黄仁勋果断将公司的业务从游戏主机转向PC市场,英伟达发布的第三代芯片得到了市场的承认。
随着电脑图形化时代的到来,体现芯片成为PC系统中的焦点,市场需求空前强烈。黄仁勋选择支持无人问津的微软接口,在微软的带动下,鄙俚厂商纷纷和英伟达结成互助伙伴。
1999年,英伟达发明GPU,将其定义为具有集成变换、照明、三角设置/裁剪和渲染引擎的单芯片处理惩罚器,每秒可处理惩罚至少1000万个多边形,重新定义了当代计算机图形技术,GPU的时代正式开启。
英特尔的创始人曾提出“摩尔定律”——集成电路上可以容纳的晶体管数目大约每颠末18个月便会增加一倍。
而黄仁勋则提出“黄氏定律”——显卡芯片每6个月性能便要提升一倍,比摩尔定律的技术更新速度快了2倍。
随着显卡的发展,GPU 功能越来越强大,当代GPU每秒可处理惩罚的多边形凌驾7亿个。
2001年,英伟达成为发展最快的半导体公司,收入达10亿美元,被纳入标准普尔500指数。
2006年,黄仁勋主导英伟达推出CUDA编程模型,这是一种用于通用GPU计算的革命性架构。借助CUDA,科学家和研究人员可以利用GPU的并行处理惩罚能力应对最复杂的计算挑衅。
一年事后,英伟达创下季度营收10亿美元的佳绩
CUDA的广泛应用,引发了GPU计算专用的崛起。目前,全球财富500强企业已经安装了 700多个GPU 集群,涉及各个领域。
而海量的可用数据、深度学习算法的发明和GPU计算的高性能三种融合的气力则推动了人工智能(AI)时代的到来,英伟达加入AI的高潮,成为AI领域巨头。
2011年,黄仁勋预感人工智能、深度学习技术将在未来大爆发,于是他要求所有工程师立即学习深度学习技术。一年的时间,英伟达的AI团队从数十人扩展到千人的规模,到2017年,全公司都在着手研究人工智能。
英伟达芯片的应用十分广泛,现在所有的AI软件库都支持利用CUDA加速。大约有3000家人工智能公司通过英伟达的GPU芯片来满意他们对人工智能的需求。
由于黄仁勋对汽车的热爱,英伟达开始涉足汽车财产,深耕自动驾驶领域。
自动驾驶车辆将革新市值高达10万亿美元的交通运输行业。从汽车公司和供应商到初创公司和研究构造,全球已有超225 家公司和机构采用英伟达旗下的AI汽车平台。
技术研究公司Omdia数据体现,2020年英伟达占据全球AI芯片收入80.6%的市场份额
停止8月26日,英伟达市值5553亿美元是美国市值最高的半导体公司,远超老对手英特尔3300多亿美元。CEO黄仁勋净资产207亿美元,约合人民币1300多亿。
热爱朋克风的“核武狂魔”
黄仁勋喜欢穿皮衣夹克,在那场骗过全世界的演讲中,他也是一身朋克风的装扮。
他身上还有一个英伟达LOGO的刺青。当时和公司同事谈到如果公司股价涨到100美元去做点什么,有人说要剃个光头,有人说把头发染成蓝色,或弄个莫西干发型。等问到黄仁勋的时间,已经上升到了刺青的级别,黄仁勋答应了下来。
后来英伟达股票涨到100美元,黄仁勋也兑现了承诺。

2017年,《财富》杂志评选黄仁勋为年度贩子,还称他为硅谷AI人工智能革命的引领者
世界绝大多数AI创业公司都要用英伟达的GPU芯片;谷歌、微软、Facebook进行人工智能实行也离不开英伟达;奥迪、特斯拉、百度要做自动驾驶都要和英伟达互助。
英伟达还曾被称为“核弹工厂”,起因是英伟达推出的显卡由于超频温度过高,多次发生自燃事故,口碑下滑。最风趣的是,在一档军事节目中,主持人在介绍怎样攻击航母时,一脸正经地说,搭载GTX 690战术核显卡的榴弹,只需一发就能摧毁一个航母群。
于是英伟达就被安上了“核弹工厂”的代号,黄仁勋还被称为“两弹元勋”、“核武狂魔”、“爆破鬼才”。
虽然无法与核弹相提并论,但英伟达的成长速度也确实让人惊奇。
1999年,英伟达以每股12美元的价格首次公开募股,上市以来股票分拆五次:三次一拆二、一次二拆三、一次一拆四,2016年至今,英伟达股价上涨超25倍

8月18日,英伟达公布2022财年第二季度业绩,营收65亿美元,同比大涨68%,毛利率高达64.8%。游戏、数据中心和专业视觉平台业务的营收均创下记录,此中游戏和数据中心业务的营收总占比凌驾83%。

在黄仁勋的带领下,英伟达在加速计算方面的开创性工作持续推动着图形、科学计算和人工智能向前发展。
阿多比公司(Adobe)的CEO表示:“黄仁勋是结合了惊人预见力和不懈实行力的罕见人物,随着英伟达将重心放在人工智能领域,他们将有无限的机遇。”
数据库公司MapD的CEO以为,黄仁勋是贝索斯和马斯克谁人档次的人物
去年,英伟达公布斥资400亿美元收购英国企业Arm——智能手机、电脑宁静板电脑芯片设计领域的全球向导者。
如果互助达成,英伟达的市场职位将愈来愈高。
不过近日英国竞争与市场管理局(CMA)表示,这一生意业务大概会淘汰依赖半导体芯片市场的竞争,因大概对英国经济和国家安全构成威胁,现已开启调查。
此次收购还同时引起了美国、欧盟、中国监管部门的注意。欧盟委员会已经明确表示,将查察时间延迟到欧洲夏季休假之后,这或导致英伟达对Arm的收购生意业务难以在2022年3月份之前完成。
只管多方声音以为英伟达会在查察中遭受挫折,但黄仁勋表示对这笔生意业务很有信心:“GPU市场大,甚至是IT行业有史以来最大的机会,但我们必要做的就是继续我们的工作,并尽大概更快地奔跑。”
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发表于 2021-8-29 14:42:22|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层
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发表于 2021-8-29 15:07:04|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层
炎黄子孙,请报效祖国吧
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发表于 2021-8-29 15:20:00|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层
2022年业绩都公布了,小便真牛。
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发表于 2021-8-29 16:08:35|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层
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发表于 2021-8-29 16:37:48|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层
英伟达一度只是显卡发烧友,黄仁勋赌对了赛道,当初的微软接口和现在大热的人工智能,都是指数级的增长
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发表于 2021-8-29 19:08:56|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层
一个技术狂人一路踩对时代风口的故事。
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发表于 2021-8-29 19:39:32|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层
这是要骗人扫厕所吗?
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发表于 2021-8-29 20:22:44|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层
来大中华吧!
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发表于 2021-8-29 21:23:54|来自:中国浙江湖州 | 显示全部楼层
看三D地图,会更加快嘛,还是接上大屏的设备,会更加流畅呢。我觉着,数字算法,还是要更加优化点,经行一种预设或预判运算,这样,才能防止过多运算,而烧机
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