IT之家 5 月 23 日消息，众所周知，英伟达平均每两年就会推出新一代 GPU 架构，例如2020 年发布的 Ampere，2022 年发布的 Hopper，2024 年发布的 Blackwell，无论是 AI 还是游戏卡都是如此。
不过，由于人工智能产业的爆火，英伟达仅凭其 AI 芯片就能够在短短一个季度内斩获 140 亿美元（IT之家备注：当前约 1013.6 亿元人民币）的利润，而且还在进一步加速发展中。
为适应业界需求，英伟达 CEO 黄仁勋现宣布该公司从此每年都会设计一代全新的 AI 芯片。“我可以宣布，在 Blackwell 之后，还将会有另一款芯片问世。我们后续将保持一年一次的更新节奏。”
▲NVIDIA GB200 NVL72
知名分析师郭明錤前几天还表示，英伟达下一代代号为“Rubin”的新架构将在 2025 年发布，黄仁勋今天的话似乎印证了这一说法，这意味着我们最快明年就能见到采用 R100 的 AI 芯片产品。
黄仁勋还强调，英伟达也将加快其他所有芯片的更新速度，以适应这一节奏。“我们将以非常快的速度推进所有产品线。”“新的 CPU、新的 GPU、新的网络网卡、新的交换机…… 即将迎来大量芯片新品。”
在今天的财报电话会议上，当被询问有关最新款 Blackwell GPU 如何在上一代 Hopper GPU 仍畅销的情况下快速放量的问题时，黄仁勋解释说，英伟达新一代人工智能 GPU 在电气和机械方面都可实现向下兼容，并且可以运行相同的软件。他表示，客户在现有数据中心可以“轻松地从 H100 过渡到 H200，再过渡到 B100”。
为了解释对英伟达人工智能 GPU 的巨额需求，黄仁勋还在电话会议中分享了一些销售观点：
他还风趣地引用了“错失良机” (FOMO) 效应来佐证他的观点：
英伟达首席财务官还强调汽车行业将成为其“数据中心领域今年内最大的企业细分市场”，并透露特斯拉已经购买了 35000 枚 H100 GPU 用于训练其 FSD 系统，同时像 Meta 这样的“消费者互联网公司”也将继续保持“强劲的增长势头”。
英伟达表示，一些客户已经购买或计划购买超过 10 万枚英伟达的 H100 GPU – Meta 计划到年底在其运营系统中部署超过 35 万枚。
英伟达创始人黄仁勋简介
英伟达创始人黄仁勋，1963年2月17出生，1972年迁往美国，1984年取得电气工程学位，1993年创立NVIDIA，2023年被评为全球AI领袖。
黄仁勋（Jensen Huang，译黄健生、黄健森），于1963年2月17在中国台湾省台北市出生，1972年与家人迁往美国，后来被送往美国肯塔基州一间基督教学校就读，完成课程后迁往俄勒冈州。15岁时参加美国乒乓球公开赛，在青年组双打赛事中夺得季军。
1984年于俄勒冈州立大学取得电气工程学位，其后在斯坦福大学取得硕士学位。黄仁勋曾在AMD（1983年-1985年）及LSI Logic（1985年-1993年）工作。1993年创立NVIDIA（全球最大显卡芯片厂商）。黄仁勋是圈子里有名的工作狂，2021年11月，入选《福布斯中国·北美华人精英TOP60》。2023年9月8日，黄仁勋被评为全球AI领袖。
黄仁勋的美国求学经历
黄仁勋是幼童留美。9岁那年和比自己大一岁的哥哥，被父亲送到了华盛顿州的舅舅家。据他说，当工程师的父亲这样做，主要是出于教育考虑。到美国后，舅舅家经济非常困难，很快把小哥俩送到了肯塔基州的一所乡村寄宿学校。黄仁勋后来回忆说这个学校其实更像一所少年教养院，每个孩子都有刀，而有的同学更是全身刺青。
多年以后，黄仁勋回忆起这段生活时承认，自己也参与了许多淘气活动，比如爬墙上树、偷吃东西甚至抽烟。但“这危险的一课”并没有让自己变坏，反而学会了坚强和适应环境，他认为这对自己的一生都有好处。
英伟达CPU问世：ARM架构，对比x86实现十倍性能提升
机器之心报道
机器之心编辑部
「只需一张 GeForce 显卡，每个学生都可以拥有一台超级计算机，这正是 Alex Krizhevsky、Ilya 和 Hinton 当年训练 AI 模型 AlexNet 的方式。通过搭载在超级计算机中的 GPU，我们现在能让科学家们在 youxian 的一生之中追逐无尽的科学事业，」英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋说道。
4 月 12 日晚，英伟达 GTC 2021 大会在线上开始了。或许是因为长期远程办公不用出门，人们惊讶地看到在自家厨房讲 Keynote 的黄老板居然留了一头摇滚范的长发：
如果你只是对他的黑色皮衣印象深刻，先对比一下 2019、2020 和 2021 的 GTC，老黄气质越来越摇滚。如此气质，黄仁勋今天推出的新产品肯定将会与众不同。
「这是世界第一款为 terabyte 级别计算设计的 CPU，」在 GTC 大会上，黄仁勋祭出了英伟达的首款中央处理器 Grace，其面向超大型 AI 模型的和高性能计算。
英伟达也要做 CPU 了
Grace 使用相对能耗较低的 Arm 核心，但它又可以为训练超大 AI 模型的系统提供 10 倍左右的性能提升。英伟达表示，它是超过一万名工程人员历经几年的研发成果，旨在满足当前世界最先进应用程序的计算需求，其具备的计算性能和吞吐速率是以往任何架构所无法比拟的。
「结合 GPU 和 DPU，Grace 为我们提供了第三种基础计算能力，并具备重新定义数据中心架构，推进 AI 前进的能力，」黄仁勋说道。
Grace 的名字来自于计算机科学家、世界最早一批的程序员，也是最早的女性程序员之一的格蕾丝 · 赫柏（Grace Hopper）。她创造了现代第一个编译器 A-0 系统，以及第一个高级商用计算机程序语言「COBOL」。计算机术语「Debug」（调试）便是她在受到从电脑中驱除蛾子的启发而开始使用的，于是她也被冠以「Debug 之母」的称号。
英伟达的 Grace 芯片利用 Arm 架构的灵活性，是专为加速计算而设计的 CPU 和服务器架构，可用于训练具有超过 1 万亿参数的下一代深度学习预训练模型。在与英伟达的 GPU 结合使用时，整套系统可以提供相比当今基于 x86 CPU 的最新 NVIDIA DGX 快 10 倍的性能。
目前英伟达自家的 DGX，使用的是 AMD 7 纳米制程的 Rome 架构 CPU。
据介绍，Grace 采用了更为先进的 5nm 制程，在内部通信能力上，它使用了英伟达第四代 NVIDIA NVLink，在 CPU 和 GPU 之间提供高达 900 GB/s 的双向带宽，相比之前的产品提升了八倍。Grace 还是第一个通过错误校正代码（ECC）等机制利用 LPDDR5x 内存系统提供服务器级可靠性的 CPU，同时提供 2 倍的内存带宽和高达 10 倍的能源效率。在架构上，它使用下一代 Arm Neoverse 内核，以高能效的设计提供高性能。
基于这款 CPU 和仍未发布的下一代 GPU，瑞士国家超级计算中心、苏黎世联邦理工大学将构建一台名为「阿尔卑斯」的超级计算机，算力 20Exaflops（目前全球第一超算「富岳」的算力约为 0.537Exaflops），将实现两天训练一次 GPT-3 模型的能力，比目前基于英伟达 GPU 打造的 Selene 超级计算机快 7 倍。
美国能源部下属的洛斯阿拉莫斯国家实验室也将在 2023 年推出一台基于 Grace 的超级计算机。
GPU+CPU+DPU，三管齐下
「简单说来，目前市场上每年交付的 3000 万台数据中心服务器中，有 1/3 用于运行软件定义的数据中心堆栈，其负载的增长速度远远快于摩尔定律。除非我们找到加速的办法，否则用于运行应用的算力将会越来越少，」黄仁勋说道。「新时代的计算机需要新的芯片、新的系统架构、新的网络、新的软件和工具。」
除了造 CPU 的大新闻以外，英伟达还在一个半小时的 Keynote 里陆续发布了大量重要软硬件产品，覆盖了 AI、 汽车 、机器人、5G、实时图形、云端协作和数据中心等领域的最新进展。英伟达的技术，为我们描绘出了一幅令人神往的未来愿景。
黄仁勋表示，英伟达全新的数据中心路线图已包括 CPU、GPU 和 DPU 三类芯片，而 Grace 和 BlueField 是其中必不可少的关键组成部分。投身 Arm 架构的 CPU，并不意味着英伟达会放弃原有的 x86、Power 等架构，黄仁勋将英伟达重新定义为「三芯片」公司，覆盖 CPU、GPU 和 DPU。
对于未来的发展节奏，黄仁勋表示：「我们的发展将覆盖三个产品线——CPU、GPU 和 DPU，以每两年一次更新的节奏进行，第一年更新 x86，第二年就更新 Arm。」
最后是自动驾驶。「对于 汽车 而言，更高的算力意味着更加智能化，开发者们也能让产品更快迭代。TOPS 就是新的马力，」黄仁勋说道。
英伟达将于 2022 年投产的 NVIDIA 自动驾驶 汽车 计算系统级芯片——NVIDIA DRIVE Orin，旨在成为覆盖自动驾驶和智能车机的 汽车 中央电脑。搭载 Orin 的量产车现在还没法买到，但英伟达已经在为下一代，超过 L5 驾驶能力的计算系统作出计划了。
Atlan 是这家公司为 汽车 行业设计的下一代 SoC，其将采用 Grace 下一代 CPU 和下一代安培架构 GPU，同时也集成数据处理单元 (DPU)。如此一来，Atlan 可以达到每秒超过 1000 万亿次（TOPS）运算次数。如果一切顺利的话，2025 年新生产的车型将会搭载 Atlan 芯片。
与此同时，英伟达还展示了 Hyperion 8 自动驾驶 汽车 平台，业内算力最强的自动驾驶 汽车 模板——搭载了 3 套 Orin 中心计算机。
不知这些更强的芯片和系统，能否应付未来几年里人们对于算力无穷无尽的需求。在 GTC 2021 上，英伟达对于深度学习模型的指数增长图又更新了。「三年间，大规模预训练模型的参数量增加了 3000 倍。我们估计在 2023 年会出现 100 万亿参数的模型。」黄仁勋说道。
英伟达今天发布的一系列产品，让这家公司在几乎所有行业和领域都能为你提供最强大的机器学习算力。在黄仁勋的 Keynote 发表时，这家公司的股票一度突破了 600 美元大关。
「20 年前，这一切都只是科幻小说的情节；10 年前，它们只是梦想；今天，我们正在实现这些愿景。
英伟达每年在 GTC 大会上发布的新产品，已经成为了行业发展的风向。不知在 Grace 推出之后，未来我们的服务器和电脑是否会快速进入 Arm 时代。
黄仁勋，硅谷新传奇？
撰文/ 吴 静
编辑/ 黄大路
设计/ 师 超
2024年才开始，就有网友选出了2024年最郁闷的三个人：第一个是惆怅农夫山泉该怎么卖的钟睒睒，第二个是郁闷首款纯电车型MEGA遭遇黑手的李想，第三个是纠结不知如何给自己的车定价的雷军。
就在中国舆论市场陷入狂热、偏执的时候，大洋彼岸的美国科技圈正在被英伟达点燃，而英伟达背后的掌舵人黄仁勋（Jensen Huang）也顺势成为科技圈炙手可热的“巨星”，风头甚至盖过埃隆·马斯克（Elon Musk）。
美国CNBC财经主持人克拉默（Jim Cramer）直言，他认为黄仁勋比马斯克更具远见。
“我觉得马斯克可以看到行业拐点，但黄仁勋考虑的是如何改变影响这个世界的整个大局。黄仁勋单枪匹马就掀起了一场工业革命，而马斯克则是单枪匹马地带来了创新产品。毫无疑问，他们都是才华横溢的，但掀起一场工业革命，谁能做到这一切？”
今年以来，特斯拉的市值蒸发超2200亿美元，已经跌出美国市值最大十家公司之列。截至目前，多家华尔街机构下调特斯拉的目标价。高盛将特斯拉的目标价从255美元下调至220美元，摩根士丹利也将特斯拉的目标价从380美元下调至345美元。
但英伟达的股价却在今年以来像坐火箭似的一飞冲天，短短几个月，英伟达市值就直接飙升至2.3万亿美元，成为全球市值第三大上市公司，超过了谷歌和亚马逊，仅次于微软与苹果。
英伟达就是赚走人工智能第一桶金的“卖铲人”。在投资界有一个说法——挖金矿的不一定赚钱，但是卖铲子的一定会赚到。当前，无论是OpenAI还是微软，其在人工智能领域都在亏钱，只有英伟达吃到了人工智能的红利。
英伟达到底有多疯狂？从1993年成立以来，英伟达用了30年才将市值突破1万亿美元。然而，从1万亿美元到2万亿美元，英伟达仅用了8个月。
据悉，2024年英伟达GPU技术大会（NVIDIAGTC）将于当地时间3月18日至21日在美国圣何塞举办。黄仁勋将亲自登台发布加速计算、生成式AI以及机器人领域的最新突破性成果。
继马斯克之后，黄仁勋开始被视为硅谷新的传奇人物。
电脑背后的奇妙世界1963年，黄仁勋生于中国台湾，祖籍大陆浙江，父亲是一名化学工程师，母亲是一名小学教师。在黄仁勋很小的时候，父亲决定全家搬到泰国开办化工企业。9岁时，父亲为了让两个儿子得到更好的教育，将两兄弟送到华盛顿的舅舅家，在肯塔基州乡下的一所寄宿学校就读。
后来黄仁勋才发现，这是一所专门为问题少年建造的学校。为了适应环境，黄仁勋为学校里的“大哥”补课和其他男孩一起爬墙、抽烟，每天放学还要打扫男厕所。陌生的环境锻炼了黄仁勋强大的环境适应能力和一身的生存本领。
两年后，黄仁勋全家移民至美国，黄仁勋和父母在俄勒冈州团聚，兄弟俩也开始进入正规学校接受教育，黄仁勋在高中时连跳两级，16岁毕业，进入俄勒冈州立大学，主修电子工程。“我从小就对电脑就充满兴趣，但是在俄勒冈州立大学的学习，让我真正意识到了电脑背后的奇妙世界。”黄仁勋曾回忆道。
黄仁勋在大学实验室邂逅了后来的妻子，黄仁勋对她说自己要在30岁前拥有一家属于自己的公司，后来他做到了▼
1983年，黄仁勋大学毕业后选择硅谷开始自己的职业生涯。他最初选择进入AMD公司工作，但呆的时间并不长，两年后他就跳槽到偏向于图形处理的芯片商LSI Logi，在这家公司他工作了8年，一直做到了董事，成为了一名既懂技术、又懂销售和管理的复合型人才，且在此期间，他还获得了斯坦福大学的电子工程硕士学位。
1993年，30岁的黄仁勋与两位资深的微芯片设计师克里斯·马拉考斯基(ChrisMalachowsky)和柯蒂斯·普里姆(CurtisPriem)共同创立了英伟达。因为既有技术背景又懂销售和管理，黄仁勋被推举担任总裁兼CEO。
自此，英伟达正式诞生。
如果可以重来“既然这个世界有CPU，那我难道不能做个GPU吗？”2001年左右，在中关村的一个很破旧的小饭店里，黄仁勋怯生生地对彼时的知名IT记者刘韧说了这样一句话。
刘韧注意到一个细节，当黄仁勋说出这句话的时候，他的脸红了，可能是他觉得将自己和英特尔相提并论，这样有点大言不惭。毕竟，英伟达1999年在纳斯达克上市时，公司市值仅2.3亿美元，而英特尔彼时市值高达5000亿美元。
在刘韧的印象中，当时的黄仁勋有点拘谨，他说，“我相信，在图形化领域做专用芯片的商业模式一定会成立”。刘韧跟黄仁勋聊了两个小时，但是这个采访后期并没有成稿。后来在一次采访中刘韧透露，当时采访完黄仁勋，觉得两人之间的谈话没有什么亮点，连写报道的兴趣都没有，就交给了手下。
一个做网络游戏卡的公司，你会想到20年以后它会变成全世界人工智能里面最牛的基石性公司吗？
没有人能预料20年后的未来。“当年那么不重要的人，现在是多么地重要，NVIDIA的芯片支持了人工智能。”刘韧如此感慨道。
英伟达和黄仁勋的成功现在世人皆知，但即便如此，黄仁勋仍声称，如果重来一次，他不会选择创业。
“那时，如果我们意识到痛苦和苦难，以及你将感到多么脆弱，以及你将要忍受的挑战、尴尬和羞耻，以及所有出错的事情的清单，我认为没有人会创办一家公司，没有一个头脑正常的人会这么做。”
质疑声中坚守马斯克错过OpenAI绝对可以算得上是他这辈子最后悔的事情之一。
马斯克于2015年共同创立了OpenAI，但在2018年退出了董事会。后来，马斯克只能眼睁睁地看着ChatGPT一夜爆火，他失去了与当今最热门的技术相关联的机会。
后来，马斯克公开说：我完全承认这是一个极其愚蠢的决定。马斯克表示，他低估了该公司盈利的潜力。
如果说马斯克与AI浪潮是一次偶然的擦肩而过，那么黄仁勋则是这波AI浪潮不可缺失的一部分。正如数字经济学者、DCCI互联网研究院院长刘兴亮所言，英伟达不是近水的楼台,它本身就是这片水域的组成部分，没有它的GPU，人工智能哪怕有了科学的方法和逻辑体系，也无法表现。
黄仁勋曾纹身庆祝英伟达股价突破 100 美元▼
我们可以将英伟达的发展历程大致概括为四个阶段：
1993年-1997年是蛰伏期，推出的芯片产品NV1和NV2，由于和市场主流产品不适配，面临失败。
1998年-2006年是崛起期，凭借GPU打下市场还是空白的领域，保持强势地位至今。
2006年-2016年是扩张期，凭借CUDA（即Compute Unified Device Architecture，统一运算架构），把GPU的应用从游戏跨到其他领域。
2016年至今，是爆发期，AI、自动驾驶、云计算，加密货币挖掘，英伟达成为真正的人工智能时代的卖铲人。
1999年8月，英伟达推出一款经典的GPU产品（GeForce 256），这款产品在游戏市场很受欢迎，为了拓展GPU的用途，2007年英伟达推出了CUDA（Compute Unified Device Architecture）框架，开发人员可以在CUDA上直接利用GPU的计算能力进行各种密集计算，如科学运算、物理模拟等。
但是CUDA的附加成本非常高，英伟达的利润多年来遭受了巨大打击，市值徘徊在略低于10亿美元的位置。金融危机期间，因为投资者的不看好，公司市值蒸发超90%。
没有人看好CUDA的价值，但即便如此，黄仁勋依旧在如潮水般的质疑声中坚持了下来，直到后来，CUDA成为发展人工智能的基础工具，让曾经那个名不见经传的英伟达一飞冲天。
当CEO的秘诀在一次斯坦福大学的分享上，黄仁勋向众人分享当CEO的秘诀。
他是这样描述的，一方面，你要坚持，坚持你的信念，另一方面，你不能固执，这样你就有了灵活性。这是矛盾的，也是复杂的。很多创业公司的CEO，都非常有才华，但他们执意要证明自己是对的，而忘记了敏捷。”
坚持和固执之间，只是一念之差。
2024年年初，黄仁勋参加了英伟达中国区年会，后来，他在会上身穿东北花背心、转手帕、扭秧歌的视频引起广泛关注，这也让更多人看到这位美国科技界的华人企业家的另一面。
此前，黄仁勋每次出现在公众视野，总是穿着一件黑色皮夹克，因此人称“皮衣刀客”。常年皮衣不离身，这背后的理由竟是不用动脑筋思考每天衣服怎么搭配。
Adobe执行长纳雷杨曾评价黄仁勋，“他是少数兼具远见以及专注于执行的领导人”。黄仁勋曾这样介绍自己，“你可以用很多词形容我，第一个应该就是韧性”，也正是黄仁勋在逆境中的选择和坚持造就了今天的英伟达。但黄仁勋说，是公司创造技术、创造市场的理念定义了今天的英伟达。
在黄仁勋看来，英伟达所做的每一件事，都是在创造技术，同时创造市场。30年来，英伟达意识到必须做的核心是，为了创造条件让人们可以购买我们的产品，我们必须去创造这个新市场。这就是我们在自动驾驶领域起步较早的原因，这就是我们早期进入深度学习，在很多领域都处于领先地位的原因。
“没有我看不上的工作，我曾经是个洗碗工，我还洗过很多很多厕所，比你们所有人加起来还要多。”黄仁勋说，“我热爱每一份工作，包括洗盘子和清洁厕所，没有人能像我一样把厕所打扫得那么干净！”
