时间:2024/9/8来源:本站原创作者:佚名

5月27日消息,受益于生成式AI热潮对于高性能AI芯片需求的爆发式增长,英伟达(NVIDIA)预计二季度营收将同比大涨64%,推动英伟达股价25日暴涨24.37%,收于.80美元/股,市值已接近1万亿美元。英伟达联合创始人兼CEO黄仁勋的身价也飙升到了亿美元以上。

5月26日晚间,准备参加中国台湾ComputexTaipei开幕主题演讲的黄仁勋现身台北饶河夜市,引发网友热议。

网友们拍到黄仁勋先是在辽宁街鹅肉城吃饭,随后又逛夜市,手上还提着一袋麻花。

在台湾社群媒体reddit上,黄仁勋逛夜市的照片与消息也引起网友们的热议:“即使在镜头外,他也能保持标志性皮夹克的外观!”、“很高兴看到亿万富翁仍然喜欢出去吃街头小吃”、“老黄真的是还挺喜欢台湾”、“看到一个科技亿万富翁做着平凡的事情总是很酷”。也有网友表示,“奇怪的是,身价数百亿美元的人身边没有安保人员”、“他是在夜市上宣传AI能做什么吗?”等等。

5月27日,黄仁勋应台大校长陈文章之邀,在台大毕业典礼致词20分钟。此次致词内容丰富,他不但有提出对毕业生的期许,以及当初当创立英伟达遇到的困境,最重要的是,还畅谈他对AI未来的看法。

资料显示,黄仁勋于年出生于台南市,9岁时与家人移民美国,被送往肯塔基州一间基督教学校就读,完成课程后迁居奥勒冈州。黄仁勋毕业于俄勒冈州波特兰郊外的Aloha高中,年他在奥勒冈州立大学取得电机工程学士学位,年获得斯坦福大学电子工程硕士学位。大学毕业后,曾在LSILogic任职,并曾在AMD担任微处理器设计师。年,年仅29岁的黄仁勋就与友人仅用4万美元共同创办了英伟达。年,获聘为台湾大学名誉博士。

站在AI起跑线,毕业生面临挑战

黄仁勋在演讲中表示,他比现场的毕业生早40年毕业,回想从美国奥勒冈州立大学毕业时,世界比现在简单多了。年是科技产业崛起的一年,IBM与苹果的麦金塔(Macintosh)发起了PC革命,加上随后软件业发展至今,从电视、PC电脑到手机的产业变化。现在科技业面临着地缘政治、社会和环境上的变革和挑战,“进入了一个更加复杂的世界”,我们正处于沉浸在数字的世界中。

黄仁勋还说,我们正处于一个重大技术时代的开始,AI(人工智能)已从根本上重塑电脑,这将是电脑产业的一次重生,也是中国台湾企业的一个黄金机遇(Goldenopportunity)。他强调“年毕业是完美的一年,我预测年也将是如此。”学生们能从台大毕业,可说是人生至今最成功的一天,但出社会后还会面对许多挑战,他在创办NVIDIA的过程中,也面临了许多失败、羞辱和尴尬。

黄仁勋也勉励青年学子,“要么你是为了食物而奋斗,或是为了逃避成为食物而奔波。(eitheryou’rerunningforfoodoryou’rerunningfrombeingfood)。”“你们现在正站在人工智能的起点上,每个行业都将经历革命!”如今全球均步入人工智能时代,也许人生路程难免犯错、有痛苦,但要相信一定可以依循自己的脚步实现梦想。“RUN!Don’tWalk!”要记住要一直跑下去,而不是用走的,因为世界不会停下来等你!

创业艰辛,影响英伟达成功的三件事

黄仁勋在演讲中还分享了英伟达的创业过程。他说,英伟达成立至今,一路上并非相当顺遂,甚至一度差点倒闭,而且是“充满羞辱的失败”。其中,他介绍了三件影响辉达的大事。

第一件事,英伟达的第一个产品是针对PC游戏的图形显示卡(3DGraphics),英伟达研发的非传统技术能让成本大大降低,并在当年取得了日本电子游戏公司SEGA(世嘉)的合约。但是经过一年之后,英伟达才惊然发现“我们的架构是错误的”。因此,当年的黄仁勋联系SEGA的CEO解释这一切,告诉对方不仅无法完成合约,SEGA还必须去找另一个合作伙伴,同时还需要SEGA全额支付费用给英伟达,否则公司将无法营运下去。黄仁勋称,“提出这个要求我很尴尬”,但没想到SEGA竟然同意了,他们的理解和慷慨让英伟达多活了六个月。

第二件事,黄仁勋谈到英伟达决定发展CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),深感幸运先行意识到深度学习(deeplearning)的潜力,并不惜一切发力深度学习。这也使得多年之后,人工智能(AI)进化开始了,洞察先机的英伟达成为了推动AI进程的引擎,他也坦言这个过程铸就了英伟达的特色,但忍受痛苦和磨难是需要远见的。

(芯智讯注:CUDA是英伟达发明的一种并行计算平台和编程模型,可以用来加速大规模数据并行计算,帮助客户为不同的任务对处理器进行编程,使得GPU可以用于更加广泛的科学计算和工程计算等领域。相比于CPU,GPU的并行计算能力更强,可以更加高效地完成特定的计算任务。而在推出CUDA技术之前,英伟达的GPU只是一个负责在屏幕上绘制图像的“图形处理单元”。

经过多年的发展,CUDA已经成为英伟达图形处理器(GPU)产品线的核心技术之一,也英伟达在AI领域的重要护城河之一。CUDA的良好生态系统吸引了众多的企业、学术机构和高性能计算中心的
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