黑科技在游戏圈令人雀跃的英伟达，正在通过强势GPU算力重塑AI产业

在今年8月发布了新的专业显卡 Quadro RTX，全球首款支持实时光线追踪技术的显卡，此番黑科技令游戏圈的发烧友欢呼雀跃。不过，随着英伟达近年在AI领域大放异彩，普通人对英伟达这个品牌也产生了新的认识。

实际上，从2011年开始，英伟达就因为在GPU领域的技术优势，被美国科技公司Google等企业用在人工智能 (AI) 计算领域；在2017年发力AI领域并获得高增长数据时，它的收入结构就已经开始产生了转向。如今英伟达已经是一家人工智能计算公司，在人工智能与深度学习、数据中心、云端GPU、设计与专业可视化，智能机器，无人驾驶等领域提供支持。

对于不熟悉计算机产业的普罗大众，一定会对英伟达这样的企业产生好奇，一家研发显卡产品的企业，是如何迈进人工智能时代、并成为不可或缺角色的呢？

渲染和建模所熟悉的GPU算力，

正是AI产业发展所需的驱动力

1993年成立、立足于游戏产业的英伟达，发展历程故事颇多，不过在几次押注正确趋势让其在半导体行业获得了举足轻重的地位。而在人人都知道英伟达、心目中英伟达就是“显卡”象征的当下，英伟达却在用GPU技术积淀发力AI领域，从某种程度上说，英伟达在这方面成功也是行业乐见的。这要从GPU在计算机发展史说起，且与它独特的属性分不开。

在早期计算机产品诞生时，是为科学科研和专业人士所服务，需要高度的专业知识使用这些机器。从最早没有图形界面、到个人计算机产品壮大，这其中游戏渲染、图形处理等平民化的需求，让显卡这一概念或者说这一领域得到了发展。

在单卡实现实时光线追踪的Quadro RTX 产品发布后，游戏圈发烧友历数游戏图形渲染里程碑事件事时，就提到了早期数款跨时代意义的游戏作品，从有3D开始、到有光栅渲染模拟光线应用在3D游戏，再到画质追赶电影实现实时光线追踪，英伟达在其中多有见证。

2011年，吴恩达教授率先将英伟达GPU应用于谷歌大脑中，比对算力数据发现：12颗英伟达的GPU可以提供相当于2000颗CPU的深度学习性能。之后纽约大学、多伦多大学以及瑞士人工智能实验室的研究人员纷纷在GPU上加速其深度神经网络。

时刻不停学习人类世界的AI，

和为深度学习所设计的GPU产品

人工智能在成为人类助手的过程中，需要大量吞吐各类结构和非结构化数据，了解人类世界的事物特征、学会像人脑一样处理逻辑问题，这也就要求计算机要为神经网络提供超高的算力，为处理学习各种数据提供基础。

英伟达的GPU产品可以做到这一切。在2017年对外亮相的首个Volta架构GPU产品Tesla V100，是投入30亿美金和数千名工程师数年精力的成果，也是英伟达交给AI产业伙伴的一份惊喜。

在发布时被称作“全球最先进的数据中心GPU”的Tesla V100，是专门针对深度学习任务的加速卡。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋说：和英伟达上一代GPU架构Pascal相比，Volta架构拥有全新的张量运算指令Tensor Core，能把目前深度学习神经网络的训练速度提高12倍。而作用于HPC （高性能计算）设备可为广泛科学科研领域提供全新的高效的选择。

此类利用AI、利用英伟达GPU的案例亦然多样，支持京东在内容合规方面的审核，在动物保护领域与美国各大学合作……

这些产生社会价值，解放生产力并提供全新模式完善行业流程、为公益组织提供全注入科技力量的案例，是GPU伴随计算机平民化发展后又一重要发展阶段，过去它属于业界和消费者，如今伴随AI进入各个领域，成为了全人类共享的价值。对于行业和社会来说，英伟达这样的技术领军角色为开启AI世界提供了重要基础。

现在你就可以点击阅读原文体验英伟达GPU加速AI进步的故事。

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