12695017144_92feaab3cd_z

【我們為什麼挑選這篇文章】NVIDIA執行長黃仁勳最近入選2016年表現最佳CEO,排名第6。這家以圖形處理器起家的半導體公司,近年跨足人工智慧後業績更水漲船高。以下是NVIDIA執行長黃仁勳成立公司的短史。(責任編輯:黃筱雯)

近日,《哈佛商業評論》評選出了2016年度的最佳表現 CEO,NVIDIA 黃仁勳進入TOP 10,排名第6,去年他的排名是第29。

5800a29f84d18

5800a2adb25c4

自從發力人工智慧以來,NVIDIA 的業績一直高歌猛進。從近期其公佈的資料來看,NVIDIA 第二財季(截止於7月31日)淨利潤高達2.53億美元,同比上漲高達873%。

歷史

1993年,黃仁勳與 Chris Malachowsky 以及 Curtis Priem 聯合創立了 NVIDIA。

1999年,NVIDIA 推出了圖形處理器 GPU(Graphics Processing Unit)。從此世界就被改變了,特別是在遊戲領域,NVIDIA GPU幾乎已經成為了遊戲設備的標配。

2014年,NVIDIA 開始轉型成一家平台公司,並主要專注於四個市場:

  • 遊戲
  • 專業可視化
  • 數據中心
  • 自動駕駛

特別是在今年9月的百度大會上,黃仁勳直截了當的說:「NVIDIA,一家人工智慧計算公司。」

這句話不僅表明了 NVIDIA 自身的決心,也從側面反應了目前的一個現狀。在當下的人工智慧領域中,GPU可以說發揮了相當重要的作用。

為什麼說 GPU 對於人工智慧如此重要呢?

由於 GPU 計算能提供的強大而高效的並行計算能力,以前需要大量的 CPU 以及超級計算機進行的運算工作,現在只需要少數 GPU 組合就可以完成。這大大加速了人工智慧領域(特別是深度學習領域)的進程,為其進一步發展提供了計算基礎。

舉例來說,熟悉深度學習的人都知道,深度學習是需要訓練的,所謂的訓練就是在成千上萬個變量中尋找最佳值的計算。這需要通過不斷的嘗試實現收斂,而最終獲得的數值並非是人工確定的數字,而是一種常態的公式。通過這種像素級的學習,不斷總結規律,計算機就可以實現像像人一樣思考。這兩年人們利用GPU 來訓練度神經網路,所使用的訓練集大得多,所耗費的時間大幅縮短,佔用的數據中心基礎設施也少得多。

另外,NVIDIA也有推出各種相應的軟體平台以及硬體設備,值得一提的是其推出的CUDA平台以及Titan顯卡,都是目前深度學習領域中使用的主流配置。

作為一家人工智慧計算公司,在獲得如此大成功的同時,我們也期待黃仁勳先生以及NVIDIA在未來能給我們帶來更多的驚喜。

延伸閱讀:

【下個世代的代名詞:AI】NVIDIA 及合作夥伴共推 AI 工業機器人,還差哪些領域沒有人工智慧?
整個城市都是你的高科技實驗室!NVIDIA 與台北市政府聯手打造首座「虛擬實境實驗室」
換做汽車晶片要找專家!傳聯發科併 NVIDIA 牽手挺進車聯網

(本文經合作夥伴雷鋒網授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為〈入选全球最佳CEO Top10,NVIDIA黄仁勋职业生涯新高〉。首圖來源:Laineema,CC Licensed)