股价从40美元跳到168美元，英伟达这一年都经历了啥？

去过一年时间里，英伟达的每股价格从40元美元上下，一路飙升至168美元。

"英伟达的股价还会涨。"6月上旬，在深圳优必选机器人公司一个交流活动间隙，陶大程对记者说。陶是人工智能领域知名专家，现在是国际识别模式学会会士，担任优必选机器人公司首度科学家。

优必选开发的直立行走机器人中，正在考虑应用英伟达的产品。人工智能大潮的兴起，图形处理至关重要，英伟达专门处理图像的GPU发展前景获得越来越多人认可。

除了像陶大程这样的业内专家，看多英伟达的人还包括一些美国大型投行。他们看涨英伟达股价，2018年第一季度至180元美元。

投资出阿里巴巴的软银孙正义同样看好英伟达。今年5月份，软银公司花了约40亿美元购买了英伟达4.9%的股份，可能是英伟达的第四大股东。软银的创始人孙正义是一位技术狂热的投资者，他将人工智能视作互联网、移动互联网之后的下一波科技浪潮，积极在上游芯片领域布局、运作，购买了著名的芯片设计公司ARM。

由黄仁勋(Jen-Hsun Huang) 创办的英伟达（NVIDIA）公司，因为人工智能方面的领先技术，将产品卖给了各大互联网公司的数据中心，汽车生产商，以及各种带有人工智能性质的创新、创业公司，正处于风口之中。

5月24日，黄仁勋指出，NVIDIA GPU运算已成了当代达尔文、爱因斯坦不可或缺的工具，过去1年来，打造GPU驱动AI服务的新创公司家数成长逾4倍至1300家，"没有人想错过下一个重大科技新突破"。

人工智能风口
6月初，台北电脑展期间，英伟达创始人黄仁勋有一个亮相，做一次演讲。这个在台北君悦饭店举行的演讲会，流程管理水平与国内同类会议相比差一大截，没有实时的语音转化文字显示，没有超弦、超酷的超大电子屏幕，时间也快近午饭时间，来自业界的渠道商、各种媒体人等都被拦在一楼电梯口外，耐心地等待入场。"像朝圣一样地"，一位当地渠道商如此说。

进入三楼会场时，人们争先恐后找位子，最后很多人不得不站着听。黄仁勋出生于台湾，长着一幅华人面孔，嘴里吐出的是英语。他身着亮黑色皮夹克，显得强悍有力。

开场是黄仁勋陈述CPU发展缓慢，摩尔定律经过30年进展已经停滞。过去一直猛烈推进硬件发展的电子晶体管，现在即便每年以50%的速度成长，CPU的效能仅增长10%。

在黄仁勋看来，CPU（中央处理器）正进入困境，GPU（图形处理器）将取而代之，领跑科技界。"NVIDIA GPU运算已经让整个产业迈进了一大步--到2025年，加速达1000倍。"他还列举了NVIDIA的CUDA架构、开创性的速度提升能力，适用于人工智能的地方。

以深度学习神经网络为例，两年前，训练Microsoft ResNet的模组需要7百万兆次的运作，现在，模组训练大幅增长了15倍，这个需求还在不断地扩大、加深。未来，软件将由许多神经网络组成，对于处理器和软件的需求将持续攀升。

深度学习为什么需要GPU？过去，软件工程师负责开发程序并仔细地编写算法代码。现在，各种算法可以从海量的实例中学习，软件可以自行编写代码。深度神经网络被部署在数据中心和智能设备中以便推理和预测下一步行动。

这一切都是通过在 GPU 上训练和部署深度神经网络才得以实现。由 GPU 驱动的深度学习是一种全新的计算模式，在这种模式中，深度神经网络会得到训练，以便从海量数据中识别模式，这一全新模式也使人类进入了人工智能计算时代。

英伟达在给腾讯科技的回复中称，他们发明的 GPU 能够高效的解决计算机科学领域中的一些最复杂的难题，同时能够模拟人类智能，通过运行深度学习算法，成为那些可感知和了解世界的计算机、机器人以及自动驾驶汽车的大脑。

对于研发出TPU用于围棋（AlphaGo）战胜世界冠军的谷歌(微博)怎么看？英伟达的回复是："谷歌是一个非常棒的客户，他们对于人工智能与复杂模型的使用在不断的增加。同谷歌一样，还有许多其他客户对于加速的需求日渐增强，我们的GPU便服务于这些市场，其中包含了所有的架构，产业，以及所有的云服务供应商。"

"现在，全世界各大互联网和云服务提供商都在使用英伟达的GPU芯片。"英伟达首席财务官科莱特-克雷斯(Colette Kress)在2017年一季度发布后说。

最近一年，IBM、亚马逊、谷歌、腾讯和阿里巴巴等等大的互联网科技公司都在布局云计算和大数据，这些构成了英伟达庞大的客户群。这股力量如此强大，手机厂商都能感觉到存储器价格被拉升。

英伟达仍在不断地升级GPU加速器，最新的已经是第七代架构。5月11日，英伟达在美国圣何塞的GPU技术大会上发布了新品Tesla V100，又称Volta，据称是史上最强的GPU加速器。英伟达称Volta将成为高性能计算的新标准，在计算科学和数据科学领域表现突出。

Volta采用了210亿个晶体管，其深度学习性能相当于100个CPU。通过将CUDA(R)内核和全新Volta Tensor 内核整合在统一架构中，装有Tesla V100 GPU的单一服务器将取代数百个传统HPC的商用CPU。Tesla V100 GPU已经突破了深度学习每秒100万亿次浮点运算的大关。