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25年前,英伟达改变了世界

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新智元报道

编辑:乔杨 好困

【新智元导读】1999年,英伟达发布世界上首款GPU——GeForce 256。不仅彻底革新了游戏PC,更为之后的AI浪潮提供了无可比拟的动力。

1999年10月11日,正值世纪之交,一场科技革命正在悄然酝酿。

25年前的今天,英伟达发布了首款GeForece显卡——GeForce 256。

GeForce 256不仅仅是一张显卡,它也是世界上第一款GPU。虽然这一发布当时只有PC游戏玩家和科技爱好者关注,但却为今天生成式AI奠定了基础,铺就了未来游戏和计算领域的进步。


25周年整活欢庆

为了庆祝全球首款GPU25岁的生日,英伟达总部特意摆出了绿色爆米花。


英伟达总部举行周年纪念展示

官方放出的周年庆视频,从今年的《黑悟空》往前回溯,一幕幕都是英伟达GPU所赋能的各种游戏。

纳斯达克也和英伟达联动整活,把交易所附近弄成了绿油油的一片。


毕竟,没有GPU,就不会有英伟达如今的股价奇迹。

老黄本人,也前往纳斯达克大厅纪念这个革命性的时刻。

叉腰站在纳斯达克前的老黄,大广角镜头仰拍,俨然是指点江山的当代科技领袖。

世界上第一张GPU——游戏改变者

1999年,虽然市面上存在其他显卡,但GeForce 256是第一款以「GPU」为广告宣传的桌面卡。

当时至少有六家,甚至更多不同的公司生产视频卡硬件,但它们后来几乎都被AMD或英伟达收购。

GeForce 256究竟是不是实质上的第一块显卡?已经无从考证,但英伟达首次做出了这种区分,并大张旗鼓地将其称为GPU。

GeForce 256是首批支持当时新兴的T&L技术的显卡之一,减少了游戏中CPU的工作量,提供了视觉升级和更好的性能。

从固定功能T&L引擎,到可编程的顶点和像素着色器,再到统一着色器,现在又增加了网格着色器、光线追踪和AI计算等功能,所有现代显卡的设计很大程度上都归功于最初的GeForce。

最初的GeForce 256使用139 mm^2芯片,封装了1700 万个晶体管,采用台积电220nm工艺节点制造。

相比之下,当时的英特尔奔腾III 450 CPU使用250nm节点,将950万个晶体管封装到128 mm^2芯片中。这意味着, GeForce 256的尺寸增加了不到10%,晶体管总数却增加了80%。

1999年,GeForce 256的发行价格为199美元;考虑到通货膨胀因素,换算成今天的价格大致为373美元。

然而,过去25年中,英伟达的芯片技术和价格一起经历着突飞猛进。今天的高端CPU的价格仍然远低于500美元,但RTX 4090的起价已经达到了约1800美元。

与此同时,英伟达RTX 4090在608 mm^2的面积中封装了AD102芯片,采用台积电4N节点,内含760亿个晶体管。

GeForce 256标志着一个时间节点——GPU和显卡开始崛起,成为游戏PC最重要的组成部分,具有完整的 DirectX 7和OpenGL支持。

随着DirectX 8添加可编程着色器,GPU真正开始演进为一种不同的计算方式。如今的GPU提供高达petaflops 的计算性能,不仅仅为游戏行业带来了变革,也在为AI的狂飙式发展提供动力。

从游戏到AI

并行计算改变了游戏CG,也引起了研究人员的注意。他们意识到GPU可以在AI方向发挥巨大的计算潜力,能在游戏世界之外实现突破。

深度学习是一种依赖数十亿神经元和万亿连接的软件模型,需要巨大的算力。

传统的CPU设计用于顺序任务,无法高效处理这样的工作负载。而GPU凭借其大规模并行架构,完美胜任这一任务。

到2011 年,AI研究人员发现,英伟达的GPU具有处理深度学习庞大计算需求的能力。

谷歌、斯坦福大学和纽约大学的研究人员开始使用英伟达GPU加速AI开发,达到了以前只有超算才能实现的性能。

2012年出现了突破。多伦多大学的Alex Krizhevsky利用英伟达GPU赢得了ImageNet图像识别竞赛。他所用的神经网络AlexNet在一百万张图像上进行训练,击败了由视觉专家人工编写的软件。

这标志着科技领域的重大转变。曾经像科幻小说一样的情景——计算机通过大量数据自主学习和适应——如今在GPU的强大性能推动下成为现实。

到2015年,AI在感知能力上已达到超人水平,谷歌、微软等科技巨头所训练的模型,在图像识别、语音理解等任务中超越了人类表现,而这一切都由在GPU上运行的深度神经网络驱动。

2016年,老黄向OpenAI捐赠了第一台 NVIDIA DGX-1 AI 超级计算机,亲自送货、亲手安装。


DGX配备了8个当时最先进的GPU,OpenAI随后利用这些GPU训练了ChatGPT。

之后的故事我们都知道了。

2022年发布的ChatGPT在几个月内用户量破亿,展示了以GPU为代表的算力是如何在生成式AI变革中发挥巨大力量的。

「强化学习之父」Rich Sutton在一次演讲中表示,过去的100多年中,我们一直在见证摩尔定律。近年来AI领域的进步,至少有一半归功于算力方面指数级的增长。


未来,英伟达还将通过硬件方面的创新,缔造怎样的技术变革?

参考资料:

https://blogs.nvidia.com/blog/first-gpu-gaming-ai/

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-geforce-256-celebrates-its-25th-birthday-company-talks-about-a-quarter-century-of-gpu-progression

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