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5年瘋漲2268%,市值2500億美元的英偉達(dá)要和英特爾平起平坐?

分類:互聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn) 編輯:互聯(lián)網(wǎng)觀察 瀏覽量:539
2020-07-20 13:33:06
與今年年初相比,英偉達(dá)的股價(jià)已經(jīng)增長了70.3%,反映了資本市場對英偉達(dá)的認(rèn)可和追捧。5年以來,英偉達(dá)股價(jià)飆升2268%(截至7月17日收盤)。甚至在美國時(shí)間7月8日收盤后,英偉達(dá)以2513.1億美元市值首超英特爾,一度成為美國市值最高芯片制造商、全球市值第三的半導(dǎo)體公司。英偉達(dá)為何被資本市場寄以厚望,它做對了什么?
推動(dòng)GPU從專用領(lǐng)域走向通用領(lǐng)域
如何更好地解決計(jì)算問題,是計(jì)算機(jī)軟硬件開發(fā)者的永恒主題。從3D加速卡開發(fā)商,到GPU的發(fā)明者,再到“AI芯片第一股”,英偉達(dá)驚人的成長速度,正是來自于對算力痛點(diǎn)的精準(zhǔn)突擊。
20世紀(jì)90年代,隨著Play Station等游戲主機(jī)的發(fā)布,以及計(jì)算機(jī)性能的提升和彩色顯示器的出現(xiàn),3D游戲開始萌芽。而英偉達(dá)也正是在這一時(shí)期成立,主要面向圖形顯示市場。但在這一時(shí)期,3D圖像處理主要以3D加速卡的形式進(jìn)行,T&L(光影轉(zhuǎn)換)運(yùn)算仍需占據(jù)CPU的算力,也限制了游戲畫質(zhì)的發(fā)展。
英偉達(dá)的GeForce 256,將“GPU”這一概念推向市場。GeForce將T&L能力集成到圖形處理芯片,將CPU從圖形處理的任務(wù)中解放出來,在提升3D畫質(zhì)的同時(shí),也提升了計(jì)算機(jī)的整體效能。在三年的時(shí)間里,英偉達(dá)的GPU出貨量突破100萬顆,成為美國成長最快的半導(dǎo)體公司。
雖然在GPU的技術(shù)研發(fā)和專利積累取得了先發(fā)優(yōu)勢,但是英偉達(dá)首席科學(xué)家David Kirk認(rèn)為,GPU的能力不應(yīng)該局限于圖像渲染,如何將GPU的浮點(diǎn)運(yùn)算和并行計(jì)算資源釋放給更多領(lǐng)域的從業(yè)人員使用,成為英偉達(dá)的研發(fā)重點(diǎn)。
之后,英偉達(dá)開始對“通用GPU”的研究,讓本身為圖形圖像處理而生的GPU能夠運(yùn)行圖形渲染之外的通用計(jì)算任務(wù)。但是,通用GPU編程門檻極高且難以調(diào)試。2006年,英偉達(dá)推出并行計(jì)算程序開發(fā)環(huán)境“CUDA”,開發(fā)者可以用C、C++、FORTRAN等常用的編程語言在CUDA編寫程序。借由CUDA的軟硬件生態(tài),不用領(lǐng)域的開發(fā)者可以根據(jù)本領(lǐng)域的需求,編寫GPU加速應(yīng)用,從而更有效率地利用英偉達(dá)GPU處理計(jì)算任務(wù)。
隨著深度學(xué)習(xí)的浪潮興起,擅長串行運(yùn)算的CPU,無法高效執(zhí)行矩陣乘法和卷積計(jì)算任務(wù)。2012年,基于英偉達(dá)GPU加速的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet參加了ImageNet大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽,以低于第二名10.8%的錯(cuò)誤率拔得頭籌,引起了科研領(lǐng)域?qū)τ贕PU的關(guān)注。自此,GPU被越來越多地運(yùn)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,并迅速崛起為AI計(jì)算的主流芯片。
在AI計(jì)算平臺方面,英偉達(dá)面向從端到邊緣端的需求,構(gòu)建了面向訓(xùn)練的DGX平臺、超大規(guī)模云計(jì)算和HPC服務(wù)器的HGX平臺、面向邊緣計(jì)算的EGX平臺和適用于自主系統(tǒng)的AGX平臺。2018年,英偉達(dá)推出專為深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的Tensor Core,進(jìn)一步提升了針對常用深度學(xué)習(xí)模型的浮點(diǎn)運(yùn)算速度。今年以來,浪潮AI服務(wù)器、谷歌云相繼采用Tensor Core。采用“CUDA Core + Tensor Core”的英偉達(dá)GPU,已經(jīng)在AI算力市場占據(jù)一席之地。
數(shù)據(jù)中心將成為最大收入來源
長期以來,游戲業(yè)務(wù)是英偉達(dá)最大的收入來源,但目前來看,這一局面有可能被改變。英偉達(dá)2021財(cái)年第一季度財(cái)報(bào)顯示,其數(shù)據(jù)中心收入達(dá)到11.4億美元,較去年同期增長80%。而本季度游戲業(yè)務(wù)收入為13.4億美元,同比增長27%。數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)已經(jīng)成為英偉達(dá)增速最快的業(yè)務(wù),而且收入占比與游戲業(yè)務(wù)的差距持續(xù)縮小。
英偉達(dá)在股價(jià)和市值上的突飛猛進(jìn),與其采用多點(diǎn)開花戰(zhàn)略,持續(xù)降低對游戲市場的依賴程度息息相關(guān)。
“英偉達(dá)主要深耕于GPU芯片,早期主要應(yīng)用在游戲領(lǐng)域,是其收入的主要來源。隨著AI和數(shù)據(jù)中心的興起,市場對GPU的需求的暴增,給英偉達(dá)帶來巨大機(jī)遇。從2016年起,數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域成為英偉達(dá)增長的重要?jiǎng)恿?。隨著今年收購了Mellanox,英偉達(dá)在云端和數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域進(jìn)一步壯大,業(yè)務(wù)收入將超過游戲成為收入來源的第一位。AI和數(shù)據(jù)中心是未來十年熱點(diǎn),會有巨大的市場空間,英偉達(dá)的高股價(jià)也是人們對于英偉達(dá)在AI領(lǐng)域前景的反應(yīng)?!?賽迪顧問高級分析師呂芃浩向《中國電子報(bào)》記者表示。
計(jì)算機(jī)視覺是當(dāng)前AI前景最為廣闊、商用條件最為成熟的領(lǐng)域。清華大學(xué)數(shù)據(jù)顯示,在AI技術(shù)層面上,計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用在整個(gè)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域中占比達(dá)34.9%,已成為各行業(yè)發(fā)展的重要支撐。無論是安防監(jiān)控、人臉識別,還是自動(dòng)駕駛根據(jù)攝像頭判斷環(huán)境和路況,其本質(zhì)都是代替人眼去識別、追蹤目標(biāo)物體,而圖形圖像處理正是GPU加速器的優(yōu)勢所在。
而“挖礦”,也就是通過運(yùn)行特定算法賺取比特幣。由于需要重復(fù)性的大量運(yùn)算,GPU成為“礦場”“礦主們”最常用的算力工具,一度導(dǎo)致英偉達(dá)、AMD的主力GPU出現(xiàn)缺貨。
“目前AI計(jì)算的大部分應(yīng)用場景都是對圖形圖像進(jìn)行計(jì)算,礦機(jī)業(yè)務(wù)也屬于并行計(jì)算,這都是適合GPU去發(fā)揮的領(lǐng)域?!毙局\研究總監(jiān)王笑龍向《中國電子報(bào)》記者表示。
雖然“礦機(jī)”曾為兩大GPU廠商貢獻(xiàn)利潤,但“挖礦”并不能與區(qū)塊鏈技術(shù)劃等號。業(yè)界人士稱,“挖礦”屬于“幣圈”,而區(qū)塊鏈技術(shù)研究屬于“鏈圈”,“幣圈”并不關(guān)注區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展。在這波紅利來得快去得也快,也拖累了英偉達(dá)在2018年第三、四季度的營收和股價(jià)表現(xiàn)。
2019年第一季度,努力走出加密貨幣“宿醉效應(yīng)”的英偉達(dá),加大了在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的投入。當(dāng)年3月,英偉達(dá)宣布與以色列芯片制造商Mellanox達(dá)成收購協(xié)議,這筆收購在今年4月27日宣告完成。Mellanox能提供端到端高速以太網(wǎng)和InfiniBand互聯(lián)解決方案。英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛表示,通過融合Mellanox的技術(shù),NVIDIA將擁有從AI計(jì)算到網(wǎng)絡(luò)的端到端技術(shù),以及從處理器到軟件的全堆棧產(chǎn)品,擁有足夠的規(guī)模去推進(jìn)下一代的數(shù)據(jù)中心技術(shù)。
今年以來,新冠肺炎疫情減少了全球消費(fèi)者外出活動(dòng)的時(shí)間,“宅經(jīng)濟(jì)”異軍突起,遠(yuǎn)程服務(wù)、串流等應(yīng)用持續(xù)帶動(dòng)數(shù)據(jù)中心需求。英偉達(dá)趁熱打鐵,推出了采用安培架構(gòu)的7nm GPU“NVIDIA A100”,AI訓(xùn)練、推理的峰值算力較上一代Volta架構(gòu)GPU有了20倍的提升。
“目前,數(shù)據(jù)中心的數(shù)量和規(guī)模將會持續(xù)增加,英偉達(dá)GPU在當(dāng)前已經(jīng)占據(jù)了數(shù)據(jù)中心市場,并建立了完整的生態(tài)。從云到端都采用英偉達(dá)的CUDA計(jì)算平臺,可以極大地減少算法跨平臺的難度,實(shí)現(xiàn)平滑過渡,提高開發(fā)效率?!眳纹M浩向記者表示。
自動(dòng)駕駛,被英偉達(dá)視為AI時(shí)代最大的算力挑戰(zhàn)。據(jù)Gartner、北京半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會統(tǒng)計(jì),2019年英偉達(dá)在車用半導(dǎo)體市場營收達(dá)到6.26億美元,躋身全球前20大汽車半導(dǎo)體企業(yè)。目前,英偉達(dá)建立起從10TOPS/5W,200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的產(chǎn)品線,分別對應(yīng)前視模塊、L2+ADAS以及Robotaxi的各級應(yīng)用。今年6月,梅賽德斯-奔馳宣布與英偉達(dá)共同開發(fā)下一代汽車平臺,支持L2、L3自動(dòng)駕駛功能和最高達(dá)到L4的自動(dòng)泊車功能,打造可拓展、可升級的軟件定義汽車。
制程、架構(gòu)、軟件算法協(xié)同發(fā)展
從Pascal架構(gòu)到Ampere架構(gòu),英偉達(dá)GPU的AI算力有了20倍的提升。業(yè)界有觀點(diǎn)稱,英偉達(dá)在AI芯片步履飛快,是因?yàn)椴捎门_積電代工的模式,在制程上相對IDM的英特爾有著更快的推進(jìn)速度。那么,隨著摩爾定律逼近極限,Ampere架構(gòu)也已經(jīng)走到7nm,英偉達(dá)的GPU能夠滿足持續(xù)增長的算力需求么。
對此,黃仁勛曾在接受媒體采訪時(shí)表示,制程不是最為重要的。英偉達(dá)僅通過軟件優(yōu)化,就能在兩年時(shí)間內(nèi)將AI性能提升4倍。由于架構(gòu)設(shè)計(jì)得更好,12nm的圖靈芯片效能超過了7nm的GPU。20倍的算力提升,靠的是架構(gòu)、算法、軟件和應(yīng)用的共同合力。
王笑龍也向記者表示,制程是芯片工藝的基礎(chǔ),云端AI計(jì)算量大,尤其對工藝要求很高。但在關(guān)注制程的同時(shí),也要關(guān)注架構(gòu)和軟件算法。架構(gòu)是硬件設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),是英偉達(dá)等歐美公司的強(qiáng)項(xiàng)。算法軟件,是在制程、架構(gòu)基礎(chǔ)上的優(yōu)化。三者共同構(gòu)成芯片的計(jì)算性能。
從英偉達(dá)的產(chǎn)品更新來看,在制程、架構(gòu)、軟件算法上,英偉達(dá)的發(fā)力是相對平衡的。從K40到A100,架構(gòu)與制程基本保持了同步更新,從28nm的Kepler一直到7nm的Ampere。與此同時(shí),CUDA也從1.0版本發(fā)展到了11.0版本。同時(shí),在封裝技術(shù)上,英偉達(dá)在推出Pascal架構(gòu)時(shí),將處理器與數(shù)據(jù)封裝到一起以實(shí)現(xiàn)更高的計(jì)算效率,采用 HBM2 的 CoWoS(晶圓基底芯片)技術(shù)提供更高的顯存帶寬性能。據(jù)悉,今年英偉達(dá)將成為臺積電CoWoS封裝的主要客戶之一,借由晶圓級封裝進(jìn)一步強(qiáng)化芯片能力。
集邦咨詢分析師姚嘉洋向記者表示,英偉達(dá)之所以能在人工智能領(lǐng)域擁有一席之地,有部分原因是因?yàn)樵贕PU架構(gòu)中導(dǎo)入了Tensor Core的功能,目前也已經(jīng)演進(jìn)到了第三代,再輔以先進(jìn)制程與封裝技術(shù)的支持,才能發(fā)揮強(qiáng)大的AI算力,要繼續(xù)滿足如今市場的AI算力需求,應(yīng)該沒有太大的問題。
當(dāng)然,市值的高歌猛進(jìn),不代表營收的實(shí)質(zhì)性提升。英偉達(dá)雖然在市值上與英特爾出現(xiàn)“你爭我趕”的勢頭,但營收還與英特爾相去甚遠(yuǎn)。而且,隨著數(shù)據(jù)中心需求的進(jìn)一步釋放,通用GPU的市場競爭只會越來越激烈。今年以來,AMD發(fā)布了面向數(shù)據(jù)中心等高性能計(jì)算業(yè)務(wù)的GPU架構(gòu)CDNA。英特爾CFO首席財(cái)務(wù)官George Davis也透露,英特爾預(yù)計(jì)在2020年推出一款面向獨(dú)立顯卡的Xe架構(gòu)GPU。畢竟AI還處于發(fā)展變化之中,算法和算力需求會持續(xù)更迭。未來,能最先看到需求并進(jìn)行調(diào)整的廠商,才能立于不敗之地,受到市場和資本的認(rèn)可和青睞。

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