揭秘黄仁勋:AI大BOSS如何炼成的？

2023-11-29 | 来源: 腾讯科技 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

为了扩大Cuda的应用范围，英伟达开始寻找各种可能的客户，包括股票交易员、石油勘探者和分子生物学家等。让人有些意外的是，英伟达曾与通用磨坊（General Mills）签署过一项协议，模拟烹饪冷冻披萨的热物理过程。但在当时，人工智能这个领域并没有被英伟达过多地考虑，因为当时的市场认为这一领域并没有太大的商业价值。

05 AI教父辛顿帮助打开显卡销路，迎来范式转变

在21世纪头十年，人工智能还是一个被学术界和企业界所忽视的学科。在图像识别和语音识别等基本任务上，人工智能的研究进展都十分缓慢。而在这个已经被冷落的学术领域中，神经网络的研究更是被视为一个偏门。许多计算机科学家对神经网络持有怀疑态度。深度学习研究员卡坦扎罗回忆说：“我的导师不鼓励我研究神经网络，因为在当时，它们被认为是过时的，而且没什么用。”

但总有一些人对神经网络充满了信心，卡坦扎罗将他们称为“荒野中的先知”，其中一位就是多伦多大学的教授杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）。2009年，辛顿的研究团队使用英伟达的Cuda平台来训练神经网络，以识别人类语言。他对实验的结果感到非常满意，并在那年年底的一个学术会议上公开展示了这些成果。随后，他主动联系了英伟达。辛顿笑着说：“我发了一封电子邮件说：‘瞧，我刚刚告诉一千名机器学习研究人员，他们应该去买英伟达的显卡。你能免费送我一个吗?’ 但他们拒绝了。”

尽管英伟达没有满足辛顿的要求，但辛顿还是强烈推荐他的学生们使用Cuda平台。其中一位乌克兰的学生亚历克斯·克里切夫斯基（Alex Krizhevsky）被辛顿誉为可能是他见过的最出色的程序员。2012年，克里切夫斯基和他的研究伙伴在预算十分有限的情况下，从亚马逊购买了两块GeForce显卡。随后，他开始使用英伟达的并行计算平台来训练一个用于视觉识别的神经网络，并在一周内为它提供了数百万张图像进行训练。辛顿回忆说：“他的卧室里有两块GPU电路板在呼呼作响。实际上，是他的父母为他支付了相当可观的电费。”

苏茨凯弗和克里切夫斯基对这些显卡的性能感到惊讶。那年早些时候，谷歌的研究人员训练了一个神经网络来识别猫的视频，这项工作需要大约16000个CPU。而苏茨凯弗和克里切夫斯基只用两块英文i大电路板就产生了绝佳的结果。苏茨凯弗称：“GPU出现了，感觉就像一个奇迹！”

克里切夫斯基在父母家里训练的神经网络AlexNet，现在可以和莱特飞行器和爱迪生灯泡相提并论。2012年，克里切夫斯基让AlexNet参加了ImageNet年度视觉识别大赛。当时，神经网络并不受欢迎，以至于他是唯一一个使用这种技术的参赛者。AlexNet在比赛中得分非常高，以至于组织者最初怀疑克里切夫斯基是否作弊了。辛顿说：“那是一种大爆炸的时刻。这就是范式的转变。”

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在那之后的十年里，克里切夫斯基对AlexNet架构的描述被引用了超过十万次，使其成为计算机科学史上最重要的论文之一。克里切夫斯基开创了许多重要的编程技术，但他的关键发现是，专门的GPU训练神经网络的速度可以比通用CPU快100倍。辛顿说：“如果没有Cuda，要进行机器学习就太麻烦了！”

06 坚信神经网络将彻底改变社会，英伟达实现转型

黄仁勋引领的英伟达在人工智能领域的崛起成为了一个引人注目的故事。ImageNet竞赛的参赛者们纷纷转向神经网络，到2015年，GPU训练的神经网络在图像识别上的准确率已经达到了惊人的96%，超越了人类的水平。这一切的成功，验证了黄仁勋过去十年所倡导的“超级计算机民主化”运动的正确性。此时的他思索着，神经网络将对整个社会带来怎样的深刻变革，而他手中的Cuda，无疑是这场变革的关键硬件支撑。

在黄仁勋看来，神经网络将彻底改变社会，他可以利用Cuda垄断必要硬件的市场。他宣布他再一次把赌注押在公司身上。英伟达副总裁格雷格·埃斯蒂斯（Greg Estes）回忆称：“他在周五晚上发了一封电子邮件，说一切都将转向深度学习，我们不再是一家图形公司。到了周一早上，我们就成了一家人工智能公司。真的，就是这么快。”

就在黄仁勋发邮件的时候，他带着一个思想实验找到了英伟达首席人工智能研究员卡坦扎罗。后者称：“他让我想象一下，他把英伟达的8000名员工都赶到停车场。然后告诉我，我可以自由地从停车场选择任何人加入我的团队。”

尽管黄仁勋在公众面前保持低调，但他对公司的日常管理却充满了热情和参与度。他不喜欢传统的公司结构，更倾向于一种灵活、无固定部门和等级制度的管理方式。员工每周都会提交一份清单，列出他们认为最重要的五项任务，而黄仁勋则鼓励简洁明了的沟通方式。