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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 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)股價飆升2268%（截至7月17日收盤）。甚至在美國時間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GPU從專用領(lǐng)域走向通用領(lǐng)域
如何更好地解決計算問題，是計算機(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)也正是在這一時期成立，主要面向圖形顯示市場。但在這一時期，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，也提升了計算機(jī)的整體效能。在三年的時間里，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的浮點運算和并行計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。
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能夠運行圖形渲染之外的通用計算任務(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處理計算任務(wù)。
隨著深度學(xué)習(xí)的浪潮興起，擅長串行運算的CPU，無法高效執(zhí)行矩陣乘法和卷積計算任務(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計算的主流芯片。
在AI計算平臺方面，英偉達(dá)面向從云端到邊緣端的需求，構(gòu)建了面向訓(xùn)練的DGX平臺、超大規(guī)模云計算和HPC服務(wù)器的HGX平臺、面向邊緣計算的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)模型的浮點運算速度。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財年第一季度財報顯示，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)在股價和市值上的突飛猛進(jìn)，與其采用多點開花戰(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)增長的重要動力。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，會有巨大的市場空間，英偉達(dá)的高股價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》記者表示。
計算機(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，計算機(jī)視覺的應(yīng)用在整個人工智能應(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”，也就是通過運行特定算法賺取比特幣。由于需要重復(fù)性的大量運算，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計算的大部分應(yīng)用場景都是對圖形圖像進(jìn)行計算，礦機(jī)業(yè)務(wù)也屬于并行計算，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》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者外出活動的時間，“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計算平臺，可以極大地減少算法跨平臺的難度，實現(xiàn)平滑過渡，提高開發(fā)效率?！眳纹M浩向記者表示。
自動駕駛，被英偉達(dá)視為AI時代最大的算力挑戰(zhàn)。據(jù)Gartner、北京半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會統(tǒng)計，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自動駕駛功能和最高達(dá)到L4的自動泊車功能，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)界有觀點稱，英偉達(dá)在AI芯片步履飛快，是因為采用臺積電代工的模式，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，就能在兩年時間內(nèi)將AI性能提升4倍。由于架構(gòu)設(shè)計得更好，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計算量大，尤其對工藝要求很高。但在關(guān)注制程的同時，也要關(guān)注架構(gòu)和軟件算法。架構(gòu)是硬件設(shè)計的基礎(chǔ)，是英偉達(dá)等歐美公司的強(qiáng)項。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，CUDA也從1.0版本發(fā)展到了11.0版本。同時，在封裝技術(shù)上，英偉達(dá)在推出Pascal架構(gòu)時，將處理器與數(shù)據(jù)封裝到一起以實現(xiàn)更高的計算效率，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，有部分原因是因為在GPU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)中心等高性能計算業(yè)務(wù)的GPU架構(gòu)CDNA。英特爾CFO首席財務(wù)官George Davis也透露，英特爾預(yù)計在2020年推出一款面向獨立顯卡的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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