殷国鹏
首席信息专家
编辑：赵然 ｜审校：廖天狼
近期，加密货币遭遇了一轮价格暴跌，包括比特币、以太币等。。然而，投资者却对于英伟达(Nividia)在本周发布的第一季度财报格外警惕，从财报上看，当季收入同比激增84%至约57亿美元，同时该公司预计当前财季收入为63亿美元，这比华尔街的预期高出14%。但是，英伟达股价在周四前市下滑1%。
这其中原因是什么呢？英伟达为视频游戏提供的图形处理器(GPU)被用于各类加密货币挖矿业务，甚至该公司已经开始销售专门为挖矿而设计的显卡，它估计这些产品的收入在刚结束的财季中达1.5亿美元，在当前财季将达4亿美元。这大约是英伟达本财季预计总收入的6%。此外，英伟达与加密货币挖矿之间的关系由来已久，英伟达在2018年夏季曾被之前一轮以太币价格大涨和随后的暴跌严重打击。当时，以太币价格暴跌后，加密货币挖矿者开始在二手市场低价出清他们的主板，损害了新芯片的销售，飙升的收入增长突然停止。那一年英伟达的股价下跌了31%，而前一年曾大涨81%。
英伟达以开发芯片起家，传统上它的图形处理器(GPU)主要用于视频游戏，然而由于近十年来大数据与人工智能的飞速发展与广泛应用，英伟达专门为微软、亚马逊等云计算数据中心提供用于机器学习、深度学习和海量数据分析的图形处理器和芯片的销售收入已经超过其游戏业务，接近公司业务总营收的50%。另一方面，英伟达也在自动驾驶芯片上大力投资并提供成套系统，比如的沃尔沃车型在2022年即将发布的XC 90 SUV将会采用英伟达Orin SoC芯片，奥迪、优步都与英伟达达成合作关系。
但是，为什么英伟达这么一家为视频游戏提供GPU芯片会在人工智能的高性能计算方面具有独特优势呢？根据下图CPU和GPU的内核结构，GPU的最大特征之一是并行计算进程的能力。CPU通常以顺序完成其任务。CPU可以分为若干核心，每个核心一次占用一个任务。假设一个CPU有4个内核。然后，四个不同任务的进程可以在这四个核心上运行，从而实现多任务处理。GPU将拥有数百个核心，所有这些核心都专门用于单个任务，而且是简单的计算，执行得更频繁，彼此独立。
对于众多人工智能模型，特别是基于神经网络的深度学习都会涉及到超大型矩阵的运算，比如乘法和卷积等，这种超大规模、简单运算特别适合于GPU这种多核、并行计算的基础架构。另外，GPU还有另外两个特征，也十分有助于人工智能高性能计算。
超强的GPU内存访问速度，适合于读取和加载数据。
更高的浮点数计算能力和精度，这对于深度学习模型计算也非常关键。
英伟达目前已经达成400亿美元交易，从软银集团收购英国芯片设计公司ARM。英伟达是全球图形处理和人工智能芯片设计的龙头，而全球95%以上的智能手机都采用搭载ARM架构的芯片。这项并购可能会重塑全球芯片业格局，这也是该项收购正在面临英国、欧盟、美国和中国的审查的重要原因。
