-
NVIDIA
鎖定
NVIDIA(中國大陸譯名:英偉達,港台譯名:輝達),成立於1993年,是一家美國跨國科技公司,總部位於加利福尼亞州聖克拉拉市,由黃仁勳、克里斯·馬拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同創立。公司早期專注於圖形芯片設計業務,隨着公司技術與業務發展,已成長為一家提供全棧計算的人工智能公司,致力於開發CPU、DPU、GPU和AI軟件,為建築工程、金融服務、科學研究、製造業、汽車等領域的計算解決方案提供支持
[1-4]
。
1999年,NVIDIA發明圖形處理器(GPU),極大推動PC遊戲市場的發展,重新定義了計算機圖形技術。2006年,發明並行計算平台和編程模型CUDA,為後來的人工智能技術帶來了重大影響。2021年,發佈圖形模擬與仿真平台NVIDIA Omniverse,旨在為元宇宙的建設構建發揮基礎作用
[3]
[5-9]
。除了在汽車、AI工廠、遊戲等領域取得商業成功外,NVIDIA的GPU計算為科學領域提供幫助,通過GPU的加速計算處理激光干涉引力波天文台收集的數據,幫助雷納·韋斯等人成功檢測到首批引力波
[10-11]
。
NVIDIA曾獲世界人工智能大會的最高獎項“卓越人工智能引領者”
[119]
。2020年7月,NVIDIA首次在市值上超越英特爾,成為美國市值最高的芯片廠商
[135]
。2023年5月,成為首家市值達到1萬億美元的芯片企業
[133]
。
2024年2月,NVIDIA市值達到1.83萬億美元,開盤價格為732.02美元,超越谷歌母公司Alphabet,市值僅次於微軟和蘋果,成為美股市值第三大公司
[137]
。4月22日,日本產綜研宣佈與英偉達合作開發量子計算系統。
[190]
- 公司口號
- 光速前進 [144]
- 年營業額
- 609.22 億元(2024) [17] [142]
- 員工數
- 22500 人(2022) [1]
- 創始人
-
黃仁勳(美籍華人)
克里斯·馬拉科夫斯基
柯蒂斯·普里姆 - CEO
- 黃仁勳
目錄
NVIDIA公司歷史
NVIDIA早期發展
1993年年初,時任美國芯片製造商LSI Logi董事的黃仁勳,與在Sun Microsystems公司任職芯片工程師的好友克里斯·馬拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem,2003年退休)見面,討論如何開發一款能在個人電腦上實現逼真3D圖形的芯片。在認為PC圖形芯片市場大有可為後,憑藉着銀行裏的4萬美元,於1993年2月17日創辦公司。該公司最初沒有名字,所有關於公司的文件僅以“NV”(next version,意指“下一個版本”)命名,出於註冊公司的命名需要,聯合創始人們最終將公司命名為NVIDIA,該詞靈感源於拉丁語“invidia”(意為“嫉妒”)。1993年4月5日,NVIDIA在加利福尼亞州正式註冊成立
[6]
[12-14]
。
1994年6月,與意法半導體(SGS- Thompson)達成了首個戰略合作伙伴關係,為該公司製造單芯片圖形用户界面加速器
[2]
。
1995年5月,推出首款圖形芯片產品NVIDIA NV1,該產品是首款能夠實現3D渲染、視頻加速和集成GUI加速的商用圖形處理器。6月,獲得紅杉資本和西瑞雅風險投資(Sutter Hill Ventures)的首輪融資。7月,與世嘉建立合作伙伴關係
[15-16]
。
1997年4月,推出全球首款128位3D處理器RIVA 128,在上市後的前四個月內出貨量突破100萬台。8月,與戴爾、Gateway、美光等原始設備製造商建立合作關係。12月,擴大公司管理團隊
[2]
[15]
[19]
。
1998年,與台積電簽約建立多年戰略合作伙伴關係,台積電開始協助製造NVIDIA產品。期間繼續拓展RIVA處理器系列,2月推出RIVA 128ZX,3月推出業界首款多紋理3D處理器RIVA TNT
[2]
[15]
。
NVIDIA上市發展
1999年1月22日,NVIDIA掛牌上市。除推出RIVA TNT2、NVIDIA Vanta兩大處理器產品外,推出了全球首款GPU(圖形處理器),即1999年8月的GeForce 256。11月,推出適用於專業圖形的工作站GPU“Quadro”
[14-15]
[19]
。
2000年,NVIDIA與微軟達成合作,為微軟首款Xbox遊戲機開發圖形處理器等硬件。除了發佈GeForce、Quadro系列的升級產品外,發佈了全球首款筆記本電腦GPU“GeForce2 Go”
[2]
[14-15]
。
2001年,推出業內首款可編程GPU“NVIDIA GeForce3”,使開發者能夠創建定製視覺效果。年度收入達10億美元,成為美國發展最快的半導體公司,被納入納斯達克100指數和標準普爾500指數
[2]
[15]
[20]
。
2002年,處理器出貨達1億台
[2]
。2004年,推出SLI技術,允許多個GPU連接,藉此以提升單台機器的圖形處理能力
[2]
。2005年,為索尼PlayStation 3遊戲機開發處理器
[2]
。
NVIDIA產品線拓展
在2006年-2014年,NVIDIA除了保持GPU產品的設計開發外,開始進行CUDA技術的研發、推廣、佈局,試圖讓GPU產品均可支持CUDA。期間因手機等移動端市場龐大,NVIDIA也曾試圖打開新市場,但由於競爭激烈等緣故而暫停計劃
[36]
。
2006年,NVIDIA推出用於通用GPU計算的架構“CUDA”,使GPU的平行運算功能拓展至科學研究領域
[2]
[24]
。2007年,推出Tesla GPU,使超級計算機中提供的計算能力可被廣泛用於藥物研發、醫學成像和天氣建模等領域研究人員的工作
[2]
[27]
。
2008年,推出運用於手機等移動設備的處理器Tegra
[2]
。2009年,推出FERMI架構與3D Vision技術
[2]
[30]
。2011年,處理器出貨達10億台。推出基於超高效 ARM 架構的定製CPU“丹佛計劃”(Project Denver)
[2]
[31]
。2012年,推出基於Kepler架構的GeForce GTX 600系列
[2]
。2013年,推出搭載觸控筆和攝像頭功能的平板電腦Tegra Note、便攜遊戲設備NVIDIA SHIELD、視覺計算設備NVIDIA GRID等
[32-34]
。2014年,發佈移動設備芯片Tegra K1與平板電腦SHIELD TABLET
[2]
[35]
。
NVIDIA人工智能發展
早在2012年,由於ImageNet大賽中以GPU為基礎進行視覺識別訓練的AlexNet(卷積神經網絡架構)在準確率上獲得了突破性進展,NVIDIA開始關注並佈局人工智能市場。通過搭建人工神經網絡及企業級數據中心等方針,在2015年後正式投身於人工智能領域
[18]
[36-37]
。
2015年,NVIDIA發佈支持高級駕駛輔助系統的NVIDIA DRIVE,旨在發展自動駕駛汽車領域;同年發佈的處理器GeForce GTX TITAN X,是為訓練深度神經網絡而打造;移動芯片Tegra X1,試圖為深度學習和計算機視覺應用程序帶來更高的處理能力。一系列的產品發佈與宣傳,標誌着NVIDIA開始正式投身深度學習領域
[2]
[38-39]
。
2016年-2020年,NVIDIA推出了GPU架構(PASCAL、VOLTA)、服務器(DGX-1、Jetson TX2、DGX-2)、自動駕駛平台(DRIVE PX 2)等關於人工智能領域的產品或平台,旨在為人工智能發展提供強勁助力
[2]
。
NVIDIA發展現狀
2021年,隨着元宇宙概念興起,NVIDIA依託GPU底層算力等優勢推出模擬協作平台NVIDIA Omniverse,試圖對元宇宙進行探索發展。在2021年4月舉行的GTC大會上,NVIDIA利用NVIDIA Omniverse平台構建了黃仁勳的虛擬廚房以及他本人的數字克隆人,經媒體報道後成為了元宇宙概念的熱議話題之一
[42-44]
。
在AI生態發展方面,NVIDIA採用投資併購等方式試圖推動加速計算帶來的轉型
[47]
。自2023年開始,NVIDIA面向雲服務市場展開規劃。2023年GTC大會上,NVIDIA宣佈與微軟Azure、谷歌Cloud等多家雲服務供應商合作,推出NVIDA DGX Cloud;6月,宣佈與數據雲Snowflake合作。通過該類舉措,試圖將AI三要素(數據、計算、模型)整合於雲服務,在AI領域進行長期佈局
[51]
。
2024年2月,NVIDIA開始計劃建立新業務部門,專注於為其他公司設計定製芯片,包括先進的人工智能(AI)處理器
[138]
。同月,與軟銀達成合作聯盟“AI-RAN Alliance”,成員包括愛立信和諾基亞。該聯盟旨在利用人工智能改善無線服務,目標是將利用手機基站分發人工智能處理的技術商業化
[139]
。此外,推出免訓練,可生成連貫圖片的文生圖模型ConsiStory
[143]
。3月的2024 GTC 大會,推出多項產品和升級規劃,主要為用於取代Hopper架構的Blackwell架構、升級自動駕駛芯片平台Thor、NIM微服務、Omniverse Cloud API等
[188-189]
。
2024年4月25日,極越宣佈將與NVIDIA協作打造智能汽車,從2026年起,極越量產車型將搭載NVIDIA集中式車載計算平台NVIDIA DRIVE™ Thor,該平台架構專為Transformer、LLM和生成式AI工作負載而設計。
[191]
2024年4月25日消息,英偉達發佈新聞稿,宣佈收購 Run:ai 公司,加大投入推進後者的產品路線圖,整合相關資源到 Nvidia DGX Cloud 中,但並未披露具體的收購金額已經完成收購時間。
[192]
美東時間2024年4月26日,美股三大指數集體收漲,納指漲2.03%,本週累計漲4.23%;標普500指數漲1.02%,本週累計漲2.67%;道指漲0.4%,本週累計漲0.67%。英偉達漲超6%,市值暴增1276億美元(約合人民幣9246億元),本週漲超15%,創2023年5月以來最大單週漲幅。
[193]
NVIDIA公司治理
NVIDIA 董事會結構
NVIDIA作為美國上市企業,在結構上遵循美國法律要求進行董事會與委員會設立
[53]
。截至2024年1月,公司董事會成員共有14人,下設三大委員會,分別為審計委員會、提名與公司治理委員會、薪酬委員會。
姓名 | 加入時間 | 委員會職務 | 人物履歷 |
---|---|---|---|
羅布·伯吉斯(Rob Burgess) | 2011 | 薪酬委員會成員 | 獨立顧問 |
坦奇·考克斯(Tench Coxe) | 1993 | 薪酬委員會成員 | 薩特·希爾風險投資公司前常務董事 |
約翰·達比裏(John O. Dabiri) | 2020 | 薪酬委員會成員 | 加州理工學院航空和機械工程百年紀念教授 |
珀西絲·德雷爾(Persis S. Drell) | 2015 | 提名與公司治理委員會成員 | 斯坦福大學教務長 |
黃仁勳(Jensen Huang) | 1993 | 無 | NVIDIA聯合創始人、總裁兼首席執行官 |
道恩·赫德森(Dawn Hudson) | 2013 | 薪酬委員會主席 | 美國國家橄欖球聯盟前首席營銷官 |
哈維·瓊斯(Harvey C. Jones) | 1993 | 提名與公司治理委員會成員 薪酬委員會成員 | 方波投資公司管理合夥人 |
梅麗莎·洛拉(Melissa B. Lora) | 2023 | 審計委員會成員 | TACO鍾國際公司前總裁 |
邁克爾·麥卡弗裏(Michael G. McCaffery) | 2015 | 審計委員會成員 | 麥凱龍資本管理公司董事會主席 |
斯蒂芬·尼爾(Stephen C. Neal) | 2019 | 首席獨立董事 提名和公司治理委員會主席 | 美國科律律師事務所榮譽主席兼高級律師 |
馬克·佩裏(Mark L. Perry) | 2005 | 審計委員會成員 提名與公司治理委員會成員 | 獨立顧問兼董事 |
布魯克·西韋爾(Brooke Seawell) | 1997 | 審計委員會主席 | 恩頤投資投資合夥人 |
阿爾提·沙阿(Aarti Shah) | 2020 | 審計委員會成員 | 禮來公司前高級副總裁兼首席信息和數字官 |
馬克·史蒂文斯(Mark A. Stevens) | 2008 | 審計委員會成員 提名和公司治理委員會成員 | S-Cubed資本管理合夥人 |
NVIDIA管理團隊
NVIDIA的管理團隊是以創始人黃仁勳為領導核心進行組建。由於黃仁勳推崇扁平靈活的公司管理方式,作為總裁的他有40名直接下屬進行工作對接。不過在遭遇實際項目問題時,他也常直接聯繫其他公司成員進行溝通,以此加快工作推動效率
[13]
[54]
。
根據黃仁勳的對外採訪稱,NVIDIA不設固定部門或等級。結合NVIDIA對外的團隊信息情況,其部門是根據團隊所負責的工作領域進行區分,分別為AI、研究中心、硬件、汽車、圖形、機器人、遊戲、數據中心、WWFO
[54]
[146-147]
。
姓名 | 加入時間 | 職務 |
---|---|---|
黃仁勳(Jensen Huang) | 1993 | 創始人、總裁兼首席執行官、董事會董事 |
克里斯·馬拉科夫斯基(Chris Malachowsky) | 1993 | 創始人兼NVIDIA研究員 |
科萊特·克雷斯(Colette Kress) | 2013 | 執行副總裁兼首席財務官 |
傑伊·普里(Jay Puri) | 2005 | 全球現場運營執行副總裁 |
黛博拉·肖奎斯特(Debora Shoquist) | 2007 | 執行副總裁,運營 |
蒂姆·泰特(Tim Teter) | 2017 | 執行副總裁、總法律顧問兼秘書 |
比爾·達利(Bill Dally) | 2009 | 首席科學家 |
NVIDIA供應商管理
NVIDIA自成立起一直採用“晶圓代工”模式,即僅從事芯片設計而不製造芯片,將芯片製造外包給半導體代工廠。NVIDIA生產圖形芯片產品NV1時的代工廠商為意法半導體,採用了意法半導體的500納米工藝製造芯片。自1998年開始,NVIDIA的主要代工廠商轉為台積電,並在2011年1月共同創造圖形處理器出貨突破10億顆的里程碑。隨着業務發展擴展,擁有獨立半導體工廠的三星、英特爾也成為了NVIDIA的代工合作廠商
[16]
[80-82]
。
NVIDIA渠道商管理
基於下游渠道商,NVIDIA採用NVIDIA 合作伙伴網絡(NPN)進行管理,在確保終端客户能夠找到合適的NVIDIA項目進行方案實施的同時,基於合作聯繫情況進行級別分類(註冊級、優選級、精英級)。該渠道體系最初在2008年時僅為板卡品牌商、分銷商等類型,在2023年已發展為含括雲服務提供商、數據中心提供商、全球系統集成商、獨立軟件開發商等多個方向的合作伙伴類型
[77]
[79]
。
NVIDIA財政情況
NVIDIA財年報告
NVIDIA在1999年上市後即根據美國證券監管要求進行每年財務報告的公佈,採用美國財年計算(例如2023年1月30日至2024年1月29日為其2024財年)
[148-149]
[152]
。根據1999年財務報告記錄,NVIDIA創立後至1997年年年虧損,隨着1997年發佈3D處理器後開始盈利,主要為OEM供應商提供核心處理器。1999年收入為1.514億美元
[150]
。次年收入翻倍,收入達3.745億美元
[151]
,2001年收入7.353億美元,2002年收入13.7億美元
[153]
。此後數年,財報收入持續增長,在2006財年突破23億美元,2012年達到40億美元收入
[154-156]
。
2015年年度財年報告中,NVIDIA開始區分出遊戲、專業可視化、加速運算(後統合為數據中心)、汽車四大業務模塊,年收入達46.8萬美元
[157]
。此後數年持續穩固增長,各業務線隨着GPU計算平台的帶動而逐漸有所營收
[158-162]
。2021年財年報告中,宣佈公司全年收入達到166.8億美元,數據中心增長最為迅猛,較2020年增長124%
[58]
。2022年,NVIDIA全年收入達269.1億美元
[60]
。
2023年2月22日,NVIDIA宣佈公司全年收入達到269.74億美元,淨收益43.68億美元,全年營收與去年趨平。根據推測,應是受以太坊合併向更節能模式轉變的影響,導致遊戲業的GPU收入鋭減
[61-62]
。
2024年2月21日,NVIDIA宣佈公司全年收入達到609.22億美元,淨收益297.6億美元,相較2023年財年增長126%。數據中心業務的全年收入相較去年增長2倍以上,達475億美元,約佔總收入額的70%,其中的2024年第四季度營收已創紀錄的184億美元
[141-142]
。
NVIDIA股市
1999年1月22日,NVIDIA在納斯達克掛牌上市(納斯達克代碼:NVDA),以每股12美元的價格發行350萬股股票
[14]
。2000年6月22日,或因微軟Xbox訂單等緣故影響,創下了最高176美元的股價。2002年,因微軟、英特爾的打擊導致股價大幅下滑,從1月每股最高70美元下滑到只有7美元(2002年10月9日)。此後,隨着企業和解與產品的佈局發售,股價有所回暖
[17]
[163]
。
2016年,NVIDIA股價從30.92美元飆升到93.36美元的的歷史高位,市值上漲超過了 200%。在2018年10月2日,股價創新高至292.76美元,市值為1786億美元
[164-165]
。
2020年7月9日,NVIDIA股價創408.64美元的歷史新高,以市值約2513.1億美元的成績超越英特爾成為美國市值最高芯片公司
[59]
。2023年5月30日的美股交易中,NVIDIA股價創下419.38美元的歷史新高,成為全球首家市值突破萬億美元的芯片公司,成為當前市值僅次於蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜的美股第五大科技股
[63-64]
。
2024年2月14日開盤後,NVIDIA股價盤中高點達742.36美元,市值達1.83萬億美元,超越谷歌母公司Alphabet,成為僅次於微軟、蘋果的美股市值第三大公司,並且交易量位居美股第一
[137]
[140]
。3月4日,市值超越沙特阿拉伯國家石油公司,成為僅次於蘋果和微軟的全球市值第三高上市公司
[187]
。
股東名稱 | 類型 | 持股數 (萬股) | 佔比 |
---|---|---|---|
領航集團有限公司 | 機構 | 20460.01 | 8.27% |
貝萊德集團公司 | 17981.61 | 7.27% | |
FMR LLC | 13869.4 | 5.61% | |
黃仁勳 | 個人 | 8640.32 | 3.49% |
馬克·史蒂文斯(Mark A. Stevens) | 444.21 | 0.18% | |
坦奇·考克斯(Tench Coxe) | 418.55 | 0.17% | |
哈維·瓊斯(Harvey C. Jones) | 99.83 | 0.04% | |
布魯克·西韋爾(Brooke Seawell) | 50.16 | 0.02% | |
科萊特·克雷斯(Colette Kress) | 47.83 | 0.02% | |
傑伊·普里(Jay Puri) | 36.38 | 0.01% | |
黛博拉·肖奎斯特(Debora Shoquist) | 27.82 | 0.01% |
NVIDIA投資併購
NVIDIA早期收購
據公開數據顯示,自1993年NVIDIA成立至2023年,投資、併購的公司已有五十餘家。其最早且較為人所知的收購起源於2000年,以7000萬美元收購3D顯卡技術先驅及同期競爭對手3dfx。在2003年-2008年期間,NVIDIA分別收購多個與技術開發相關的企業:芯片製造商Media Q
[21]
,TCP/IP和iSCSI卸載解決方案提供商iReady公司
[22]
,核心邏輯技術開發商ULi
[23]
,開發手持設備嵌入式2D和3D圖形軟件的Hybrid Graphics
[25]
,提供個人媒體播放器服務的PortalPlayer
[26]
,視覺渲染軟件開發公司Mental images
[28]
,遊戲物理技術開發商AGEIA等
[29]
。
NVIDIAAI階段的收購投資
自2015年以來,NVIDIA的投資併購進程加速,對於初創公司扶持力度也開始加大,走向了飛速擴張的階段。於2018年發起的NVIDIA初創加速計劃,在2021年8月全球成員突破8000人,累計投入總額超過600億美元
[45-46]
;通過風險投資部門NVentures,為Genesis Therapeutics、Machina Labs、PassiveLogic等採用AI進行變革的醫療、製造業的企業進行投資,截至2023年12月已進行19項投資
[47]
;2019年,收購互聯技術企業Mellanox
[40-41]
。2020年,收購主要運營網絡優化的企業Cumulus Networks
[48]
。2022年,收購數據存儲方案供應商Excelero
[57]
。2023年2月,收購AI初創企業OmniML
[49]
。2023年7月,收購AI雲服務公司Lambda Labs
[50]
。
NVIDIA通過收購與企業自身技術的創新,進一步開拓了市場並增強自身實力,但在此期間也遭遇壟斷市場的爭議。2020年,NVIDIA宣佈將從軟銀收購Arm,在此後的一年多時間遭遇多次反對,歐盟委員會、英國競爭與市場管理局等各地反壟斷機構就此展開調查,美國聯邦貿易委員會就此交易案以反壟斷為由提起訴訟。2022年,NVIDIA宣佈終止對ARM的收購,此前支付的12.5億美元交易押金不可退還,此項金額將在截至2022年3月31日的第四季度財政年度確認為軟銀的利潤
[50]
[63]
[86]
。
NVIDIA公司業務
GPU產品為NVIDIA主要收入來源,收入佔比穩定在80%以上。由於GPU在機器學習算法、並行計算等方面的優勢,NVIDIA將服務和系統、軟硬件和可編程算法結合在一起,提出CUDA架構。這一架構形成使研究人員可以以更快更廉價的方式開發深度學習模型,並最終形成CUDA生態。根據下游應用及運營報告,NVIDIA產品主要集中於遊戲、專業可視化(專業視覺)、數據中心以及自動駕駛業務
[65]
。
NVIDIA遊戲
遊戲顯卡業務是NVIDIA的主要產品線與核心領域,作為基本盤見證了其里程碑式的革新。NVIDIA通過對遊戲業務的產品革新與升級,以應對遊戲玩家日益增長的畫質需求。與前一代產品相比,每一代新顯卡都帶來了顯著的性能提升。 從核心數量來看,NVIDIA顯卡產品的CUDA核心數量已從最初的640顆增長到現在的高達16384顆,技術上不斷突破,包括實時光線追蹤技術等。另外,NVIDIA在遊戲顯卡市場上有着廣泛的佈局,從入門級到專業級都提供了相應的產品。這一策略允許NVIDIA滿足從獨立遊戲玩家到專業電競選手的多元需求
[65-66]
。
NVIDIA為遊戲業務提供的產品為顯卡Geforce系列
[68]
,用於遊玩PC遊戲、流媒體播放的NVIDIA SHIELD設備
[69]
,用於雲端遊戲的GeForce NOW等硬件和軟件
[70]
。另一方面,也有專門控制枱遊戲設備的平台和開發服務,例如顯卡配套應用軟件GeForce Experience、驅動程序Game Ready等
[71-72]
。
NVIDIA專業可視化
2021年-2023年,NVIDIA專業可視化業務推出了一系列技術革新,包括新的GPU架構(如Pascal、 Volta、Ampere、Ada Lovelace),更高效的顯存技術(如GDDR6X), 以及更加智能化的軟件工具(如RTX Studio、NVIDIA Omniverse)。這些創新大幅提升了NVIDIA專業顯卡在高性能計算、人工智能、虛擬現實等領域的性能和可靠性,為專業用户提供了更加卓越的視覺體驗和計算能力
[58]
[60]
[62]
[65-66]
。
NVIDIA數據中心
NVIDIA基於GPU、DPU和CPU構建的加速計算平台進行數據中心的搭建,旨在解決數據分析、AI 訓練、AI 推理、高性能計算等各類工作負載。通過對產品、技術等方面的推新出陳,在2021-2023年的財年收入增長迅速
[58]
[60]
[62]
[74]
。
NVIDIA使用NVlink技術將多個 GPU 結合在一起,加速神經網絡訓練和推理。2017到2022年,NVIDIA先後推出Volta、Ampere、Hopper等針對高性能計算和AI訓練的架構,以此為基礎發佈了V100、A100、H100等高端GPU。通過不斷的技術革新,NVIDIA GPU產品向量雙精度浮點算力從7.8 TFLOPS 增至30 TFLOPS。數據中心GPU在11年間從製程工藝到核心數量,各參數全方位提升
[65]
[74]
。在CPU方面,自2022年公佈的首款CPU產品Grace,致力於提供高性能、能效和高帶寬連接,用於滿足不同的數據中心需求
[75]
。
NVIDIA自動駕駛
NVIDIA自2015年開展自動駕駛汽車業務以來,利用自身在高性能計算、影像以及AI領域的數十年經驗,為交通運輸業提供軟件定義的端到端平台,所推出的自動駕駛SoC產品線致力於滿足不斷增長的計算需求。NVIDIA2024財年第一財季財報(第一財季截至2023年4月30日)顯示,NVIDIA負責自動駕駛芯片和軟件的汽車部門,上季度營收暴增114%至2.96億美元,是NVIDIA2023年4月增長最快的業務
[63]
[65]
[76]
。
NVIDIA推出的自動駕駛SoC產品包括Atlan和Orin芯片,該芯片集成Ampere架構GPU核心、基於Arm的Grace CPU核心、深度學習和計算機視覺加速器單元以及BlueField DPU核心,以實現優秀算力和性能。通過具備可擴展和軟件定義特性的平台NVIDIA DRIVE AGX,助力自動駕駛汽車處理大量傳感器數據,做出實時駕駛決策
[65]
[76]
。
NVIDIA主要產品
NVIDIA的產品系列主要包括GPU、網絡基礎設施、自動駕駛汽車基礎設施等硬件,以及應用框架、基礎架構、雲服務等軟件。期間NVIDIA也有推出Tegra、nforce、Nvidia Shield等硬件或軟件,但因後續市場規劃而暫時停止開發。
產品名稱 | 介紹 |
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GeForce是NVIDIA自RIVA系列後建立的GPU遊戲顯卡系列品牌,中文譯名“精視”,是面向大眾消費者的圖形處理器產品。 首款產品GeForce 256於1999年發行,是顯卡業界的第一款GPU,也是全球第一個集成T&L(幾何加速/轉換)、動態光影、三角形設置/剪輯和四像素渲染等3D加速功能的圖形引擎。GeForce 2系列開始劃分出多個型號及對應的等級階梯,以滿足各層面的消費羣體。期間較具跨時代意義的產品為GeForce 8800 GTX(首款支持DirectX 10的顯卡)、GeForce GTX 1080(首款基於Pascal架構的顯卡)、GeForce RTX 3080(首款基於Ampere架構的顯卡)等。 截至2024年已經歷17個系列世代(不包括同系列貼牌產品或降級產品,如GeForce 100系列),最新系列為GeForce 40 系列。 | |
NVIDIA RTX是NVIDIA應用於專業可視化的GPU系列品牌,用於替代2000年發佈的上一代產品Quadro,是面向台式機工作站領域的產品。 NVIDIA RTX可通過光線追蹤、光柵化等畫面增強技術,讓RTX平台搭建的應用程序實現較為逼真的3D 設計、模擬的視覺效果。代表性產品有RTX 6000(基於NVIDIA Ada Lovelace架構的專業顯卡)、GeForce RTX 4080 系列(基於NVIDIA Ada Lovelace架構的遊戲及專業顯卡)等。 | |
數據中心GPU | 數據中心GPU是NVIDIA應用於專業科學等領域的通用計算產品。 原名Tesla,於2007年發佈,最初為通用計算圖形處理器(GPGPU)品牌,後隨數據中心業務發展而演變為兼具高性能計算和數據中心工作負載功能的產品線。2018年,NVIDIA可能因該品牌名與電動汽車品牌“特斯拉”重名,對外放棄使用該品牌名,並對相關產品進行更名。代表性產品有NVIDIA V100 TENSOR CORE GPU(原名Tesla V100)、H100等。 |
NVIDIA DRIVE是為自動駕駛汽車廠商提供的一系列硬件和軟件產品,其中包括高性能計算機平台Drive PX系列和無人駕駛汽車操作系統DriveWorks。 NVIDIA DRIVE系列產品分為人工智能基礎設施NVIDIA DRIVE Infrastructure、自動駕駛平台NVIDIA DRIVE AGX、生產就緒型自動駕駛汽車平台NVIDIA DRIVE Hyperion、智能助手NVIDIA DRIVE Concierge,以此為合作方提供大規模開發自動駕駛汽車的主要需求。 | |
NVIDIA Grace CPU是NVIDIA推出的首款基於ARM架構的數據中心處理器系列。該系列旨在加速大型 AI、HPC、雲和超大規模工作負載,通過提供高性能、能效和高帶寬連接,可用於各種配置,以滿足不同的數據中心需求。系列產品有NVIDIA Grace Hopper超級芯片、NVIDIA Grace CPU 超級芯片。 |
NVIDIA科研專利
根據信息服務商智慧芽統計,截至2021年11月,NVIDIA及其關聯公司共有9700餘件專利申請。2013年以前,NVIDIA的專利佈局主要集中於存儲器、處理器、計算機程序、圖形處理單元、集成電路等相關技術領域。2014年至今的幾年間,NVIDIA在神經網絡領域專利申請量大幅提升,成為近些年最重要的技術研發方向之一。專利方面,除自身技術研發外,NVIDIA也通過收購其他企業以補足技術。例如在2021年6月收購高精地圖初創企業Deepmap,從而獲取了Deepmap在“高精地圖測繪”領域的專利權
[181]
。
根據NVIDIA官方網站公示,NVIDIA的技術研究主要圍繞AI和機器學習、3D深度學習、計算機視覺、機器人開發等領域展開,對外發布出版文獻達2163篇。2023年發佈的AI模型“Neuralangelo”,由於其可利用神經網絡進行3D重建,將2D視頻片段轉換為詳細的3D結構,為建築物、雕塑以及其他真實物體生成逼真的虛擬複本,被《時代》雜誌選入“2023年200個最佳發明”榜單
[182-185]
。
NVIDIA社會活動
NVIDIAGTC大會
NVIDIA GTC(GPU 技術大會)是NVIDIA每年召開的全球人工智能會議,匯聚了開發者、研究人員、創作者、IT決策者、企業家和學生,主題集中於如何利用 AI、加速計算、數據科學等技術力量。該大會首次召開時間為2009年9月30日,最初關注的是使用GPU解決重要計算工作的方式。隨着近幾年發展,至GTC 2024 大會以轉為聚焦人工智能、高性能計算等方面的應用與成果
[87-89]
。
2020年,因新冠疫情影響,GTC大會開始採用線上方式參加的方式進行,至2024年已轉為採用線下+線上方式舉辦。根據官方公佈數據,GTC 2023 線上大會已吸引了31.9 萬參會者
[87-88]
[90]
。
NVIDIANVIDIA基金會
NVIDIA基金會(NVIDIA Foundation)是NVIDIA發起的公益組織,組織成員主要為NVIDIA員工,致力於對世界各地慈善公益事業提供捐贈和支持。基金會每年會通過其"Cancer Care grant" 癌症護理資助項目為全球公益組織提供支持,2020年推出的Inspire 365計劃鼓勵員工參與到世界各地的社區事務,通過捐贈、休假參與志願服務等方式做出貢獻
[91-94]
。
根據2023財年基金會年度報告,NVIDIA已有近40%的員工參與了Inspire 365計劃,員工捐款金額達880萬美元。通過資助計劃,為美國紅十字會、查普曼大學、中國婦女發展基金會、國際救援委員會等組織提供了至少16.5萬美元的捐贈
[95]
。
NVIDIA公益領域支持
NVIDIA的GPU技術加速和深度學習方法等技術在醫學、環境保護等領域得到廣泛應用,例如曾被應用於模擬逆轉錄病毒、X光片訓練識別、自主機器人外科手術、海平面上升檢測、瀕危鳥類族羣檢測等方向
[96-98]
[101-102]
。除了通過NVIDIA基金會對相關醫療組織進行資助外,NVIDIA也曾參加支持第二屆年度數據科學杯競賽,為獲勝團隊提供25000美元支持和技術資料支持
[99]
。通過NVIDIA全球影響力大獎,為利用NVIDIA技術在解決社會、人道與環境問題方面取得突破性進展的研究人員提供獎勵
[100]
。
NVIDIA企業文化
企業使命 | 解決那些幾乎不可能解決的計算問題 |
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核心價值觀 | 創新、智性誠實、速度和敏捷性、卓越與決心、一個團隊 |
文化準則 | 多元化、包容性和歸屬感 |
時代願景 | 以工業規模創造智能,並將其融入真實和虛擬世界 |
NVIDIA榮譽記錄
NVIDIA獲獎記錄
榮譽稱號 |
社會類 |
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NVIDIA企業事件
NVIDIA2008年顯卡門
2008年7月,部分媒體報道搭載了NVIDIA顯卡(採用G84、G86核心的產品)的筆記本電腦會出現多重圖像、白屏、黑屏、花屏、温度過高、無法開機等問題。NVIDIA作出公開回應,承認了上一代的GeForce 8M系列筆記本顯卡確實存在故障,如果顯卡核心温度變化起伏頻繁,就可能引發上述故障中的一種或多種現象。戴爾和惠普等筆記本廠商就此進行BIOS程序的升級和免費維修支持;NVIDIA則提供驅動升級,支出1.5億到2億美元用來解決該問題,承擔由此產生的保修、修理、退貨、換貨以及其它成本和費用
[125]
。
NVIDIA3.5GB顯存門
2014年,NVIDIA發佈的顯卡產品NVIDIA GeForce GTX 970經用户反饋,認為其顯存可使用量並不是宣傳所稱的4GB容量,而只有3.5GB。隨後事件快速發酵,越來越多的媒體和用户開始展開討論並要求NVIDIA作出解釋。然而NVIDIA方則表示此為市場營銷團隊的偶然失誤,但不承認自己刻意誤導,沒有什麼欺詐問題。這一糾紛最終引起了美國地區用户向法院發起對NVIDIA的集體訴訟,要求對購買GTX 970的用户進行賠償
[124]
。
NVIDIA專利訴訟事件
2014年9月,NVIDIA向美國國際貿易委員會(ITC)訴訟三星、高通侵犯其用於改善圖形芯片性能的專利,要求ITC禁止進口最新Galaxy手機以及使用高通驍龍GPU或三星Exynos處理器的平板電腦。同年11月,三星在美國弗吉尼亞州瑞奇蒙德聯邦法院把NVIDIA告上法庭,起訴後者侵犯了其8項專利
[122]
。
NVIDIA黑客勒索事件
2022年3月2日,NVIDIA證實公司電腦網絡遭到黑客攻擊,部分敏感信息被盜並在網絡上泄露。黑客組織Lapsus$稱對此負責,聲稱竊取了近1TB的數據,包含大量機密信息和源代碼,如NVIDIA限制顯卡挖掘加密貨幣效率的程序源代碼、顯卡固件、驅動程序等數據等。該黑客組織要求NVIDIA在3月4日前,完全開源Windows、macOS、Linux系統的GPU驅動,否則就把機密數據公之於眾。由於NVIDIA未做出迴應,Lapsus$公開71355條的NVIDIA員工個人信息,其中包含大量個人郵件地址,以及HTRLM Hash加密的密碼
[126-127]
。
NVIDIA加密挖礦罰款事件
2022年,美國證券交易委員會(SEC)指控NVIDIA就加密挖礦對公司的遊戲業務影響披露不充分,表示加密貨幣挖礦是其2018財年連續幾個季度中收入增長的“重要因素”,NVIDIA在2018財年的兩份10-Q表格中報告了其遊戲業務的顯著營收增長,但沒有披露與這些不穩定業務有關的重大營收和現金流波動。SEC認為,NVIDIA給投資者造成了一定的誤導性,剝奪投資者評估公司關鍵業務的關鍵信息。根據SEC2022年5月發佈的聲明,NVIDIA同意支付550萬美元的款項,和解對其披露不充分的民事指控
[128]
。
NVIDIA管制出口
2022年9月,NVIDIA在提交給美國證券交易委員會的文件表示,美國官員要求其停止向中國(包括中國香港)和俄羅斯出口用於人工智能工作的A100和H100兩種頂級計算芯片,同時實施了立即生效的新許可證要求。該許可約束範圍包括NVIDIA DGX或其他所有包含A100或H100芯片和A100X的系統。許可證的要求還包括任何未來可實現峯值性能和芯片到芯片I/O性能、等於或大於大致相當於A100 閾值的NVIDIA芯片,以及包含這些芯片的所有系統
[129]
。
2023年10月,美國政府通知NVIDIA,針對適用於總處理性能大於等於4800併為數據中心設計或銷售的產品的相關出口管制需立即生效
[130]
。為應對拜登政府出口限制,NVIDIA設計了新產品以符合規定。據媒體報道,新芯片型號代號為HGX H20、L20和L2,但具體信息不詳,而NVIDIA則對此拒絕迴應
[131-132]
。另一方面,中國人工智能相關大型企業因往期多采用NVIDIA產品,也開始加緊將芯片切換為國產芯片
[186]
。
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-
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