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硕士学历黄仁勋,现在是院士了

量子位 2024/2/7 12:33:41 责编:远洋

硕士学历黄仁勋,刚刚当选美国工程院院士。

以后他还是教主、老黄、“核武狂魔”,但也得尊尊敬敬地被叫一声“黄院士”了。

作为美国工程师最高荣誉之一,今年(2024 年)共新增 114 名新院士和 21 名国际院士。

其中最受瞩目的,莫过于英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋

入选理由是:其高性能图形处理单元 (GPU),推动人工智能革命。

这也是继钢铁侠马斯克、微软纳德拉之后,又一位科技圈风云人物当选美国工程院院士。

需要注意的是,三人都没有博士学位(doge)。

另外,一同入选的还有谷歌搜索副总裁 Nayak Pandurang、哥伦比亚大学执行副校长周以真、IEEE 首任华人主席刘国瑞、清华电子工程系黄翊东教授等。

老黄为啥能当选?

这次黄仁勋得以入选的理由是:

英伟达高性能 GPU 正在推动人工智能革命。

黄仁勋作为英伟达的灵魂人物,曾在采访中毫不客气地表示:

我们就是 AI 的世界引擎。

而英伟达跨入 AI 领域、站上这一顶峰,黄仁勋是关键

1993 年,黄仁勋、克里斯・马拉科夫斯基、柯蒂斯・普利姆创办英伟达。早期,英伟达的业务专注于图形芯片,主要服务于电子游戏市场。1999 年,英伟达在纳斯达克挂牌上市。没过多久,它就推出了广为人知的 GeForce 系列。

在《雷神之锤》等视频游戏的推动下,GeForce 系列很快成为备受游戏玩家追捧的显卡。

英伟达“命运的齿轮”,也在这时开始转动。

要知道,英伟达能够成为 AI 计算的硬件霸主,很大一部分原因来自软件 CUDA。这一架构能让开发人员充分利用 GPU 的并行计算能力。

英伟达能够找到这一支点,核心还在于老黄的慧眼识珠。

2000 年,斯坦福计算图形学研究生 Ian Buck 将 32 张 GeForce 显卡并行,通过 8 台投影仪,他打造出了一台 8K 分辨率的游戏机。

Ian Buck 想知道 GeForce 显卡除了能让他在游戏里发射手榴弹之外,还有什么其他用途。所以他黑进了显卡的着色器,查看其中的并行计算电路,将 GeForce 显卡改造成了一台超级计算机

随后,黄仁勋火速将 Ian Buck 挖入了英伟达。

从 2004 年开始,Ian Buck 一直负责 CUDA 的开发 ——CUDA 是英伟达得以称霸 AI 计算的关键,它提供的一系列库和工具,能让开发人员更轻松利用 GPU 的并行计算。

老黄提出,希望 CUDA 能在每一张 GeForce 卡上工作,让超级计算大众化。

与此同时,英伟达的硬件团队也开始向着超级计算方向推进,他们开发出包含十亿个电子晶体管的显卡,能以更快速度完成计算。

2006 年,英伟达正式推出 CUDA。这在当时备受商业市场质疑,因为“它花费了数十亿美元、瞄准的却是计算科学领域一个不起眼的角落”。这也一度导致了英伟达股价大缩水。

但正是这个“不起眼的角落”带动英伟达撬动万亿市场。

2009 年,人工智能之父 Hinton 的研究小组开始使用英伟达 CUDA 平台训练神经网络。因为训练结果超出预料,Hinton 之后一直鼓励学生使用 CUDA。

深度学习神作 AlexNet,正是用 2 块 GeForce 卡和 CUDA 平台训练而来。由于效果好、得分过高,当时甚至被怀疑是否作弊。

但最终,AlexNet 不仅拿下当年 ImageNet 冠军,还标志着深度学习卷积网络正式诞生,同时也在学术圈彻底带火了英伟达计算卡。

在这之后,深度学习浪潮到来。2013 年左右,黄仁勋正式将英伟达的未来押在了人工智能方向上。他当时得出的结论是:神经网络将彻底改变世界,他可以利用 CUDA 在必要硬件上垄断市场。

黄仁勋在一份内部邮件里写道:

一切都将进入深度学习阶段。我们不再只是一家图形计算公司了。

英伟达向 OpenAI 交付的第一台专用人工智能计算机 DGX-1,由黄仁勋亲自带到 OpenAI 办公室,马斯克完成开箱。

2017 年,英伟达推出专门针对 AI 计算优化的 GPU 架构 Volta。它引入了张量核心(Tensor Cores)和深度学习加速器(Deep Learning Accelerator),进一步提高了 GPU 在深度学习任务中的性能和效率。

3 年后,英伟达再次自我革新,推出 Ampere 架构

如今被各大厂商争夺的一代“神卡”A100,正是基于这一架构。它针对 AI 和数据中心工作负载进行优化,引入了第三代张量核心(Tensor Cores)和结构化嵌入(Sparsity)技术,进一步提高了 GPU 在深度学习和大规模数据处理任务中的性能和效率。

ChatGPT 诞生前 8 个月,英伟达又推出全新 Hopper 架构,它专为 Transformer 打造,能让这类模型在训练时保持精度不变、性能提升 6 倍,意味着训练时间从几周缩短至几天。

几次重大发布,英伟达几乎都是恰好踩在趋势上。

由此也让黄仁勋 —— 这位站在英伟达背后的男人,有了更多传奇色彩。

黄仁勋出生于 1963 年,今年 61 岁。

1972 年,9 岁的黄仁勋和哥哥一起被送到美国读书,没有父母陪同。由于是学校内“唯二”的亚洲面孔,他们经常遭受霸凌。为了融入环境,他一度学着抽烟,但是并没有学坏。

后来黄仁勋转学,并且一直学业成绩优异,在高中时连跳两级,16 岁毕业,进入俄勒冈州立大学,主修电子工程。

毕业后,黄仁勋先后在 AMD、和 LSI Logic 等公司担任工程师和高级管理职位。但因为觉得自己“知道的不够多”,他又开始在斯坦福攻读硕士学位,1990 年,他在斯坦福大学获得电子工程硕士学位。

1993 年,他正式创立英伟达。带领英伟达几经沉浮,走到现在。他对内部的“疯狂管理方法”也开始被业内津津乐道。

如今,英伟达已市值突破万亿美元,成为全球第六大公司,全球人工智能芯片市场份额可达 90%。

值得一提的是,公司名字源于拉丁语 invidia,意思是“仰慕”。原因是当时三人将所有的规划文件都存在“NV”(意思是“下一版本”)的名头下,因此需要一个既含有这两个字母、又能够展现对未来憧憬的名字。

公司最初的办公场所是一家餐厅,因为这里比家里安静,还有便宜的咖啡。

还有哪些?

除了老黄以外,今年还有这些产业界知名企业的大佬入选。

  • 谷歌搜索副总裁 Pandurang Nayak,负责网络搜索排名技术。

  • IEEE 首位华人主席、Origin AI 创始人、董事长兼首席技术官刘国瑞

  • Databricks 创始人兼执行主席 Ion Stoica,也是加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学教授。

  • IBM 首席量子架构师 Matthias Steffen,曾参与从 Shor 算法到首次部署公开可用的量子计算机。

  • 苹果硬件工程总监 Cedric Xia,在电子和汽车产品做出了重要贡献。

  • 苹果产品完整性高级总监 Carolyn Duran,曾英特尔公司工作 25 年,最后担任零部件研究副总裁。

  • 微软科学家 Surajit Chaudhuri,专注于数据系统,用于自动化数据库系统调优、数据库查询优化和数据清理。

……

另外还有哥伦比亚大学研究执行副校长周以真,清华电子工程系黄翊东教授等华人面孔,人机交互先驱、普适计算领域创建者之一 Yvonne Rogers,密歇根大学安娜堡分校机器人系首任系主任兼教授 Dawn Marie Tilbury 等学界教授当选。

美国国家工程学院是美国工程学界的最高学术团体,也是美国四大国家学术机构之一,与美国国家科学院、美国国家医学院,以及美国国家科学研究委员会并列。

目前院士总人数达到 2310,外籍院士总人数达到了 332 个。

而能当选的标准十分简单直接:

在工程研究、实践或教育方面做出杰出贡献的个人。

包括不限于对工程文献做出重大贡献、开拓新的和发展中的技术领域、亦或是在传统领域取得重大进展,或开发 / 实施创新的工程教育方法等方面。

结合这两年当选结果来看,也能看到一些特定的趋势:

产业界人士瞩目。相较于学界专家而言,产业界的人士占了更大的比重。从企业中的架构师、技术负责人再到创始人、CEO 董事长在内,都在入选的大名单中。去年有马斯克、 纳德拉,今年有黄仁勋,以及每年像谷歌、微软、苹果等在内的企业高管都有多位成员入选。

技术领域覆盖广泛。既包括比如机器人、生物医药、航空航天、纳米光学、新能源材料、集成电路等前沿领域代表,以及像冶金、石油、土木环境的传统产业专家入选。

不唯学历。包括马斯克、纳德拉、黄仁勋在内,其实都没有“博士”学历。更多的是工程导向,产业贡献导向。

名利双收黄仁勋

最后不得不说,老黄可谓是名利双收。

近期,英伟达股价大涨,多次刷新历史新高。

前两天(2 月 5 日)总市值更是达到了 1.71 万亿美元,已是 AMD 的六倍,甚至很有可能超越亚马逊和 Alphabet,仅次于苹果和微软。

有人统计,2024 开年以来 6 周时间内,市值增加了约 5000 亿美元,几乎相当于整个特斯拉了……

老黄妥妥人生赢家啊~

参考链接:

  • [1]https://www.newyorker.com/magazine/2023/12/04/how-jensen-huangs-nvidia-is-powering-the-ai-revolution

  • [2]https://www.nae.edu/312025/NAENewClass2024

本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:明敏 白交

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关键词:黄仁勋英伟达

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