随着人工智能应用激增的最大受益者迎战市值称冠华尔街多年的iPhone制造商，英伟达可能很快超越苹果，成为全球市值第二高的企业。
几乎所有的人工智能应用程序，如开放人工智能研究中心(OpenAI)的聊天生成预训练转换器(ChatGPT)，都依赖于英伟达的高端芯片，这使得该公司股价在过去一年里增长近两倍，市值达到2.68万亿美元。
有网友做了个算术题，英伟达当前的市值相当于“台积电+阿斯麦+AMD+高通+应用材料+德州仪器+美光+英特尔”的总和！
如今英伟达已成为人工智能时代的决定性公司，而且，几乎所有AI公司的数据中心背后，都离不开英伟达的GPU支持（英伟达至少占据AI芯片市场七成份额）。
在英伟达最新发布全新一代Blackwell架构人工智能GPU芯片B200之后，亚马逊、谷歌、Meta Platforms、微软、OpenAI和特斯拉在内的主要客户就迫不及待的想要试用新芯片。
GPU的发展历史
GPU（图形处理器）的发展历史可以归纳为以下几个关键阶段：
起源与早期发展：
起源：GPU的起源可以追溯到上世纪80年代，当时主要用于加速计算机图形界面的渲染。
早期产品：世界上第一台个人电脑IBM5150于1981年发布，搭载了黑白显示适配器（MDA）和彩色图形适配器（CGA），这是最早的图形显示控制器。随后，IBM推出了EGA（增强图形适配器）并在1987年提出了VGA（视频图形阵列）标准，为后续的图形显示技术奠定了基础。
图形硬件加速时代：
2D图形硬件加速：1991年，S3 Graphics推出的“S3 86C911”正式开启了2D图形硬件加速时代，能够进行字符、基本2D图元和矩形的绘制。到了1995年，几乎所有的显卡都具备了2D加速功能。
3D图形加速：1994年，3DLabs发布的Glint300SX是第一颗用于PC的3D图形加速芯片，开启了显卡的3D加速时代。然而，这个阶段的显卡大多没有执行统一的标准，加速功能也不尽相同。
GPU概念的正式提出：
GeForce 256的发布：1999年，英伟达发布了GeForce 256，整合了硬件变换和光照（T&L）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图等，并且兼容DirectX和OpenGL。这款显卡被认为是世界上第一款GPU，标志着GPU时代的正式来临。
GPU技术的持续演进：
DirectX 8与Shader时代的开始：2001年微软发布DirectX 8，提出了渲染单元模式（shader model）的概念，引入了顶点着色器（vertex shader）和像素着色器（pixel shader），标志着硬件T&L被抛弃，进入了shader时代。
GPU架构的优化：随着技术的不断发展，GPU的内部架构也在不断优化，包括图形显存控制器、压缩单元、BIOS、图形和计算整列、总线接口、电源管理单元、视频管理单元等部分的改进，以满足不断增长的计算需求。
GPU的广泛应用与未来发展：
应用领域拓展：GPU不仅限于图形渲染，还广泛应用于深度学习、机器视觉、大数据分析等领域。随着人工智能和深度学习技术的兴起，GPU的应用领域得到了进一步拓展。
未来趋势：未来，GPU技术将继续引领计算领域的革命。专用加速IP与通用GPU的融合将成为未来的一大亮点，使得GPU更具多功能性，能够更好地处理特定工作负载，如深度学习、光线追踪和密码学等。
研发生产一款高性能GPU需要什么？
研发生产一款高性能GPU是一个复杂且涉及多个方面的过程。以下是研发生产高性能GPU所需的关键要素：
设计阶段：
电路设计：设计GPU的电路图，包括计算单元的组织和管理、内存访问和交换、数据传输和处理等。这需要充分考虑性能、能耗、成本等多方面的因素。
架构设计：GPU的架构设计需要根据应用场景，选择合适的处理单元、内存结构、流水线技术、缓存等。架构设计的好坏决定了GPU的性能和功耗之间的平衡。
硬件设计：注重高性能和低耗电量的兼顾，同时考虑显卡的体积、散热、接口和数据带宽等。硬件设计过程中包括电路设计、物理设计、电子封装设计和PCB设计等。
制造技术：
先进工艺：GPU的制造需要采用先进的制造技术，如摩尔定律、光刻技术等。这些技术需要高度精密的设备和工艺，成本非常高。
精度和稳定性：制造工艺的精度、稳定性和可控性对GPU的性能至关重要。
软件开发：
底层驱动：开发GPU的底层驱动程序，使其能够与操作系统和其他硬件设备协同工作。
编程语言和库：使用复杂的编程语言和技术，如CUDA、OpenCL等，开发GPU的编译器、库和应用程序。这需要深入了解GPU的硬件特性和性能。
优化和调试：
性能优化：对GPU的性能进行优化，包括数据传输、内存访问、计算负载等方面的优化。
调试：在开发过程中进行调试，确保GPU的稳定性和可靠性。
测试和验证：
在实际环境中对GPU进行测试，确保其在实际应用中能够达到预期的性能和稳定性。
验证GPU的兼容性，确保其能够与各种设备和操作系统协同工作。
持续研发和创新：
技术演进：随着技术的不断发展，需要不断更新和改进GPU的设计和制造技术。
创新：通过创新来推动GPU技术的发展，如专用加速IP与通用GPU的融合、高速DRAM和缓存技术的不断演进、CPU和GPU的深度集成等。
资金和团队支持：
研发资金：研发高性能GPU需要大量的资金投入，用于购买设备、支付人员工资、进行市场调研等。
专业团队：需要一支具备高度专业素养和丰富经验的团队来负责GPU的研发和生产工作。
综上所述，研发生产一款高性能GPU需要涉及设计、制造、软件开发、优化调试、测试和验证等多个方面。同时，还需要大量的资金投入和一支专业的团队来支持研发工作。
