來源 ｜ 量子位
作者｜明敏 白交
碩士學歷黃仁勳，剛剛當選美國工程院院士。
以後他還是教主、老黃、“核武狂魔”，但也得尊尊敬敬地被叫一聲“黃院士”了。
作為美國工程師最高榮譽之一，今年（2024年）共新增114 名新院士和 21名國際院士。
其中最受矚目的，莫過於創始人兼CEO黃仁勳。
入選理由是：其高效能圖形處理單元(GPU)，推動人工智慧革命。
這也是繼鋼鐵俠馬斯克、納德拉之後，又一位科技圈風雲人物當選美國工程院院士。
需要注意的是，三人都沒有博士學位（doge）。
另外，一同入選的還有搜尋副總裁Nayak Pandurang、哥倫比亞大學執行副校長周以真、IEEE首任華人主席劉國瑞、清華電子工程系黃翊東教授等。
老黃為啥能當選？
這次黃仁勳得以入選的理由是：
英偉達高效能GPU正在推動人工智慧革命。
黃仁勳作為英偉達的靈魂人物，曾在採訪中毫不客氣地表示：
我們就是AI的世界引擎。
而英偉達跨入AI領域、站上這一頂峰，黃仁勳是關鍵。
1993年，黃仁勳、克里斯·馬拉科夫斯基、柯蒂斯·普利姆創辦英偉達。早期，英偉達的業務專注於圖形晶片，主要服務於電子遊戲市場。1999年，英偉達在納斯達克掛牌上市。沒過多久，它就推出了廣為人知的GeForce系列。
在《雷神之錘》等影片遊戲的推動下，GeForce系列很快成為備受遊戲玩家追捧的顯示卡。
英偉達“命運的齒輪”，也在這時開始轉動。
要知道，英偉達能夠成為AI計算的硬體霸主，很大一部分原因來自軟體CUDA。這一架構能讓開發人員充分利用GPU的平行計算能力。
英偉達能夠找到這一支點，核心還在於老黃的慧眼識珠。
2000年，斯坦福計算圖形學研究生Ian Buck將32張GeForce顯示卡並行，透過8臺投影儀，他打造出了一臺8K解析度的遊戲機。
Ian Buck想知道GeForce顯示卡除了能讓他在遊戲裡發射手榴彈之外，還有什麼其他用途。所以他黑進了顯示卡的著色器，檢視其中的平行計算電路，將GeForce顯示卡改造成了一臺超級計算機。
隨後，黃仁勳火速將Ian Buck挖入了英偉達。
從2004年開始，Ian Buck一直負責CUDA的開發——CUDA是英偉達得以稱霸AI計算的關鍵，它提供的一系列庫和工具，能讓開發人員更輕鬆利用GPU的平行計算。
老黃提出，希望CUDA能在每一張GeForce卡上工作，讓超級計算大眾化。
與此同時，英偉達的硬體團隊也開始向著超級計算方向推進，他們開發出包含十億個電子電晶體的顯示卡，能以更快速度完成計算。
2006年，英偉達正式推出CUDA。這在當時備受商業市場質疑，因為“它花費了數十億美元、瞄準的卻是計算科學領域一個不起眼的角落”。這也一度導致了英偉達股價大縮水。
但正是這個“不起眼的角落”帶動英偉達撬動萬億市場。
2009年，人工智慧之父Hinton的研究小組開始使用英偉達CUDA平臺訓練神經網路。因為訓練結果超出預料，Hinton之後一直鼓勵學生使用CUDA。
深度學習神作AlexNet，正是用2塊GeForce卡和CUDA平臺訓練而來。由於效果好、得分過高，當時甚至被懷疑是否作弊。
但最終，AlexNet不僅拿下當年ImageNet冠軍，還標誌著深度學習卷積網路正式誕生，同時也在學術圈徹底帶火了英偉達計算卡。
在這之後，深度學習浪潮到來。2013年左右，黃仁勳正式將英偉達的未來押在了人工智慧方向上。他當時得出的結論是：神經網路將徹底改變世界，他可以利用CUDA在必要硬體上壟斷市場。
黃仁勳在一份內部郵件裡寫道：
一切都將進入深度學習階段。我們不再只是一家圖形計算公司了。
英偉達向OpenAI交付的第一臺專用人工智慧計算機DGX-1，由黃仁勳親自帶到OpenAI辦公室，馬斯克完成開箱。
2017年，英偉達推出專門針對AI計算最佳化的GPU架構Volta。它引入了張量核心（Tensor Cores）和深度學習加速器（Deep Learning Accelerator），進一步提高了GPU在深度學習任務中的效能和效率。
3年後，英偉達再次自我革新，推出Ampere架構。
如今被各大廠商爭奪的一代“神卡”A100，正是基於這一架構。它針對AI和資料中心工作負載進行最佳化，引入了第三代張量核心（Tensor Cores）和結構化嵌入（Sparsity）技術，進一步提高了GPU在深度學習和大規模資料處理任務中的效能和效率。
ChatGPT誕生前8個月，英偉達又推出全新Hopper架構，它專為Transformer打造，能讓這類模型在訓練時保持精度不變、效能提升6倍，意味著訓練時間從幾周縮短至幾天。
幾次重大發布，英偉達幾乎都是恰好踩在趨勢上。
由此也讓黃仁勳——這位站在英偉達背後的男人，有了更多傳奇色彩。
黃仁勳出生於1963年，今年61歲。
1972年，9歲的黃仁勳和哥哥一起被送到美國讀書，沒有父母陪同。由於是學校內“唯二”的亞洲面孔，他們經常遭受霸凌。為了融入環境，他一度學著抽菸，但是並沒有學壞。
後來黃仁勳轉學，並且一直學業成績優異，在高中時連跳兩級，16歲畢業，進入俄勒岡州立大學，主修電子工程。
畢業後，黃仁勳先後在AMD、和LSI Logic等公司擔任工程師和高階管理職位。但因為覺得自己“知道的不夠多”，他又開始在斯坦福攻讀碩士學位，1990年，他在斯坦福大學獲得電子工程碩士學位。
1993年，他正式創立英偉達。帶領英偉達幾經沉浮，走到現在。他對內部的“瘋狂管理方法”也開始被業內津津樂道。
如今，英偉達已市值突破萬億美元，成為全球第六大公司，全球人工智慧晶片市場份額可達90%。
值得一提的是，公司名字源於拉丁語invidia，意思是“仰慕”。原因是當時三人將所有的規劃檔案都存在“NV”（意思是“下一版本”）的名頭下，因此需要一個既含有這兩個字母、又能夠展現對未來憧憬的名字。
公司最初的辦公場所是一家餐廳，因為這裡比家裡安靜，還有便宜的咖啡。
還有哪些？
除了老黃以外，今年還有這些產業界知名企業的大佬入選。
谷歌搜尋副總裁Pandurang Nayak，負責網路搜尋排名技術。
IEEE首位華人主席、Origin AI 創始人、董事長兼首席技術官劉國瑞。
Databricks創始人兼執行主席Ion Stoica，也是加州大學伯克利分校電氣工程和計算機科學教授。
IBM首席量子架構師Matthias Steffen，曾參與從Shor 演算法到首次部署公開可用的量子計算機。
蘋果硬體工程總監Cedric Xia，在電子和汽車產品做出了重要貢獻。
蘋果產品完整性高階總監Carolyn Duran，曾英特爾公司工作25 年，最後擔任零部件研究副總裁。
微軟科學家Surajit Chaudhuri，專注於資料系統，用於自動化資料庫系統調優、資料庫查詢最佳化和資料清理。
另外還有哥倫比亞大學研究執行副校長周以真，清華電子工程系黃翊東教授等華人面孔，人機互動先驅、普適計算領域建立者之一Yvonne Rogers，密歇根大學安娜堡分校機器人系首任系主任兼教授Dawn Marie Tilbury等學界教授當選。
美國國家工程學院是美國工程學界的最高學術團體，也是美國四大國家學術機構之一，與美國國家科學院、美國國家醫學院，以及美國國家科學研究委員會並列。
目前院士總人數達到2310，外籍院士總人數達到了332個。
而能當選的標準十分簡單直接：
在工程研究、實踐或教育方面做出傑出貢獻的個人。
包括不限於對工程文獻做出重大貢獻、開拓新的和發展中的技術領域、亦或是在傳統領域取得重大進展，或開發/實施創新的工程教育方法等方面。
結合這兩年當選結果來看，也能看到一些特定的趨勢：
產業界人士矚目。相較於學界專家而言，產業界的人士佔了更大的比重。從企業中的架構師、技術負責人再到創始人、CEO董事長在內，都在入選的大名單中。去年有馬斯克、 納德拉，今年有黃仁勳，以及每年像谷歌、微軟、蘋果等在內的企業高管都有多位成員入選。
技術領域覆蓋廣泛。既包括比如機器人、生物醫藥、航空航天、奈米光學、新能源材料、積體電路等前沿領域代表，以及像冶金、石油、土木環境的傳統產業專家入選。
不唯學歷。包括馬斯克、納德拉、黃仁勳在內，其實都沒有“博士”學歷。更多的是工程導向，產業貢獻導向。
名利雙收黃仁勳
最後不得不說，老黃可謂是名利雙收。
近期，英偉達股價大漲，多次刷新歷史新高。
前兩天（2月5日）總市值更是達到了1.71萬億美元，已是AMD的六倍，甚至很有可能超越亞馬遜和Alphabet，僅次於蘋果和微軟。
有人統計，2024開年以來6周時間內，市值增加了約5000億美元，幾乎相當於整個特斯拉了……
老黃妥妥人生贏家啊~
[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
