Khi giá cổ phiếu của Nvidia liên tục đạt mức cao mới và giá trị thị trường của nó đã vượt quá 1 nghìn tỷ, 2 nghìn tỷ và 3 nghìn tỷ chỉ trong vài năm, nhà sản xuất đã kiếm được nhiều tiền nhờ GPU này đang đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong lĩnh vực AI. Nvidia đã trỗi dậy như thế nào trong 30 năm qua? Bài viết này xem xét và thảo luận ngắn gọn về lịch sử phát triển GPU.
GPU, tên đầy đủ Graphics Treatment Unit, bộ xử lý đồ họa, ra đời lần đầu tiên vào đầu những năm 1990. Với sự phát triển của công nghệ máy tính, game 3D bắt đầu xuất hiện trong lĩnh vực game. So với game 2D, game 3D có thể mang lại trải nghiệm chơi game chân thực hơn, nhưng một vấn đề mà nó mang lại là khối lượng tính toán của game 3D tăng lên rất nhiều so với game 2D.
Vì vậy, câu hỏi được đặt ra: Gánh nặng tăng tốc game 3D nên do CPU hay card đồ họa gánh chịu?
Nhiệm vụ quan trọng của lịch sử vẫn được giao cho card đồ họa, vì bản thân card đồ họa chịu trách nhiệm thực hiện nhiệm vụ tăng tốc 2D và việc bổ sung chức năng tăng tốc 3D có thể khiến game thủ chơi thú vị hơn chip, được thêm vào card đồ họa.
Tuy nhiên, vào những năm 1990, các nhà sản xuất GPU đều là những nhà sản xuất card đồ họa có uy tín và mạnh mẽ trong ngành như 3dfx , Trident, ATI, v.v. Nvidia chỉ là một trong số rất nhiều nhà sản xuất nhỏ lẻ và kín đáo. Vào thời điểm đó, thẻ tăng tốc 3D hiệu suất cao Voodoo do 3dfx tung ra đã từng là lựa chọn hàng đầu của các game thủ và họ cũng đã phát triển API Glide làm giao diện phần mềm để tăng tốc 3D . Vào thời điểm đó, ngoài API Glide, các giao diện tăng tốc 3D còn bao gồm OpenGL đa nền tảng và Direct3D của chính Microsoft.
Direct3D ban đầu không phổ biến như OpenGL trong một thời gian dài, nhưng Nvidia đã đưa ra một quyết định đơn giản và quan trọng là từ bỏ việc hỗ trợ các giao diện 3D khác và hỗ trợ đầy đủ Direct3D của Microsoft. Khi các phiên bản Direct3D được lặp đi lặp lại và được sử dụng rộng rãi hơn trong các trò chơi, card đồ họa 3D của Nvidia dần dần trở thành người chơi số một trên thị trường và vào năm 2000, nó đã mua lại phần lớn tài sản của 3dfx.
GPU thực ra đã ra đời từ đầu những năm 1990, nhưng cái tên GPU mãi đến năm 1999 mới được Nvidia chính thức đề xuất để quảng bá cho dòng chip GeForce256 của mình.
Khi lịch sử tiến tới năm 2008, người dân Trung Quốc đang ăn mừng Thế vận hội Olympic, và người dân Mỹ cũng đang ăn mừng cuộc khủng hoảng thế chấp dưới chuẩn . Vào thời điểm này, một nhân vật bí ẩn tên là Satoshi Nakamoto đã đề xuất, thiết kế và phát triển một hệ thống tiền điện tử ngang hàng mà ông đặt tên là Bitcoin. Thông qua việc khai thác và dựa trên lý thuyết mật mã mạnh mẽ, Bitcoin đã trở thành loại tiền điện tử đầu tiên trong lịch sử loài người. Khai thác là một nghệ thuật biểu diễn của những người đam mê Internet vào thời điểm đó.
Bitcoin và GPU có vẻ không liên quan nhưng thế giới được kết nối với nhau và mọi thứ đều có sự sắp xếp riêng. Vào năm 2010, một người nắm giữ Bitcoin sớm đã quyết định mua hai chiếc bánh pizza với 10.000 Bitcoin. Sự kiện hoành tráng này đã mang lại cho Bitcoin mức giá đầu tiên, tức là 10.000 BTC = 25 USD.
Trên thực tế, Pizza Brother không phải là một người bình thường, anh ấy là nhà phát triển cốt lõi Bitcoin từ rất sớm. Anh ấy có một máy tính chơi game hiệu suất cao Vì khai thác, Brother Pizza nhận ra rằng sức mạnh tính toán song song khổng lồ của GPU có thể làm tăng đáng kể tốc độ khai thác. Do đó, Brother Pizza đã viết chương trình khai thác GPU đầu tiên. Vì hiệu suất khai thác GPU vượt quá CPU nên mọi người nhanh chóng chuyển sang khai thác GPU. Nhưng việc khai thác GPU của Bitcoin không tồn tại được lâu và được thay thế bằng khai thác ASIC.
Mặc dù sức mạnh tính toán song song của GPU rất mạnh nhưng xét cho cùng thì nó được thiết kế để tăng tốc đồ họa và thuật toán SHA-256 cần thiết để khai thác Bitcoin chỉ có thể sử dụng một phần nhỏ khả năng của GPU. Nếu bạn thiết kế một con chip chuyên dụng chỉ có thể thực hiện các phép tính song song SHA-256, bạn có thể cải thiện đáng kể hiệu quả khai thác. Chip ASIC phục vụ khai thác Bitcoin lần đầu tiên ra đời vào năm 2013 và nhanh chóng thay thế khai thác GPU và khai thác FPGA.
Mặc dù GPU đã sớm không còn được sử dụng để khai thác Bitcoin nữa, nhưng một anh chàng khác tên là Vitalik đã quyết định phát triển một hệ thống blockchain mới-Ethereum vì những đề xuất cải tiến của anh ấy đối với Bitcoin không được cộng đồng chấp nhận. Ethereum được thiết kế như một cơ chế khai thác tương tự như Bitcoin, nhưng thuật toán khai thác của Ethereum không phải là SHA-256 đơn giản mà là thuật toán Ethash được thiết kế có chủ ý và tiêu tốn bộ nhớ cực lớn, điều này khiến chip ASIC cho Ethereum khó có thể ra đời và không thể sẽ được thả ra trong một thời gian dài. Vì chip ASIC của Bitcoin hầu như không có yêu cầu về bộ nhớ nhưng nếu chip ASIC của Ethereum được trang bị bộ nhớ khổng lồ thì nó sẽ trở thành card đồ họa nên việc khai thác GPU luôn là lựa chọn chủ đạo của các thợ đào Ethereum.
Vitalik đã từng đến Bắc Kinh để thăm Huobi và gây quỹ cho Ethereum. Sau khi giới thiệu chi tiết về các công nghệ liên quan đến Ethereum, Huobi đã từ chối đầu tư vào Ethereum.
Trong thị trường tăng trưởng năm 2021 khi giá Ethereum tăng vọt, tất cả các card đồ họa Nvidia trên thị trường có thể dùng để khai thác, chẳng hạn như 3070, đều được bán hết. Thị trường khai thác bất ngờ trở thành nguồn thu nhập chính của Nvidia. Đây là nỗi đau của game thủ trên toàn thế giới. Nếu game thủ muốn cập nhật card đồ họa, họ phải mua hợp đồng tương lai với giá cao hơn! Tình trạng này sẽ tiếp tục cho đến năm 2022. Sau khi Ethereum cuối cùng hoàn thành quá trình chuyển đổi từ khai thác PoW sang khai thác PoS, thị trường mã hóa sẽ không còn yêu cầu GPU để khai thác nữa.
Trên thực tế, Nvidia từ lâu đã nhận ra rằng GPU không chỉ có thể được sử dụng để tăng tốc trò chơi 3D mà còn có thể được sử dụng như một nền tảng điện toán song song chung để hoàn thành các tác vụ yêu cầu tính toán song song quy mô lớn. Ngay từ năm 2007, Nvidia đã tung ra nền tảng phần mềm GPU dựa trên tính toán tổng quát-CUDA: Kiến trúc thiết bị hợp nhất điện toán. CUDA xác định giao diện phần mềm tính toán song song. Nó không còn được thiết kế để tính toán trò chơi mà là một nền tảng phần mềm để biên dịch, lập lịch và thực thi tính toán song song. Điều này cho phép thực hiện nhiều phép tính khoa học yêu cầu tính toán song song quy mô lớn. và cuối cùng được tăng tốc bởi GPU.
Năm 2012, Hinton, một trong ba gã khổng lồ AI, đã dẫn dắt hai sinh viên của mình, một trong số họ sau này là nhà khoa học trưởng của OpenAI , phát triển AlexNet, một hệ thống nhận dạng hình ảnh dựa trên mạng thần kinh CNN vào thời điểm đó, có độ phức tạp tính toán cao. của mạng lưới thần kinh rất cao và chương trình chạy rất chậm, vì vậy Hinton đề nghị sinh viên của mình thử CUDA. Kết quả là bằng cách sử dụng khả năng tăng tốc GPU thông qua CUDA, bộ ba của Hinton đã dễ dàng đánh bại các công ty lớn với sức mạnh tính toán và nhân lực gấp hàng trăm hoặc hàng nghìn lần, đồng thời giành chức vô địch cuộc thi ImageNet. Sau đó, Google mua lại bộ ba mới thành lập của Hinton.
Nhờ sự thành công của AlexNet, tất cả các thuật toán AI đã bắt đầu áp dụng khả năng tăng tốc GPU. Nvidia nhận ra rằng GPU cần thiết để tăng tốc AI và tăng tốc trò chơi không thực sự trùng lặp. Nhiều chức năng tăng tốc trò chơi, chẳng hạn như ánh xạ kết cấu, dò tia, v.v., không cần thiết cho khả năng tăng tốc AI. Do đó, Nvidia chia GPU thành các trò chơi cụ thể. GPU và GPU dành riêng cho AI, sau này có tên mới là GPGPU: GPU đa năng (Bộ xử lý đồ họa máy tính mục đích chung). GPGPU được sử dụng để tăng tốc AI không có chức năng trò chơi và chỉ có thể được sử dụng trên máy chủ.
Các chương trình CUDA ban đầu phải được viết bằng C++, việc này rất cồng kềnh. Giờ đây, khi đào tạo với khung AI như Pytorch, bạn chỉ cần viết NeuralNetwork().to(‘cuda’) để đạt được khả năng tăng tốc GPU thông qua CUDA.
Câu chuyện thú vị nhất về Nvidia được kể bởi chính Huang khi thành lập Nvidia, anh đã gọi điện cho mẹ mình và nói với bà rằng anh đã thành lập một công ty chip. Mẹ anh hỏi nó dùng để làm gì và anh nói nó sẽ cho phép mọi người chơi game ở nhà tốt hơn. Mẹ cậu suy nghĩ một lúc rồi nói: “Tốt nhất là con nên tìm một lớp học.”
Tương ứng với câu chuyện này, còn có một câu chuyện khác, đó là MiHoYo thực chất có tới 4 người sáng lập, một trong số đó đã chuyển nhượng cổ phần của mình với giá hơn 10.000 nhân dân tệ vì “tìm được đẳng cấp”.
Cuối cùng, chúng ta hãy nhìn lại hơn 30 năm phát triển GPU và tôi tin rằng hầu hết mọi người đều có thể rút ra kết luận: chơi game không phải là một tai họa. Ngược lại, trò chơi là tác phẩm nghệ thuật phần mềm được phát triển bởi các lập trình viên tài năng và sáng tạo nhất thế giới, những người thúc đẩy sự phát triển của phần mềm và phần cứng máy tính theo nhiều cách không ngờ tới. GPU sinh ra dành cho game từng là card khai thác nhưng giờ đây nó đã trở thành cơ sở hạ tầng của AI.
