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　　。有一些朋友还不知道这回事，而知道的朋友，有些也不清楚为什么偏偏是显卡会成为

　　在 1999 年之前的人类文明早期，世界上是没有“显卡”的——但已经有电子游戏了。

　　这样的画质，多少有点磕碜了。游戏玩家说，要有高画质，于是，就有了显卡。1999年，英伟达声称自己“发明了GPU”，也就是这个

　　一个游戏中有很多个物体，一个物体有很多个角度，在你打游戏的时候，电脑要对无数个多边形做 T&L 以及其他一系列计算，

　　，在 10 秒钟之内就把 10000 道加减乘除做完。所以渲染画面特别快。

　　而显卡此后脱离游戏，被别的领域盯上，乃至成为国际博弈的筹码，也是因为这种强大的并行计算能力。

　　在 GeForce 256 发布后没几年，斯坦福大学的实验室就盯上了显卡。他们意识到

　　于是在 2003 年，斯坦福博士生Ian Buck在这篇论文首次提出了一个概念：

　　哦对了，这位 Ian Buck，毕业之后就进了英伟达实习，一直干到现在。如今，人家已经是

　　我们说 GPU 就像是 10000 个小学生在同时工作，计算能力很强。

　　但前提是你得能把一道难解得大题，分解成无数个小学生能解决的简单问题才行

　　Ian Buck 进入英伟达后，就继续他博士时的课题，带领团队在 2006 年推出了至今仍在持续迭代的并行计算平台：

　　如果你关注过 AI 领域的新闻，那可能听说过 CUDA 的大名。它能帮开发人员更方便地面向 GPU 编程，让 GPU 具备了通用计算的能力。

　　除了 CUDA 以外，OpenCL、ROCm 等平台，作用也类似。每一个拿显卡干活儿的人，都绕不开它们。

　　硬件层面，显卡有强大的并行计算能力。在软件层面，配套的编程平台也成熟了

　　挖矿其实就是用计算机来解决数学问题。比如任何数据，都可以通过哈希算法生成一串

　　我们有时候下载大文件时，也会利用哈希算法的这种特性，来做一次校验，看看下载的文件是否完整。

　　于是在加密货币价格持续攀升的日子里，显卡涨价，缺货，一路推动英伟达的股价从 140 亿美元，暴涨到 1750 亿美元。

　　。随着专用矿机的出现，虚拟货币的价格跳水，以太坊等调整了挖矿规则等原因，显卡跟虚拟货币的关系已经大不如前了。

　　。你这些矩阵运算本身不难，但量很大很大，好在可以同时并行计算，所以很适合交给 GPU 来处理。

　　用来 AI 作画的 Stable Diffusion 模型也一样，它基于

　　，同样需要海量的数据喂养，适合 GPU 来处理。即使是 V1 版的Stable Diffusion，单次训练就需要开头提到的

　　算力是土壤，有了足够的算力，随时随地都可能长出一个类似 ChatGPT 的东西来，你猜不到具体长出来的是什么，会重塑哪个领域。

　　视频开头提到的 A100 和 H100，都是售价高达十几万甚至几十万元一张的专业显卡，还供不应求。有报道说，训练 ChatGPT 需要相当于 3 万块 A100 显卡的算力，那光这一个项目就需要花几十个亿来买显卡。

　　这也是为什么从 2022 年 10 月开始，英伟达的股价在半年时间内就飙升了三四倍。

　　但到了这一步，卖显卡已经不再是单纯的商业问题了。甚至有人把各国的算力和 GDP 做了排名，二者高度相关。虽然谁是因谁是果不好说，但大家都意识到了，这是一个

　　。像H100 和 A100 这种专门为 AI 计算设计的高端显卡，一台能卖十几万甚至几十万，但

　　当然，目前受到影响的只是最高端的显卡。没有生意人会跟钱过不去，为了绕开禁令，英伟达还推出了性能弱一些的 A800 显卡卖给中国。

　　说美国方面又要禁止中国公司购买 A800 显卡，除非获得美国政府的许可。

　　所以我们最希望的是，如果我们以后再出一期视频续写显卡的故事，那希望其中能有更多

　　我们的格局不大，如果真到那一天，中国的高端显卡厂商找我们（如果还没倒闭）做广告的话......那打个九折，交个朋友~