主题：诋毁《黑神话悟空》，就是在诋毁西方自己 -- 亮子

在 2019 年的一次主题演讲中，黄仁勋分享了英伟达一次次重溯行业的缘起——找到了真正重要的问题并坚持。他说：「这使我们能够一次又一次地发明、重塑我们的公司、重溯我们的行业。我们发明了GPU。我们发明了编程着色。是我们让电子游戏变得如此美丽。我们发明了 CUDA，它将 GPU 变成了虚拟现实的模拟器。」

在2003年，由Ian Buck领导的研究团队推出了Brook，这是第一个广泛采用的用于扩展C语言的数据并行构造的编程模型。之后，Buck加入了NVIDIA，并在2006年推出了CUDA，这是第一个商业化的通用GPU计算解决方案。

老黄坚持推广CUDA计算平台，目标是希望能扩展NVIDIA GPU计算架构中的数千个通用计算处理器，并将并行计算扩展到更多流行语言，强大的加速库可以将应用程序快速转换为支持并行计算的形式，以及基于云的计算设备。

但CUDA第一个版本推出后，当时不只是产业界唱衰，就连自家的开发人员也不看好这个技术。他们认为，根本没有应用会使用这种单线程效能极慢的玩意，但老黄独排众议，坚持要走这条路。他认为，游戏应用有限，但运算需求无限，未来总有一天全世界都会需要GPU来进行通用运算。

不过CUDA推出后一直找不到关键应用，也缺少重要客户的支持，但公司又要花费大笔金钱来开发应用、维持服务并推广与行销。隔年遇到金融风暴，显卡销售也不好，NVIDIA的营收大跌，股价一度跌到只剩1.5美元，比AMD最惨的时候还要惨。

然而，黄仁勋不放弃，他花了五六年的时间来完善整个CUDA开发生态，同时持续通过与学校合作来探讨与推动GPGPU的运算需求。黄仁勋的努力终于迎来了转机。有两个Hinton的学生拿NVIDIA的GPU参加了一个叫做ImageNet的图像识别速度比赛。他们使用了GTX580显卡，利用CUDA技术进行训练，结果取得了令人惊讶的成绩。他们算出的速度超过第二名数十倍，精确度也比第二名高10%以上。

这次比赛成为了黄仁勋的突破口。NVIDIA开始与业界合作推动AI生态，推广开源AI框架，并与Google、Facebook等公司合作推动TensorFlow等AI技术的发展。黄仁勋始终坚持将CUDA打造成通用运算平台，并将其发展为AI领域的基石。

GeForce 2 GTS还引入了CUDA通用计算，是显卡“不务正业”的开始，开创了GPU通用计算的先河。在当时，GeForce 2 GTS被用于求解数学上的扩散方程，成为GPU通用计算的最早应用。现在GPU通用计算已经成为GPU一块重要应用领域，主要应用场景就是异构服务器和挖矿，这是后话，留下不表。