【我們為什麼挑選這篇文章】NVIDIA執行長黃仁勳最近入選2016年表現最佳CEO，排名第6。這家以圖形處理器起家的半導體公司，近年跨足人工智慧後業績更水漲船高。以下是NVIDIA執行長黃仁勳成立公司的短史。（責任編輯：黃筱雯）
近日，《哈佛商業評論》評選出了2016年度的最佳表現 CEO，NVIDIA 黃仁勳進入TOP 10，排名第6，去年他的排名是第29。
自從發力人工智慧以來，NVIDIA 的業績一直高歌猛進。從近期其公佈的資料來看，NVIDIA 第二財季（截止於7月31日）淨利潤高達2.53億美元，同比上漲高達873%。
歷史
1993年，黃仁勳與 Chris Malachowsky 以及 Curtis Priem 聯合創立了 NVIDIA。
1999年，NVIDIA 推出了圖形處理器 GPU（Graphics Processing Unit）。從此世界就被改變了，特別是在遊戲領域，NVIDIA GPU幾乎已經成為了遊戲設備的標配。
2014年，NVIDIA 開始轉型成一家平台公司，並主要專注於四個市場：
- 遊戲
- 專業可視化
- 數據中心
- 自動駕駛
特別是在今年9月的百度大會上，黃仁勳直截了當的說：「NVIDIA，一家人工智慧計算公司。」
這句話不僅表明了 NVIDIA 自身的決心，也從側面反應了目前的一個現狀。在當下的人工智慧領域中，GPU可以說發揮了相當重要的作用。
為什麼說 GPU 對於人工智慧如此重要呢？
由於 GPU 計算能提供的強大而高效的並行計算能力，以前需要大量的 CPU 以及超級計算機進行的運算工作，現在只需要少數 GPU 組合就可以完成。這大大加速了人工智慧領域（特別是深度學習領域）的進程，為其進一步發展提供了計算基礎。
舉例來說，熟悉深度學習的人都知道，深度學習是需要訓練的，所謂的訓練就是在成千上萬個變量中尋找最佳值的計算。這需要通過不斷的嘗試實現收斂，而最終獲得的數值並非是人工確定的數字，而是一種常態的公式。通過這種像素級的學習，不斷總結規律，計算機就可以實現像像人一樣思考。這兩年人們利用GPU 來訓練度神經網路，所使用的訓練集大得多，所耗費的時間大幅縮短，佔用的數據中心基礎設施也少得多。
另外，NVIDIA也有推出各種相應的軟體平台以及硬體設備，值得一提的是其推出的CUDA平台以及Titan顯卡，都是目前深度學習領域中使用的主流配置。
作為一家人工智慧計算公司，在獲得如此大成功的同時，我們也期待黃仁勳先生以及NVIDIA在未來能給我們帶來更多的驚喜。
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