命令行都不须要！GPU开发时代将至 为什么还要用Python 野心藏不住了！不满CPU统治 英伟达选择彻底重写软件开发栈！黄仁勋

作者丨Agam Shah

编译丨诺亚

出品 | 技术栈（微信号：blog51cto）

英伟达公司首席口头官黄仁勋最近的一番舆论惹起业界关注，他指出随着AI技术的提高，人们未来或者不再须要学习如何编程。

人工智能可以生成代码来处置特定疑问，这一点曾经获取了证明。而且英伟达正努力于重构允许此类AI代码生成的底层软件堆栈。

在黄仁勋看来，过去几十年，咱们不时受限于围绕CPU的传统计算形式，即人类编写运行程序从数据库中检索预存的消息。

“咱们当天启动计算的方式，消息是由某人编写的，由某人创立的，基本上都是预先录制的。”黄仁勋在斯坦福大学的一次性座谈中如此提到。

但是，英伟达的GPU开启了减速计算的新门路，转向了一种愈加依赖算法的计算格调，在这种格调中，发明性推理而非逻辑成为选择结果的关键起因。

“为什么还要用Python编程？在未来，你会间接通知计算机你想要什么。”

1、未来的编程不再是编程

关于未来的编程，专家们预测，五年后，文字、图像、视频及语音等方式的消息都将会实时输入到大型言语模型中。计算机将经过一切消息流和多模态交互不时自我改良。

黄仁勋以为，在未来，咱们将进入继续学习的时代，人们可以选择能否部署这些继续学习的结果。与计算机的交互方式将不再是C++或其余传统编程言语。

这就是人工智能的用武之地——人们会经过理性思索，要求计算机生成代码以满足特定指标。这将要求人们用便捷的人造言语与计算机交谈，而不是用C++或Python。

黄仁勋的观念是，随着AI的开展，传统的编程方式价值正在出现变动。如今只要大概1000万人因把握编程技艺而取得务工时机，但残余的80亿人则与此无缘。而在未来，这种状况将不再存在，由于英语等人造言语将成为最弱小的编程言语，人类规模的交互将有助于增加技术鸿沟。

2、英语是新的编程言语

生成式人工智能将更像是一个操作系统，人类可以用深刻易懂的言语通知计算机创立运行程序。黄仁勋说，大型言语模型将协助人类经过计算机运转他们的想法。例如，如今人类已能够经常使用便捷的英语来批示大模型生成特定畛域运行所需的Python代码。

那么，如何让计算机做你想做的事？如何经常使用该计算机微调说明？黄仁勋据此强调了“揭示工程”这一律念的关键性，即如何精炼地指点计算机口头义务，这其中包括着艺术性。

人们可以专一于常识和畛域专业常识，而生成式AI将填补编程方面的空白，这将深入影响软件开发格式。

英伟达不只在配件方面占据主导位置，还在应用诸如CUDA软件栈等技术增强其在AI市场的位置。经过提供专门针对医疗保健、金融等畛域常识的大型模型允许，英伟达助力企业级运行开展。

黄仁勋说，世界数据中心的价值约达1万亿美元，估量未来四五年内将增长至4万亿至5万亿美元，而英伟达的GPU简直波及每一项AI装置和运行。

3、不要低估黄教主的预判

回忆过往，黄仁勋的预感往往颇具前瞻性，他被誉为AI畛域的先驱者。他引领了英伟达 GPU的研发上班，使得数十年前的人工智能通常得以实践运行。

目前，英伟达在AI市场的强势位置已将该公司的估值推高至2万亿美元，且有望在取得打破性停顿后迎来历史性的一年。

英伟达GPU销量激增，使其2024财年第四季度营收到达221亿美元，比去年同期增长了惊人的265%；2024财年，英伟达支出增长126%，到达609亿美元。

2000年左右，英伟达的GPU关键面向游戏市场开售，黄仁勋看法到矢量处置单元可用于迷信计算所需的大型建模和模拟。于是他在2007年创立了CUDA减速计算软件栈，该栈现已成为英伟达在AI畛域占主导位置的外围组成局部。

4、GPU时代开启：推翻传统的软件开发形式

英伟达的运行开发方法论充沛思索了AI对不同类型数据的允许，如文本、图像和语音。为了高效处置这些不同的数据类型，须要新的软件栈以及如GPU这样的减速器。

CUDA GPU驱动软件提供了与GPU通讯的基础工具集，包括编程模型、开发工具和一系列库。AI开发者正在应用CUDA的基本构建块来开掘英伟达GPU的才干。

CUDA还具备智能编码的工具，供人们在GPU上运转运行程序。英伟达正在创立通用翻译器，可以接受查问、运转几行 Python 代码并将其传递给选定的 AI 模型。

英伟达的CUDA正在推翻传统的软件开发形式，在这种形式下，运行程序是为CPU编写的。人工智能畛域领有新型的数据、算法和计算引擎，GPU取代了处置复杂疑问才干无余的CPU。

虽然如此，英伟达的AI堆栈与传统的x86 Wintel平台之间也存在相似之处。假设人工智能是在英伟达的GPU上训练的，它也将须要英伟达的配件来启动推理。不过，随着微软、Meta等公司开局部署自己的AI配件，这一状况或者会有所扭转。

5、从“配件带动软件”转变为“软件带动配件”

英伟达的业务结构表现了其希冀AI补充人机交互的方式：经过数据类型和畛域常识。

该公司预构建了实用于各类模型的CUDA工具，例如，其汽车业务中包括了制作智能驾驶汽车所需的一切配件和软件组件；在肥壮业务中，英伟达协助医生经过融合图像、患者报告和语音输入等方式经常使用AI与医疗数据启动交互。

英伟达将其AI企业套件称为“AI操作系统”，其中包括了诸如NeMo在内的大模型、编译器、库和开发堆栈，但运转这些软件通常须要英伟达的GPU。

此外，该堆栈还包括一些用于处置AI辣手疑问的两边步骤，如Guardrails（护栏）工具可以剖析大模型的输入，防止恼恨舆论并坚持对话方向。这取决于一切者制订的规定。这些运行程序可以经常使用LangChain框架启动开发。

英伟达更大的指标是经过交互式揭示技术彻底解脱命令行界面，让人们可以间接与数据库交互。这与软件堆栈没有太大相关，但它在搜查如何扭转以向用户提供更多相关消息（什么、如何、何时和为什么）方面施展了作用。

为此，英伟达正在发售AI软件订阅包，公司策略正从以往的“配件带动软件开售”转变为“软件带动配件开售”，宿愿经过开售仅能在自家GPU上运转的软件来扩展业务范围。

6、乾坤未定：开发者随机应变

黄仁勋示意，程序员依然会在CUDA框架及不须要GPU的通用计算运行程序中施展关键作用。但是他传播的外围消息也十分明白：未来属于人工智能，开发者必定极速顺应不时变动的技术格式，并调整自身技艺。

英伟达提出了“AI工厂”的概念，这个工厂将原始数据作为原资料摄入，经过加工处置后产出的是高品质的数据成品。英伟达曾经与一切干流云服务提供商及诸如Google、Snowflake、Salesforce、Oracle和VMware这样的软件供应商树立了稳如泰山的协作相关。

虽然英伟达以其专有的配件和软件平台努力尝试扭转软件堆栈，但竞争对手也在迅速跟进。AMD推出的ROCm和英特尔研发的OneAPI都是日渐遭到关注的开源选项。同时，谷歌也在自主研发软配件堆栈以驱动其AI基础设备树立。AI时代的一众玩家里，英伟达的野心能否终将成真，或是有黑马杀出撼动其强势位置，乾坤照旧未定。

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