NVIDIA: จากการ์ด VGA
ไปสู่ GPU
และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI
ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI)
กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม
แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks.
จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์
กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก
เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย
แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน
สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน
การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก"
GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์
ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล
และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์
สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI
เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics
และ autonomous vehicles
.
ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025.
การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์
การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T.
สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง
การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง.
#ลุงเขียนหลานอ่านNVIDIA: จากการ์ด VGA ➡️ ไปสู่ GPU 🚀 และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI ❤️
ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) 🤖 กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม 🎮 แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks. 🧠
จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ 💻 กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก 📉 เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย 😥 แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน 📈 สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน
การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก" 🌍 GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ 💰 ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล 📊 และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ 🧪 สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI
เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics 🤖 และ autonomous vehicles 🚗.
ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025. 💰 การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ 🩺 การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T.
สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง 👍 การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง. 💡
#ลุงเขียนหลานอ่าน
Thai