硕士学历的黄仁勋 现已晋升为院士
硕士学历黄仁勋，刚刚当选美国工程院院士。
以后他还是教主、老黄、“核武狂魔”，但也得尊尊敬敬地被叫一声“黄院士”了。
作为美国工程师最高荣誉之一，今年（2024年）共新增114 名新院士和 21名国际院士。
其中最受瞩目的，莫过于英伟达创始人兼CEO黄仁勋。
入选理由是：其高性能图形处理单元(GPU)，推动人工智能革命。
这也是继钢铁侠马斯克、微软纳德拉之后，又一位科技圈风云人物当选美国工程院院士。
需要注意的是，三人都没有博士学位（doge）。
另外，一同入选的还有谷歌搜索副总裁Nayak Pandurang、哥伦比亚大学执行副校长周以真、IEEE首任华人主席刘国瑞、清华电子工程系黄翊东教授等。
老黄为啥能当选？
这次黄仁勋得以入选的理由是：
英伟达高性能GPU正在推动人工智能革命。
黄仁勋作为英伟达的灵魂人物，曾在采访中毫不客气地表示：
我们就是AI的世界引擎。
而英伟达跨入AI领域、站上这一顶峰，黄仁勋是关键。
1993年，黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基、柯蒂斯·普利姆创办英伟达。早期，英伟达的业务专注于图形芯片，主要服务于电子游戏市场。1999年，英伟达在纳斯达克挂牌上市。没过多久，它就推出了广为人知的GeForce系列。
在《雷神之锤》等视频游戏的推动下，GeForce系列很快成为备受游戏玩家追捧的显卡。
英伟达“命运的齿轮”，也在这时开始转动。
要知道，英伟达能够成为AI计算的硬件霸主，很大一部分原因来自软件CUDA。这一架构能让开发人员充分利用GPU的并行计算能力。
英伟达能够找到这一支点，核心还在于老黄的慧眼识珠。
2000年，斯坦福计算图形学研究生Ian Buck将32张GeForce显卡并行，通过8台投影仪，他打造出了一台8K分辨率的游戏机。
Ian Buck想知道GeForce显卡除了能让他在游戏里发射手榴弹之外，还有什么其他用途。所以他黑进了显卡的着色器，查看其中的并行计算电路，将GeForce显卡改造成了一台超级计算机。
随后，黄仁勋火速将Ian Buck挖入了英伟达。
从2004年开始，Ian Buck一直负责CUDA的开发——CUDA是英伟达得以称霸AI计算的关键，它提供的一系列库和工具，能让开发人员更轻松利用GPU的并行计算。
老黄提出，希望CUDA能在每一张GeForce卡上工作，让超级计算大众化。
与此同时，英伟达的硬件团队也开始向着超级计算方向推进，他们开发出包含十亿个电子晶体管的显卡，能以更快速度完成计算。
2006年，英伟达正式推出CUDA。这在当时备受商业市场质疑，因为“它花费了数十亿美元、瞄准的却是计算科学领域一个不起眼的角落”。这也一度导致了英伟达股价大缩水。
但正是这个“不起眼的角落”带动英伟达撬动万亿市场。
2009年，人工智能之父Hinton的研究小组开始使用英伟达CUDA平台训练神经网络。因为训练结果超出预料，Hinton之后一直鼓励学生使用CUDA。
深度学习神作AlexNet，正是用2块GeForce卡和CUDA平台训练而来。由于效果好、得分过高，当时甚至被怀疑是否作弊。
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好新闻没人评论怎么行，我来说几句
以后他还是教主、老黄、“核武狂魔”，但也得尊尊敬敬地被叫一声“黄院士”了。
作为美国工程师最高荣誉之一，今年（2024年）共新增114 名新院士和 21名国际院士。
其中最受瞩目的，莫过于英伟达创始人兼CEO黄仁勋。
入选理由是：其高性能图形处理单元(GPU)，推动人工智能革命。
这也是继钢铁侠马斯克、微软纳德拉之后，又一位科技圈风云人物当选美国工程院院士。
需要注意的是，三人都没有博士学位（doge）。
另外，一同入选的还有谷歌搜索副总裁Nayak Pandurang、哥伦比亚大学执行副校长周以真、IEEE首任华人主席刘国瑞、清华电子工程系黄翊东教授等。
老黄为啥能当选？
这次黄仁勋得以入选的理由是：
英伟达高性能GPU正在推动人工智能革命。
黄仁勋作为英伟达的灵魂人物，曾在采访中毫不客气地表示：
我们就是AI的世界引擎。
而英伟达跨入AI领域、站上这一顶峰，黄仁勋是关键。
1993年，黄仁勋、克里斯·马拉科夫斯基、柯蒂斯·普利姆创办英伟达。早期，英伟达的业务专注于图形芯片，主要服务于电子游戏市场。1999年，英伟达在纳斯达克挂牌上市。没过多久，它就推出了广为人知的GeForce系列。
在《雷神之锤》等视频游戏的推动下，GeForce系列很快成为备受游戏玩家追捧的显卡。
英伟达“命运的齿轮”，也在这时开始转动。
要知道，英伟达能够成为AI计算的硬件霸主，很大一部分原因来自软件CUDA。这一架构能让开发人员充分利用GPU的并行计算能力。
英伟达能够找到这一支点，核心还在于老黄的慧眼识珠。
2000年，斯坦福计算图形学研究生Ian Buck将32张GeForce显卡并行，通过8台投影仪，他打造出了一台8K分辨率的游戏机。
Ian Buck想知道GeForce显卡除了能让他在游戏里发射手榴弹之外，还有什么其他用途。所以他黑进了显卡的着色器，查看其中的并行计算电路，将GeForce显卡改造成了一台超级计算机。
随后，黄仁勋火速将Ian Buck挖入了英伟达。
从2004年开始，Ian Buck一直负责CUDA的开发——CUDA是英伟达得以称霸AI计算的关键，它提供的一系列库和工具，能让开发人员更轻松利用GPU的并行计算。
老黄提出，希望CUDA能在每一张GeForce卡上工作，让超级计算大众化。
与此同时，英伟达的硬件团队也开始向着超级计算方向推进，他们开发出包含十亿个电子晶体管的显卡，能以更快速度完成计算。
2006年，英伟达正式推出CUDA。这在当时备受商业市场质疑，因为“它花费了数十亿美元、瞄准的却是计算科学领域一个不起眼的角落”。这也一度导致了英伟达股价大缩水。
但正是这个“不起眼的角落”带动英伟达撬动万亿市场。
2009年，人工智能之父Hinton的研究小组开始使用英伟达CUDA平台训练神经网络。因为训练结果超出预料，Hinton之后一直鼓励学生使用CUDA。
深度学习神作AlexNet，正是用2块GeForce卡和CUDA平台训练而来。由于效果好、得分过高，当时甚至被怀疑是否作弊。
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