千禧年的时候，gpu显卡还是纯图形管线，顶点著色器加上像素著色器分离，编程困难，只能跑图形应用编程接口。

虽然当时已经有金融界的人开始使用gpu做通用计算，比如用像素著色器算流体力学，但是需要绕开图形应用编程接口，异常的麻烦。

2003年，史丹福大学的博士在读生伊恩 · 巴克发布了一篇论文，並且在计算机图形学年度会议上做了报告《brook or gpus。

这是第一个证明能用编译器把gpu从图形硬体抽象成通用流处理器的论文。

黄仁勛非常敏锐的发现，这就是英伟达的未来了。

他带著一张五十万的支票和一块顶级gpu原型去见了伊恩 · 巴克，第二年伊恩 · 巴克入职了英伟达，並且直接被皮衣黄给予了非常大的自由度和权力。

伊恩·巴克带著相关的硬体和软体工程师开始创造通用图形处理器gpgpu模型，这就是cuda了。

两年之后的2006年，英伟达正式推出cuda平台，这是全球首款gpu上的通用计算解决方案。

从此之后，用gpu进行通用运算，不再需要把矩阵乘法偽装成纹理渲染，用图形应用编程接口去骗显卡。

皮衣黄明確的知道，这就是英伟达的未来，就是英伟达从游戏佬走向星辰大海的最大机遇。

所以他坚定的开始疯狂支持cuda，从2006年到2012年，英伟达每年都会投入超过十亿美金。

华尔街的股东集体反对，內部图形团队也抱怨cuda逻辑电路占空间导致游戏性能都跌了百分之十，但是这些都没让他妥协。

最惊险的是2008年，由於65纳米工艺封装中gpu与pcb板粘合材料的热膨胀係数不匹配，在封装的时候晶片与pcb板的粘合材料存在缺陷，高温下会容易空焊。

英伟达g84/g86核心的g8400，g8600等系列显卡都有了硬体缺陷，很容易引发笔记本过热，花屏或无法开机的故障。

这不止导致英伟达需要花费巨资进行回收维修，也让之前的一系列合作伙伴非常不满。

再加上正好赶上了次贷危机，英伟达全年利润暴跌74%，股价从高点暴跌了80%以上，黄仁勛个人財富蒸发90%。

就算到这个时候，皮衣黄也没有停掉cuda上的资金。

他启动了cuda卓越中心和cuda教学中心计划。直接捐gpu硬体，教科书，软体许可证给各个大学。

到2012年全球已经有350多所大学开设cuda课程，累计超过十万活跃开发者。

每年英伟达组织的英伟达gtc开发者大会，也从300人的小型开发者交流会，变成了將近三千人，五十多个参展商，200多场技术报告的大型盛会。

陈一然的出现，更是让皮衣黄认定，英伟达將要迎来巔峰了。

deeplow框架，让各种深度学习都变成了行业必需品，ai的推出也开始英伟达的显卡开始產能不足的夸张局面。

但是这个美好的局面只维持了一年，amd出手了，他们居然无耻的直接送股份，给席位，把陈一然拉进了opencl。

amd得到了足够的技术支持，终於有了和cuda可以匹敌的跨平台並行编程標准。

短短一年，amd就开始大发神威，疯狂的蚕食英伟达的市场。

正常来说，英伟达可以认命，安心和amd竞爭就好，deeplow的框架看著太伟大了，英伟达的工程师也都一致认为没法对抗。