可見，承載了大量運算量的GPU的作用功不可沒。GPU是計算機的圖像處理單元，也就是顯卡的核心組成。一個最老舊的顯示器640x480的分辨率，也有30萬個像素，讓CPU去一個接一個的計算是很費勁的。所以GPU在誕生之初就是為了解決同時對每一個像素進行編碼運算的難點，也就是并行計算。
GPU設計成由很多個小核心組成，雖然每個核心運算速度不快，但是優勢是能夠同時處理很多個計算。而這恰恰就是深度神經網絡算法所需要的：很強的并行計算能力。而這恰恰給了在GPU領域稱雄一時但發展已達瓶頸的NVIDIA一個大好的機會。
最初的GPU只是用來處理圖形顯示的任務，計算純交給CPU，而這事實上造成了大量運算能力的浪費。于是NVIDIA在2007年正式發布了CUDA技術。所謂CUDA技術，簡單來說就是打通了所有GPU內小核心的并行計算能力，能夠解放GPU的計算能力，使得GPU能夠承擔和CPU一樣的計算任務的技術。
這個技術在接下來的幾年時間里，恰好遇到了大數據崛起，以及深度學習算法的崛起，三者合一，便造就了AI技術的大火。而Nvidia也就順勢成為了AI領域的巨頭。
Part 5: 做最少的事情，才能比對手做的更好
黃仁勛一直把公司看做是一個有生命的個體，認為企業文化是成功的關鍵。盡管有很多新的競爭者對其行業老大的地位虎視眈眈，但是黃仁勛仍然對NVIDIA充滿了信心。
在圈內黃仁勛是公認的工作狂，并且始終對自己的工作充滿了熱情。他期望自己的工作可以給孩子帶來更好的未來，這也許是由于他自身幼年的經歷而產生的一種強烈愿望。NVIDIA從電腦游戲起家，最終將其領域擴展到AI及自動駕駛。可是NVIDIA的創業之路并不順利平坦，也曾有過走投無路的時刻。創業之初NVIDIA不斷遭遇挫折和失敗，至少有5次幾乎被行業踢出局。但是黃仁勛從不懷疑自己，他始終認為沒有擊倒你的最終會讓你成長。
在黃仁勛的堅持之下NVIDIA最終熬過了那些艱難的時刻，并且將公司的重心轉移到了圖像芯片上。黃仁勛一直專注于其所選擇的領域，盡管面臨諸多誘惑，可是多年來從未偏離軌道。他一直堅信，做最少的事情，才能比對手做的更好。對于自己的目標保持一種高度敏銳的直覺，清楚自己想要什么也幫助了黃仁勛的成功。始終如一的努力也帶領NVIDIA最終占據了這個領域的霸主地位。
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