NVIDIA เป็นบริษัทเทคโนโลยีข้ามชาติสัญชาติอเมริกันที่มีความเชี่ยวชาญด้านการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว (Accelerated Computing), หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU), ปัญญาประดิษฐ์ (AI), การประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC), ระบบเครือข่าย, หุ่นยนต์ และเทคโนโลยียานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

นับตั้งแต่ก่อตั้งในปี 1993 NVIDIA เริ่มต้นด้วยการพัฒนาชิปกราฟิกสำหรับคอมพิวเตอร์เกม แต่ในช่วงสามทศวรรษที่ผ่านมา บริษัทได้เติบโตขึ้นเป็นหนึ่งในองค์กรเทคโนโลยีที่มีอิทธิพลที่สุดในโลก โดยเป็นผู้อยู่เบื้องหลังฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนระบบ AI สมัยใหม่ งานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ คลาวด์คอมพิวติ้ง หุ่นยนต์ และการสร้างภาพขั้นสูง การคิดค้น GPU ในปี 1999 และการเปิดตัวแพลตฟอร์มการคำนวณ CUDA ในปี 2006 ได้เปลี่ยนบทบาทของ GPU จากตัวเร่งความเร็วกราฟิกให้กลายเป็นอุปกรณ์ประมวลผลอเนกประสงค์ ซึ่งวางรากฐานสำคัญให้กับยุคปฏิวัติ AI ในปัจจุบัน1

การก่อตั้ง (1993)

NVIDIA ก่อตั้งขึ้นเมื่อวันที่ 5 เมษายน 1993 โดยวิศวกรสามคน ได้แก่ Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ทั้งสามมีวิสัยทัศน์ร่วมกันในการปฏิวัติวงการคอมพิวเตอร์กราฟิกด้วยโปรเซสเซอร์เฉพาะทางที่ออกแบบมาเพื่อการเรนเดอร์ภาพสามมิติ แม้ว่าในขณะนั้นการเล่นเกมสามมิติจะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ผู้ก่อตั้งเชื่อมั่นว่าการเร่งความเร็วกราฟิกจะเป็นองค์ประกอบที่สำคัญยิ่งต่อการประมวลผลในอนาคต

กำเนิด GPU (1999)

ความสำเร็จครั้งประวัติศาสตร์ของ NVIDIA คือการเปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกนำเสนอในฐานะ หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ตัวแรกของโลก นวัตกรรมนี้รวบรวมกระบวนการคำนวณเรขาคณิต การจัดแสง การเรนเดอร์ และการแมปพื้นผิว ไว้บนชิปเดียว ส่งผลให้ประสิทธิภาพด้านกราฟิกดีขึ้นอย่างมหาศาล การเปลี่ยนแปลงนี้ได้พลิกโฉมวงการเกมพีซีตลอดกาล และ确立ให้ NVIDIA ขึ้นเป็นผู้นำอุตสาหกรรมเทคโนโลยีกราฟิก

แพลตฟอร์ม CUDA (2006)

ในปี 2006 NVIDIA ได้เปิดตัว CUDA (Compute Unified Device Architecture) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่เปิดโอกาสให้นักพัฒนาสามารถใช้ GPU ในการประมวลผลงานอื่นๆ นอกเหนือจากกราฟิกได้ เช่น การจำลองทางวิทยาศาสตร์ ฟิสิกส์ การวิจัยทางการแพทย์ แมชชีนเลิร์นนิง ปัญญาประดิษฐ์ และการวิเคราะห์ข้อมูล ความก้าวหน้านี้ถือเป็นหนึ่งในการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดของการประมวลผลในยุคสมัยใหม่1

ยุคปฏิวัติ AI (2012–ปัจจุบัน)

จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นในปี 2012 เมื่อโครงข่ายประสาทเทียม AlexNet ได้พิสูจน์ให้เห็นถึงพลังของการใช้ GPU เพื่อเร่งการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งช่วยจุดประกายยุคสมัยใหม่ของ AI นับแต่นั้นมา GPU ของ NVIDIA ก็กลายเป็นฮาร์ดแวร์มาตรฐานสำหรับการฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมและโมเดล AI ขนาดใหญ่ ปัจจุบัน ฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA เป็นกำลังหลักในระบบ AI ที่พัฒนาโดยบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำและองค์กรวิจัยทั่วโลก

เกมมิ่ง

NVIDIA มีชื่อเสียงมากที่สุดจากการ์ดจอตระกูล GeForce โดยมีเทคโนโลยีสำคัญสำหรับเกมเมอร์และผู้สร้างสรรค์เนื้อหา ได้แก่ GeForce RTX, DLSS, Ray Tracing, NVIDIA Reflex และ G-SYNC

ปัญญาประดิษฐ์

บริษัทพัฒนาทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพื่อรองรับงาน AI อย่างครบวงจร ครอบคลุมถึง AI GPU, ซูเปอร์คอมพิวเตอร์สำหรับ AI, เฟรมเวิร์กต่างๆ, ระบบ Inference และโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Foundation Model ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในการฝึกและรัน Large Language Models, ระบบสร้างภาพ และงานประมวลผล AI ทางวิทยาศาสตร์1

ศูนย์ข้อมูล

NVIDIA จัดหาฮาร์ดแวร์สำหรับคลาวด์คอมพิวติ้ง, AI Cluster, ซูเปอร์คอมพิวเตอร์, Enterprise AI และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่นิยมใช้ GPU ของ NVIDIA ในโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ของตน

การสร้างภาพระดับมืออาชีพ

ผลิตภัณฑ์ในกลุ่มนี้ประกอบด้วย RTX Professional GPUs ที่รองรับงานเรนเดอร์ 3D, CAD, แอนิเมชัน, การผลิตภาพยนตร์ และการออกแบบทางวิศวกรรม

ยานยนต์

แพลตฟอร์ม DRIVE ของ NVIDIA ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อรองรับการขับขี่อัตโนมัติ ระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ ห้องโดยสารอัจฉริยะ และยานยนต์ที่ใช้ AI โดยมีบริษัทยานยนต์ชั้นนำจำนวนมากเลือกใช้แพลตฟอร์มนี้สำหรับการประมวลผลในรถยนต์

หุ่นยนต์

แพลตฟอร์ม NVIDIA Isaac รองรับการพัฒนาหุ่นยนต์ในหลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์อุตสาหกรรม ระบบอัตโนมัติในคลังสินค้า หุ่นยนต์บริการ หุ่นยนต์เพื่อการวิจัย และระบบหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ระบบเครือข่าย

ภายหลังการเข้าซื้อกิจการ Mellanox ทำให้ NVIDIA ขยายขีดความสามารถเข้าสู่ตลาดเครือข่ายความเร็วสูง ครอบคลุมเทคโนโลยี InfiniBand, Ethernet, เครือข่ายสำหรับ AI และการเชื่อมต่อภายในศูนย์ข้อมูล

เกมมิ่ง

• GeForce RTX Series
• GeForce GTX Series

AI และศูนย์ข้อมูล

• A100
• H100
• H200
• Blackwell
• DGX Systems

กราฟิกมืออาชีพ

• RTX Professional GPUs

ยานยนต์

• DRIVE

หุ่นยนต์

• Isaac

ระบบเครือข่าย

• Spectrum
• Quantum

ซอฟต์แวร์ AI

• CUDA
• cuDNN
• TensorRT
• Omniverse
• NIM1

• GPU: โปรเซสเซอร์เฉพาะทางที่ปรับแต่งมาเพื่อการประมวลผลแบบขนานจำนวนมหาศาล
• CUDA: แพลตฟอร์มการเขียนโปรแกรมสำหรับการประมวลผลด้วย GPU
• Ray Tracing: เทคโนโลยีจำลองพฤติกรรมแสงแบบเรียลไทม์เพื่อสร้างความสมจริงให้กับกราฟิก
• DLSS: เทคโนโลยีอัปสเกลภาพด้วย AI ที่ช่วยเพิ่มเฟรมเรตในเกมโดยยังคงคุณภาพของภาพไว้
• Tensor Cores: ฮาร์ดแวร์เฉพาะทางที่ช่วยเร่งความเร็วการประมวลผล AI และการคำนวณเมทริกซ์
• Omniverse: แพลตฟอร์มสำหรับสร้าง Digital Twin สภาพแวดล้อมจำลอง และเวิร์กโฟลว์ 3D แบบร่วมมือกัน

เทคโนโลยีของ NVIDIA ถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายภาคส่วน ได้แก่ ปัญญาประดิษฐ์, เกมมิ่ง, สาธารณสุข, หุ่นยนต์, ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ, งานวิจัยทางวิทยาศาสตร์, การผลิต, การผลิตภาพยนตร์, สถาปัตยกรรม, การเงิน, ความปลอดภัยไซเบอร์, คลาวด์คอมพิวติ้ง, การศึกษา และการบินและอวกาศ

NVIDIA ให้ความสำคัญกับการลงทุนในงานวิจัยหลายสาขา อาทิ การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning), คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision), หุ่นยนต์, การจำลองทางฟิสิกส์, ควอนตัมคอมพิวติ้ง, การสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศ, การสร้างภาพทางการแพทย์ และ Digital Twins1

NVIDIA เน้นย้ำคุณค่าในเรื่องนวัตกรรม ความเป็นเลิศทางวิศวกรรม การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ประสิทธิภาพการทำงานที่สูง และความร่วมมือทางเทคนิคแบบเปิดกว้าง โดยมีพันธกิจหลักคือการผลักดันการประมวลผลแบบเร่งความเร็วเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในอุตสาหกรรมต่างๆ

เทคโนโลยีของ NVIDIA ส่งผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อวงการคอมพิวเตอร์กราฟิกสมัยใหม่ การพัฒนา AI การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ หุ่นยนต์ ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ และการประมวลผลสมรรถนะสูง ปัจจุบัน GPU ของ NVIDIA ถือเป็นองค์ประกอบพื้นฐานที่สำคัญในระบบ AI และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วโลก1

1. Our History: Innovations Over the Years | NVIDIA