The Nvidia Way

Позже, когда Nvidia наняла Джона Монтрима и новое поколение инженеров по трехмерной графике, Прим стал более деструктивным и начал вмешиваться в разработку продуктов. "Я мешал отгрузкам, - вспоминает Прим, - потому что всегда хотел, чтобы чип был идеальным и защищал его от изменений в архитектуре, которую, как он считал, он создал".

Прим начал осознавать свои собственные недостатки. Он вспоминает, как присутствовал на встрече с одним из специалистов по графике, который занимался сглаживанием - техникой, используемой для сглаживания неровных краев и смягчения переходов между линией объекта и фоном. "Ого. Я читал его статьи, чтобы имитировать сглаживание в Sun", - подумал Прим, впечатленный презентацией. "Я сдаюсь. Как же Кертис выдерживает всех этих специалистов?"

Теперь Прим ссорился с Дженсеном так часто и с такой силой, что компания пригласила специального консультанта по рабочим местам, чтобы попытаться урегулировать их разногласия. После долгих споров Дженсен предложил Приму покинуть инженерную группу и заняться защитой интеллектуальной собственности и патентов Nvidia. Прим согласился. "Что касается архитектур, моя работа была действительно закончена в первые два года", - сказал он. "Я работал над продуктами в течение пяти лет. Меня отстранили от работы над продуктами и занялись интеллектуальной собственностью. Это позволило другим специалистам по 3-D, которых мы наняли из Silicon Graphics, прийти и создать лучшие продукты, чем я мог бы сделать".

В 2003 году, через несколько лет после перевода на другую работу, Прим взял длительный отпуск, чтобы разобраться с проблемами, возникшими у него с тогдашней женой. Дженсен попытался помочь Приму, используя свои связи, чтобы помочь ему найти лучших консультантов по вопросам брака. Но через три месяца Дженсен больше не мог уклоняться от вопросов сотрудников о местонахождении соучредителя и главного технического директора компании. Он поставил Прима перед выбором и ультиматумом: вернуться на работу на полный рабочий день, перейти на неполный рабочий день в Nvidia на должность консультанта или уволиться. Дженсен даже предложил новый проект по мобильной архитектуре, над которым мог бы работать Прим, чтобы он мог контролировать последнюю работу перед уходом на пенсию. Прим решил уйти из Nvidia. "Я устал, был избит и деморализован. Мне нужно было уйти в отставку", - вспоминает он. "Я всегда жалел, что не смог остаться".

Nvidia и Святой Грааль. (MICHAEL HARA)

Два десятилетия спустя Дженсен все еще переживал из-за обстоятельств ухода Прима. Когда я объяснил ему, что Кертис считает, что у него не хватает навыков, чтобы идти в ногу с другими инженерами-графиками, Дженсен сурово ответил: "Кертис умный. Он мог бы этому научиться".

В начале 2000 года Дженсен и Майкл Хара, который к этому времени перешел из отдела маркетинга и теперь руководил отделом по связям с инвесторами, отправились в многодневную поездку по городам, чтобы встретиться с банкирами, инвесторами и управляющими фондами для привлечения капитала для Nvidia.

"Мы летали из города в город с банкирами", - вспоминает Хара. Они постоянно спрашивали Дженсена: "Что вы смотрите? Что ты находишь смешным?"" 20

Дженсен на мгновение задумался: "Монти Пайтон и Святой Грааль".

Комедия 1975 года стала первым полнометражным фильмом, выпущенным британской комедийной труппой Monty Python. Среди множества запоминающихся сцен фильма - одна, происходящая во время вспышки чумы, когда два крестьянина тянут телегу с мертвыми телами через грязную средневековую деревню.

"Выносите своих мертвецов!" - призывает один из них, стуча деревянной ложкой по металлическому треугольнику, чтобы заявить о себе.

Крестьянин останавливает телегу, чтобы положить на нее тело старика, но тот не умер.

"Я не умер!" - протестует он.

"Вот, он говорит, что не умер", - говорит хозяин телеги.

"Ну... он скоро будет. Он очень болен", - говорит крестьянин.

"Мне становится лучше, - говорит старик.

Еще несколько мгновений они втроем перебрасываются парой слов. Старик продолжает настаивать на том, что он не умер, а крестьянин и хозяин телеги пытаются убедить его в том, что ему действительно место в телеге. В конце концов хозяин телеги ударяет старика по голове, а крестьянин кладет его тело на землю.

"Большое спасибо!" - говорит он с видимой искренней благодарностью.

Дженсен почувствовал, что многие вопросы от потенциальных инвесторов следовали одной и той же мрачной логике: они думали, что Nvidia умрет.

"Зачем нам вкладывать деньги в графическую компанию?" - спрашивали они. "Вы будете сороковой по счету компанией, которую мы поддерживаем, и все остальные вышли из бизнеса. Зачем нам это делать?"

Пессимизм инвесторов стал темой роуд-шоу. Инвесторы требовали от Nvidia больше доходов. Они предполагали, что Intel в конце концов сокрушит всю графическую индустрию новым чипом. Они ожидали, что Nvidia пойдет по стопам многих конкурентов до нее: Rendition, Tseng Labs, S3, 3DLabs, Matrox и других.

Такое отношение раздражало Дженсена, который считал, что Nvidia не похожа ни на одну другую графическую компанию, которая когда-либо существовала. Компания говорила инвесторам следующее: ее чипы лучше всех остальных, у нее сильная, защищенная позиция, а ее бизнес-стратегия позволяет ей двигаться быстрее и внедрять инновации быстрее, чем любому другому производителю чипов.

Но больше всего это касалось Дженсена, который научился управлять компанией как своим продолжением. Все сотрудники компании разделяли его исключительную сосредоточенность на миссии. Все разделяли его трудовую этику. Все работали так быстро, как только возможно, чтобы держать Nvidia на шаг впереди конкурентов. А если кто-то оступался или сомневался, резкое слово Дженсена быстро приводило его в порядок.

Некоторые инвесторы верили в перспективное видение Дженсеном будущего Nvidia и в его способность удержать компанию в рамках этого видения. В итоге Morgan Stanley привлек для Nvidia 387 миллионов долларов, когда в октябре 2000 года провел вторичное размещение акций и конвертируемых облигаций.

По окончании раунда команда Morgan Stanley подарила Майклу Харе полноцветную иллюстрацию команды, участвовавшей в роуд-шоу, изображенную на машапе из "Монти Пайтона и Святого Грааля". Умершие конкуренты Nvidia изображены в виде трупов на чумной телеге. Инвесторы, задававшие неуместные вопросы, - миниатюрные "рыцари, которые говорят "ни"". Дженсен - доблестный король Артур, побеждающий черного рыцаря в одиночном бою.

"Я лучше. Я быстрее. Ты не сможешь меня победить!" - говорит он.

Глава 7.

GeForce

и дилемма инноватора

В своей знаменитой книге "Дилемма инноватора" покойный профессор Гарвардской школы бизнеса Клейтон Кристенсен утверждал, что успех компании часто содержит семена ее собственного провала, и это было особенно заметно в технологическом секторе. Он утверждал, что любая отрасль формируется не по воле случая, а благодаря регулярным и предсказуемым циклам. Сначала стартапы выпускали новую, разрушительную инновацию, которая была менее способна, чем лидирующее на рынке предложение крупной компании, но занимала низкую позицию на рынке. Успешный игрок игнорировал менее прибыльную нишу, концентрируясь на выпуске продуктов, которые поддерживали и увеличивали его текущие, надежные потоки прибыли. Но в конечном итоге для разрушительной инновации появятся новые варианты использования, а стартапы, которые воспользуются ими, как правило, окажутся способны к итерациям и инновациям быстрее, чем устоявшаяся корпорация. В итоге у стартапов появлялись гораздо более совершенные продукты, и к тому моменту, когда действующая компания понимала, что у нее проблемы, было уже слишком поздно. Например, Кристенсен писал о том, как Control Data, лидер рынка четырнадцатидюймовых дисковых накопителей для мейнфреймов, не смог добиться даже 1 % доли последующего рынка восьмидюймовых дисковых накопителей для мини-компьютеров. Аналогичные изменения произошли с производителями 8-дюймовых дисков, когда на рынке появились более компактные 5,25- и 3,5-дюймовые диски . Каждый раз цикл начинался заново, и новая волна доминирующих компаний уступала место начинающим. 1

Дилемма новатора" - одна из любимых книг Дженсена, и он был полон решимости не допустить, чтобы подобная участь постигла Nvidia. Он знал, что конкурентам будет сложно превзойти высококачественные чипы Nvidia, поскольку для того, чтобы конкурировать на вершине рынка, требовались огромные инвестиции в капитал и инженерные таланты. Под влиянием Кристенсена он решил, что угроза исходит от дешевого игрока.

"Я видел это раньше", - сказал он. Мы собираем "Феррари". Все наши чипы были разработаны для высшего класса. Лучшая производительность, лучшая скорость треугольника и лучшие полигоны. Я не хочу позволить кому-то прийти и стать ценовым лидером, заблокировать меня внизу и пробиться наверх". 2

Он изучил бизнес-стратегии других ведущих компаний, чтобы найти вдохновение, как отразить атаку снизу. Изучая модельный ряд продукции Intel, он заметил, что процессоры серии Pentium различаются по тактовой частоте - ключевому показателю производительности процессора, - но при этом все ядра Pentium имеют одинаковый дизайн и теоретически обладают идентичными функциями и возможностями.

"Intel просто производит одну и ту же деталь. Они продают клиентам разные продукты, основываясь на скоростном бининге", - сказал он, имея в виду процесс, в котором компоненты, не прошедшие проверку качества на высоких скоростях, могут быть перепрофилированы для работы на более низких скоростях, где они могут функционировать должным образом.

Дженсен увидел, что Nvidia может перестать выбрасывать детали, не прошедшие тесты на качество, как нечто само собой разумеющееся. Правда, эти детали не подходили для чипов компании класса "Феррари". Но если бы они были работоспособны на более низких скоростях, Nvidia могла бы перепаковать их в менее производительную (а значит, более дешевую) версию основных продуктов компании. Это позволило бы увеличить количество пригодных для использования деталей, производимых из каждой пластины кремния, и повысить производительность компании - отраслевой показатель эффективности производства.

На совещании руководящего состава Дженсен спросил своего менеджера по производству: "Во сколько нам обходится упаковка, тестирование и сборка детали?"

Ответ составил 1,32 доллара - небольшое число в дорогом мире производства микросхем.

"И это все?" недоверчиво ответил Дженсен. Это выглядело как явная возможность сделать что-то из ничего. Отбракованные детали не приносили Nvidia никакого дохода, их просто выбрасывали. Но, потратив немного больше средств на доработку забракованных деталей для использования в менее интенсивных линейках чипов, Nvidia могла бы создать совершенно новую линейку производных продуктов, способных приносить прибыль, без дорогостоящего и трудоемкого процесса исследований и разработок. Эта линейка могла бы послужить защитой от конкурентов, для которых недорогой чип был основным продуктом. С новыми дешевыми деталями Nvidia могла бы легко позволить себе снизить цены на свои чипы настолько, что конкуренты были бы вынуждены продавать их себе в убыток. Nvidia может потерять деньги на своих дешевых линейках, но продажи ее "Феррари" с лихвой компенсируют это. Что еще более важно, Nvidia избежит ловушки, в которой оказался ее давний конкурент, компания 3dfx, которая начала тратить так много времени и денег на разработку новых чипов, что отстала в гонке за постоянными инновациями.

Стратегию назвали "отгружать корову целиком" - это отсылка к тому, что мясники находят способы использовать почти все части туши бычка, от носа до хвоста, а не только лучшие отрубы, такие как вырезка и ребра.

"Это стало для нас очень мощным инструментом, который позволил нам точно настроить наше предложение", - говорит Джефф Фишер. "Мы могли создавать низкодоходные детали на высоком уровне и создавать четыре или пять различных продуктов в стеке. Это помогло поднять средние цены продаж". 3 Это также позволило Nvidia проверить спрос на более дорогие, топовые продукты среди геймеров-энтузиастов, которые готовы платить больше за высокую производительность.

Остальные представители графической индустрии вскоре последовали этому примеру, тем более что внедрение компанией Nvidia концепции "поставляй всю корову" привело к тому, что еще один ее конкурент, S3 Graphics, практически прекратил свою деятельность.

"В графической индустрии "отгрузите корову целиком" воспринимается как нечто само собой разумеющееся, но это была важная стратегия, которая имела большое значение", - сказал член совета директоров Nvidia Тенч Кокс. 4 Это было свидетельством стратегической прозорливости Дженсена и его неугомонного желания предугадать любую угрозу будущему Nvidia. Ведь теперь, когда Nvidia была лидером рынка, а не одним из многих стартапов, Дженсен знал, что у него есть постоянная мишень на спине.

"Я не думаю, что люди пытаются вывести меня из бизнеса", - сказал он однажды. "Я знаю, что они пытаются". 5

ДЖЕНСЕН ЗНАЛ, что одними техническими характеристиками чип не продашь. Маркетинг и брендинг имели почти такое же значение. Все его конкуренты по-разному подходили к позиционированию своих продуктов на рынке. Некоторые использовали необычный, гипермужественный брендинг, который апеллировал к самосознанию геймеров: Voodoo Banshee от 3dfx, ATI Rage Pro, S3 Savage, Righteous Graphics. Другие выбирали более технические или промышленные решения, такие как Matrox G200 или Verite 2200. Nvidia стремилась разделить разницу, называя свои чипы именами, которые одновременно передавали техническое совершенство и вызывали эмоциональный отклик, например RIVA TNT-RIVA означало (как мы уже видели) Real-time Interactive Video and Animation Accelerator, а TNT - TwiN Texels, то есть способность чипа обрабатывать два элемента текстуры (текселя) одновременно. Но для рядового потребителя, конечно, это было название, "имеющее отношение к взрывам", как выразился один инженер. 6

И все же в условиях переполненного рынка Nvidia решила нарушить правила, чтобы еще больше выделиться. В 1999 году она выпустила преемника серии RIVA TNT2, который назвала GeForce 256. GeForce 256 представлял собой значительный прогресс в традиционных графических возможностях, что к этому моменту было типичным и ожидаемым для каждого нового поколения чипов Nvidia. В нем было четыре графических конвейера, что позволяло обрабатывать четыре пикселя одновременно. В него также интегрирован аппаратный движок трансформации и освещения (T&L), что означает, что он может брать на себя вычислительные задачи, необходимые для перемещения, вращения и масштабирования трехмерных объектов. Обычно этими задачами занимался центральный процессор; таким образом, GeForce 256 снимал с него еще большую вычислительную нагрузку и ускорял работу всего компьютера.

"Поставив для этого специальное оборудование, вы вдруг сможете обрабатывать гораздо больше геометрии и делать гораздо более интересные снимки", - говорит бывший главный научный сотрудник Дэвид Кирк.

Руководство Nvidia посчитало, что это слишком техническая разработка, чтобы предлагать ее покупателям. Типичная для компании формула названия из аббревиатуры и цифры не сработала бы. Nvidia нужно было что-то большее для продвижения своего нового продукта.

"Мы должны были найти способ позиционировать этот продукт как гораздо лучший графический процессор для трехмерной графики, чем все остальные", - говорит Дэн Виволи. "Чип большой. У него есть текстуры и освещение. Мы должны платить за него много. Нам нужно придумать, как показать, насколько это замечательная вещь". Он предложил своей команде маркетологов придумать что-то гениальное.

Менеджер по продукту Сэнфорд Рассел приступил к работе над потенциальными идеями. Расселу нравилось разрабатывать стратегии брендинга, нейминга и позиционирования для своих коллег, включая Дженсена и Кирка.

"Это никогда не было так: заходишь в комнату с PowerPoint и вот тебе название. Это было постоянное обсуждение", - говорит Рассел. "Мы спрашивали их о технологиях. Что работает. Что не работает". 7

Рассел пригласил Майкла Хару на тридцатиминутный мозговой штурм, чтобы придумать, как эффективнее продвигать GeForce 256, и оба руководителя помнят, как вышли из комнаты с идеей назвать новый чип первым представителем совершенно новой категории продуктов: графическим процессором, или GPU, который стал бы для рендеринга графики тем же, чем был основной центральный процессор компьютера для всех остальных вычислительных задач.

Технические специалисты Nvidia знали, что их чипы особенные. Однако рядовой пользователь компьютера не вполне осознавал всю сложность и ценность графического чипа. В отличие от центрального процессора, который казался главной частью оборудования, необходимого для любого компьютера, графические карты были лишь одним периферийным устройством среди многих других. Специальное обозначение для графических чипов, которое также проводило бы явное сравнение с центральным процессором, впервые позволило бы выделить их как действительно исключительные.

"По моим воспоминаниям, мы с Майком Харой были в комнате, когда придумали GPU", - говорит Рассел. "В то время это не казалось таким уж важным. Мы работали по четырнадцать часов в день".

Вскоре он рассказал Виволи об идее GPU, и Виволи она понравилась. "Иногда Дэну требовалось время, чтобы обдумать идею, но GPU распространялся довольно быстро".

В течение нескольких дней команда маркетологов приняла решение использовать обозначение GPU, которое не только поможет Nvidia выделиться на фоне других графических чипов, но и облегчит установление ценовой надбавки. Мир понимал, что процессоры должны стоить сотни долларов. Чипы Nvidia продавались оптом менее чем по 100 долларов за штуку, хотя они были такими же сложными и имели больше транзисторов, чем процессоры. Как только компания начала продвигать все свои чипы как GPU, ценовой разрыв значительно сократился.

Несмотря на это, название GPU, впервые примененное к GeForce 256, вызвало споры среди инженеров Nvidia, которые отметили, что чип не может называться GPU, если он не обладает рядом характеристик, которых не было у GeForce 256. В чипе отсутствовала "машина состояний" - технический термин, означающий специальный процессор, который переходит из различных состояний для выполнения и получения инструкций, подобно тому, как это делает CPU для программирования команд. Он не был программируемым, а это значит, что графические стили и функции не могли быть легко настроены сторонними разработчиками. Вместо этого разработчикам приходилось полагаться на фиксированный набор аппаратных функций, определенных Nvidia. Более того, у GeForce 256 не было собственного языка программирования.

Но маркетологи утверждали, что подобные функции уже запланированы для следующего поколения графических чипов. И даже без них GeForce 256 обеспечит резкое изменение производительности, которое будет очевидно каждому геймеру и компьютерному энтузиасту в мире. Не будучи в прямом смысле графическим процессором, GeForce 256 все же мог стать продуктом, определяющим категорию. Последующие чипы - "настоящие" GPU, полностью программируемые сторонними разработчиками - должны были появиться довольно скоро.

Поэтому маркетинговая команда Nvidia настаивала на названии GPU, несмотря на несогласие инженеров Nvidia. "Нам не нужно ничье одобрение", - сказал им Виволи. Он не думал, что кому-то за пределами индустрии будет важно техническое определение. Кроме того, "мы знали, что следующий компьютер будет программируемым. Мы решили сделать скачок, заявить, что это GPU". 8

Когда Дженсен анонсировал GeForce 256 в августе 1999 года, он не стеснялся в выражениях. "Мы представляем первый в мире GPU", - заявил он в пресс-релизе. "GPU - это большой прорыв в индустрии, который кардинально изменит 3D среду. Он позволит создать новое поколение удивительного интерактивного контента, живого, фантазийного и захватывающего".

Возможно, это был первый случай, когда компания прибегла к значительному маркетинговому приукрашиванию для крупного запуска, и это сработало. Виволи принял решение не использовать торговую марку "GPU", потому что хотел, чтобы другие компании использовали этот термин, считая, что Nvidia стала первопроходцем в совершенно новой категории. Гипербола стала реальностью: термин GPU стал отраслевым стандартом и помог Nvidia продать сотни миллионов карт в последующие десятилетия.

У Виволи была другая идея для запуска GPU: активно запугивать конкурентов. Маркетолог Nvidia развернул баннер с рекламой GeForce 256 на эстакаде шоссе, ведущего прямо к штаб-квартире компании 3dfx (это было еще до ее окончательного банкротства). Баннер гласил, что новый графический процессор Nvidia изменит мир и сокрушит конкурентов. Полиция штата быстро убрала баннер, который был вывешен незаконно, а Nvidia получила официальный выговор. Тем не менее, баннер послужил своей цели. "Это было искусство войны. Мы хотели деморализовать их", - говорит Виволи. Nvidia училась подчинять мир своей воле".

СОВРЕМЕННЫЕ ГРАФИЧЕСКИЕ ЧИПЫ организуют вычисления с помощью так называемого графического конвейера, превращая геометрические данные с координатами объектов в изображение. Первый этап этого процесса, называемый этапом геометризации, включает в себя преобразование вершин объектов, или точек, в виртуальное трехмерное пространство с помощью вычислений масштабирования и вращения. Второй этап, растеризация, определяет положение каждого объекта на экране. На третьем этапе, называемом этапом фрагментации, рассчитываются цвета и текстуры. На последнем этапе происходит сборка изображения.

Ранние графические конвейеры включали в себя этапы с фиксированными функциями, каждый из которых состоял из нескольких жестко закрепленных операций. Nvidia и конкурирующие производители видеокарт определяли, как их чипы будут обрабатывать все четыре этапа конвейера; сторонние разработчики не могли изменить способ рендеринга, то есть они могли создавать визуальные эффекты и художественные стили только из меню опций, установленных разработчиками чипов. 9 Поскольку каждый программист должен был использовать одну и ту же горстку операций с фиксированными функциями, все игры на рынке выглядели одинаково - никто не мог выделиться только за счет визуального оформления.

Дэвид Кирк, главный научный сотрудник Nvidia, хотел все это изменить, изобретя настоящий GPU. Его идея заключалась в том, чтобы внедрить новую технологию, называемую программируемыми шейдерами. Они открыли бы графический конвейер для сторонних разработчиков, дав им возможность писать свои собственные функции рендеринга и получить больше контроля над тем, как они визуально представляют свои игры. Шейдеры позволили бы разработчикам создавать в реальном времени визуальные эффекты, которые соперничали бы с лучшей компьютерной графикой в кино. Он утверждал, что разработчики быстро внедрят программируемые шейдеры в свои игры, поскольку они гораздо лучше, чем разработчики чипов, знают, как создавать самые современные визуальные эффекты. Это, в свою очередь, подтолкнет геймеров к использованию карт Nvidia, поскольку они будут единственными на рынке, способными поддерживать новую передовую графику. Недостатком было то, что программируемое затенение, а значит, и настоящий GPU, можно было реализовать только путем пересмотра конструкции чипов Nvidia. Это было бы дорогостоящей и трудоемкой задачей даже для признанного игрока.

Кирк знал, что технологические преимущества будут понятны Дженсену, за которым останется последнее слово. Он также знал, что Дженсен будет зацикливаться на стоимости: сколько Nvidia придется вложить в создание технологии, готов ли к ней рынок и насколько увеличится доход от ее внедрения. Хотя поначалу Дженсен выглядел воодушевленным, Кирк еще не знал, хороший ли это знак.

"С Дженсеном случается так: прямо перед тем, как он собирается убить ваш проект, он говорит с оптимизмом, когда обсуждает его с вами", - сказал Кирк. 10

Чтобы обеспечить выживание своего проекта, он разжег вечный страх Дженсена оказаться обойденным конкурентами. Он отметил, что лидерство Nvidia в области ускорения графики с фиксированной функцией неизбежно будет сходить на нет; операции с фиксированной функцией традиционного графического чипа когда-нибудь станут достаточно миниатюрными, чтобы Intel могла включать их в состав своих процессоров или в чипы материнских плат, полностью отказавшись от отдельной видеокарты. Он также сказал, что программируемые шейдеры могут в один прекрасный день открыть другие рынки, помимо игрового.

"Хорошо", - сказал Дженсен, выслушав мысли Кирка. "Я куплю это".

В феврале 2001 года Nvidia выпустила GeForce 3, чья технология программируемых шейдеров и поддержка сторонней разработки основных графических функций сделали его первым настоящим GPU. Анализ Кирка оказался верным. GeForce 3 стал блокбастером. К третьему финансовому кварталу 2001 года квартальный доход Nvidia достиг 370 миллионов долларов - на 87 процентов больше, чем в прошлом году. Теперь годовой объем продаж компании составлял 1 миллиард долларов, и она достигла этого рубежа быстрее, чем любая другая полупроводниковая компания в истории США. Предыдущий рекордсмен, Broadcom, достиг этого показателя за тридцать шесть кварталов; Nvidia побила этот результат за девять месяцев. К концу года цена акций компании выросла в три раза по сравнению с предыдущими тремя кварталами. Компания стала в двадцать раз дороже, чем в день IPO, благодаря сочетанию стратегического видения, неустанного исполнения и паранойи, которая заставляла Дженсена и его команду руководителей быть начеку в ожидании угроз, которые могли прийти откуда угодно и в любое время.

Стремление к постоянной диверсификации бизнеса Nvidia привело компанию прямо к Apple. Исторически Nvidia не продавала много продукции Apple, отчасти потому, что Nvidia оптимизировала свои продукты для процессоров на базе Intel, которые Apple не использовала. Но в начале 2000-х годов Nvidia выиграла небольшой контракт на поставку графических чипов для ориентированного на потребителя компьютера iMac G4. Этот компьютер стал преемником красочного универсального iMac G3, который ознаменовал триумфальное возвращение Стива Джобса в Apple в 1998 году.

Крис Дискин, успешно завоевавший Xbox-бизнес Microsoft, был назначен ответственным за общие продажи с Apple. Вместе с Дэном Виволи он разрабатывал стратегию по внедрению чипов GeForce от Nvidia в большее количество компьютерных продуктов Apple. Ключевой момент был найден благодаря старой, культовой короткометражке Pixar.

К этому моменту центральным элементом продаж Nvidia производителям ПК была демонстрация графики, когда компания демонстрировала расширенные возможности и вычислительную мощность своих чипов. Раньше компания использовала игры сторонних разработчиков, чтобы поразить аудиторию. Но по мере того как карты Nvidia становились все мощнее, старые игры перестали в полной мере демонстрировать широту и глубину возможностей нового чипа. Виволи решил потратить больше времени и ресурсов на создание более качественных графических демонстраций для отдела продаж. Он даже нанял бывшего коллегу из Silicon Graphics по имени Марк Дейли для улучшения демонстраций Nvidia.

Компания Vivoli знала, что графические демонстрации будут иметь наибольший эффект, если Nvidia будет хорошо понимать свою аудиторию. Ранние демонстрации были ориентированы на инженеров, поэтому они демонстрировали специфические функции и возможности новых чипов Nvidia. Подобно трехмерному кубу, которым Voodoo Graphics поразила конференцию Hambrecht & Quest в 1996 году, такие демонстрации впечатляли только в том случае, если вы знали, какие вычисления происходят "под капотом" . Человек, не являющийся инженером, не всегда мог понять, на что он смотрит. Поэтому Виволи сместил акцент демонстраций с холодной демонстрации графической производительности - визуального эквивалента чтения списка эталонных показателей - и придал им сентиментальную сторону.

Во время мозгового штурма во время разработки GeForce 3 Дейли решил, что придумал идеальный способ продемонстрировать новый чип Nvidia. Двухминутная анимационная короткометражка Luxo Jr. от Pixar стала переломным моментом для компьютерной анимации. Когда в 1986 году этот фильм о прыгающих настольных лампах впервые вышел на экраны, он продемонстрировал, на что способны компьютерные изображения (CGI), даже на том относительно раннем этапе. Но для его создания потребовалось огромное количество вычислительных мощностей. Каждый кадр создавался на суперкомпьютере Cray, и на его рендеринг уходило три часа. При скорости двадцать четыре кадра в секунду компьютеру требовалось почти семьдесят пять часов, чтобы создать всего одну секунду фильма. Дейли считает, что Nvidia должна сделать демо-версию Luxo Jr.

Виволи дал ему зеленый свет. "Это отличная идея. Иди и сделай это демо", - сказал он.

Через несколько месяцев Дейли доложил Виволи, что команда добилась хороших успехов, но оставался тот факт, что Luxo Jr. являлся собственностью Pixar. Если бы Nvidia использовала его для публичной демонстрации, компания рисковала бы нарушить авторские права Pixar.

Виволи не хотел, чтобы что-то помешало тому, что готовилось стать выдающимся шоу для важного запуска GeForce 3. Он отмахнулся от опасений Дейли.

"Все в порядке. Не беспокойтесь об этом. Я сам разберусь", - сказал Виволи. И у него, и у Дэвида Кирка были связи в Pixar, и они обратились к ним, чтобы получить разрешение на демонстрацию. В конце концов их просьба дошла до главного креативного директора Pixar Джона Лассетера, который был режиссером "Истории игрушек", "Жизни жука", а позже станет режиссером "Тачек". Лассетер отказал им. Он не хотел, чтобы культовый персонаж Pixar, который в то время был частью логотипа компании и появлялся в начале каждого фильма Pixar, использовался для продажи графических чипов.

Тем временем команда Дэйли закончила работу над демо-версией, и она выглядела так же впечатляюще, как он себе представлял. Виволи подумал: "А что, если показать демонстрацию Стиву Джобсу?". Он полагал, что версия Luxo Jr. с рендерингом в реальном времени будет эффективной, поскольку затронет знаковый момент в карьере самого Джобса и в развитии компьютеров в целом. Кроме того, она покажет, что новый чип достаточно мощный, чтобы соперничать с графическими возможностями суперкомпьютера, и при этом достаточно точный, чтобы точно воссоздать важное произведение искусства.

Виволи и Дискин отправились на встречу с Джобсом в штаб-квартиру Apple. Во время первой части демонстрации команда Nvidia показала Luxo Jr., используя те же кадры и ракурсы, что и оригинал. Это было достаточно впечатляюще. Джобс сказал, что это "выглядит хорошо".

Затем они снова запустили демонстрацию, но на этот раз Виволи начал щелкать по ней мышкой, что меняло положение или угол наклона камеры. Движения камеры показали, что, в отличие от статичного видео, чипы Nvidia могут визуализировать всю сцену в реальном времени. Пользователь мог менять положение камеры и смотреть на сцену под любым углом с реалистичными эффектами освещения и теней. Теперь Джобс был потрясен. То, что графический процессор Nvidia мог в реальном времени и с сопоставимой точностью визуализировать анимацию, на создание которой у суперкомпьютеров Pixar уходили недели, уже впечатляло. Но кроме этого, он предлагал интерактивность в реальном времени. Джобс решил, что компьютер Power Mac G4 будет предлагать GeForce 3 в качестве премиум-опции.

Джобс также спросил, может ли Apple использовать демонстрацию на выставке Macworld 2001 года в Токио. Виволи рассказал ему о проблеме с авторскими правами, на что Джобс ответил, что уточнит этот вопрос у сотрудников Pixar. Дискин и Виволи позже смеялись над этим моментом: Джобс был генеральным директором и Apple, и Pixar, так что он фактически спрашивал разрешения у самого себя.

Джобс закончил встречу примерно через двадцать минут, чтобы отправиться на другую. Готовясь к уходу, он дал несколько напутственных советов команде Nvidia.

"Вам, ребята, действительно нужно поработать над мобильными технологиями, потому что ATI надирает вам задницу в ноутбуках", - сказал он, имея в виду главного конкурента Nvidia после ухода 3dfx.

Не задумываясь, Дискин ответил: "Вообще-то, Стив, я думаю, ты ошибаешься".

В комнате воцарилась тишина. Джобс окинул Дискина напряженным взглядом и сказал: "Скажи мне, почему?". У Дискина возникло ощущение, что не многие бросают вызов Стиву Джобсу, и было ясно, что он ожидает хорошего ответа.

У Дискина было свое мнение. Он объяснил, что чипы Nvidia действительно потребляют больше энергии - действительно, больше, чем большинство ноутбуков, - потому что они обеспечивают более высокую производительность, которая требуется пользователям настольных компьютеров. Но их производительность и энергопотребление можно легко снизить, чтобы они соответствовали спецификациям ноутбуков. По словам Дискина, если бы Nvidia снизила тактовую частоту своих чипов, чтобы они соответствовали скорости и, соответственно, энергопотреблению чипов ATI, то чипы Nvidia действительно обеспечили бы лучшую общую производительность. Дело было не в том, что ATI надирала задницу Nvidia в ноутбуках, как считал Джобс. Просто Nvidia не нужно было создавать чип специально для маломощных моделей ноутбуков, когда с этой задачей прекрасно справилась бы урезанная версия ее флагманской линейки.

"У нас есть больше возможностей", - сказал Дискин, резюмируя свой главный аргумент.

Джобс еще раз пристально посмотрел на него. "Хорошо", - это все, что он сказал. Встреча была окончена.

Через тридцать минут Дискину позвонил руководитель Apple Фил Шиллер. "Я не знаю, что вы сказали Стиву, но нам нужно, чтобы вся ваша команда по ноутбукам была здесь завтра в течение целого дня, чтобы рассмотреть ваш кремний", - сказал он. За несколько лет Nvidia прошла путь от полного отсутствия в ноутбуках Apple до почти 85-процентной доли во всей линейке компьютеров Apple. Дискин получил шанс показать себя и чипы Nvidia не только благодаря своей демонстрации, но и благодаря быстроте мышления и готовности бросить вызов одной из самых пугающих фигур в технологической индустрии.

NVIDIA шла от силы к силе. Компания пополнилась сотней сотрудников из побежденного конкурента 3dfx, выиграла сделку с игровыми консолями Xbox, которая принесет доход в размере 1,8 миллиарда долларов за весь срок службы, и получила контракт на производство чипов для компьютерной линейки Mac от Apple. Эти достижения привели к впечатляющему финансовому росту и стремительному росту курса акций. Но новый бизнес требовал внимания со стороны руководства и инженеров, отвлекая внимание от основной продукции Nvidia - GPU, что привело к одному из худших запусков продуктов в истории компании.

В 2000 году ATI Technologies приобрела небольшую графическую компанию ArtX за 400 миллионов долларов. ArtX специализировалась на графических чипах для игровых консолей; ее основатели работали над консолью Nintendo 64 в Silicon Graphics, прежде чем начать самостоятельную деятельность, и недавно компания получила контракт на разработку графических чипов для преемника N64, Nintendo GameCube. Приобретение компанией ATI компании ArtX дало ей мгновенный авторитет в области консольных игр и группу инженеров, которые немедленно приступили к работе над чипом под названием R300. ATI выпустит чип для специализированной видеокарты Radeon 9700 PRO, которая поступит в продажу в августе 2002 года.

Тем временем Nvidia оказалась втянута в судебный спор с Microsoft. Технологический гигант недавно пересмотрел свои соглашения с поставщиками, касающиеся обмена информацией и прав интеллектуальной собственности на API Direct3D. Следующее крупное обновление Direct3D, названное Direct3D 9, должно было выйти в декабре 2002 года и содержать значительные улучшения, которые были бы необходимы для следующего поколения чипов. Однако была одна загвоздка. Компании, производящие чипы, не могли получить доступ к документации по Direct3D 9 и, следовательно, не могли создавать новые функции, пока не подпишут новое соглашение. Nvidia посчитала, что новые формулировки были слишком благоприятны для Microsoft, и отказалась подписывать новый контракт до тех пор, пока не получит более выгодные условия.

Бизнес-проблема породила инженерную задачу. Nvidia разрабатывала свой следующий чип, который она назвала NV30, не имея доступа к техническим спецификациям готовящейся версии Direct3D. "В итоге мы разрабатывали NV30 без особых указаний со стороны Microsoft", - говорит Дэвид Кирк. "Нам пришлось гадать, что они собираются делать. Мы допустили несколько ошибок".

Путаница царила как из-за отсутствия четких указаний со стороны Microsoft, так и из-за отсутствия координации между собственными командами Nvidia. Один из бывших сотрудников вспоминает случай, когда группа инженеров по аппаратному и программному обеспечению стояла в кабинке и смотрела на скудные данные о производительности NV30 на этапе разработки. Один из инженеров-программистов в недоумении сказал, что это было похоже на то, как если бы аппаратная функция туманного шейдера была удалена. Архитектор аппаратного обеспечения ответил: "О да, мы ее убрали. Никто ее не использовал".

Команда разработчиков была ошеломлена. Туманные шейдеры по-прежнему широко использовались в большинстве игр, поскольку позволяли разработчикам экономить на графических вычислениях, размывая детали объектов тем сильнее, чем дальше они находились, как будто в тумане. Команда разработчиков аппаратного обеспечения Nvidia ни с кем не посоветовалась, прежде чем удалить эту функцию, и, похоже, не понимала, насколько она важна. Внезапно различные команды Nvidia оказались разобщенными - именно такая организационная структура была отвергнута компанией с самого начала.

Другой сотрудник Nvidia вспоминает аналогичную встречу, на которой инженер по аппаратному обеспечению представлял список различных функций NV30. Один из сотрудников отдела по связям с разработчиками заметил, что в списке не хватает важной функции - мультисэмплерного сглаживания (MSAA), позволяющего сгладить неровные края и смягчить переходы между линией объекта и фоном. Он спросил: "Что за дела с 4X MSAA? Что происходит?"

Инженер по аппаратному обеспечению ответил: "Мы не думаем, что это большая проблема. Это еще не проверено".

Сотрудник отдела по связям с разработчиками был потрясен. "О чем вы говорите? ATI уже поставляет эту функцию в своем продукте, и геймерам она нравится". И снова собственные инженеры Nvidia, похоже, не понимали, чего хочет рынок. "NV30 был архитектурной катастрофой. Это была архитектурная трагедия", - сказал позже Дженсен. 11 "Команда разработчиков программного обеспечения, команда разработчиков архитектуры и команда разработчиков чипов практически не общались друг с другом".

Таким образом, Nvidia не смогла обеспечить соответствие NV30 всем бенчмаркам для крупнейших игр сезона. В прессе появлялись обзоры новых графических чипов, и общей чертой обзоров был процесс бенчмаркинга, , когда независимые рецензенты тестируют определенные показатели, такие как частота кадров в секунду, в конкретных, требовательных к графике играх и при различных разрешениях. Стандартные бенчмарки дают геймерам ряд количественных ориентиров, позволяющих не полагаться на субъективный анализ качества видеокарты (или на маркетинг производителей этих карт). Во время разработки NV30 стало ясно, что чип не сможет победить во многих бенчмарках для игр, которые тогда больше всего волновали потребителей. Впервые со времен NV1 компания Nvidia собиралась выпустить карту, которая по производительности не была на самом верху рынка.

ATI, напротив, согласилась подписать контракт с Microsoft, чтобы с самого начала оптимизировать R300 под Direct3D 9. Чип и новая карта на его основе, Radeon 9700 PRO, работали отлично и полностью соответствовали последней версии API от Microsoft. Он без проблем запускал новейшие трехмерные игры, включая Quake 3 и Unreal Tournament, в высоком разрешении. Он мог отображать пиксели в более ярких 24-битных цветах с плавающей запятой, что является улучшением по сравнению с 16-битным цветом, который использовался в предыдущем поколении чипов. Он обладал гораздо лучшими возможностями сглаживания, чем его конкуренты, делая полигоны четкими, а линии - четкими. Он вышел в августе 2002 года, как раз к началу осенних школьных каникул.

NV30 от Nvidia не обладал ни одной из этих возможностей. Он плохо работал с Direct3D 9, что означало, что новые игры плохо работали на самых высоких графических настройках. Она была оптимизирована для 32-битного цвета, что технически опережало 24-битную систему цвета в Radeon 9700 PRO, но Direct3D 9 не поддерживал 32-битный цвет. Nvidia была вынуждена сообщить своим партнерам по производству видеокарт, чтобы они задержали запуск новых продуктов компании, в которых использовалась NV30, примерно на пять месяцев. Эта задержка, по крайней мере, позволила Nvidia попытаться сделать чип более конкурентоспособным по сравнению с Radeon 9700 PRO, но привела к тому, что Nvidia пропустила критическое осеннее окно запуска.

Сравнив карту GeForce FX на базе NV30 с Radeon 9700 PRO, инженеры Nvidia решили переделать дизайн своего чипа, чтобы сделать его более конкурентоспособным. Они создали программные обходные пути, чтобы "перевести" новые возможности DirectX на NV30. "Нам приходилось делать сальто назад, чтобы запустить вызовы DirectX 9", - говорит Дэн Виволи. "Вызов DirectX был сделан, и мы должны были превратить его во что-то другое, что мог бы выполнить наш чип".

Эти "вызовы", или графические инструкции, отправляемые в DirectX API, требовали большей вычислительной мощности, что вынудило Nvidia увеличить тактовую частоту NV30. Из-за чрезмерного нагрева Nvidia установила над чипом большой двухслотовый вентилятор, который при включении издавал громкий, высокочастотный шум.

"Геймеры, которые пользовались этим чипом, испытывали ужас от его громкости", - говорит Виволи. Шум вентилятора стал предметом постоянных разговоров среди покупателей. Единственное инженерное решение, которое смогла придумать Nvidia, - это написать алгоритм, изменяющий время вращения вентилятора, но это заняло бы время, и в итоге оказалось не таким уж эффективным.

Чтобы спасти хоть малую толику репутации компании, один из сотрудников отдела маркетинга предложил снять поддельный видеоролик о шуме вентилятора, чтобы показать, что это намеренная особенность. "Мы просто упали на меч. Мы сняли видео, в котором GeForce FX был на конце воздуходувки, сдувающей листья. Мы показали, как люди готовят на нем еду, потому что он такой горячий", - говорит Виволи.

Это хотя бы отчасти успокоило игровое сообщество, которое оценило способность Nvidia посмеяться над собой и признать ошибку. Это также помогло свести на нет негативные упоминания о карте . Всякий раз, когда конкурент пытался указать потребителям на то, насколько громкой была GeForce FX, они находили самокритичное видео Nvidia.

Хотя видеоролик и стал пиар-выигрышем, он мало чем помог судьбе чипа на рынке. По сравнению с R300, карты на базе NV30 были дороже, сильнее нагревались, медленнее запускали игры и имели слишком громкий вентилятор. Продажи в важный праздничный квартал упали на 30 % по сравнению с предыдущим годом, а цена акций компании упала на 80 % по сравнению с пиком, достигнутым всего за десять месяцев до этого. Nvidia заново переживала кошмар NV1. Отдельные команды компании потеряли связь друг с другом, а компания в целом каким-то образом утратила связь со своей основной потребительской базой.

Дженсен был в ярости из-за плохого планирования и исполнения чипа. Он обратился к инженерам компании на общекорпоративном собрании.

"Позвольте мне рассказать вам о NV30. Это тот кусок дерьма, который вы собирались построить?" - кричал он. 12 "Архитекторы проделали дерьмовую работу, собирая продукт воедино. Как вы могли не заметить проблему с воздуходувкой для листьев до того, как она возникла? Кто-то должен был поднять руку и сказать: "У нас тут проблема с дизайном". "

Его критика не закончилась после одной встречи. Позже он пригласил руководителя компании Best Buy, которая в то время была крупнейшим розничным продавцом электроники в США, 13 , чтобы тот выступил перед сотрудниками Nvidia. Руководитель провел большую часть встречи, рассказывая о низкой производительности NV30 и жалобах покупателей на громкий вентилятор. Дженсен согласился: "Он прав. Это дерьмо".

Единственное, что спасло Nvidia, - это то, что конкуренты не очень сильно давили на ее преимущество. ATI решила установить цену на свои видеокарты на базе R300 на уровне 399 долларов, то есть на уровне цен на карты на базе NV30. Если бы ATI достаточно агрессивно снизила цену на R300, компания могла бы уничтожить спрос на более дешевые карты на базе NV30 и, вероятно, разорить Nvidia. Дуайт Диркс говорит, что у ATI было достаточно прибыли, чтобы работать с ней, поскольку ее чип имел огромное преимущество по стоимости по сравнению с плохо спроектированным и раздутым NV30. "Если бы Дженсен руководил ATI, - говорит Диркс, - он бы вывел Nvidia из бизнеса".

ДЖЕНСЕН ОТНОСИТСЯ К НЕУДАЧАМ NV30. В конечном итоге именно на нем лежала ответственность за эффективное взаимодействие команд Nvidia, независимо от того, насколько крупной стала компания. Теперь он понимает, что, возможно, было слишком многого требовать, чтобы сразу интегрировать бывших инженеров 3dfx в культуру Nvidia. "NV30 был первым чипом, который мы создали как единая компания, после того как привлекли сотрудников 3dfx", - заключил он много лет спустя. 14 "В организационном плане гармония была не очень хорошей".

Книга "Дилемма инноватора" научила Дженсена, как и многие поколения бизнес-лидеров, защищать свою компанию от конкуренции. Она помогла ему понять угрозу со стороны дешевых конкурентов, поэтому он запустил линейки чипов Nvidia низкого и среднего уровня, изготовленных из деталей, которые не были достаточно хороши для чипов высшего класса. Это убедило его диверсифицировать портфель партнеров Nvidia, не ограничиваясь только потребительскими настольными ПК, а также игровыми консолями, Mac и ноутбуками. Это заставило его сделать крупные стратегические инвестиции, например, добавить программируемость в чипы Nvidia, чтобы сделать настоящие GPU.

Но один из более тонких посылов Кристенсена ускользнул от Дженсена, по крайней мере, в течение первого десятилетия существования Nvidia. Недостаточно смотреть на внешние показатели успеха: выручку, рентабельность, курс акций или темпы запуска продуктов. По-настоящему устойчивый бизнес тратит не меньше усилий на поддержание внутренней культуры. Когда Nvidia стала доминирующим игроком в графической индустрии, руководители компании отвлеклись на своих партнеров, инвесторов и финансы. Она не заметила растущую проблему в своих собственных стенах - самодовольство. И из-за этого была почти уничтожена.

Но Дженсен известен тем, что следует своему собственному правилу - не повторять одну и ту же ошибку дважды. Он проявил ту же бдительность, что и при борьбе с внешними угрозами, и обратил ее на внутренние. Он урегулировал контрактные разногласия с Microsoft, гарантируя, что его архитекторам больше никогда не придется работать в темноте, когда речь идет о Direct3D. Он позаботился о том, чтобы его сотрудники постоянно общались с разработчиками игр, чтобы самые важные для них и для геймеров функции всегда были включены в чипы Nvidia. Он требовал от своих сотрудников, чтобы предстоящие графические процессоры были оптимизированы для самых популярных игр, с целью доминирования в бенчмарк-тестах в обзорах. Самое главное, он требовал от своих команд "интеллектуальной честности" - всегда подвергать сомнению свои предположения и признавать свои ошибки, чтобы компания могла решить их до того, как они превратятся в катастрофу, подобную NV30.

Компания Nvidia едва пережила свои первые десять лет. Компания добилась многого: технического мастерства, громкого IPO и относительного долголетия в индустрии, где большинство конкурентов живут всего несколько лет. Ее смирили неудачи: почти банкротство из-за NV1 и NV2; производственные проблемы, которые остановили успешный RIVA 128; и, совсем недавно, фиаско с NV30, которое сигнализировало о глубоких организационных проблемах, с которыми компании придется бороться. Компания стала крупной публичной компанией, с теми же проблемами и той же склонностью к энтропии, что и любая другая крупная публичная компания. Чтобы Nvidia добилась успеха в следующем десятилетии, Дженсену придется стать лидером другого типа.

Часть 3.

Nvidia rising

(2002-2013)

Глава 8. Эра графических профессоров

ОДНА из самых первых ссылок на технологию, которая со временем превратит Nvidia в компанию с триллионным оборотом, была в докторской диссертации, посвященной облакам. Марк Харрис, исследователь компьютерных наук из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл, хотел найти способ использовать компьютеры для лучшего моделирования сложных природных явлений, таких как движение жидкостей или термодинамика атмосферных облаков.

В 2002 году Харрис заметил, что все больше ученых-компьютерщиков используют графические процессоры, такие как GeForce 3 от Nvidia, для неграфических приложений. Исследователи, которые проводили свои симуляции на компьютерах с GPU, сообщали о значительном увеличении скорости по сравнению с компьютерами, которые полагались только на мощность CPU. Но для выполнения этих симуляций компьютеры должны были научиться переводить неграфические вычисления в графические функции, которые мог выполнять GPU. Другими словами, исследователи взломали GPU.

Для этого они использовали технологию программируемых шейдеров GeForce 3, изначально предназначенную для рисования цветов для пикселей, для выполнения матричного умножения. Эта функция объединяет две матрицы (по сути, таблицы чисел) для создания новой матрицы путем ряда математических вычислений. Когда матрицы небольшие, достаточно легко выполнить умножение матрицы с помощью обычных вычислительных методов. Когда матрицы становятся больше, вычислительная сложность, необходимая для их перемножения, возрастает кубически - но вместе с тем растет и их способность объяснять реальные проблемы в таких разных областях, как физика, химия и инженерия.

"На самом деле современный GPU - это то, на чем мы как бы споткнулись", - говорит ученый из Nvidia Дэвид Кирк. 1 "Мы создали супермощный и супергибкий гигантский вычислительный движок для работы с графикой, потому что графика - это сложно. Исследователи увидели всю эту мощь с плавающей запятой и возможность немного запрограммировать ее, спрятав вычисления в каком-нибудь графическом алгоритме".

Однако использование графических процессоров для неграфических целей требовало очень специфических навыков. Исследователям приходилось полагаться на языки программирования, созданные исключительно для затенения графики, включая OpenGL и Cg (C for graphics) от Nvidia, который был представлен в 2002 году для работы на GeForce 3. Достаточно увлеченные программисты, такие как Харрис, научились "переводить" свои реальные проблемы в функции, которые эти языки могли выполнять, и вскоре они поняли, как использовать графические процессоры для достижения прогресса в понимании сворачивания белков, определения цены опционов на акции и сборки диагностических изображений из снимков МРТ.

В академической среде использование GPU для подобных научных целей поначалу обозначалось громоздкой терминологией, например "применение графического оборудования для неграфических приложений" или "использование специализированного оборудования для альтернативных целей". Харрис решил придумать что-то более простое: "вычисления общего назначения на GPU", или "GPGPU". Он создал веб-сайт для продвижения этого термина. Год спустя он зарегистрировал URL GPGPU.org; на сайте он писал о зарождающейся тенденции и обменивался советами с другими о лучших способах использования языков программирования на GPU. GPGPU.org быстро стал популярным местом для сообщества исследователей, которые хотели использовать возможности новых устройств Nvidia.

Благодаря большому интересу Харриса к графическим процессорам он получил работу в компании Nvidia. Получив степень доктора философии в UNC, он переехал через всю страну в Кремниевую долину, чтобы присоединиться к той самой компании, карты которой он научился взламывать. Он был удивлен, обнаружив, что изобретенный им термин "GPGPU" широко используется сотрудниками. "Люди в Nvidia видели потенциал и использовали эту глупую аббревиатуру, которую я придумал", - говорит Харрис.

Хотя он этого не знал, Nvidia пригласила его, чтобы он помог компании сделать GPGPU намного проще. Дженсен быстро понял, что GPGPU может открыть рынок графических процессоров далеко за пределами компьютерной графики. "Вероятно, самое важное влияние и раннее указание на то, что нам следует продолжать, было оказано в области медицинской визуализации", - говорит он. 2 Однако тот факт, что все работы с GPGPU должны были выполняться на языке Cg - языке, который был собственностью Nvidia и оптимизирован только для графических функций, - стал препятствием для более широкого внедрения. Чтобы повысить спрос, Nvidia должна была сделать свои карты более простыми в программировании.

Харрис узнал, что в компании Nvidia существует группа разработчиков чипов, работающая над секретным проектом под кодовым названием NV50. Большинство проектов чипов отходили от текущей архитектуры всего на одно или два поколения. NV50 был самым перспективным чипом Nvidia, находящимся в разработке: он не будет выпущен в течение нескольких лет. Он должен был иметь собственный выделенный режим вычислений, чтобы к его GPU было проще обращаться в неграфических приложениях. Вместо Cg в нем будут использоваться расширения языка программирования C, широко распространенного языка общего назначения. Он позволит параллельно выполнять вычислительные потоки с доступом к адресуемой памяти - по сути, GPU будет выполнять все функции вспомогательного CPU, которые могут понадобиться в научных, технических или промышленных вычислениях.

Компания Nvidia назвала эту модель программирования для чипов Compute Unified Device Architecture, или CUDA. CUDA позволила использовать вычислительную мощь GPU не только специалистам по программированию графики, но и ученым и инженерам. Она помогала им управлять запутанной сетью технических инструкций, необходимых для выполнения параллельных вычислений на сотнях, а позже и тысячах вычислительных ядер GPU. Дженсен считал, что это расширит сферу влияния Nvidia во всех уголках технологической индустрии. Новое программное обеспечение, а не новое оборудование, должно было преобразить компанию.

Двумя самыми важными фигурами в ранней разработке CUDA были Ян Бак и Джон Николлс. Николлс был экспертом по аппаратному обеспечению. Он пришел в Nvidia в 2003 году и стал аппаратным архитектором для ранних работ компании в области вычислений на GPU. Он тесно сотрудничал с командой разработчиков чипов, чтобы обеспечить включение в GPU важных функций, таких как увеличенные кэши памяти и различные методы выполнения математических вычислений с плавающей точкой. Николлс понимал, что повышение производительности необходимо, если Nvidia надеется стимулировать внедрение вычислений на GPU. (Николлс, к сожалению, так и не увидел полного успеха своей работы над CUDA. Многие в Nvidia считают его невоспетым героем компании. Руководитель скончался в августе 2011 года после борьбы с раком. "Без Джона Николлса не было бы CUDA. Он был самым влиятельным из технологов нашей компании, благодаря которому CUDA появилась на свет", - сказал Дженсен. 3 "Он работал над CUDA до самой своей смерти. Именно он объяснил мне, что такое CUDA").

Бак работал над программным обеспечением. Ранее он стажировался в Nvidia, но ушел, чтобы получить степень доктора философии в Стэнфорде. Во время учебы Бак разработал среду программирования BrookGPU, которая предоставляла язык и компилятор для вычислений на базе GPU. Его работа привлекла внимание исследовательского подразделения Министерства обороны, Агентства перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA), а также его бывшего работодателя, компании Nvidia, которая лицензировала некоторые из технологий, над которыми работал Бак. В 2004 году он был принят на работу в компанию Nvidia. 4

Ранняя команда CUDA была небольшой и сплоченной. Группа программного обеспечения Бака состояла из трех инженеров: Николас Вилт и Нолан Гуднайт, которые работали над API и реализацией драйвера CUDA, и Норберт Юффа, написавший стандартную математическую библиотеку CUDA. Другие инженеры занимались аппаратными компиляторами, которые преобразуют человекочитаемый код в машиночитаемый, который может быть выполнен компьютерным процессором. Среди них были Ричард Джонсон, разработавший спецификацию Parallel Thread Execution Language (PTX), которая служила виртуальной целью аппаратного компилятора для CUDA; Майк Мерфи, создавший компилятор Open64 (архитектура x86-64) для CUDA в PTX; и Винод Гровер, присоединившийся к команде в конце 2007 года и работавший над драйверами компилятора.

Было крайне важно, чтобы обе группы работали в тесной гармонии. "В любой компьютерной архитектуре есть программная и аппаратная часть. CUDA - это не просто часть программного обеспечения", - говорит Энди Кин, бывший генеральный менеджер подразделения Nvidia по работе с центрами обработки данных. "Это представление машины. Это способ доступа к машине, поэтому они должны быть разработаны вместе". 5

Изначально планировалось запустить CUDA исключительно на графических процессорах Quadro от Nvidia, которые предназначались для высококлассных научных и технических рабочих станций. Но это было сопряжено с определенным риском. Все новые технологии создают проблему "курица или яйцо". Если бы разработчики не создавали приложения, использующие преимущества новых чипов, у пользователей не было бы причин переходить на них. Без большой базы пользователей разработчики не захотят создавать программное обеспечение для новой платформы. Исторически сложилось так, что когда компания стимулирует внедрение на обоих фронтах, как это сделала Arm Holdings со своей архитектурой чипов ARM для мобильных телефонов и как это сделала Intel со своим процессором x86 для персональных компьютеров, результатом обычно становится доминирование на рынке в течение десятилетий. Те компании, которые не смогли стимулировать внедрение, такие как PowerPC (с ее RISC-процессорами) и Digital Equipment (с ее архитектурой Alpha), оказались на свалке компьютерной истории в течение нескольких лет.

Первое впечатление имеет значение. Если Nvidia изначально выпустила CUDA только для высококлассных рабочих станций и не обеспечила достаточную программную поддержку, это может привести к тому, что разработчики сочтут ее инструментом только для узкого круга технических профессий. "Нельзя просто бросить технологию на стену и ожидать, что люди ее примут", - говорит руководитель отдела маркетинга Ли Хирш. Нельзя просто сказать: "Вот наш новый GPU, сходите с ума". "

Вместо этого Nvidia должна была сделать две вещи: сделать CUDA доступной для всех, и сделать ее применимой ко всему. Дженсен настоял на том, чтобы запустить CUDA во всей линейке Nvidia, включая линейку игровых GPU GeForce, чтобы она была широко доступна по относительно доступной цене. Это позволило бы сделать CUDA синонимом графических процессоров или, по крайней мере, графических процессоров Nvidia. Дженсен понимал, как важно не просто запустить новую технологию, но и насытить ею рынок. Чем больше людей будут держать в руках CUDA, тем быстрее технология станет стандартом.

"Мы должны просто продвигать ее повсюду и сделать ее основополагающей технологией", - сказал Дженсен команде CUDA.

Этот шаг оказался чрезвычайно дорогим. Nvidia представила NV50, который был официально ребрендирован как G80 для использования в линейке видеокарт GeForce , вместе с CUDA в ноябре 2006 года. Это был первый чип GPU с вычислительной функцией. G80 мог похвастаться 128 ядрами CUDA, которые представляют собой дополнительные аппаратные схемы, используемые для поддержки функциональности CUDA. Благодаря аппаратной многопоточности GPU мог выполнять до тысячи вычислительных потоков одновременно на этих ядрах. Для сравнения, основной процессор Core 2 от Intel в то время имел только четыре вычислительных ядра.

Nvidia вложила огромное количество времени и денег в создание G80. На разработку вычислительного чипа GPU ушло четыре года по сравнению с годичным промежутком между поколениями чипов GeForce. Он обошелся в астрономическую сумму $475 млн, 6 или около трети всего бюджета Nvidia на исследования и разработки за эти четыре года.

И это только для одной версии графических процессоров с поддержкой CUDA. Компания вложила столько средств в преобразование своих GPU для совместимости с CUDA, что ее валовая маржа, показатель прибыльности, упала с 45,6 % в 2008 финансовом году (с января 2007 по январь 2008 года) до 35,4 % в 2010 финансовом году. В то время как Nvidia увеличивала расходы на CUDA, мировой финансовый кризис подорвал потребительский спрос на электронику высокого класса, а также корпоративный спрос на рабочие станции, работающие на GPU. Совокупное давление привело к падению курса акций Nvidia более чем на 80 % в период с октября 2007 года по ноябрь 2008 года.

"CUDA добавила тонну затрат в наши чипы", - признает Дженсен. 7 "У нас было очень мало клиентов для CUDA, но мы сделали каждый чип совместимым с CUDA. Вы можете вернуться в историю и посмотреть на нашу валовую прибыль. Все начиналось плохо, а потом стало еще хуже". 8

Тем не менее, он настолько сильно верил в рыночный потенциал CUDA, что оставался верен выбранному курсу, даже когда его инвесторы требовали стратегической коррекции курса. "Я верил в CUDA", - сказал он. "Мы были убеждены, что ускоренные вычисления позволят решить проблемы, которые обычные компьютеры решить не могут. Мы должны были пойти на эту жертву. Я глубоко верил в ее потенциал".

Однако после выхода G80 не смог завоевать популярность, несмотря на восторженные отзывы таких технических изданий, как WIRED и Ars Technica. 9 Через год после запуска около пятидесяти финансовых аналитиков прибыли в штаб-квартиру Nvidia, которая теперь находится в Санта-Кларе, чтобы послушать Дженсена и команду по связям с инвесторами компании , которые приводили свои аргументы, почему Уолл-стрит должна продолжать верить в Nvidia, когда все признаки указывали на то, что она находится на неверном пути.

Все утро руководство компании сообщало подробности о своих планах по расширению высокопроизводительных вычислений на GPU на новые рынки, такие как промышленные и медицинские исследовательские приложения. По оценкам компании, через несколько лет объем рынка вычислений на GPU превысит 6 миллиардов долларов, хотя на тот момент он был практически нулевым. В частности, Nvidia предвидела спрос на корпоративные центры обработки данных, работающие преимущественно на GPU, и привлекла Энди Кина, имевшего большой опыт в развитии бизнеса аппаратного обеспечения и маркетинге продуктов в различных стартапах, для руководства новым подразделением, занимающимся этими вопросами. После утренних презентаций стало ясно, что группа аналитиков скептически относится к CUDA и рассматривает ее в основном с точки зрения негативного влияния на маржу прибыли Nvidia.

Обед проходил под тентом на парковке: шведский стол с бутербродами, вода в бутылках и газировка. Аналитик из Hudson Square Research по имени Дэниел Эрнст взял еду и сел за свободный столик. Вскоре к нему присоединились другие аналитики, а со временем и Дженсен. Другие аналитики начали засыпать генерального директора краткосрочными финансовыми вопросами; они хотели знать, как именно CUDA повлияет на маржу прибыли компании, учитывая, что Nvidia собиралась перейти на новую технологию производства для следующего поколения своих чипов. Дженсен уже рассказывал об этом ранее, и он послушно повторил официальное руководство компании, в котором говорилось о возможном росте прибыли в долгосрочной перспективе после краткосрочного влияния исследований и разработок. Это не удовлетворило аналитиков, которые по-прежнему ориентировались на ближайшие несколько месяцев, а не на ближайшие несколько лет.

Эрнст почувствовал, что Дженсен расстраивается и скоро уйдет из-за стола, и решил спросить его о чем-то другом. "Дженсен, у меня дома двухлетняя дочь. Я купил новую цифровую зеркальную камеру Sony A100 и регулярно загружаю фотографии на свой Mac, чтобы немного отредактировать их в Photoshop. Но всякий раз, когда я это делаю, мой Mac тормозит, как только я открываю одно из этих изображений высокого разрешения. На моем Think-Pad все еще хуже. Может ли графический процессор решить эту проблему?"

Глаза Дженсена загорелись. "Не пишите об этом, потому что это еще не вышло, но Adobe - наш партнер. Adobe Photoshop с CUDA может дать указание CPU перегрузить задачу на GPU и сделать ее намного быстрее", - сказал он. Именно об этом я и говорю в связи с наступлением "эры GPU"".

Эрнст, по крайней мере, был впечатлен. Он увидел, что CUDA - это не причуда, а центральная составляющая будущего Nvidia. Его раздражали вопросы других аналитиков о финансовом положении компании. Он был рад, что Nvidia готова пожертвовать краткосрочной маржой, чтобы получить больше гигантских преимуществ CUDA. Эра GPU" создаст столько возможностей, что Дженсен считал своей миссией подготовить Nvidia к тому, чтобы воспользоваться ими - даже если никто не мог точно знать, что это будут за возможности. Все остальное, включая финансовые проблемы компании, было совершенно второстепенным.

Совместить видение Дженсена с рыночной реальностью будет непросто. Nvidia решила проблемы с продуктом и производством, но теперь Дженсен попросил свою команду придумать, как создать рынок для CUDA - "решить всю проблему", как он выразился. Для этого нужно было провести систематический анализ потребностей каждой отрасли, от развлечений до здравоохранения и энергетики, и не только проанализировать потенциальный спрос, но и придумать, как высвободить его с помощью специальных, ориентированных на GPU приложений в каждой области. Если разработчики еще не знают, что делать с CUDA, Nvidia научит их.

На протяжении нескольких лет главный ученый NVIDIA Дэвид Кирк получал запросы от ведущих университетов страны с просьбой оказать поддержку производителю чипов.

Nvidia увидела прекрасную возможность помочь университетам и стимулировать внедрение своих графических процессоров. После нескольких разовых пожертвований Кирк официально оформил программу с Калтехом, Университетом Юты, Стэнфордом, Университетом Северной Каролины в Чапел-Хилл, Брауном и Корнеллом. Nvidia предоставляла школам видеокарты и финансовые пожертвования, а в обмен школы использовали оборудование Nvidia на занятиях по программированию графики. "Это было не совсем бескорыстно", - говорит Кирк. "Мы хотели, чтобы они использовали для обучения наше оборудование, а не оборудование AMD" 10.

Эта программа решила проблему, которая постоянно возникала у Nvidia в связи с программой пожертвований университетов. Всякий раз, когда Nvidia делала денежные пожертвования, университеты взимали накладные расходы или административный сбор, что снижало влияние пожертвований на реальные исследования. Перейдя на более аппаратную модель пожертвований, Nvidia смогла гарантировать, что наибольшую выгоду от помощи компании получат студенты, а не администраторы.

Ранее Nvidia организовала программу стажировок, в рамках которой наиболее талантливые студенты из школ-партнеров и других учебных заведений получали опыт работы в корпоративном офисе и могли быть оценены для дальнейшего трудоустройства. Так, например, инженер по CUDA Иан Бак получил свое первое знакомство с Nvidia.

Кирк надеялся использовать эти же связи для продвижения CUDA после ее выхода. Он и его коллега Дэвид Любке начали новую программу, которую они назвали CUDA Center of Excellence, предлагая школам машины с поддержкой CUDA, если они обязуются вести занятия по этому предмету. Он посещал университеты, рассказывая студентам, профессорам и заведующим кафедрами о том, что им необходимо изменить подход к преподаванию информатики, поскольку параллельные вычисления станут гораздо важнее. В течение года он провел более ста лекций, путешествуя по всему миру, иногда выступая по несколько раз в день. Но желающих не находилось.

"Никто не знал, как программировать на CUDA, и никто не тратил на это силы", - говорит Кирк. "Никто не хотел слушать. Я буквально упирался в стену".

В конце концов он попал на прием к Ричарду Блахуту, заведующему кафедрой электротехники и вычислительной техники Иллинойского университета в Урбане-Шампейне. Блахут сказал Кирку, что это действительно хорошая идея, но отметил, что если Кирк настроен серьезно, то он должен сам вести занятия.

Первоначальный ответ Кирка был отрицательным. В то время он жил в горах в Колорадо и не испытывал никакого интереса к преподаванию, тем более в Иллинойсе. Но Блахут надавил на него, добавив, что в школе он будет работать с одним из лучших профессоров, Вэнь-мэй Хву, который постоянно получает награды за преподавание. "Вы можете вести занятия вдвоем, и будет гарантирован успех, поскольку Хву покажет вам, как преподавать материал", - сказал он. Кирк согласился.

В 2007 году Кирк каждую неделю летал из Колорадо в Иллинойс, чтобы читать свои лекции. В конце семестра студенты выполняли исследовательские проекты по программированию на CUDA и публиковали свои работы. Другие исследователи по всей стране стали запрашивать лекции и учебные материалы у Кирка и Хву, поэтому они записали свои занятия и выложили видео и конспекты в свободный доступ в Интернете.

В следующем году Nvidia назвала Иллинойский университет в Урбане-Шампейне первым центром передового опыта CUDA и предоставила учебному заведению более 1 миллиона долларов, а также тридцать две системы Quadro Plex Model IV с шестьюдесятью четырьмя GPU - самые передовые машины, созданные Nvidia.

"Дэвид Кирк и Вэнь-мэй Хву были евангелистами", - говорит Билл Дэлли, впоследствии сменивший Кирка на посту главного научного сотрудника Nvidia. Они "вели курсы для преподавателей по всей стране, чтобы распространить религию GPU-вычислений, и она действительно взлетела".

Другие школы узнали о курсе Кирка и начали изучать, как можно начать преподавать параллельные вычисления. Но поскольку курс Кирка был первым в своем роде, не было ни общей учебной программы, ни набора стандартов, ни учебника, который можно было бы использовать. Поэтому Кирк и Хву написали его. Их первое издание "Программирование массивно-параллельных процессоров", вышедшее в 2010 году, разошлось десятками тысяч экземпляров, было переведено на несколько языков и в итоге использовалось в сотнях школ. Это был важный переломный момент в привлечении внимания и талантов к CUDA.

Создав учебный конвейер для CUDA в академических кругах, Nvidia перешла к внедрению его среди неакадемических исследователей. В 2010 году за пределами академических факультетов компьютерных наук и электротехники практически никто не использовал GPU для научных исследований. Но игры дали представление о том, что такое возможно. Игры для ПК - в частности, шутеры от первого лица - могли создавать все более реалистичные симуляции физики. При использовании GPU в традиционной роли графического ускорителя эти игры могли рассчитать траекторию полета пули, начиная с момента выстрела из пистолета и заканчивая влиянием ветра на траекторию и раскалыванием при ударе о бетонную стену. Все эти приложения основаны на различных перестановках матричного умножения - той же математике, которая используется для решения сложных научных задач.

Директор Nvidia по развитию бизнеса в области биологических наук Марк Бергер отвечал за расширение использования GPU в химии, биологии и материаловедении. Он следовал примерно той же схеме, которую использовал Оливер Балтух, пытаясь повысить авторитет Nvidia среди потенциальных партнеров в технологической отрасли, как мы видели в главе 6.

Во-первых, он раздал GPU исследователям и сообщил им о значительных инвестициях Nvidia в создание базовых программных библиотек и инструментов для CUDA. Хотя компания, возможно, и не была знакома с эзотерическими вычислительными задачами, которые могут решать научные пользователи, она понимала, что эти пользователи скорее потратят свое время на разработку экспериментов, чем на создание фундаментальных математических библиотек, которые им всем необходимы. В результате инструменты для разработчиков, которые Бергер предоставлял вместе с самими картами, значительно ускорили внедрение CUDA и помогли ему установить прочные отношения с учеными.

"Я должен стать Санта-Клаусом и разослать тонну плат GPU всем своим разработчикам, а все любят Санта-Клауса", - сказал он. 11

Во-вторых, он начал проводить ежегодные двухдневные технологические саммиты, на которых сотрудники Nvidia могли общаться с учеными и учиться у них самих. Десятки исследователей из индустрии наук о жизни - инженеры-химики, биологи, фармакологи, а также разработчики программного обеспечения, поддерживающие их работу, - приехали в Санта-Клару со всех концов США, а также из Европы, Японии и Мексики. В первый день инженеры Nvidia рассказали им о будущих усовершенствованиях CUDA, в том числе о программных и аппаратных достижениях. Затем ученые и разработчики высказали свои замечания.

"Наши инженеры не ясновидящие", - говорит Бергер. "Они не знают, где окажется хоккейная шайба. В какой-то момент у меня было более дюжины функций, которые были в CUDA или в аппаратном обеспечении благодаря вкладу моих разработчиков".

Ученые и исследователи, в свою очередь, оценили прозрачность Nvidia и готовность выслушать их. "Они рассматривали нас как ресурс", - говорит Росс Уокер, профессор биохимии из Калифорнийского университета в Сан-Диего. Мы могли сказать им: "Нам нужна эта функция", и они изменили бы дизайн чипа или добавили бы ее в CUDA. Ни за что на свете Intel не сделала бы ничего подобного".

Сам Дженсен любил посещать саммиты и общаться с реальными пользователями CUDA, чтобы узнать их мнение. На одной из первых ежегодных встреч он выступил с программной речью, в которой вспомнил свои первые дни в индустрии. Когда он начинал заниматься разработкой микросхем, ему приходилось проектировать кремний, получать его с завода и класть под микроскоп, чтобы увидеть, где находятся дефекты. "Он очень любил моих ребят... которые моделировали то, что должно происходить на молекулярном уровне", - сказал Бергер.

Затем Дженсен перешел к объяснению того, как моделирование изменило индустрию микросхем. Он был в числе первого поколения инженеров, которые смогли провести большой объем виртуальной отладки чипов перед их выпуском в производство. По его словам, это была та самая революция, которую CUDA обещала принести в науку. Вместо дорогостоящего и ручного процесса разработки и тестирования новых лекарств вручную в лаборатории, они могли бы делать это виртуально с помощью программного обеспечения. Графические процессоры на базе CUDA могли сделать их исследования дешевле, быстрее и гораздо менее подверженными человеческим ошибкам.

Это была новая территория для Nvidia. С самой первой встречи с Кертисом Примом и Крисом Малаховски в ресторане Denny's в восточной части Сан-Хосе Дженсен всегда уделял особое внимание важности четкого определения рыночных возможностей и разработки новых бизнес-стратегий. Даже в 1993 году ему пришлось убедить себя в том, что графические решения для ПК могут приносить доход в 50 миллионов долларов в год, если он собирался оставить постоянную работу и стать соучредителем Nvidia. Чтобы выжить после провала NV1 и NV2, ему пришлось пересмотреть стратегию Nvidia, чтобы выйти на самый верх рынка. И здесь возможности были очевидны: хотя в области компьютерной графики было много народу, почти никто не производил по-настоящему превосходных чипов; это и стало нишей для Nvidia. Чтобы избежать бесконечного цикла корпоративного устаревания, когда компания, занимающая первое место по продажам в одном году, часто обгоняет в следующем, ему пришлось подтолкнуть свои команды к выпуску трех чипов за цикл проектирования вместо одного. А чтобы диверсифицировать статьи доходов компании, чтобы слабый спрос в одной области не обрекал на гибель весь бизнес, он агрессивно продвигался в новые сегменты рынка: в консольную графику, даже когда Microsoft изначально подписала контракт с другим партнером по графическим чипам для своей Xbox; в серию Apple Macintosh, несмотря на то, что у Nvidia было мало опыта работы с архитектурой Mac; и даже в профессиональные рабочие станции, которых компания изначально избегала, со своей линейкой Quadro, оптимизированной для автоматизированного проектирования.

Однако теперь Дженсен руководил изобретением совершенно новой вычислительной технологии GPU и должен был создать для нее рынок с нуля. Он понимал, что возможности этой технологии могут быть астрономически огромными - она способна раскрыть огромный потенциал не только в играх, но и в бизнесе, науке и медицине. Чтобы реализовать этот потенциал и создать свой рынок, ему пришлось разработать совершенно новый набор навыков и научить компанию, своих инвесторов и самого себя терпению и настойчивости в индустрии, которая всегда ожидает следующей великой вещи в очень короткие сроки.

ПРОФЕССОР РОСС УОЛКЕР создал один из новых примеров использования графических процессоров в виде биотехнологической программы под названием Assisted Model Building with Energy Refinement, или AMBER. Эта программа моделирует белки в биологических системах и стала одним из самых популярных приложений, используемых учеными и фармацевтическими компаниями для исследования новых лекарств. Изначально она была разработана для мощных компьютеров, и поэтому ее применение ограничивалось только самыми финансируемыми исследовательскими группами в мире. Но Уокер заметил, что она может работать на нескольких графических процессорах потребительского класса, работающих согласованно. Это сделало его одним из самых используемых инструментов в биологических науках. Программное обеспечение имеет более тысячи университетских и коммерческих лицензий и используется в более чем пятнадцати сотнях научных публикаций в год. Своим успехом оно обязано совместимости с архитектурой CUDA от Nvidia.

Уолкер получил степень бакалавра по химии и степень доктора философии по вычислительной химии в Имперском колледже Лондона. Затем он работал в Исследовательском институте Скриппса в Сан-Диего в качестве постдокторанта и научного сотрудника, исследующего программное обеспечение для вычислительного моделирования ферментных реакций. Однажды вечером в баре он встретил сотрудников Суперкомпьютерного центра Сан-Диего и представился.

"Мы вас знаем", - сказали они. "Ваше имя написано на нашей доске как человека, который использует все наши вычислительные мощности".

Уокеру предложили занять ведущую должность в области бионаук в центре, который располагался в Калифорнийском университете в Сан-Диего. Он согласился. И хотя он продолжил работу над AMBER и был назначен профессором, он все больше разочаровывался в академическом процессе - особенно когда речь шла о распределении драгоценных вычислительных ресурсов.

Он входил в комитет, который рассматривал заявки и предоставлял время работы на компьютерах центра победившим исследовательским группам. На каждом заседании обычно рассматривалось пятьдесят заявок, и большинство членов комитета тратили всего несколько минут на обсуждение каждой из них. Это деморализует. "Я знаю, что люди потратили три месяца своей жизни, кровь, пот и слезы на их написание, а мы тратим пять минут на то, чтобы решить их судьбу", - сказал он. Большинство предложений было отклонено: уровень финансирования колебался в районе однозначных цифр.

Что еще хуже, вычислительные мощности суперкомпьютеров, как правило, доставались тем людям и группам, которые уже добились успеха. Известные ученые, такие как Клаус Шультен, разработавший компьютерные модели, позволяющие моделировать структуры белков и вирусов вплоть до атомарного уровня, и Грег Вот, разработавший алгоритмы "многомасштабной теории", позволяющие моделировать поведение сложных биомолекулярных систем, получили приоритет, как считал Уокер.

"Но причина, по которой они смогли написать знаменитые работы, заключалась в том, что они получали время на суперкомпьютерах", - говорит Уокер. "Другие люди, у которых были замечательные идеи, не получали времени и не могли повлиять на ситуацию. Дело было не в том, насколько хороша ваша наука, а в том, можете ли вы получить доступ к вычислительному времени". Это была ловушка-22: единственный способ получить суперкомпьютерные ресурсы - это уже получить суперкомпьютерные ресурсы.

Уолкер помнит, как однажды отклонил заявку Шультена на получение приоритетного времени на суперкомпьютере для работы над молекулярно-динамическим моделированием вируса H1N1, известного в народе как "свиной грипп", во время вспышки заболевания в 2009 году. Он понимал, что на создание лекарства уйдут годы, а значит, исход пандемии не изменится. Но решение Уокера было отменено, и он считает, что это произошло потому, что Шультен смог потянуть за политические ниточки.

Для Уокера это был еще один пример того, как ограниченные ресурсы, а также политика и бюрократия академического мира создали узкое место, ограничивающее прогресс во всей области. Он был подавлен; он хотел, чтобы вычислительные мощности были доступны по достоинству, но не было способа изменить сложившуюся динамику, когда все работало через небольшое количество чрезвычайно мощных, но чрезвычайно дорогих суперкомпьютеров. Он увидел необходимость в новом виде технологии, которая могла бы сделать вычислительные мощности более доступными. "Это и стало моей движущей силой", - говорит Уокер.

Сначала он рассматривал возможность заказа специализированных интегральных схем, также известных как ASIC, которые были оптимизированы специально для AMBER. Но хотя они были дешевле суперкомпьютеров, их стоимость все равно составляла десятки тысяч долларов за штуку, и исследователям пришлось бы потратить еще больше, чтобы построить для них специальные компьютеры. Даже если бы ему удалось найти дизайнера и изготовителя, большинство исследователей не смогли бы позволить себе купить чипы. А те, кто мог, скорее всего, все равно имели свободный доступ к суперкомпьютеру.

Далее Уокер рассмотрел игровые консоли и решил, что лучшим кандидатом является серия Sony PlayStation. Но и здесь он наткнулся на стену. Хотя PlayStation были достаточно дешевыми, Sony усложнила взлом прошивки и программного обеспечения консоли. У Уокера не было возможности использовать их в неигровых целях.

Однако мысли о PlayStation натолкнули его на идею. Хотя он так и не смог успешно взломать консоль, изучение ее графических возможностей убедило его в том, что графические чипы розничного класса достаточно мощные, чтобы запустить AMBER. Все, что ему было нужно, - это открытая платформа, на которой он мог бы программировать. Затем он понял, что рабочие станции в его лаборатории - те, которые его коллеги использовали для создания трехмерных визуализаций, - все оснащены высококлассными графическими процессорами, сравнимыми с теми, что стоят в PlayStation. Хотя рабочие станции стоили десятки тысяч долларов каждая, они были на шаг ближе к потребительскому оборудованию , на котором он хотел запустить AMBER. Возможно, они могли бы послужить доказательством концепции.

Сначала он экспериментировал с использованием языка программирования Brook, созданного Яном Баком. Первые тесты он проводил на видеокартах серии Radeon компании AMD, основного конкурента Nvidia. Но эти карты имели незрелое программное обеспечение и не поддавались программированию. Тогда он начал переговоры с Nvidia об использовании их архитектуры CUDA для запуска моделей молекулярной динамики.

Это была идеальная пара. Уокеру показалось, что с CUDA гораздо проще работать, а Nvidia увидела возможность расширить свой охват в мире научных вычислений. Компания предоставила Уокеру технические ресурсы, чтобы помочь переделать AMBER так, чтобы он мог не только работать на CUDA, но и использовать ее вычислительные возможности по максимуму. "Мы с первого дня приняли решение перенести все на GPU, чтобы CPU стал неактуальным", - говорит Уокер.

В 2009 году Уокер выпустил первую версию AMBER с поддержкой GPU. Она работала в пятьдесят раз быстрее, чем предыдущая версия.

Уокеру удалось сломать хватку академических бюрократов и осуществить свою мечту о демократизации вычислительных мощностей. CUDA позволила ученым проводить важные эксперименты на доступном оборудовании, а не полагаться на дорогие и дефицитные суперкомпьютерные ресурсы нескольких элитных университетов. Впервые десятки тысяч выпускников постдоков, использовавших AMBER, могли проводить важные научные эксперименты на собственном оборудовании, в собственном темпе и без необходимости соревноваться со светилами своих областей - соревнование, которое они неизбежно проиграют. Студенты могут оснастить компьютер несколькими игровыми картами GeForce от Nvidia и получить чрезвычайно мощную машину по разумной цене. "Вы могли купить процессор за 100 долларов и четыре карты GeForce за 500 долларов и получить рабочую станцию, которая по мощности не уступала целой стойке серверов. Это была революция".

В своем годовом отчете за 2010 год компания Nvidia упомянула об успехе AMBER в самом начале обсуждения продуктов для "высокопроизводительных вычислений". Это упоминание оказалось выше других важных объявлений, в том числе о партнерстве с Hewlett-Packard, о запуске нового "пакета сейсмических программ" для поиска нефти на базе GPU и об использовании GPU на сайте "инвестиционно-банковским подразделением ведущего европейского финансового института". Чтобы еще больше укрепить отношения между Уокером и Nvidia, в ноябре 2010 года компания назначила его участником программы CUDA Fellows, в рамках которой отмечаются научные и академические лидеры за их "исключительную работу" по использованию CUDA в своих дисциплинах и повышению осведомленности о платформе. Как и предсказывал Дженсен, графические процессоры делали передовые вычисления гораздо более доступными и дешевыми, что, в свою очередь, делало такую программу, как AMBER, гораздо более доступной. А широкое распространение AMBER изменило подход к проведению исследований во всей области молекулярной динамики.

Однако в одном вопросе Уокер и Nvidia разошлись во мнениях. Уокер привык иметь дело с академическими институтами, главным приоритетом которых было продвижение научных знаний. Nvidia же была бизнесом, где нужно было достичь поставленных целей и угодить инвесторам. И руководство компании не ожидало, что Уокеру удастся заставить AMBER работать так дешево. Подразделение Nvidia, занимающееся высокопроизводительными вычислениями, стало рекомендовать ученым использовать более дорогие видеокарты общего назначения Tesla, которые продавались по цене около 2000 долларов - в четыре раза дороже, чем карты GeForce, которые обычно использовал Уокер. Компания утверждала, что в основе этой рекомендации лежит отсутствие в линейке GeForce функций коррекции ошибок, что могло сделать выходные данные AMBER уязвимыми к накоплению небольших, но вредных математических ошибок. Функции самообнаружения и самокоррекции в линейке Tesla были недоступны в менее дорогих картах GeForce.

Уокер с этим не согласился. Он провел серию тестов, которые доказали, что отсутствие коррекции ошибок в линейке GeForce не привело к каким-либо проблемам с выводом AMBER. Затем он попытался доказать обратное: что функции коррекции ошибок в линейке Tesla были излишними, по крайней мере, для AMBER. Он попросил нескольких своих знакомых, работавших в Лос-Аламосской национальной лаборатории - одном из крупнейших исследовательских центров Министерства энергетики, где была разработана атомная бомба, - провести те же тесты с картами Tesla, чтобы узнать, сколько ошибок на самом деле нужно исправлять. Разницы между производительностью более дешевых карт GeForce и более дорогих карт Tesla не было. Очевидно, что, по его мнению, Nvidia рассматривала AMBER не только как возможность продать карты, но и как возможность продвинуть технологию молекулярного моделирования.

"Аргумент Nvidia заключался в том, что нельзя доверять результатам. У меня есть данные, доказывающие, что можно", - говорит Уокер. "Мы проводили эти симуляции в течение двух недель и не увидели ни одной ошибки ECC. Это как будто худшая среда, вершина горы, рядом с ядерной лабораторией. Радиация настолько высока, насколько это возможно в США. И все равно - никаких ошибок".

Конфликт между Уокером и Nvidia обострился. Сначала Nvidia изменила уровень точности математических вычислений в своих игровых картах, что незаметно сказалось на компьютерных играх, но потенциально катастрофично для исследовательских инструментов, которые полагались на эти карты для выполнения сложных вычислений. В ответ Уокер и разработчики AMBER нашли способ обойти изменение точности, чтобы продолжать выполнять свои симуляции на GeForce без каких-либо проблем с точностью. Затем Nvidia начала вводить контроль закупок карт GeForce для своих поставщиков, затрудняя таким людям, как Уокер, покупку большого количества карт в одном заказе. Уокер раскритиковал этот шаг в глобальном списке рассылки для пользователей AMBER, назвав его "очень тревожной тенденцией, которая может навредить всем нам и серьезно повлиять на нашу научную продуктивность и область в целом".

Он все больше разочаровывался в попытках Nvidia выжать из него побольше денег, в то время как он сделал очень много для того, чтобы CUDA стала не просто нишевым продуктом для обеспеченных разработчиков и ученых. Архитектура не была бы столь успешной, если бы Nvidia ограничила ее использование картами стоимостью в тысячи долларов; использовать CUDA было бы почти так же дорого, как разрабатывать собственные ASIC.

"Ключом к успеху Nvidia стало разрешение запускать CUDA на картах GeForce, благодаря чему бедные ученые могли выполнять работу, эквивалентную той, что выполняют ученые с многомиллионными компьютерами", - сказал он мне много лет спустя. "Как только она достигла критической массы, они постепенно затянули винты на GeForce и сделать это стало сложнее".

Позже Уокер перешел в фармацевтическую и биотехнологическую компанию GlaxoSmithKline на должность руководителя отдела научных вычислений. Первое, что он сделал , - построил кластер центра обработки данных, используя тысячи игровых карт GeForce, которые стоили всего около 800 долларов за штуку.

Это привлекло внимание вице-президента Nvidia по здравоохранению Кимберли Пауэлл, которая позвонила Уокеру и сказала: "Теперь вы работаете в GSK. Вам нужно покупать наши корпоративные продукты".

"Нет, - возразил Уокер. "Я должен делать то, что лучше для моего работодателя. Это моя работа".

ДЖЕНСЕН НЕ ПРОСИЛ извинения за агрессивный подход Nvidia к продажам чипов. Более того, он настаивал на том, чтобы продавцы занимали одинаковую позицию со всеми клиентами, независимо от их размера.

Дерик Мур был известен как один из лучших продавцов в отрасли, когда компания Nvidia переманила его из ATI. Он вспомнил, как ему позвонил один из руководителей Nvidia и сказал: "Вы надирали мне задницу больше года, поэтому мы хотим узнать, не хотите ли вы перейти на работу в Nvidia?" 12

Мур руководил корпоративными продажами крупным компьютерным компаниям, таким как Hewlett-Packard, которая закупала большое количество графических процессоров для своих ПК и ноутбуков. Nvidia хотела, чтобы он привел с собой свою книгу бизнеса, и была готова щедро за это заплатить. В ATI он зарабатывал около 125 000 долларов в год, что в 2004 году было намного выше средней зарплаты для торгового представителя. В процессе подбора персонала Nvidia предложила ему почти вдвое больше.

Вскоре он узнал, почему. Еще работая в ATI, он однажды проезжал мимо штаб-квартиры Nvidia около семи часов вечера и увидел, что офис почти полностью заполнен. Его менеджер, ехавший с ним, заметил: "О, у них, должно быть, вечернее совещание".

Теперь, оказавшись внутри компании, он понял, что "вечерние встречи" были скорее нормой, чем исключением. Он начал регулярно работать по выходным, чего никогда не делал в ATI. Он вспоминает, как его заставили принять участие в конференц-связи в канун Рождества, чтобы обсудить недостаток продаж и то, что компания может сделать для восстановления бизнеса. Ни одного личного времени или дня у него не было. Тем не менее он видел, что самоотверженность, которой от него ждали, ожидалась и от всех остальных, вплоть до Дженсена, что облегчало жертвы. "В организации царило ощущение преданности и упорного труда", - говорит он. "Трудовая этика была заразительной".

Упорной работы не всегда хватало, чтобы оградить его от критики Дженсена. Через несколько лет после прихода в Nvidia Мур, работая с серверным подразделением HP, увеличил годовой объем продаж HP с 16 до 250 миллионов долларов. Однажды в штаб-квартиру Nvidia пришли два топ-менеджера из серверного подразделения HP. Поскольку они занимали высокие посты, Дженсен спросил, может ли он присоединиться к встрече. Мур был рад его присутствию.

Серверный бизнес имел более высокие ставки, чем продажи для корпоративных клиентов, поскольку карты, которые Nvidia продавала для таких целей, часто использовались в критически важных корпоративных приложениях и, следовательно, должны были быть более надежными. Кроме того, клиенты были более требовательными. Руководители HP спросили, предоставит ли Nvidia неограниченную компенсацию HP от судебных исков, если что-то пойдет не так, то есть попросили Nvidia взять на себя все юридические риски, если неисправные GPU приведут к отказу серверов HP. Это стало неожиданностью для Мура, который не знал, что руководители HP начнут юридические переговоры. Он был рад, что на встрече присутствовал Дженсен, чтобы ответить на неожиданный вопрос.

Дженсен указал на проблему с неограниченной ответственностью. Графический чип - это небольшая часть сервера, поэтому Nvidia не может возместить всю стоимость сервера. Это повлекло бы за собой огромный и неоправданный финансовый риск. Вместо этого он предложил Nvidia привязать компенсацию к чему-то более конкретному: к годовому объему бизнеса, который группа серверов вела с его компанией. Если HP тратила 10 миллионов долларов в год на карты, Nvidia компенсировала бы им до 10 миллионов долларов в случае отказа компонентов. Сумма компенсации будет увеличиваться по мере роста бизнеса. Руководители HP сразу же согласились на сделку, и Мур ушел со встречи довольный результатом.

После этого он подошел к Дженсену. "Спасибо, что пришли на встречу. Я это очень оценил", - сказал Мур.

Дженсен, однако, смотрел на эту встречу иначе. "Все закончилось хорошо, но, Дерик, позволь мне рассказать тебе о твоем провале здесь".

Это замечание шокировало Мура. "Это напугало меня до смерти", - вспоминает он.

"Неудача заключалась в том, что вы не сказали нам заранее, что компания собирается спросить", - сказал Дженсен. "Никто не любит сюрпризов. Не позволяйте этому повториться".

Дженсен называл своих продавцов "зелеными беретами" Nvidia. Ему требовалось, чтобы они были самостоятельными и агрессивными. Мур не соответствовал ожиданиям Дженсена от этой роли - каждый продавец должен был стать "генеральным директором своих аккаунтов". Когда они встречались со своими клиентами, они должны были знать о бизнесе этих клиентов больше, чем сами клиенты. Они должны были предугадать, сколько клиенты готовы заплатить за превосходные продукты Nvidia. Дженсен, со своей стороны, предоставлял им все необходимые ресурсы: "подкрепление", стоящее за элитным авангардом.

Одной из таких групп "подкрепления" были инженеры-технологи разработчиков Nvidia, которые выступали в роли консультантов и экспертов по внедрению продуктов Nvidia. Иногда они посещали клиентов, чтобы устранить возникшие проблемы или понять, как заставить конкретную программу лучше работать на графических процессорах Nvidia. Эти инженеры следили за тем, чтобы как можно больше партнеров знали, как использовать карты Nvidia для достижения максимального эффекта.

Все это доставалось покупателям недешево. Компания никогда не делала скидок на свои чипы, даже чтобы сравняться с ценами конкурентов, если не получала ничего взамен - наклейку на компьютер партнера, логотип на загрузочной заставке.

"Мы не продаем по себестоимости. Мы не считаем, что наша продукция - это товар", - сказал ему руководитель отдела продаж компании Moore. "Мы верим, что приносим исключительную пользу клиенту и извлекаем выгоду для нашего бренда".

Дженсену не нравится описывать стратегию вокруг CUDA как создание "рва". Он предпочитает сосредоточиться на клиентах Nvidia; он рассказывает о том, как компания работала над созданием сильной, самоподдерживающейся "сети", которая помогает пользователям CUDA. Действительно, CUDA - это невероятная история успеха. Сегодня насчитывается более 5 миллионов разработчиков CUDA, 600 моделей ИИ, 300 программных библиотек и более 3 700 приложений, ускоряемых CUDA GPU. На рынке насчитывается около 500 миллионов графических процессоров Nvidia с поддержкой CUDA. Платформа также имеет обратную совместимость , что означает, что разработчики могут быть уверены в том, что все инвестиции в написание программного обеспечения будут использоваться на будущих чипах. "Все изобретения технологий, которые вы создаете на базе Nvidia, накапливаются", - говорит Дженсен. "Если вы были в начале пути и заботились о том, чтобы помочь экосистеме преуспеть вместе с вами, то в итоге вы получаете сеть сетей, всех этих разработчиков и всех этих клиентов, которые создаются вокруг вас" 13.

Nvidia с самого начала инвестировала в глубокое обучение, выделяя значительные ресурсы на создание фреймворков и инструментов с поддержкой CUDA. Такой упреждающий подход окупился, когда в начале 2020-х годов произошел взрыв искусственного интеллекта, поскольку Nvidia уже была предпочтительным выбором для разработчиков ИИ во всем мире. Разработчики хотят создавать ИИ-приложения как можно быстрее и с минимальными техническими рисками, а платформа Nvidia с гораздо большей вероятностью будет иметь меньше технических проблем, поскольку сообщество пользователей уже более десяти лет исправляет ошибки и оптимизирует работу. У других производителей чипов для ИИ не было ни единого шанса.

"Если у вас есть приложения ИИ, созданные на базе CUDA и графических процессоров Nvidia, то переход на Cerebras, AMD или что-то еще - это огромная задача", - говорит Лео Там, руководитель инженерного отдела Amicus.ai и бывший научный сотрудник Nvidia. "Это не просто перенос программ на разные чипы. Это не просто. Как пользователь, я могу сказать, что они никогда не работают идеально. Это того не стоит. Я и так работаю над 99 проблемами для своего стартапа. Мне не нужна еще одна проблема".

Компания Nvidia рано увидела эту возможность и воспользовалась ею. Амир Салек, бывший директор Nvidia по разработке аппаратного обеспечения, отметил, что Nvidia очень быстро интегрировала важные программные библиотеки ИИ в CUDA, чтобы разработчики могли легко использовать последние инновации в этой области, не тратя время на создание или интеграцию собственных программных инструментов.

"Если вы хотели написать новую модель ИИ или алгоритм, CUDA давала вам доступ к библиотечным компонентам, которые были высоко оптимизированы и готовы к использованию, а не к тому, чтобы вникать в мельчайшие детали, например, перемещать биты отсюда сюда", - говорит Салек. 14

По этим и другим причинам действия Nvidia трудно назвать чем-то иным, кроме как созданием конкурентного рва. Nvidia создала графический процессор общего назначения, который стал первым серьезным скачком в ускорении вычислений с момента изобретения центрального процессора. Программируемый слой GPU, CUDA, был не только прост в использовании, но и открывал широкий спектр функций в научной, технической и промышленной сферах. По мере того как все больше людей осваивали CUDA, спрос на графические процессоры рос. К началу 2010-х годов рынок графических процессоров общего назначения, который раньше казался нежизнеспособным, похоже, находился на подъеме.

Стратегический талант Дженсена позволил конкурентам с трудом прорваться на рынок, который создала Nvidia и который фактически базировался на ее собственном оборудовании и программном обеспечении.

Нынешнее положение Nvidia - среди разработчиков чипов, в национальной и мировой экономике - кажется неоспоримым. Как сказал Амир Салек: "Ров - это CUDA".

Глава 9. Пытка величием

КОМПАНИЯ, которая создала CUDA и открыла путь к эре универсальных вычислений на GPU, имела много общего с компанией, основанной в будочке Denny's в 1993 году. Она по-прежнему превыше всего ценила техническое мастерство и максимальные усилия. Она по-прежнему принимала стратегические решения на долгосрочную перспективу, а не пыталась поднять курс своих акций в краткосрочной перспективе. Она по-прежнему работала с необходимой паранойей ведущего предприятия в нестабильной отрасли, всегда пытаясь скорректировать курс, прежде чем начать спуск по склону к неактуальности и устареванию. А генеральный директор по-прежнему управлял компанией напрямую, принимая самое активное участие в принятии решений по продуктам, переговорах о продажах, отношениях с инвесторами и многом другом.

Однако изменились отношения Дженсена со своими сотрудниками. В 2010 году Nvidia уже не была стартапом с несколькими десятками сотрудников, с каждым из которых он мог общаться столько, сколько хотел, независимо от их уровня и должностных обязанностей. Теперь в компании было 5700 сотрудников, и хотя многие из них работали в штаб-квартире в Санта-Кларе, у нее были филиалы по всей Северной Америке, Европе и Азии. 1 Дженсен понял, что корпоративная культура имеет тенденцию к атрофии по мере того, как в компанию приходит все больше людей из разных мест, а атрофированная культура может отрицательно сказаться на качестве продукции - как это было с вентилятором "листового вентилятора" на GeForce FX 5800 Ultra на базе NV30. Когда компания была небольшой, он всегда старался как можно чаще давать прямую обратную связь своим сотрудникам, чтобы последовательно укреплять свои принципы и убедиться, что все четко понимают, чего от них ждут. Но в новой, более крупной Nvidia он обнаружил, что ему трудно постоянно обращаться ко всем сотрудникам.

Дженсен решил предлагать сотрудникам Nvidia более прямую критику на больших собраниях, чтобы больше людей могли извлечь уроки из одной ошибки.

"Я делаю это прямо здесь. Я даю вам обратную связь на глазах у всех", - сказал он. "Обратная связь - это обучение. По какой причине вы единственный человек, который должен этому учиться? Вы создали условия из-за какой-то своей ошибки или глупости, которую сами на себя навлекли. Мы все должны учиться на этой возможности".

Дженсен демонстрировал свою фирменную прямоту и нетерпение в любой обстановке. Он нередко выслушивал людей по пятнадцать минут подряд, независимо от места выступления. "Он делает это постоянно. И даже не на общекорпоративных совещаниях. Это происходит на небольших совещаниях или встречах по согласованию", - говорит бывший руководитель Nvidia. "Он не может оставить это без внимания. Он просто должен сделать это немного карательным".

Один из известных примеров произошел, когда компания Nvidia впервые вышла на рынок мобильных телефонов и планшетов с чипом Tegra 3. На общем собрании компании в 2011 года Дженсен попросил оператора несколько раз приблизить руководителя проекта Tegra 3, человека по имени Майк Рейфилд, когда Дженсен давал ему комментарии. Пока все присутствующие хорошо рассмотрели лицо Рейфилда, Дженсен набросился на него.

"Майк, - сказал он, - ты должен закончить "Тегру". Ты должен выпустить Tegra. Ребята, это пример того, как не надо вести бизнес".

"Это было самое постыдное и унизительное, что я когда-либо видел", - сказал другой бывший сотрудник Nvidia. Когда Рэйфилда спросили об этом инциденте, он ответил в электронном письме: "Это был не единственный пинок под зад, который я получил [от Дженсена]", поставив смайлик в конце своего комментария. Менее чем через год после выхода чипа Tegra - почти на восемь месяцев позже запланированного срока - он покинул Nvidia. Его не вытесняли, он ушел добровольно.

Временами суровый подход Дженсена был осознанным выбором. Он знал, что люди неизбежно будут терпеть неудачи, особенно в отрасли с высоким давлением. Он хотел предложить сотрудникам больше возможностей проявить себя, веря, что в каждом конкретном случае они часто находятся на расстоянии одного-двух озарений от самостоятельного решения своих проблем.

"Я не люблю сдаваться, - говорит он. "Лучше я буду мучить их, чтобы они достигли величия".

Этот метод не предназначен для того, чтобы показать, насколько он умнее своих сотрудников. Напротив, он рассматривает его как средство защиты от самоуспокоенности. Время Дженсена и его сотрудников лучше потратить на решение следующей проблемы. Похвала - это отвлекающий маневр. А самый смертельный грех - оглядываться на свои прошлые достижения, как будто они защитят вас от будущих угроз.

Бывший руководитель отдела продаж и маркетинга Дэн Виволи помнит, как ему позвонил Дженсен, когда он ехал в офис на следующий день после того, как Nvidia провела маркетинговое мероприятие, посвященное GeForce 256. Виволи гордился работой, которую проделала его команда.

"Как прошел запуск?" спросил Дженсен. Виволи в течение пяти минут рассказывал о каждой части мероприятия, которую он считает успешной. "Угу, угу, угу", - сказал Дженсен. Виволи замолчал, и Дженсен спросил: "Что вы могли бы сделать лучше?"

"Это все, что он сказал. Не было никакого "молодец". Не было "отличная работа". Ничего этого не было. Неважно, насколько хорошо, по вашему мнению, вы справились", - сказал Виволи. "Гордиться - это нормально, но самое главное - стараться совершенствоваться". 2

Дженсен, судя по всему, не был менее укоризненным по отношению к самому себе. Один из руководителей отдела продаж по имени Энтони Медейрос вспоминал одну встречу, на которой Дженсен обнаружил если не активную практику, то привычку к самокритике.

"Я никогда этого не забуду. Мы показали фантастический результат. Мы просто сорвали куш по итогам квартала. А потом, во время ежеквартального совещания, Дженсен встал перед нами". 3

Первыми словами Дженсена были: "Каждое утро я смотрю в зеркало и говорю: "Ты отстой". "

Медейрос был поражен тем, как человек, добившийся столь явного успеха, мог все еще думать в таких терминах. Но, к счастью или к худшему, это был тот же подход, который Дженсен хотел, чтобы все остальные в Nvidia применяли к себе и своей работе. Делайте свою работу. Не гордитесь прошлым. Сосредоточьтесь на будущем.

Предпочтение Дженсена к прямому подходу также определило корпоративную структуру Nvidia по мере роста компании. В начале своего пути Nvidia едва не вышла из бизнеса из-за отсутствия внутренней согласованности. Стратегия разработки чипа не соответствовала тому, что хотел рынок, как в случае с NV1. Или отличный чип был заблокирован плохим исполнением на производстве, как в случае с RIVA 128. Или же спор с ключевым партнером породил каскад технических проблем, которые в итоге привели к гибели всей линейки чипов - как в случае с NV30. Во всех трех случаях Дженсен возлагал ответственность за неудачу не на внешние факторы, а непосредственно на Nvidia и ее неспособность выпутаться из собственных проблем. "Когда мы были маленькой компанией, - сказал он, - мы были очень бюрократичны и очень политичны". 4

Со временем Дженсен задумался о том, как бы он создал идеальную организацию с нуля. Он понял, что выбрал бы гораздо более плоскую структуру, чтобы сотрудники могли действовать более независимо. Он также понял, что плоская структура позволит отсеять тех, кто не привык думать самостоятельно и действовать без указаний. "Я хотел создать компанию, которая естественным образом привлекала бы удивительных людей", - сказал он. 5

Дженсен считал, что традиционная корпоративная пирамида с кабинетом руководителя на вершине, несколькими слоями менеджеров среднего звена в середине и основой из линейных работников внизу не способствует достижению совершенства. Вместо пирамиды он хотел переделать Nvidia в нечто, больше похожее на компьютерный стек или короткий цилиндр.

"Первый слой - это старшие сотрудники. Можно подумать, что они меньше всего нуждаются в управлении", - говорит Дженсен. "Они знают, что делают. Они эксперты в своей области". Он не хотел тратить время на карьерный коучинг, потому что большинство из них уже достигли вершины своей карьеры. В результате он редко проводил встречи один на один со своими непосредственными подчиненными, по крайней мере, когда речь шла о таких открытых темах. Вместо этого он сосредоточился на коллективном предоставлении им информации со всей организации, а также на собственном стратегическом руководстве. Это обеспечивало согласованность действий всех подразделений и позволяло Дженсену управлять большим количеством руководителей так, чтобы это приносило реальную пользу.

Нынешняя структура Nvidia контрастирует с большинством американских компаний, у которых генеральные директора имеют лишь несколько прямых подчиненных. В 2010-х годах в команде Дженсена было сорок руководителей, или "электронных сотрудников", каждый из которых подчинялся ему. Сегодня их более шестидесяти. 6 Он упорно отказывался менять свою философию управления, даже когда, например, в Nvidia пришли новые члены совета директоров и порекомендовали ему нанять главного операционного директора, чтобы снизить административную нагрузку.

"Нет, спасибо", - всегда отвечал он. "Это отличный способ убедиться, что все знают, что происходит", - добавлял он, имея в виду свое прямое общение с большей частью остальной компании. 7

Большое количество руководителей, участвующих в совещаниях электронного штаба, способствовало формированию культуры прозрачности и обмена знаниями. Поскольку между электронным штабом и самым младшим сотрудником компании не так много уровней, каждый сотрудник организации может оказать помощь в решении проблем и заранее подготовиться к потенциальным проблемам.

Оливер Балтух, бывший руководитель отдела маркетинга, был впечатлен тем, насколько отзывчивыми были его коллеги из Nvidia по сравнению с теми, кто работал на его предыдущих местах. "Самое большое отличие заключалось в том, что для того, чтобы что-то сделать, нужно было попросить кого-то всего один раз. Это просто делалось", - говорит он. "Второй раз просить не приходилось". 8

Энди Кин, бывший генеральный директор подразделения Nvidia по работе с центрами обработки данных, вспоминает, как Дженсен объяснял на доске традиционную структуру основных конкурентов компании, которую он окрестил "перевернутой буквой V". Именно так строилось большинство компаний. "Вы становитесь менеджером, выстраиваете свою перевернутую V. Вы ее защищаете. Затем вы становитесь вице-президентом и получаете в подчинение еще больше перевернутых V", - сказал Дженсен.

Кин говорит, что в других компаниях общение с руководителями, стоящими на один-два уровня выше вашего непосредственного начальника, не одобрялось. "Это никому не нравится. Это просто безумие, верно?" - сказал он. "В Nvidia такого не было". Сам Кин общался со своим непосредственным руководителем один-два раза в месяц, а с Дженсеном - два-три раза в неделю. "Дженсен создал компанию, которой он мог управлять напрямую", - сказал он. "Между Nvidia и другими компаниями существует огромная разница в культуре". 9