英伟达GPU成功的主要

HPC业务需要的核心能力和GPU图形渲染所需要的核心能力有非常大的区别，在英伟达进入HPC领域的时候，面临了非常大的核心能力构建的挑战；一个典型的例子就是：早期cublas和cufft的性能一而再再而三的被 HPC 领域人士吊打，但是英伟达很快就在相关领域建立了自己的核心能力，之后再也很少有人能够提出吊打 cublas 和 cufft 的计算方法了。在被吊打期间，英伟达负责的团队承受了非常大的压力，但是英伟达内部并没有给多的责备，更多的是提出期望，而基础库团队也展现出了良好的风度，邀请相关人员去GTC上做讲座，去交流，然后把学习到的成果更新到基础库中。从这段经历里，我学习到了两个受用至今并一直坚持的核心能力：一个是学习和迭代，另一个是解决问题而非责备。我每年至少读十几本书，找几十个不同的人聊天，从书和他人身上学习好的方面。在带团队之后，在下属没有很好的解决问题时，我经常说：我发怒是因为我觉得你可以做得更好但是你没有，这是一种期望而非责备。

 

　　在英伟达核心能力的构建过程中，按时间来看，主要有两个部分：高性能计算能力和AI算法能力，其构建方法基本上是通过调用优秀人才组建初始团队，然后再通过校招和社招补充领域顶尖人才。在具体的对外成果输出上面，通过螺旋式提升来增强竞争力，几个迭代下来，几乎变成了业界最优的实现，cublas、cufft、cudnn和今天的许多新库基本上都是同样的方式完成的。在独自成军后，我也基本上借用了这个逻辑来创建新的团队，调集一位有意向、学习能力、理解能力很强且具有自我成就感和追求的新人来负责，同时给他配备最优秀的新人，通过我的能力和威望让团队很快凝聚起来，形成集体建立共同目标；在产品开发上，第一版专注于应用场景的走通而非数字指标，之后再通过数字指标来引领进展，迭代提升。

在解决问题的过程，强调全力追求最好的进展而非完美，在一个挑战性的课题中，设计的越好可能就意味着失败的可能性越大，因为在这个不确定性占主导的时代绝大多数时候没人清楚的知道最终的结果全貌，我们只有一个模糊的形象或认知，而我们需要做的是一头扎进去，在这种情况下维纳斯才是完美。