这些成果既出，深度学习开始如野火般燎原。除了谷歌，微软、Facebook 和亚马逊也出现了前瞻的深度学习研究项目。英伟达决定重金投资带有 CUDA 的重点软件生态系统，这也是这一转变的关键促成因素。在英伟达领导 CUDA 研发的 Ian Buck 说，「多年来我们进行了大量投资。现在，很清楚，我们正受益于这一长期愿景。Jen-Hsun 投入其中多年。」

　　英伟达已经在为深度学习定制最优化硬件，这就体现在最新的服务器芯片 Tesla P100 上，他将八块芯片安装在 3 英尺长 5 英寸厚的矩形容器 DGX-1 上，并且英伟达将其称之为「世界上第一台人工智能超级计算机」。这个价值 13 万美金的机器性能上能进行每秒 170 万亿次浮点运算，而传统的服务器标准为 250 万亿次浮点运算每秒。八月份时，黄仁勋亲自将其中第一块交付给了 Elon Musk 及其在旧金山非营利性人工智能研究组织 OpenAI。

黄仁勋 1963 年出生于台湾，早年就显现出竞争的意识，10 岁时就读于肯塔基州东部乡下了一所寄宿制学校，当时他的父母还在办移民手续。这是一所混乱的学校，他的室友已经 17 岁了，比他年长 7 岁；当时他正在从一场最后给他留下了 7 个刺伤的打架中恢复。黄仁勋开始痴迷于乒乓球，这成了他逃避混乱环境的一种方式。1978 年，15 岁的黄仁勋在美国乒乓球公开锦标赛中获得初级双打第三名。

高中时黄仁勋爱上了计算机，后来去了俄勒冈州立大学学习计算机科学和芯片设计，并在那里遇到了未来的妻子 Lori。毕业后，他们搬到了硅谷，黄仁勋在那里为英特尔竞争对手 AMD 工作，这是他第一份设计处理芯片的工作。他没有放弃学业，并于 1992 年获得斯坦福大学电气工程硕士学位。在芯片制造商 LSI 公司工作时，他遇到了 Malachowsky 和 Priem，他们都在 Sun Microsystems 工作。

那时黄仁勋刚刚 30 岁，三个人开始设想着开创个图形芯片公司。他们看到了提升基本图形处理上的一个巨大机会，当时的基本图形处理还只能在 PC 端使用。

英伟达的第一个芯片 NV1 发布于 1995 年，花费了 1000 万美元的开发经费，这笔钱是由 Sequoia Capital 和 Sutter Hill Ventures 资助的。不幸的是，这款芯片试图解决太多的问题，并没有赢得多少付费客户。英伟达当时只有两岁，几乎快破产了且被迫裁员一半，剩下 40 人左右。但其 1997 年发布的第三个芯片 RIVA 128 却是一个突破性的成功。它比任何其他图形处理器都快了 400％，公司的生存也就得到了保证。

随后跟随他们进入这一领域的其它公司的芯片打破这一性能记录。接下来的十五年中这一行业经历了激烈的竞争。最后在 20 世纪 90 年代末存在的 70 个 GPU 公司中，只有 英伟达和 AMD 生存下来。

在那段时间里，黄仁勋设法创造了一个非常健康快乐的团队，这反映其在Just 100 榜单上的排名。黄仁勋十分关心他的员工，在 2015 年职场多样性会议上发表演讲后，他向英伟达少量女性员工讲述了他们在向前攀登时所面临的挑战。育儿例假是黄仁勋做出的重大改进。现在新的父母可以得到 22 个星期的带薪休假，然后用另外 8 个星期的灵活时间过渡回来。

黄仁勋把很多员工的幸福归功于英伟达现在所正在做的努力。并且进入深度学习等领域已经重振了其员工活力。黄仁勋说：「你的工作和社会的利益之间必须有联系，我们为了使社会受益所做的工作在某种程度上几乎就是科学幻想了，我们希望能够进一步探索推进癌症的治疗，这听起来不可思议。」

英伟达的成功没有被忽视。事实上每个芯片厂商的主要力量都突然投入到实现人工智能梦想上了。许多新兴的创业公司正在设计新类型的深度学习芯片架构，而且芯片玩家也不是唯一兴奋的。深度学习对于未来科技业务至关重要，谷歌以前是英伟达最重要的客户之一，并从未制造过自己的芯片，然而现在也成为了竞争对手。