在深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程中，一款原本為游戲設(shè)計(jì)的高端顯卡意外成為關(guān)鍵推動(dòng)力。NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛近日在訪談中透露，2012年多倫多大學(xué)團(tuán)隊(duì)利用兩張GTX 580顯卡訓(xùn)練出革命性的AlexNet模型，這一突破直接促使公司戰(zhàn)略重心轉(zhuǎn)向人工智能領(lǐng)域。

這款基于Fermi架構(gòu)的顯卡配備512個(gè)CUDA核心，最初專為頂級(jí)游戲體驗(yàn)打造。其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力卻被研究人員發(fā)現(xiàn)特別適合處理深度學(xué)習(xí)所需的矩陣運(yùn)算，成為首個(gè)能運(yùn)行深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的消費(fèi)級(jí)硬件。當(dāng)時(shí)NVIDIA尚未大規(guī)模布局AI研發(fā)，公司資源仍集中在3D圖形處理領(lǐng)域。

由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton組成的團(tuán)隊(duì)，通過(guò)算法優(yōu)化將擁有6000萬(wàn)參數(shù)的AlexNet模型分配到兩張3GB顯存的GTX 580上運(yùn)行。這種分布式訓(xùn)練方式顯著減少了數(shù)據(jù)交換頻率，使訓(xùn)練效率大幅提升。該模型在ImageNet圖像識(shí)別競(jìng)賽中展現(xiàn)出驚人實(shí)力，準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)算法高出70個(gè)百分點(diǎn)。

這次突破性應(yīng)用徹底改變了NVIDIA的發(fā)展軌跡。黃仁勛回憶稱，看到深度學(xué)習(xí)展現(xiàn)的潛力后，公司立即調(diào)整戰(zhàn)略方向，將大量資源投入AI技術(shù)研發(fā)。2012年成為公司技術(shù)轉(zhuǎn)型的分水嶺，此后四年間陸續(xù)推出多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

2016年問(wèn)世的初代DGX超級(jí)計(jì)算機(jī)標(biāo)志著轉(zhuǎn)型成果初現(xiàn)，這款搭載Volta架構(gòu)的服務(wù)器集成了首代Tensor核心。隨后推出的DLSS技術(shù)更將圖形處理與AI計(jì)算深度融合，形成獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。這些創(chuàng)新均源于當(dāng)年那個(gè)看似偶然的發(fā)現(xiàn)——游戲顯卡與深度學(xué)習(xí)的完美契合。