Дженсен Хуанг раскрыл истоки ИИ: революция началась с двух видеокарт GTX 580 в 2012 году

Глубокое обучение — это движущая сила современной индустрии искусственного интеллекта, позволяющая ИИ обучаться самостоятельно. Однако его изобретение было основано на оборудовании, изначально не предназначенном для таких вычислений. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг в подкасте Джо Рогана раскрыл, что исследователи, впервые разработавшие технологию глубокого обучения, сделали это в далёком 2012 году на паре видеокарт GTX 580 с 3 ГБ памяти, работавших в связке SLI.

Исследователи из Университета Торонто изобрели глубокое обучение для улучшения обнаружения объектов в компьютерном зрении. В 2011 году Алекс Крижевский, Илья Суцкевер и Джеффри Хинтон искали лучшие способы создания инструментов распознавания изображений. В то время не существовало нейронных сетей в современном понимании; вместо этого разработчики использовали вручную созданные алгоритмы для обнаружения границ, углов и текстур.

Трио исследователей создало AlexNet — архитектуру из восьми слоёв, содержащую около 60 миллионов параметров. Её уникальность заключалась в способности к самостоятельному обучению благодаря комбинации свёрточных и глубоких нейронных слоёв. Архитектура оказалась настолько эффективной, что при первом появлении превзошла ведущий на тот момент алгоритм распознавания изображений более чем на 70%, мгновенно приковав к себе внимание всей отрасли.

Дженсен Хуанг рассказал, что разработчики AlexNet создавали свой алгоритм именно на паре GTX 580 в SLI. Более того, сеть была оптимизирована для работы на обеих видеокартах, которые обменивались данными только при необходимости, что значительно сократило время обучения. Это делает GTX 580 первой в мире графической картой, на которой была запущена сеть искусственного интеллекта с глубоким обучением.

Ирония в том, что этот прорыв произошёл в то время, когда Nvidia почти не инвестировала в ИИ. Большая часть её исследований и разработок была сосредоточена на 3D-графике, играх и технологии CUDA. GTX 580 создавалась исключительно для геймеров и не имела специальной поддержки для ускорения сетей глубокого обучения. Оказалось, что присущий GPU параллелизм — это именно то, что было нужно нейронным сетям для быстрой работы.

Хуанг также отметил, что успех AlexNet на GTX 580 стал для Nvidia отправной точкой в разработке аппаратного обеспечения для ИИ. По его словам, как только компания осознала, что глубокое обучение можно использовать для решения мировых проблем, в 2012 году она вложила все свои деньги, разработки и исследования в эту технологию. Именно это привело к появлению в 2016 году оригинальной системы Nvidia DGX (первый экземпляр был отправлен Илону Маску), архитектуры Volta с тензорными ядрами первого поколения и технологии DLSS. Если бы не пара GTX 580, запустивших AlexNet, Nvidia, возможно, не была бы тем гигантом ИИ, которым является сегодня.

ИИ: Эта история — отличное напоминание о том, как фундаментальные открытия часто делаются на неожиданном оборудовании. В 2025 году, когда специализированные ИИ-ускорители стали нормой, ирония судьбы, что всё началось с игровых видеокарт, добавляет этой истории особый шарм и показывает, насколько непредсказуемым может быть путь технологической революции.