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內(nèi)容摘要：12月9日消息，在最近一期的Joe Rogan播客中，NVIDIA CEO黃仁勛回憶了關(guān)于深度學(xué)習(xí)起源和公司命運的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點：深度學(xué)習(xí)的突破，始于2012年，依賴于兩張并非為AI設(shè)計的GTX 580顯

12月9日消息，黃仁在最近一期的顧關(guān)Joe Rogan播客中，NVIDIA CEO黃仁勛回憶了關(guān)于深度學(xué)習(xí)起源和公司命運的鍵轉(zhuǎn)今關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點：深度學(xué)習(xí)的突破，始于2012年，折沒依賴于兩張并非為AI設(shè)計的黃仁GTX 580顯卡SLI雙卡互聯(lián)配置。

黃仁勛透露，顧關(guān)當(dāng)今AI的鍵轉(zhuǎn)今核心深度學(xué)習(xí)，其基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的折沒首次運行使用的硬件，正是黃仁基于Fermi架構(gòu)、擁有512個CUDA核心的顧關(guān)高端游戲顯卡GTX 580。

雖然該顯卡最初是鍵轉(zhuǎn)今為頂級游戲而生，但其強大的折沒并行計算能力，卻無意中成為了深度學(xué)習(xí)快速訓(xùn)練的黃仁基石。

2012年，顧關(guān)來自多倫多大學(xué)的鍵轉(zhuǎn)今研究人員Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton，利用一對3GB的GTX 580顯卡，訓(xùn)練出了著名的AlexNet模型。

這個擁有約6000萬參數(shù)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在當(dāng)年的ImageNet圖像識別競賽中，以超越當(dāng)時手動設(shè)計算法70%的驚人優(yōu)勢脫穎而出。

黃仁勛指出，AlexNet的開發(fā)者通過優(yōu)化算法，使其能夠在兩張GTX 580上并行運行，僅在必要時才交換數(shù)據(jù)，極大地縮短了訓(xùn)練時間，這也使得GTX 580成為世界上第一款運行深度學(xué)習(xí)/機器學(xué)習(xí)AI網(wǎng)絡(luò)的顯卡。

有意思的是，這一里程碑達成時，NVIDIA在AI領(lǐng)域的投資微乎其微，大部分研發(fā)仍集中在3D圖形和游戲上。

正是AlexNet在GTX 580上的成功應(yīng)用，讓NVIDIA意識到深度學(xué)習(xí)的巨大潛力，黃仁勛表示，公司隨即在2012年將資金、開發(fā)和研究工作轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

這一轉(zhuǎn)型最終催生了2016年的初代NVIDIA DGX超級計算機、具有首代Tensor核心的Volta架構(gòu)，以及后續(xù)的DLSS技術(shù)。