在深度學習發(fā)展歷程中，一款原本為游戲設計的高端顯卡意外成為關鍵推動力。NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛近日在訪談中透露，2012年多倫多大學團隊利用兩張GTX 580顯卡訓練出革命性的AlexNet模型，這一突破直接促使公司戰(zhàn)略重心轉(zhuǎn)向人工智能領域。

這款基于Fermi架構的顯卡配備512個CUDA核心，最初專為頂級游戲體驗打造。其強大的并行計算能力卻被研究人員發(fā)現(xiàn)特別適合處理深度學習所需的矩陣運算，成為首個能運行深度學習網(wǎng)絡的消費級硬件。當時NVIDIA尚未大規(guī)模布局AI研發(fā)，公司資源仍集中在3D圖形處理領域。

由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton組成的團隊，通過算法優(yōu)化將擁有6000萬參數(shù)的AlexNet模型分配到兩張3GB顯存的GTX 580上運行。這種分布式訓練方式顯著減少了數(shù)據(jù)交換頻率，使訓練效率大幅提升。該模型在ImageNet圖像識別競賽中展現(xiàn)出驚人實力，準確率比傳統(tǒng)算法高出70個百分點。

這次突破性應用徹底改變了NVIDIA的發(fā)展軌跡。黃仁勛回憶稱，看到深度學習展現(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技術研發(fā)。2012年成為公司技術轉(zhuǎn)型的分水嶺，此后四年間陸續(xù)推出多項關鍵技術。

2016年問世的初代DGX超級計算機標志著轉(zhuǎn)型成果初現(xiàn)，這款搭載Volta架構的服務器集成了首代Tensor核心。隨后推出的DLSS技術更將圖形處理與AI計算深度融合，形成獨特的技術優(yōu)勢。這些創(chuàng)新均源于當年那個看似偶然的發(fā)現(xiàn)——游戲顯卡與深度學習的完美契合。