黄仁勋回顾GPU转折：GTX 580如何奠定NVIDIA今日地位
12月9日消息，在最近一期的Joe Rogan播客中，NVIDIA CEO黄仁勋回忆了关于深度学习起源和公司命运的关键转折点：深度学习的突破，始于2012年，依赖于两张并非为AI设计的GTX 580
12月9日消息，在最近一期Joe Rogan的播客节目中，英伟达CEO黄仁勋回顾了深度学习起源与公司命运的关键转折点。他表示，深度学习的重大突破始于2012年，其基础竟是两张并非为AI设计的GTX 580显卡组成的SLI双卡互联配置。
黄仁勋透露，如今被视为AI核心的深度学习，其基础网络的首次运行所使用的硬件，正是基于Fermi架构、拥有512个CUDA核心的高端游戏显卡GTX 580。
尽管该显卡最初是为顶级游戏体验而生，但其强大的并行计算能力，却在无意中成为了深度学习快速训练的基石。
2012年，来自多伦多大学的研究人员Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton，利用一组3GB显存的GTX 580显卡，成功训练出了著名的AlexNet模型。
这个拥有约6000万个参数的深度学习网络，在当年的ImageNet图像识别竞赛中，以超越当时手动设计算法70%的惊人优势脱颖而出。
黄仁勋指出，AlexNet的开发者通过优化算法，使其能够在两张GTX 580上并行运行，仅在必要时交换数据，极大地缩短了训练时间。这也使得GTX 580成为了世界上第一款成功运行深度学习/机器学习AI网络的显卡。
有趣的是，当这一里程碑达成时，英伟达在AI领域的投资寥寥无几，大部分研发仍集中在3D图形和游戏方面。
正是AlexNet在GTX 580上的成功应用，让英伟达意识到了深度学习的巨大潜力。黄仁勋表示，公司随即在2012年将资金、开发和研究工作转向深度学习技术。
这一转型最终催生了2016年的初代NVIDIA DGX超级计算机、具备首代Tensor核心的Volta架构，以及后续的DLSS技术。
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