黃仁勛加州理工畢業(yè)典禮演講：我是個(gè)好老板(6)

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2024-06-18 09:45:41 量子位

一個(gè)全新的計(jì)算世界出現(xiàn)了,。Jeff Hinton、Alex Krzyzewski和Ilya Sutskever使用NVIDIA CUDA GPU訓(xùn)練AlexNet,，并贏得2012年ImageNet挑戰(zhàn)賽,，震驚了計(jì)算機(jī)視覺(jué)界。這是一個(gè)重要時(shí)刻,，深度學(xué)習(xí)的大爆炸,，一個(gè)標(biāo)志著人工智能革命開始的關(guān)鍵時(shí)刻。

AlexNet改造我們公司后的決定值得關(guān)注,。AlexNet后我們的決定改變了我們的公司,，也可能改變了其他一切。我們看到了深度學(xué)習(xí)的潛力,，并且相信,，只是通過(guò)原理思考相信，通過(guò)我們自己對(duì)深度學(xué)習(xí)的可擴(kuò)展性的分析相信,。我們相信該方法可以學(xué)習(xí)其他有價(jià)值的功能,。也許深度學(xué)習(xí)是一種通用函數(shù)學(xué)習(xí)器，有多少問(wèn)題很難或不可能使用基本的第一原理來(lái)表達(dá),。

因此,，當(dāng)我們看到這一點(diǎn)時(shí)，我們認(rèn)為這是一項(xiàng)我們真正必須關(guān)注的技術(shù),，因?yàn)樗木窒扌钥赡軆H受模型和數(shù)據(jù)規(guī)模的限制,。然而，當(dāng)時(shí)也遇到了挑戰(zhàn)?，F(xiàn)在是2012年,，2012年剛過(guò)不久。我們?nèi)绾尾拍茉诓粯?gòu)建這些大規(guī)模GPU集群的情況下探索深度學(xué)習(xí)的極限呢,？

當(dāng)時(shí)我們還是一家相當(dāng)小的公司,，構(gòu)建這些龐大的GPU集群可能要花費(fèi)數(shù)億美元。但如果我們不這樣做,，就無(wú)法保證擴(kuò)大規(guī)模后會(huì)有效,。然而,，沒(méi)有人知道深度學(xué)習(xí)可以擴(kuò)展到多遠(yuǎn)。如果我們不建造它,，我們永遠(yuǎn)不會(huì)知道,。這是其中之一，如果你建造它,，他們會(huì)來(lái)嗎？我們的邏輯是,，如果我們不建造它,，他們就不會(huì)來(lái)。

因此,，我們根據(jù)我們的首要原則信念和分析做出了奉獻(xiàn),。我們相信這會(huì)非常有效，當(dāng)公司相信某件事時(shí),，我們就應(yīng)該采取行動(dòng),。因此，我們深入研究深度學(xué)習(xí),，并在接下來(lái)的十年里系統(tǒng)地重塑了一切,。從GPU本身開始，我們重新發(fā)明了每個(gè)計(jì)算層,。現(xiàn)代GPU的發(fā)明,，與我們最初發(fā)明的過(guò)去的GPU非常不同。

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