Günümüzde yapay zeka teknolojilerinin geldiği noktada, derin öğrenme (deep learning) büyük bir rol oynuyor. Bu teknoloji, yapay zekanın kendi kendine öğrenmesini sağlıyor ve makine öğrenmesi algoritmalarını yüksek ölçekte çalıştırabilen grafik işlem birimleri (GPU'lar) tarafından destekleniyor. Ancak, derin öğrenmenin temelleri, aslında bu tür hesaplamalar için özel olarak tasarlanmamış bir donanıma dayanıyor. Nvidia CEO'su Jensen Huang'ın bir podcast yayınında açıkladığına göre, derin öğrenmeyi ilk geliştiren araştırmacılar, 2012 yılında iki adet 3GB GTX 580 ekran kartını SLI (tek bir sistemde birden fazla ekran kartını birleştirme teknolojisi) modunda kullanarak bu süreci tamamlamış.
Toronto Üniversitesi'nden araştırmacılar, bilgisayar görü alanında görüntü algılama yeteneklerini geliştirmek amacıyla derin öğrenmeyi icat ettiler. 2011 yılında, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton, daha iyi görüntü tanıma araçları geliştirmek üzerine çalışıyorlardı. O dönemde 'yapay sinir ağı' (neural network) kavramı henüz tam olarak yerleşmemişti; bunun yerine, geliştiriciler kenarları, köşeleri ve dokuları algılamak için manuel olarak tasarlanmış algoritmalar kullanıyordu.
Üç araştırmacı, toplamda yaklaşık 60 milyon parametreden oluşan sekiz katmanlı bir mimari olan AlexNet'i geliştirdi. Bu mimariyi özel kılan şey, evrişimli ve derin yapay sinir ağı katmanlarını birleştirerek kendi kendine öğrenme yeteneğiydi. AlexNet o kadar başarılı oldu ki, çıktığı dönemde o zamanki lider görüntü tanıma algoritmasından %70'ten fazla daha iyi performans göstererek sektörün dikkatini hemen çekti.
Jensen Huang, AlexNet geliştiricilerinin görüntü tanıma algoritmalarını iki adet GTX 580 ekran kartında SLI modunda inşa ettiğini belirtti. Ayrıca, ağın her iki GPU'da da çalışacak şekilde optimize edildiği ve iki GPU'nun yalnızca gerektiğinde veri alışverişi yaparak eğitim süresini önemli ölçüde azalttığı ifade edildi. Bu durum, GTX 580'i derin öğrenme/makine öğrenmesi yapay zeka ağını çalıştıran dünyanın ilk grafik kartı olarak tarihe geçirdi.
İronik bir şekilde, bu önemli gelişme, Nvidia'nın yapay zeka alanına çok az yatırım yaptığı bir dönemde gerçekleşti. O yıllarda şirketin grafik araştırmaları ve geliştirmelerinin büyük bir kısmı 3D grafikler, oyunlar ve CUDA üzerine odaklanmıştı. GTX 580, özellikle oyunlar için tasarlanmıştı ve derin öğrenme ağlarını hızlandırmak için gelişmiş bir desteği yoktu. Ancak, GPU'ların doğal paralelliği, yapay sinir ağlarının hızlı çalışması için tam da ihtiyaç duyulan özellikti.
Jensen Huang ayrıca, AlexNet'in GTX 580'lerde kullanılmasının, Nvidia'nın yapay zeka donanımı geliştirmeye nasıl başladığının hikayesi olduğunu paylaştı. Huang, şirket 2012 yılında derin öğrenmenin dünya sorunlarını çözmek için kullanılabileceğini fark ettiğinde, tüm parasını, geliştirme ve araştırma çabalarını derin öğrenme teknolojisine yatırdığını söyledi. Bu yatırım, 2016 yılında Elon Musk'a gönderilen ilk Nvidia DGX sistemlerinin, Tensor çekirdeklerinin ilk neslini içeren Volta mimarisinin ve DLSS teknolojisinin doğuşuna zemin hazırladı. Eğer AlexNet'i çalıştıran iki adet GTX 580 olmasaydı, Nvidia bugün olduğu yapay zeka devi olmayabilirdi.
