O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, revelou recentemente que as primeiras experiências de treinamento em larga escala de inteligência artificial foram feitas com duas placas de vídeo GeForce GTX 580 — modelos lançados em 2010 e projetados originalmente para jogos.
A história, contada em entrevista ao podcast de Joe Rogan, volta a 2012 e mostra como um experimento acadêmico acabou mudando os rumos da empresa e da computação moderna.
Experimento com GPUs gamer iniciou o deep learning moderno
Na época, três pesquisadores da Universidade de Toronto — Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton — trabalhavam em uma nova abordagem de reconhecimento de imagens. O resultado foi a AlexNet, uma rede neural profunda capaz de aprender padrões visuais de forma autônoma.
O sistema foi treinado em duas GeForce GTX 580, equipadas com arquitetura Fermi e 3 GB de memória de vídeo, conectadas em modo SLI para compartilhar carga de processamento. O hardware, pensado para rodar games, mostrou desempenho inédito ao processar milhões de imagens de forma paralela.
A AlexNet venceu a competição ImageNet 2012, superando os algoritmos existentes com mais de 70% de precisão e abrindo caminho para o boom do deep learning — técnica que se tornaria base de todo o desenvolvimento de IA nos anos seguintes.
Até então, NVIDIA focava apenas em games e CUDA
Segundo Huang, o uso das GPUs para treinar redes neurais não nasceu de dentro da companhia. Até aquele momento, a NVIDIA ainda concentrava esforços em gráficos 3D e na consolidação da plataforma CUDA, voltada a cálculos científicos e simulações. A linha GeForce era tratada exclusivamente como produto gamer.
O sucesso do experimento canadense, porém, chamou atenção pela eficiência das GPUs no processamento paralelo — característica ideal para o tipo de cálculo massivo exigido pela IA.
NVIDIA apostou e mudou de rumo
Pouco depois, a empresa passou a investir diretamente em soluções de aprendizado profundo. Em 2016, lançou o primeiro supercomputador NVIDIA DGX, voltado a pesquisas em IA — o primeiro exemplar foi entregue a Elon Musk. No ano seguinte, vieram os chips com arquitetura Volta e Tensor Cores, unidades dedicadas à aceleração de inferência e treinamento de redes neurais.
Esses lançamentos marcaram a transição definitiva da NVIDIA de fabricante de hardware para games para protagonista da corrida global por poder computacional de IA. O que nasceu como uma adaptação improvisada em laboratório se transformou em um setor que hoje vale trilhões de dólares.
