Bryan Catanzaro (@ctnzr), VP de Investigación en Aprendizaje Profundo Aplicado en @NVIDIA, sobre el momento en que se dio cuenta de que las GPU cambiarían todo. "Era un estudiante de posgrado en UC Berkeley en 2005 tratando de acelerar los cálculos más importantes del mundo. NVIDIA lanzó CUDA en 2006 y visitó mi laboratorio diciendo: 'Deberías probar esto.'" El avance llegó instantáneamente: "Conecté su GPU a mi computadora, reescribí mi código de entrenamiento de máquina de soporte vectorial en unos 30 minutos, y funcionó 200× más rápido que mi versión en CPU. Pensé, eso es todo. Esto es mucho más fácil que lo que estaba haciendo antes." Ese momento cambió la trayectoria de su carrera: "Me di cuenta de que iba a ser posible acelerar drásticamente el aprendizaje automático con GPUs." Bryan se unió a NVIDIA como pasante en 2008, cuando todo el grupo de investigación era de solo ~15 personas y la empresa aún se centraba en gráficos. Pero incluso entonces, la visión se estaba formando: "Había esta esperanza de que la computación acelerada, al identificar los cálculos más importantes y construir hardware y software para ganancias de 10× o 100×, transformaría algo más allá de los gráficos." "Creía que eso sería el aprendizaje automático y la IA. La computación requerida para la inteligencia es esencialmente ilimitada, porque la cantidad de inteligencia que necesitamos es esencialmente ilimitada."