Bryan Catanzaro (@ctnzr), vicepresidente de Investigación en Aprendizaje Profundo Aplicado en @NVIDIA, en el momento en que se dio cuenta de que las GPUs lo cambiarían todo. "Fui estudiante de posgrado en UC Berkeley en 2005 intentando acelerar los cálculos más importantes del mundo. NVIDIA lanzó CUDA en 2006 y visitó mi laboratorio diciendo: 'Deberías probar esto.'" El avance llegó al instante: "Conecté su GPU a mi ordenador, reescribí el código de entrenamiento de mi vector de soporte en unos 30 minutos, y funcionó un 200× más rápido que mi versión de CPU. Pensé, eso es todo. Esto es mucho más fácil que lo que hacía antes." Ese momento cambió el rumbo 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 becario en 2008, cuando todo el grupo de investigación era de solo ~15 personas y la empresa seguía centrada en gráficos. Pero incluso entonces, la visión se estaba formando: "Existía la esperanza de que la computación acelerada, averiguar los cálculos más importantes y construir hardware y software para ganancias del 10× o 100×, transformaría algo más allá de los gráficos." "Creía que eso sería aprendizaje automático e IA. El cálculo necesario para la inteligencia es esencialmente ilimitado, porque la cantidad de inteligencia que necesitamos es esencialmente ilimitada."