Bryan Catanzaro (@ctnzr), VP della Ricerca Applicata in Deep Learning presso @NVIDIA, sul momento in cui si è reso conto che le GPU avrebbero cambiato tutto. “Ero uno studente di dottorato all'UC Berkeley nel 2005 e cercavo di accelerare i calcoli più importanti del mondo. NVIDIA ha rilasciato CUDA nel 2006 e ha visitato il mio laboratorio dicendo: ‘Dovresti provare questo.’” La scoperta è arrivata immediatamente: “Ho collegato la loro GPU al mio computer, ho riscritto il mio codice di addestramento del support-vector-machine in circa 30 minuti, e ha funzionato 200× più veloce della mia versione su CPU. Ho pensato, ecco, è così molto più facile di quello che stavo facendo prima.” Quel momento ha cambiato la traiettoria della sua carriera: “Ho realizzato che sarebbe stato possibile accelerare drasticamente il machine learning con le GPU.” Bryan è entrato in NVIDIA come stagista nel 2008, quando l'intero gruppo di ricerca era composto da solo ~15 persone e l'azienda era ancora focalizzata sulla grafica. Ma anche allora, la visione stava prendendo forma: “C'era questa speranza che il calcolo accelerato, capire i calcoli più importanti e costruire hardware e software per guadagni di 10× o 100×, avrebbe trasformato qualcosa oltre la grafica.” “Credevo che sarebbe stato il machine learning e l'AI. Il calcolo richiesto per l'intelligenza è essenzialmente illimitato, perché la quantità di intelligenza di cui abbiamo bisogno è essenzialmente illimitata.”