тысячи специализированных ядер, которые способны одновременно выполнять расчеты с высокой скоростью. Когда исследователи обнаружили, что вычисления, необходимые для приложений глубокого обучения, в целом аналогичны тем, что используются для воспроизведения графики, графические процессоры быстро превратились в основную аппаратную платформу искусственного интеллекта.
Этот переход стал ключевым фактором, открывшим дорогу революции в сфере глубокого обучения в 2012 году. В сентябре того года команда исследователей ИИ из Торонтского университета привлекла внимание индустрии информационных технологий к глубокому обучению, продемонстрировав подавляющее превосходство на состязании по распознаванию визуальных образов ImageNet Large Visual Recognition Challenge – ежегодном мероприятии, посвященном машинному зрению. Если бы победившая команда не использовала графические процессоры для ускорения своей глубокой нейронной сети, ее решение вряд ли было бы достаточно эффективным, чтобы обеспечить победу. Мы ближе познакомимся с историей глубокого обучения в главе 4.
Команда из Торонтского университета использовала графические процессоры производства NVIDIA, компании, основанной в 1993 году и занимающейся исключительно разработкой и выпуском ультрасовременных графических чипов. После состязания ImageNet 2012 года и последовавшего широкого признания мощного синергетического эффекта соединения глубокого обучения и графических процессоров NVIDIA резко изменила траекторию своего движения, превратившись в одну из самых значимых технологических компаний, связанных с развитием искусственного интеллекта. Свидетельством того, что революция в области глубокого обучения свершилась, стала рыночная стоимость компании: с января 2012 года по январь 2020-го акции NVIDIA выросли более чем на 1500 %.
После того как проекты, связанные с глубоким обучением, перешли на графические процессоры, исследователи ИИ из ведущих технологических компаний начали разрабатывать программные средства, способные дать толчок созданию глубоких нейронных сетей. Google, Facebook и Baidu выпустили нацеленные на глубокое обучение программы с открытым исходным кодом, которые можно было бесплатно скачивать, использовать и обновлять. Самой широко используемой платформой является TensorFlow компании Google, выпущенная в 2015 году. TensorFlow – это комплексная программная платформа для глубокого обучения, предлагающая как исследователям, так и инженерам, разрабатывающим практические приложения, оптимизированный код для реализации глубоких нейронных сетей, а также разнообразные инструменты, увеличивающие эффективность разработок. Такие пакеты, как TensorFlow и PyTorch, конкурирующая платформа от Facebook, освобождают исследователей от необходимости писать и тестировать программный код, разбираясь в тонкостях, и позволяют сосредоточиться на задачах более высокого уровня при построении систем.
В процессе революции в области глубокого обучения NVIDIA и некоторые ее конкуренты перешли к разработке еще более мощных микропроцессоров,
