CUDA స్వీకరణ: తొలి GPU ప్రయోగాల నుండి AlexNet విజయం వరకు

2006 మరియు 2009 మధ్య AI పరిశోధకులు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు CUDA అందించే భారీ పనితీరు ప్రయోజనాన్ని గుర్తించడం ప్రారంభించారు; నిర్ణయాత్మక ప్రధాన స్రవంతి విజయం 2012లో జరిగింది. ఈ మార్పుకు ముందు, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఆచరణాత్మకంగా ఉపయోగపడటానికి మరీ నెమ్మదిగా, గణనపరంగా ఖరీదైనవిగా భావించి విస్తృతంగా తోసిపుచ్చేవారు.

CUDA స్వీకరణలో ముఖ్యమైన మైలురాళ్లు

• 2006 (CUDA విడుదల): NVIDIA CUDAను ప్రారంభించింది; దీనివల్ల పరిశోధకులు సంక్లిష్టమైన గ్రాఫిక్స్ షేడర్‌ల (OpenGL వంటివి) బదులు ప్రామాణిక C/C++ ఉపయోగించి GPUలను ప్రోగ్రామ్ చేయగలిగారు.

• 2007–2008 (తొలి న్యూరల్ నెట్ ప్రయోగాలు): తొలి స్వీకర్తలు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అల్గారిథమ్‌లను CUDAకు మార్చడం ప్రారంభించారు. 2008లో, పరిశోధకుడు Rajat Raina మరియు Stanfordలోని Andrew Ng బృందం, CUDA నడిపే GPUలు మల్టీ-కోర్ CPUల కంటే 70 రెట్లు వేగంగా డీప్ బిలీఫ్ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వగలవని ప్రదర్శించారు.

• 2009–2010 (రికార్డులు బద్దలుకొట్టిన బెంచ్‌మార్క్‌లు): Jürgen Schmidhuber ప్రయోగశాల (Dan Cireșan సహా) CUDA-వేగవంతం చేసిన GPUలను ఉపయోగించి, చేతిరాత గుర్తింపు (MNIST) రికార్డులను బద్దలు కొట్టిన డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇచ్చింది; ప్రత్యేక సూపర్‌కంప్యూటర్‌లు లేకుండానే లోతైన నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వవచ్చని ఇది రుజువు చేసింది.

• 2012 (AlexNet మలుపు): నిర్ణయాత్మక క్షణం ImageNet పోటీలో జరిగింది. Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever మరియు Geoffrey Hinton రెండు NVIDIA GTX 580 GPUలపై కస్టమ్ CUDA కెర్నల్‌లను ఉపయోగించి AlexNetకు శిక్షణ ఇచ్చి, సంప్రదాయ పద్ధతులతో పోలిస్తే చిత్ర వర్గీకరణ దోష రేటును దాదాపు సగానికి తగ్గించారు. ఈ విజయం ఆధునిక డీప్ లెర్నింగ్ విప్లవానికి నాంది పలికింది.

• 2014 (cuDNN విడుదల): AlexNet ఉప్పెన తర్వాత, NVIDIA cuDNN (CUDA Deep Neural Network library)ను విడుదల చేసి, Caffe, Theano, TensorFlow, PyTorch వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల కోసం ప్రతి AI పరిశోధకుడికీ ఆప్టిమైజ్ చేసిన, ప్లగ్-అండ్-ప్లే GPU నిర్మాణ భాగాలను అందించింది.

ఇది అన్నింటినీ ఎందుకు మార్చింది

CUDAకు ముందు, మధ్యస్థ పరిమాణం గల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌కు CPUలపై శిక్షణ ఇవ్వడానికి వారాలు లేదా నెలలు పట్టేది, దీనివల్ల ప్రయోగం-తప్పిదం పద్ధతి పరిశోధన దాదాపు అసాధ్యంగా ఉండేది. CUDA ఆ శిక్షణ సమయాన్ని రోజులకు లేదా గంటలకు తగ్గించి, పరిశోధకులు డేటాసెట్‌లను విస్తరించడానికి, మరిన్ని లేయర్‌లను పేర్చడానికి, Transformers మరియు పెద్ద భాషా మోడల్‌ల వంటి ఆధునిక ఆర్కిటెక్చర్‌లను కనిపెట్టడానికి వీలు కల్పించింది.