Останнім часом я думав про революцію GPU в AI. Знаєш, як деякі технологічні зміни на вигляд невідворотні в ретроспективі, але в момент їх виникнення це насправді величезний стрибок віри?

Що дійсно викликає в мене цікавість, так це: коли представники індустрії вперше усвідомили, що графічні процесори вже не просто для графіки - що вони стали справжнім рушієм для машинного навчання? Чи був якийсь ключовий експеримент, який зробив це абсолютно зрозумілим? Або все відбувалося більш поступово, через проби та помилки?

Бо ось у чому справа - проривні моменти в технологіях рідко приходять з акуратним бантиком зверху. Іноді це очевидно з перших принципів, іноді це складніше. Ви глибоко занурені в роботу, тестуючи різні підходи, і раптом частини замикаються.

Ця вся еволюція має значення значно більше, ніж просто штучний інтелект. Подивіться на криптомайнінг, механізми консенсусу блокчейну, навіть обчислювальну інфраструктуру, яка живить сьогоднішні проекти Web3 - оптимізація GPU є в центрі всього цього. Розуміння того, як ці висновки сформувалися тоді, може розповісти нам щось про те, де прихований наступний зсув обчислювальної парадигми.