2000年、スタンフォード大学の学生の発案により、今日のAI革命の基盤となる技術であるCUDAが誕生しました。そのすべては、8KのQuake 3から始まったのです。
2000年、スタンフォード大学での静かな木曜の夜。学生イアン・バックは、不可能と思われる課題に直面していました。それは、Quake 3 を真の 8K 解像度でプレイすることでした。単にプレイするだけでなく、8 台のプロジェクターで同時にレンダリングすることでした。
彼の解決策は、天才と狂気の狭間にあるものだった。32枚のNvidia Geforceグラフィックカードを1つのレンダリングファームに接続したのだ。野心的なオタクの一つのエピソードのように聞こえるこの出来事は、21 世紀で最も価値のあるテクノロジーの種を蒔くこととなりました。バックのアイデアは、Nvidia の CUDA テクノロジー、つまり、今日、ほぼすべての主要な AI システムの基盤となっているプラットフォームの礎となったのです。
遊びから科学的ビジョンへ
バックにとって、Quake 3 の実験は転機となりました。彼は、当時ほとんど誰も理解していなかったことを認識しました。グラフィックプロセッサは、三角形を描くだけにとどまらず、汎用計算機になる可能性を秘めているという事実です。この洞察により、このコンピュータサイエンスの学生は、Nvidia のチップの技術仕様を深く研究し、博士課程のプロジェクトを開始しました（via Xataka）。
- その結果、小さな研究者グループと協力し、DARPA の助成金を受けて、バックは「Brook」というオープンソースのプログラミング言語を開発しました。この言語により、グラフィックカードを分散型スーパーコンピュータに変えることが可能になりました。
- 突然、GPU 上で並列計算を実行することが可能になりました。たとえば、あるユニットがポリゴン A を照明し、別のユニットがポリゴン B をラスタライズし、3 つめのユニットがデータを保存するというように。
「Brook for GPUs: stream computing on graphics hardware」（スタンフォード大学）から入手可能）が発表され、ある人物、Nvidia の創設者である Jensen Huang の注目を集めました。彼は、この技術に大きな可能性を秘めていることを即座に認識し、バックをNvidiaに直接迎え入れました。
CUDAの誕生
2005年、Silicon Graphics社はNvidia社に打ち負かされ、倒産しました。現在、この米国のコンピュータメーカーに残っているのは、OpenGL仕様のみとなっています。
当時、約 1,200 人の SGI の元従業員が、いわば Nvidia の研究部門に流入しました。その中には、並列処理のパイオニアであるジョン・ニコルズもいました。彼は以前のプロジェクトは失敗しましたが、バックと協力して新しいプロジェクトを立ち上げたのです。
- このプロジェクトは、当初、説明よりも混乱を招くような名前、「Compute Unified Domain Architecture（統合コンピューティングドメインアーキテクチャ）」、略して CUDA と名付けられました。
- 2006 年 11 月、NVIDIA はこの無料ソフトウェアの最初のバージョンをリリースしましたが、自社のハードウェアパートナーにのみ提供されました。
当初の熱狂はすぐに冷めました。2007 年、CUDA のダウンロード数はわずか 13,000 件でした。何百万もの Nvidia ユーザーは、グラフィックカードをゲーム専用に使用したいと考えていました。CUDA プログラミングは複雑であり、投資はほとんど見返りがないようでした。また、社内でこのプロジェクトはかなりのリソースを消費しましたが、目立った成果は得られませんでした。
AI 革命への長い道のり
最初の数年間、CUDA は確かに AI 技術へと発展したわけではありませんでした。当時、人工知能などほとんど話題にもなりませんでした。その代わりに、CUDA を利用したのは研究所や科学機関でした。
しかし、バック氏自身は、2009 年に Tom’s Hardware とのインタビューで、その将来性について次のように述べていました。
コンテンツ（顔、場所など）に基づく画像や写真の分類など、膨大な計算能力を必要とする操作など、パーソナルメディアの可能性が見えてくるでしょう。
バックが、その数年後を完璧に予測していたかどうかは、皆さんご自身で判断してください。少なくとも、彼の予測はそれほど長く待つ必要はありませんでした。
- 2012年、アレックス・クリジェフスキーとイリヤ・サツケバーという2人の博士課程の学生たちが、ジェフリー・ヒントンの指導のもと、 「AlexNet」を発表しました。
- このソフトウェアは、画像の内容を自動的に分類することができました。これは、これまで計算上不可能とされていたアイデアでした。
重要なことは、彼らがこのニューラルネットワークを、CUDA ソフトウェアを搭載した NVIDIA グラフィックカードでトレーニングしたことです。
この時点で、2 つの世界が融合しました。CUDA と人工知能が突然、意味を成すようになったのです。そのあとはご存じの通り、スタンフォード大学の学生による突飛なアイデアが、今日、何百万もの AI システムを支えている技術へと発展し、NVIDIA を世界でもっとも価値のあるテクノロジー企業へと押し上げたのです。
