Uma ideia de um estudante de Stanford em 2000 levou ao nascimento da CUDA – a tecnologia na qual toda a revolução da IA se baseia hoje. Tudo começou com Quake 3 em 8K.
Uma noite tranquila de quinta-feira na Universidade de Stanford, em 2000. O estudante Ian Buck enfrenta um problema que parece impossível: jogar Quake 3 em resolução 8K real. Não apenas jogar, mas renderizar em oito projetores simultaneamente.
A sua solução oscilava entre a proverbial genialidade e a loucura: ele conectou 32 placas gráficas Nvidia Geforce a uma render farm. O que parece um simples episódio de um nerd ambicioso, semeou uma das tecnologias mais valiosas do século XXI. A ideia de Buck abriu caminho para a tecnologia CUDA da Nvidia, a plataforma que hoje é a espinha dorsal de quase todos os grandes sistemas de IA.
De brincadeira a visão científica
Para Buck, a experiência com o Quake 3 foi um ponto de viragem. Ele percebeu algo que quase ninguém compreendia na altura: os processadores gráficos podiam fazer muito mais do que apenas desenhar triângulos – podiam tornar-se máquinas de cálculo universais. Com essa perceção, o estudante de informática mergulhou profundamente nas especificações técnicas dos chips da Nvidia e iniciou o seu projeto de doutoramento (via Xataka).
- O resultado: em conjunto com um pequeno grupo de investigadores e com o apoio de uma bolsa da DARPA, Buck desenvolveu uma linguagem de programação de código aberto chamada «Brook». Esta linguagem conseguiu transformar placas gráficas em supercomputadores descentralizados.
De repente, era possível executar cálculos paralelos em GPUs, por exemplo, com uma unidade iluminando o polígono A, outra rasterizando o polígono B e uma terceira armazenando os dados.
Seguiu-se um artigo intitulado «Brook for GPUs: stream computing on graphics hardware» (disponível em Universidade de Stanford) foi publicado e chamou a atenção de uma pessoa em particular: o fundador da Nvidia, Jensen Huang.
Ele percebeu imediatamente que havia um enorme potencial ali e trouxe Buck diretamente para a Nvidia.Ano de 2005: a empresa Silicon Graphics entra em colapso, derrotada pela Nvidia. Hoje em dia, tudo o que resta do fabricante de computadores norte-americano é a especificação OpenGL.
Cerca de 1.200 ex-funcionários da SGI migraram para o departamento de pesquisa da Nvidia. Entre eles estava John Nickolls, um pioneiro do processamento paralelo, cujo projeto anterior havia fracassado, mas que agora formava um novo projeto ao lado de Buck.
- Este projeto recebeu um nome que, inicialmente, causou mais confusão do que esclarecimento: «Compute Unified Domain Architecture», ou CUDA.
- Em novembro de 2006, a NVIDIA lançou a primeira versão deste software gratuito, mas exclusivamente para os seus próprios parceiros de hardware.
A euforia inicial esmoreceu rapidamente. Em 2007, o CUDA foi baixado apenas 13.000 vezes. Os milhões de utilizadores da Nvidia queriam usar as suas placas gráficas exclusivamente para jogos. A programação CUDA revelou-se complexa e o investimento parecia pouco rentável. Internamente, o projeto também consumia recursos consideráveis, sem trazer resultados significativos.
O longo caminho para a revolução da IA
Nos primeiros anos, a CUDA certamente não se desenvolveu como tecnologia de IA – na época, mal se falava em inteligência artificial. Em vez disso, eram laboratórios de pesquisa e institutos científicos que utilizavam a CUDA.
No entanto, o próprio Buck já tinha referido em 2009, numa entrevista com Tom’s Hardware que já tinha uma ideia de onde isso poderia levar:
Veremos possibilidades nas mídias pessoais, como classificação de imagens e fotos com base no conteúdo – rostos, locais – operações que exigem enorme poder de computação.
Cabe a vocês decidir se Buck imaginou perfeitamente os anos seguintes. Pelo menos, ele não teve que esperar muito tempo para ver a sua previsão se concretizar.
- Em 2012, dois estudantes de doutorado chamados Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, sob a orientação de Geoffrey Hinton, apresentaram um projeto chamado «AlexNet».
- Este software era capaz de classificar imagens automaticamente de acordo com o seu conteúdo – uma ideia que antes era considerada matematicamente impossível.
O fator decisivo: eles treinaram essa rede neural em placas gráficas NVIDIA com software CUDA.
Nesse momento, dois mundos se fundiram. CUDA e inteligência artificial de repente fizeram sentido. O resto é história: a ideia absurda de um estudante de Stanford tornou-se a tecnologia na qual milhões de sistemas de IA funcionam hoje – e que fez da NVIDIA a empresa de tecnologia mais valiosa do mundo.
