Генеральный директор компании Nvidia Дженсен Хуанг отпраздновал 25 лет с момента появления видеокарты GeForce 3. В новом видео он обсудил с коллегами историческую эволюцию графических процессоров и влияние ранних архитектур на современные технологии искусственного интеллекта.

По словам главы компании, до релиза GeForce 3 графика обрабатывалась аппаратными блоками с фиксированными функциями. Изначальные успешные ускорители, такие как RIVA 128 и RIVA TNT 2, отлично справлялись со своими задачами, но именно GeForce 3 стала историческим переломным моментом. Эта модель привнесла концепцию программируемых шейдеров, что превратило Nvidia из обычного производителя видеокарт в полноценную вычислительную компанию.

Разница в масштабах технологий за прошедшие годы оказалась колоссальной. Дженсен Хуанг отметил, что старые чипы содержали около 30000000 транзисторов и потребляли 35 ватт энергии. Современные графические процессоры вмещают более 100000000000 транзисторов, а их энергопотребление может достигать 3500 ватт.

Отдельное внимание участники беседы уделили технологии трассировки лучей, которая появилась в 2018 году с выходом видеокарт линейки RTX на базе архитектуры Turing. Внедрение этой технологии стало огромным риском для компании, так как вычисления оказались слишком тяжелыми и привели к сильному падению частоты кадров. Для решения этой проблемы инженерам пришлось обратиться к искусственному интеллекту, что в итоге привело к созданию нейронного рендеринга.

Сегодня Nvidia активно объединяет традиционную компьютерную графику и генеративный искусственный интеллект. Руководитель компании подчеркнул, что без оригинальных разработок серии GeForce не появилась бы вычислительная платформа CUDA, а без нее был бы невозможен современный бум нейросетей. Инженеры уже сейчас работают над технологиями, которые будут определять развитие индустрии в следующие 10 лет.

Когда-то видеоигры называли пустой тратой времени. А теперь - посмотрите внимательно, в каком мире мы живём. ИИ в медицине. ИИ в науке. ИИ в транспорте. ИИ в образовании, промышленности и энергетике. И у истоков всего этого - видеоигры. Не как шутка или метафора. А буквально.

Игры требовали невозможного. Больше графики. Больше скорости. Больше реализма. Каждый новый уровень, каждый взрыв, каждый шейдер - это давление на железо. Давление, которое вынудило человечество изобрести GPU - массовые, безумно мощные вычислительные машины. Не для науки и не для ИИ. А для того, чтобы персонаж выглядел живым, а освещение было реалистичным.

А потом случился поворот. Стало ясно: это не просто "видеокарты". Это архитектуры, которые умеют считать много и одновременно. Учёные поняли это рано. Уже в начале 2000-х GPU начали использоваться для расчётов в физике, химии и моделировании. Это было сложно, неудобно, но работало. И именно поэтому в 2007 году вместе с выходом знаменитой Crysis, NVIDIA выпустила CUDA и первые Tesla - уже не только для игр, но и для науки. Видеокарты перестали быть только игровыми устройствами и стали универсальной вычислительной платформой, фундаментом для развития инфраструктуры и коммерческого взлёта ИИ. GPU, созданные под игры и адаптированные под науку стали использоваться для нейросетей.

А дальше - эффект домино. ИИ ускорил науку. Наука ускорила технологии.
Технологии вернулись в реальный мир:

• лекарства разрабатываются быстрее,

• материалы проектируются точнее,

• производство становится эффективнее,

• знания доступнее.

И всё это - из-за того, что кто-то когда-то сказал:

А давайте сделаем игру ещё красивее.

Вот в чём настоящая ирония истории. То, что считали "бесполезным развлечением",
оказалось двигателем цивилизации. Игры научили машины видеть. Машины научились думать. А думать - значит развивать всё остальное.

Так что в следующий раз, когда кто-то скажет: "видеоигры ни к чему не ведут", можно спокойно ответить:

Они привели нас в будущее.

Я не хочу изменить мир за день, я планирую изменить его за 50 лет.
Мне не нужна тысяча успешных проектов, мне нужен один прорывной проект.
Дженсенг Хуанг, Nvidia
2003