與Google合作 電腦歷史博物館公開AlexNet源代碼

電腦歷史博物館（CHM）日前發布資訊，稱其與Google公司合作，公開深度學習神經網絡AlexNet的源代碼。AlexNet於2012年掀起了當今人工智慧（AI）領域的革命性變革。此次開源不僅對全球AI研究具有重要意義，也再次凸顯了NVIDIA在推動深度學習技術發展中的核心作用。

AlexNet的成功是深度學習歷史中的重大突破。這個神經網絡由多倫多大學的研究生柯里茨（Alex Krizhevsky）、薩茨克（Ilya Sutskever）及指導教授辛頓（Geoffrey Hinton）於2012年共同開發，並成功應用於圖像識別領域。AlexNet的創新之處在於它利用多層卷積神經網絡（CNN）來進行大規模圖像分類，並在當時的ImageNet比賽中創下驚人的成績，將圖像分類的錯誤率顯著降低。

電腦歷史博物館表示，早在1950年代，神經網絡的概念就已經提出，但由於計算能力的不足，該技術並未取得突破性進展。直到2010年代，隨著龐大的數據集和高效能硬體的出現，神經網絡才迎來了蓬勃發展。AlexNet正是在這樣的背景下，憑藉著強大的運算資源和創新的技術，成功展示了深度學習的潛力。

輝達公司（NVIDIA）的圖形處理單元（GPU）技術，尤其是CUDA編程框架，對AlexNet的成功至關重要。2012年，AlexNet的開發團隊選擇使用NVIDIA的GPU來進行神經網絡的訓練，使得他們能夠利用並行運算大大提高訓練速度。NVIDIA的GPU硬體以其卓越的計算效能，使得複雜的深度學習模型能夠在短時間內完成大量數據的處理。

輝達的CUDA技術提供了通用的計算平台，允許開發者將圖形處理單元用於除3D圖形以外的計算工作。這一技術使得神經網絡的訓練變得更加高效，並為深度學習的普及奠定了硬體基礎。AlexNet的成功證明了GPU在人工智慧領域的潛力，並為後來的AI技術發展鋪平了道路。

隨著輝達技術的發展，GPU已成為當前AI技術發展的核心。如今，NVIDIA的H100等高效能GPU被廣泛應用於大規模的語言模型訓練、電腦視覺和語音識別等領域，並在自動駕駛、醫療影像分析等應用中發揮著重要作用。NVIDIA不僅是AI硬體領域的領頭羊，也在推動AI技術的創新與應用方面發揮著至關重要的作用。