Мыслящие машины Дженсена Хуанга: История Nvidia и мировой ИИ-революции - Стивен Витт
Дэлли бросил школу, потому что терпеть не мог уроки истории. Он работал автомехаником, но смог поступить в колледж. Он стал бакалавром в Вирджинском технологическом институте, магистром в Стэнфорде и доктором в Калифорнийском технологическом, так и не получив аттестат о среднем образовании. К тридцати годам Дэлли работал на профессорской должности в Массачусетском технологическом институте (MIT).
Самолеты были его второй страстью после компьютеров. Пасмурным днем в сентябре 1992 года он летел на своем одномоторном Cessna в Нью-Йорк над проливом Лонг-Айленд. На высоте около двух километров загорелся индикатор уровня масла. Билл направил самолет к ближайшему аэродрому, но вскоре двигатель заглох, и он услышал звук, который описывал как «удары множества мячиков по стенкам железной бочки». Дэлли перевел Cessna в режим планирования и подготовился к аварийной посадке на воду.
При ударе его бросило вперед, и он разбил нос о штурвал. Оглушенный, весь в крови, он сумел за 20 секунд, пока самолет тонул, выбить окно кабины и выбраться, вцепившись в подушку сиденья как в спасательный круг. Его подобрала проходившая мимо яхта. «Потом я проанализировал эту ситуацию на летном симуляторе, – рассказывал мне Дэлли совершенно будничным тоном. – Десять раз я оказывался в воде, но в конце концов мне удалось посадить самолет в аэропорту Гротон-Нью-Лондон».
Через пару дней Дэлли уже вернулся к работе. Его команда в MIT конструировала экспериментальный компьютер, выполняющий параллельные вычисления, под названием Jellybean. Этот аппарат воплощал представления Дэлли о будущем информационных технологий: практически все его компоненты (от микропроцессоров и плат до сетевого оборудования и приложений) представляли собой собственные разработки команды Дэлли. Конструкция была высотой с человека, а отдельные ее части скреплялись изолентой.
Тесты производительности показали, что Jellybean значительно превосходит обычные компьютеры по скорости, но Дэлли не смог найти коммерческого партнера для его производства. На устройства, производящие параллельные вычисления, на рынке не было спроса: большинство потребителей вполне устраивали существующие компьютеры. Дэлли решил покинуть MIT и перешел в Стэнфорд, где в возрасте сорока лет возглавил лучшую в мире кафедру информатики.
Дэлли начал сотрудничать с Nvidia в 2003 году, после того как Дженсен Хуанг нанес ему визит, но когда в 2009 году Кирк предложил ему постоянную работу, он сначала отказался. 2009–2010 финансовые годы были убыточными для Nvidia, и цена на акции компании неуклонно падала. В списке лучших инновационных компаний мира за 2010 год, составленном деловым журналом Fast Company, Nvidia отсутствовала, Businessweek также не упомянул ее в аналогичном перечне. Переход из Стэнфорда в Nvidia выглядел на тот момент как шаг в сторону, если не назад. Тем временем Intel, компания в 10 раз крупнее Nvidia, убеждала инвесторов, что нашла решение проблемы утечки тока в транзисторах; ее руководители настаивали на том, что закон Мура все еще действует.
Примерно в то же время, когда Хуанг пытался заполучить Дэлли, Intel сделала ему более выгодное предложение. Билл некоторое время обдумывал его, но после настойчивых уговоров Кирка все-таки выбрал убыточную Nvidia. Официально он занял должность главного научного сотрудника Nvidia в январе 2009 года, в тот момент, когда цена ее акции упала ниже 10 долларов. Джим Пламмер, декан инженерной школы Стэнфорда и член совета директоров Intel, сомневался в разумности решения Дэлли. «Билл, ты ненормальный, – говорил Пламмер. – Очень скоро Intel уничтожит Nvidia». Однако Дэлли был непоколебим. «Дженсен – прирожденный лидер, – говорит он. – За ним хочется следовать, куда бы он ни шел».
Дэлли преобразовал Nvidia Research, увеличив штат подразделения до трехсот с лишним сотрудников. Nvidia всегда отличалась тем, что постоянно увеличивала вычислительную мощность своих продуктов в пересчете на цену. Дэлли формировал портфель исследовательских проектов, следуя этой традиции. Со временем в него вошли такие направления, как робототехника, автомобилестроение, моделирование климата и биохимия. Работая в вузах, Дэлли располагал неограниченным временем для своих эксцентричных увлечений. В Nvidia ему приходилось придерживаться общего шестимесячного цикла выпуска графических процессоров. Как ни странно, со временем это начало ему нравиться. «Здесь гораздо меньше бюрократии, чем в других организациях, потому что благосостояние сотрудников и их семей зависит от своевременного выпуска новых устройств», – говорит он.
Дэлли считал, что Nvidia следовало больше взаимодействовать с академическим сообществом. В 2009 году, через несколько месяцев после его прихода, компания организовала Первую ежегодную конференцию по технологиям графических процессоров (GTC). Она прошла в отеле «Фэтмонт» в центре Сан-Хосе. Хуанг, который годами выглядел так, будто одевался на распродажах, переживал эволюцию стиля. Он вышел на сцену в облегающей черной рубашке, джинсах клеш и туфлях с серебряными пряжками. Аудитория смотрела на него не отрываясь, словно на гипнотизера. «Добро пожаловать на праздник высокопроизводительных вычислений!» – объявил он.
Хуанг любил зрелищные презентации. Однажды он пригласил Адама Сэвиджа и Джейми Хайнемана из программы «Разрушители мифов», чтобы показать разницу между последовательными и параллельными вычислениями. Для этого использовались два устройства, стреляющие краской по холсту. Первое с дистанционным управлением делало выстрелы по одному и нарисовало примерно за минуту примитивный смайлик. Вторая установка, состоящая из множества пушек, сделала одновременно 1100 выстрелов, мгновенно воссоздав пиксельную версию «Моны Лизы». Публика подобралась соответствующая, так что все были в восторге.
В первый вечер конференции состоялся благотворительный бал-маскарад, собирающий средства для местной начальной школы (очарование мероприятия слегка портил состав участников: в основном это были мужчины среднего возраста с бейджиками на шнурках). Следующий день был посвящен докладам по таким темам, как квантовая химия, дополненная реальность и моделирование поведения черных дыр. Одна из презентаций называлась «Возможности компьютерного зрения, вдохновленного биологией: высокопроизводительный подход». Проводил ее профессор MIT Николас Пинто, который собрал разнообразные приложения для распознавания изображений, в том числе и несколько нейронных сетей, и оптимизировал их для графических процессоров Nvidia с помощью CUDA. Он давал программам задание распознавать персонажей и объекты из сериала «Закон и порядок».
