12月9日最新消息，在近期播出的joe rogan播客节目中，nvidia首席执行官黄仁勋回顾了深度学习诞生历程及公司战略转向的关键节点：深度学习的真正爆发，始于2012年——当时依靠两块本为游戏而生的gtx 580显卡，通过sli双卡并联方式实现突破性训练。
黄仁勋透露，如今驱动AI革命的深度学习技术，其奠基性神经网络的首次成功运行，所依赖的硬件正是基于Fermi架构、配备512个CUDA核心的旗舰级游戏显卡GTX 580。
尽管这款显卡的设计初衷是提供极致的游戏图形性能，但其卓越的并行处理能力，却意外成为加速深度学习模型训练的关键推手。
2012年，多伦多大学的研究团队——Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever与Geoffrey Hinton——借助两张3GB显存的GTX 580显卡，成功训练出具有划时代意义的AlexNet模型。
这个参数量达约6000万的深度神经网络，在当年ImageNet大规模图像识别挑战赛中，以相较传统手工特征方法高出70%的准确率一鸣惊人。
黄仁勋强调，AlexNet团队通过对算法进行精细重构，使其可在双GTX 580上高效并行执行，并仅在关键阶段同步数据，显著压缩了整体训练周期。这也让GTX 580一举成为全球首款实际承载深度学习/机器学习AI模型运行的消费级显卡。
通过 NVIDIA NIM API 调用 Kimi K2.5 视觉模型分析图像，非常适合为 MiniMax M2.5、GLM-5 等非视觉模型赋予视觉能力。
耐人寻味的是，这一历史性时刻发生之际，NVIDIA在人工智能方向的投入几乎为零，研发重心仍高度聚焦于3D渲染与游戏图形技术。
正是AlexNet在GTX 580平台上的惊艳表现，促使NVIDIA迅速洞察到深度学习的战略价值。黄仁勋坦言，公司于2012年当即启动全面转向，将大量资源倾斜至深度学习技术研发与生态构建。
这场关键转型直接孕育了2016年发布的首代NVIDIA DGX AI超级计算机、搭载初代张量核心（Tensor Core）的Volta架构GPU，以及后来广为人知的深度学习超级采样（DLSS）技术。
