2012 میں AlexNet کی سنگِ میل کامیابی نچلی سطح کی GPU انجینئرنگ (cuda-convnet) اور تقسیم شدہ دوہری GPU ساخت پر منحصر تھی، اور اسی نے زیادہ گہرے اور زیادہ مؤثر کمپیوٹر وژن ماڈلز کی تیز دوڑ کو براہِ راست جنم دیا۔
2015 سے آج تک، ڈیپ لرننگ ہاتھ سے ٹیون کیے گئے C++ GPU کوڈ اور کنوولوشنل نیٹ ورکس سے آگے بڑھ کر ہارڈویئر سے تیز کیے گئے میٹرکس انجنز اور Transformer فن تعمیر تک پہنچی۔ یہ تین سنگِ میل طے کرتے ہیں کہ جدید اے آئی ماڈلز کیسے
جدید Transformers بڑی ٹوکن ترتیبوں کو ہارڈویئر کی چوٹی کی رفتار پر پروسیس کرنے کے لیے Self-Attention کی میٹرکس ریاضی، Triton جیسے اعلیٰ سطح کے GPU کمپائلرز، اور FlashAttention جیسے میموری سے باخبر CUDA کرنلز پر انحصار کر
CUDA (Compute Unified Device Architecture) NVIDIA کا متوازی کمپیوٹنگ پلیٹ فارم اور پروگرامنگ ماڈل ہے جو ڈیپ لرننگ فریم ورکس کو بھاری ریاضیاتی حسابات GPUs پر چلانے کے قابل بناتا ہے۔ لاکھوں آزاد عملیات کو ہزاروں GPU کورز م
اے آئی محققین نے 2006 اور 2009 کے درمیان نیورل نیٹ ورکس کے لیے CUDA کی زبردست کارکردگی کے فائدے کو پہچاننا شروع کیا، اور فیصلہ کن مرکزی کامیابی 2012 میں ہوئی۔ اس تبدیلی سے پہلے، نیورل نیٹ ورکس کو بڑے پیمانے پر اتنا سست ا
2012 میں AlexNet کی کامیابی نے ثابت کر دیا کہ CUDA سے لیس GPUs کے ساتھ جڑے ڈیپ نیورل نیٹ ورکس کمپیوٹر وژن کی دہائیوں پر محیط روایتی انجینئرنگ سے آگے نکل سکتے ہیں۔ ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC
Life360 نے اپنا فیملی انٹیلی جنس پلیٹ فارم تھرڈ پارٹی AI معاونین کے لیے کھول دیا ہے، جس سے منسلک ایجنٹوں کو اس کی فیملی لوکیشن سروس سے معلومات کا استف