Der AlexNet-Meilenstein von 2012 beruhte auf hardwarenaher GPU-Entwicklung (cuda-convnet) und einer auf zwei GPUs aufgeteilten Architektur. Er löste unmittelbar einen rasanten Wettlauf um tiefere und effizientere Modelle
Zwischen 2015 und heute entwickelte sich Deep Learning von manuell optimiertem C++-GPU-Code und Faltungsnetzwerken hin zu hardwarebeschleunigten Matrixeinheiten und Transformer-Architekturen. Diese drei Meilensteine best
Moderne Transformer nutzen die Matrixberechnungen der Selbstaufmerksamkeit, GPU-Compiler auf höherer Abstraktionsebene wie Triton und speicherbewusste CUDA-Kernel wie FlashAttention, um riesige Token-Sequenzen mit maxima
CUDA (Compute Unified Device Architecture) ist die parallele Rechenplattform und das Programmiermodell von NVIDIA, mit dem Deep-Learning-Frameworks aufwendige mathematische Berechnungen auf GPUs ausführen können. Indem C
KI-Forschende erkannten zwischen 2006 und 2009 den enormen Leistungsvorteil von CUDA für neuronale Netze, der entscheidende Durchbruch in der breiten Anwendung folgte 2012. Vor diesem Wandel galten neuronale Netze weithi
Im Jahr 2012 bewies der Durchbruch von AlexNet, dass tiefe neuronale Netze in Verbindung mit CUDA-fähigen GPUs jahrzehntelange traditionelle Entwicklung im Bereich Computer Vision übertreffen konnten. Bei der ImageNet La
Life360 hat seine Family Intelligence-Plattform für KI-Assistenten von Drittanbietern geöffnet, sodass vernetzte Agenten Informationen von seinem Fami