Estudante monta 32 placas gráficas GeForce para jogar Quake III e dá origem ao CUDA após 25 anos

A trajetória de Ian Buck e a revolução da computação gráfica com CUDA.

Em 2000, Ian Buck, estudante de ciência da computação em Stanford, decidiu realizar um experimento audacioso: jogar Quake III em resolução 8K. Para isso, ele uniu 32 placas de vídeo GeForce, projetando a imagem em oito projetores dispostos de maneira estratégica.

Esse momento se tornou uma revelação para Buck, que percebeu que as GPUs poderiam ter um potencial muito além da simples renderização de gráficos. Sua experiência o levou a explorar as capacidades dos processadores gráficos da NVIDIA durante seu doutorado, onde começou a desenvolver uma linguagem de programação de código aberto chamada Brook, com o apoio da DARPA.

Brook permitiu transformar placas gráficas em supercomputadores acessíveis, demonstrando que as GPUs podiam resolver uma variedade de problemas, aproveitando o paralelismo que esses chips oferecem. Buck provou que, enquanto uma parte do chip processava um triângulo, outra parte poderia estar trabalhando em um segundo, aumentando exponencialmente o poder computacional disponível.

Esse trabalho resultou em um artigo que popularizou a ideia de computação paralela. Embora o projeto tenha recebido pouca atenção no início, foi reconhecido por pessoas influentes na indústria, como Jensen Huang, fundador da NVIDIA, que rapidamente contratou Buck ao perceber o potencial das GPUs.

GPU como supercomputador doméstico

Após a falência da Silicon Graphics em 2005, muitos de seus funcionários, incluindo engenheiros que se dedicavam à computação paralela, se juntaram à NVIDIA. Buck, ao lado de John Nickolls, começou a desenvolver a Compute Unified Domain Architecture (CUDA), uma iniciativa que buscava explorar a capacidade computacional das placas gráficas.

Assim nasceu a CUDA

A primeira versão do CUDA foi lançada em novembro de 2006, proporcionando uma plataforma de software que, embora gratuita, era compatível apenas com hardware da NVIDIA. Inicialmente, a adoção da tecnologia foi lenta, com a maioria dos usuários de GPUs se concentrando em jogos, e a programação para CUDA apresentava desafios significativos.

Os primeiros a utilizar o CUDA não foram os profissionais de inteligência artificial, mas sim cientistas em diversos campos, que começaram a explorar suas capacidades. O verdadeiro potencial da tecnologia só começou a ser reconhecido anos depois, quando a IA começou a ganhar destaque.

Sucesso tardio (mas merecido)

Em uma entrevista de 2012, Buck destacou as possíveis aplicações futuras do CUDA, mencionando o uso da tecnologia em mídias pessoais, como a classificação de fotos. Ele não sabia que estava prestes a presenciar o início de uma revolução na área da inteligência artificial.

Em 2012, dois doutorandos, Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, sob a orientação de Geoffrey Hinton, desenvolveram o AlexNet, um software que revolucionou a classificação automática de imagens. Esse projeto utilizou placas gráficas NVIDIA e CUDA, demonstrando que a combinação de IA e CUDA poderia transformar o cenário tecnológico.

Com isso, a relevância do CUDA se consolidou, marcando o início de uma nova era na computação. O que se seguiu, como se costuma dizer, é história.