映画を見て猫と人を区別するようになる。

2011年になると、AI研究者もNVIDIA GPUに注目しました。
ちょうど、YouTubeの映画を観ることでネコと人を区別できるようになるという驚異的な成果をGoogle Brainが挙げたころです。
でも、そのためには、Googleの巨大なデータセンタにずらりと並んだサーバを使い、2,000個ものCPUで処理する必要がありました。

これほど大量のコンピュータを使えるところはほとんどありません。そこに登場したのがNVIDIAとGPUでした。
NVIDIAリサーチのブライアン・カタンザーロ（Bryan Catanzaro）がスタンフォード大学のアンドリュー・ン氏のチームと協力し、
ディープラーニングにGPUを適用してみました。その結果、ディープラーニングにおいては、
12個のNVIDIA GPUが2,000個のCPUに匹敵するパフォーマンスを挙げられるとわかったのです。
そして、ニューヨーク大学、トロント大学、スイスAIラボで
、GPUによるディープ・ニューラル・ネットワークの高速化が始まり、これが爆発的な普及につながっていきます。