Todos têm problemas.
Não importa se eles estão enfrentando desafios na vanguarda da física, tentando controlar uma pandemia mundial ou classificando a coleção de Lego de seus filhos, os inovadores podem participar do Programa de Desenvolvedores NVIDIA para obter ajuda para resolver seus problemas mais desafiadores.
Com o número de desenvolvedores registrados da NVIDIA tendo chegado a 2 milhões recentemente, eles buscam mais avanços do que nunca.
Seus números continuam crescendo todos os anos. Levou 13 anos para alcançar 1 milhão de desenvolvedores registrados e menos de dois anos para chegar a 2 milhões.
Mais recentemente, as equipes do U.S. National Institutes of Health, do Scripps Research Institute e do Oak Ridge National Laboratory estão entre os desenvolvedores da NVIDIA na vanguarda dos esforços para combater a COVID-19.
Todos os Países, Todos os Campos
Isso não é nenhuma surpresa. Sejam programadores de software, cientistas de dados ou engenheiros de DevOps, os desenvolvedores são solucionadores de problemas.
Eles escrevem, depuram e otimizam o código, muitas vezes pegando um conjunto de bases de software, estruturas, interfaces de programação e outras ferramentas, colocando-as em funcionamento para fazer algo novo.
Esses desenvolvedores incluem líderes de negócios e acadêmicos de todas as regiões do mundo.
Na China, Alibaba e Baidu estão entre os desenvolvedores de GPU mais ativos. Na América do Norte, esses nomes incluem Microsoft, Amazon e Google. No Japão, Sony, Hitachi e Panasonic. Na Europa, Bosch, Daimler e Siemens.
Todas as principais universidades técnicas são representadas, incluindo CalTech, MIT, Oxford, Cambridge, Stanford, Universidade de Tsinghua, Universidade de Tóquio e os campi da IIT em toda a Índia.
Além dos grandes nomes, há muitos que podem ser incluídos aqui, e você encontrará dezenas de milhares de empreendedores, aficionados e entusiastas.
Os desenvolvedores estão se inscrevendo em nosso programa para usar as ferramentas de computação acelerada da NVIDIA em campos como computação científica e de alto desempenho, visualização profissional e gráfica, robótica, AI e ciência de dados, redes e veículos autônomos.
Os desenvolvedores são treinados e preparados em nossas conferências da GTC, tutoriais on-line e presenciais, nosso treinamento do Deep Learning Institute e blogs técnicos. Nós fornecemos a eles kits de desenvolvimento de software, como o CUDA, cuDNN, TensorRT e OptiX.
Desenvolvedores registrados são responsáveis por mais de 100 mil downloads por mês, milhares deles participam todo mês de sessões de treinamento do DLI e milhares participam em nossos fóruns on-line ou de conferências e webinars.
No entanto, o Programa de Desenvolvedores NVIDIA é apenas uma parte de uma história de desenvolvimento muito maior. Agora, há mais de um bilhão de GPUs CUDA no mundo, cada uma capaz de executar um software acelerado por CUDA, dando aos desenvolvedores, hackers e criadores uma vasta base instalada para trabalhar.
Como resultado, o número de downloads do CUDA, que é gratuito e sem cadastro, é muito maior do que os desenvolvedores registrados. Em média, 39 mil desenvolvedores se cadastram e 438 mil fazem download do CUDA todo mês.
Isso é um número muito alto de solucionadores de problemas.
Inovações em Ciência e Pesquisa
Entre aqueles que dependem desses solucionadores de problemas, temos a equipe que ganhou o Prêmio Nobel de Química de 2017 (Jacques Dubochet, Joachim Frank e Richard Henderson) por sua contribuição para a microscopia eletrônica criogênica.
Eles também incluem a equipe que ganhou o Prêmio Nobel de Física de 2017 (Rainer Weiss, Barry Barish e Kip Thorne) por seu trabalho de detecção de ondas gravitacionais.
Mais avanços científicos estão por vir à medida que os desenvolvedores enfrentam novos problemas de HPC e, cada vez mais, deep learning.
William Tang, Diretor de Pesquisa em física do Princeton Plasma Physics Laboratory, um dos principais especialistas do mundo em energia de fusão, lidera uma equipe que usa deep learning e HPC para avançar na busca de energia barata e limpa.
Michael Kirk e Raphael Attie, Cientistas do Goddard Space Flight Center da NASA, estão entre os muitos desenvolvedores de GPUs ativos da NASA, contando com as workstations de ciência de dados Quadro RTX para analisar as vastas quantidades de dados que são transmitidos dos satélites que monitoram o sol.
Já na UC Berkeley, o estudante de Ph.D. em Astrofísica, Gerry Zhang, usa deep learning acelerado por GPUs para analisar sinais do espaço em busca de indícios de civilizações inteligentes extraterrestres.
Principais Empresas
Fora da pesquisa e do meio acadêmico, os desenvolvedores das principais empresas do mundo estão lidando com problemas enfrentados por todos os setores do mundo.
Na Intuit, o Diretor de Dados Ashok Srivastava lidera uma equipe usando machine learning acelerado por GPUs para ajudar os consumidores com seus impostos e auxiliar pequenas empresas a combater os impactos financeiros da COVID-19.
Na seguradora de saúde Anthem, o Chefe Digital Rajeev Ronanki usa a AI acelerada por GPUs para ajudar os pacientes a personalizar e a entender melhor suas informações médicas.
Arne Stoschek, Chefe de Sistemas Autônomos da Acubed, o posto de produtos avançados e parcerias do Airbus Group no Vale do Silício, está desenvolvendo táxis aéreos autônomos com tecnologia fornecida por AI acelerada por GPUs.
Novos Problemas, Novos Negócios: Cresce o Número de Empreendedores Entre os Desenvolvedores
Outros desenvolvedores, muitos deles apoiados pelo programa NVIDIA Inception, trabalham em startups que formam empresas para resolver novos tipos de problemas.
Em busca de investir em um par genuíno de Air Jordans vintage? Michael Hall, Diretor de Dados do GOAT Group, usa AI acelerada por GPUs para ajudar as startups a conectar os fãs de tênis a Air Jordans, Yeezys e uma variedade de calçados vintage que eles podem confiar que são autênticos.
Não sabe o que vestir? Brad Klingenberg, Diretor de Algoritmos da Stich Fix, uma startup de eCommerce do setor da moda, lidera uma equipe que usa AI acelerada por GPUs para nos ajudar a nos vestirmos melhor.
Benjamin Schmidt, da Roadbotics, oferece o que pode ser o melhor estudo de caso em como os desenvolvedores estão solucionando problemas concretos: sua startup ajuda cidades a encontrar e corrigir buracos no asfalto.
Os empreendedores também são apoiados pelo programa Inception da NVIDIA, que inclui mais de 6.000 startups em setores que variam de agricultura e serviços de saúde à logística e manufatura.
E é claro, só porque algo é um problema, não significa que você não pode adorar solucioná-lo.
Gosta de cerveja? Eric Boucher, um entusiasta de cervejaria caseira, está usando AI para inventar novos tipos de sabores.
Não gosta de intrusos em seu gramado? Robert Bonde treinou um sistema capaz de detectar gatos e cuidadosamente espantá-los de sua grama ao ligar seus irrigadores para a surpresa e diversão de seus netos.
Francisco “Paco” Garcia até treinou uma AI para ajudar a classificar os Legos de seus filhos.
O mais revelador: histórias de desenvolvedores que trabalham na vanguarda das artes.
Pierre Barreau criou uma AI, chamada AIVA, que usa modelos matemáticos com base no trabalho de grandes compositores para criar músicas.
Os Raiders of the Lost Art, uma colaboração entre Anthony Bourached e Georget, dois candidatos de Ph.D. do University College de Londres, usaram técnicas de transferência de estilo neural para descobrir o trabalho artístico oculto em uma pintura de Leonardo da Vinci.
Onde quer que você vá, basta seguir o poder da computação e verá os desenvolvedores que estão realizando avanços.
Quais são as oportunidades para os solucionadores de problemas como esses? Todos os vários problemas que existem no mundo.
Quer mais histórias como essas? Não tem problema. No decorrer dos meses, traremos o maior número possível para você.