Tonggak sejarah AlexNet pada 2012 bertumpu pada rekayasa GPU tingkat rendah (cuda-convnet), arsitektur dua GPU terpisah, dan secara langsung memicu perlombaan cepat menuju model computer vision yang lebih dalam dan lebih
Antara 2015 hingga kini, deep learning berkembang dari kode GPU C++ yang disetel manual dan jaringan konvolusional menjadi mesin matriks berakselerasi perangkat keras dan arsitektur Transformer. Tiga tonggak ini menentuk
Transformer modern bergantung pada matematika matriks Self-Attention, compiler GPU tingkat tinggi seperti Triton, dan kernel CUDA yang sadar memori seperti FlashAttention untuk memproses urutan token yang sangat besar pa
CUDA (Compute Unified Device Architecture) adalah platform komputasi paralel dan model pemrograman NVIDIA yang memungkinkan kerangka kerja deep learning menjalankan komputasi matematika berat di GPU. Dengan mendistribusi
Para peneliti AI mulai menyadari keunggulan kinerja CUDA yang besar untuk jaringan neural antara tahun 2006 dan 2009, dengan terobosan arus utama yang definitif terjadi pada 2012. Sebelum pergeseran ini, jaringan neural
Pada 2012, terobosan AlexNet membuktikan bahwa jaringan neural dalam yang dipadukan dengan GPU berkemampuan CUDA dapat mengungguli rekayasa computer vision tradisional yang telah berkembang puluhan tahun. Pada ImageNet L
Life360 membuka platform Family Intelligence bagi asisten AI pihak ketiga, sehingga agen yang terhubung dapat meminta informasi dari layanan lokasi ke