2012 সালের AlexNet মাইলফলক নিম্নস্তরের GPU প্রকৌশল (cuda-convnet) ও বিভক্ত দ্বৈত-GPU স্থাপত্যের ওপর নির্ভর করেছিল এবং সরাসরি আরও গভীর ও দক্ষ কম্পিউটার ভিশন মডেল তৈরির দ্রুত প্রতিযোগিতা শুরু করেছিল।
2015 থেকে আজ পর্যন্ত ডিপ লার্নিং হাতে সমন্বয় করা C++ GPU কোড ও কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্ক থেকে বিকশিত হয়ে হার্ডওয়্যার-ত্বরিত ম্যাট্রিক্স ইঞ্জিন ও Transformer স্থাপত্যে পৌঁছেছে। এই তিনটি মাইলফলক আধুনিক AI মডেল কীভাবে তৈরি
আধুনিক Transformer বিশাল টোকেন ক্রমকে হার্ডওয়্যারের সর্বোচ্চ গতিতে প্রক্রিয়া করতে Self-Attention-এর ম্যাট্রিক্স গণনা, Triton-এর মতো উচ্চস্তরের GPU কম্পাইলার এবং FlashAttention-এর মতো মেমরি-সচেতন CUDA কার্নেলের ওপর নির্
CUDA (Compute Unified Device Architecture) হলো NVIDIA-র প্যারালাল কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম ও প্রোগ্রামিং মডেল, যা ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ককে GPU-তে ভারী গাণিতিক হিসাব চালাতে সক্ষম করে। হাজার হাজার GPU কোরে একসঙ্গে লক্ষ লক্ষ
এআই গবেষকরা 2006 থেকে 2009 সালের মধ্যে নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য CUDA-র বিপুল কার্যক্ষমতার সুবিধা চিনতে শুরু করেন, আর নির্ণায়ক মূলধারার সাফল্য আসে 2012 সালে। এই পরিবর্তনের আগে নিউরাল নেটওয়ার্ককে ব্যাপকভাবে এতই ধীর ও গণন
2012 সালে AlexNet-এর সাফল্য প্রমাণ করে যে CUDA-সক্ষম GPU-র সঙ্গে যুক্ত ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক কয়েক দশকের প্রচলিত কম্পিউটার ভিশন ইঞ্জিনিয়ারিংকে ছাড়িয়ে যেতে পারে। ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVR
Life360 তার পারিবারিক বুদ্ধিমত্তা প্ল্যাটফর্মটি তৃতীয় পক্ষের AI সহকারীর জন্য উন্মুক্ত করেছে, যা সংযুক্ত এজেন্টদের তার পরিবার-অবস্থান পরিষেবা থেকে তথ্