Проблема заключалась в том, что в 2015 году deep learning ещё не стал модным словом, которым размахивали на каждом углу. Им всерьёз занимались лишь несколько гигантов из мира больших технологий да университетские лаборатории, где исследования велись осторожно и в ограниченных масштабах.
И тут поймал себя на мысли, что мне снова придётся сдвинуть будущее ближе, как минимум на год или два.
Одними деньгами эту задачу было не решить. Прежде всего нужна была подходящая аппаратная база.
— С теми чипами, которые сейчас есть на рынке, невозможно вытянуть объёмы вычислений, о которых говорит Шон, — сказали мне прямо.
В мире ИИ всё упирается в скорость вычислений, а она напрямую зависит от графических процессоров. Рынок GPU фактически держала в руках Envid. Но их ключевые продукты создавались для игр и развлечений, а не для изнурительных вычислений глубоких нейросетей. В них не хватало нужных функций, архитектура была заточена под яркие картинки, а не под математику.
— У архитектуры Maxwing есть пределы. Через несколько месяцев они обещают выпустить продукты на базе Parsa…
Мне же нужна была следующая ступень — архитектура Bolton. Та самая линейка, которая появится лишь в 2017 году. Только с ней на сцену выйдут Tensium-ядра и долгожданное ускорение вычислений в формате FP16 — именно то, без чего мои планы оставались лишь теорией.
Ирония заключалась в том, что об этом знал только я.
В то время само выражение «ускорение FP16-вычислений» ещё даже не существовало.
— Мы рассматривали вариант оптимизации GPU под глубокое обучение, — продолжали мне объяснять, — но чёткого ответа от Envid нет. С их точки зрения это слишком рискованно. Вкладываться в продукт без гарантированного спроса опасно.
Рынок deep learning был крошечным. Зато игровые видеокарты приносили более восьмидесяти процентов всей выручки Envid и оставались их главной дойной коровой. Разумеется, приоритеты компании лежали именно там.
А мне, напротив, нужно было заставить их посмотреть в другую сторону — в сторону вычислений для ИИ.
Задача была крайне непростой.
И потому прекрасно понимал, в чём корень проблемы. Envid была публичной компанией. Большинство фирм, владевших технологиями генетического анализа, оставались частными. Там всё решалось просто: становишься крупным акционером, убеждаешь руководство, и процесс идёт.
Но здесь всё было иначе.
У меня было всего восемь процентов акций. Формально считался значимым акционером, но этого было явно недостаточно, чтобы диктовать стратегию.
— Мы назначили встречу с генеральным директором, — сообщили мне, — но трудно сказать, насколько он будет готов сотрудничать.