2 Millones de Desarrolladores Registrados, Innumerables Avances

El programa para desarrolladores de NVIDIA duplica la cantidad de miembros en menos de dos años.
por Will Ramey

Todo el mundo tiene problemas.

Los innovadores se unen al programa para desarrolladores de NVIDIA con el objetivo de encontrar respuesta a los problemas más desafiantes, ya sea que estén resolviendo desafíos de vanguardia en el campo de la física, intenten doblegar una pandemia mundial u organicen la colección de Lego de su hijo.

La cantidad de desarrolladores de NVIDIA registrados acaba de llegar a los 2 millones, ya que están buscando lograr más avances que nunca.

Cada año, el número crece. Se necesitaron 13 años para llegar a 1 millón de desarrolladores registrados, y menos de dos para llegar a 2 millones.

Recientemente, los equipos de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU., el Instituto de Investigación Scripps y el Laboratorio Nacional de Oak Ridge fueron algunos de los desarrolladores de NVIDIA que están a la vanguardia de los esfuerzos para combatir el COVID-19.

Cada País, Cada Campo

Sin sorpresas. Los desarrolladores son solucionadores de problemas, ya sean programadores de software, científicos de datos o ingenieros de devops.

Escriben, depuran y optimizan código, a menudo tomando un conjunto de componentes básicos de software (marcos, interfaces de programación de aplicaciones y otras herramientas) y poniéndolos a trabajar para hacer algo nuevo.

Estos desarrolladores incluyen líderes empresariales y académicos de todas las regiones del mundo.

En China, Alibaba y Baidu se encuentran entre los desarrolladores que más utilizan las GPU. En América del Norte, esos nombres incluyen a Microsoft, Amazon y Google. En Japón, son Sony, Hitachi y Panasonic. En Europa, incluyen a Bosch, Daimler y Siemens.

Las principales universidades técnicas están representadas, incluidas CalTech, MIT, Oxford, Cambridge, Stanford, la Universidad de Tsinghua, la Universidad de Tokio y los campus del IIT en toda la India.

Si vemos más allá de los grandes nombres (son demasiados para enumerarlos aquí), encontraremos decenas de miles de emprendedores, aficionados y entusiastas.

Los desarrolladores se están inscribiendo en nuestro programa para aprovechar las herramientas de computación acelerada de NVIDIA en campos como la computación científica y de alto rendimiento, los gráficos y la visualización profesional, la robótica, la inteligencia artificial y la ciencia de datos, las redes y los vehículos autónomos.

Los desarrolladores están capacitados y equipados para alcanzar el éxito gracias a nuestras conferencias de GTC, tutoriales en línea y en persona, capacitación del Instituto de Deep Learning y blogs técnicos. Les proporcionamos kits de desarrollo de software como CUDA, cuDNN, TensorRT y OptiX.

Los desarrolladores registrados suman 100,000 descargas al mes. Además, miles participan cada mes en sesiones de capacitación de DLI y otros miles participan en nuestros foros en línea o asisten a conferencias y seminarios web.

Sin embargo, el programa para desarrolladores de NVIDIA es solo una parte de una historia de desarrollo mucho más grande. Ahora hay más de 1000 millones de GPU CUDA en el mundo, cada una de las cuales es capaz de ejecutar software acelerado por CUDA, lo que brinda a los desarrolladores, hackers y fabricantes una gran cantidad de instalaciones con la que trabajar.

Como resultado, la cantidad de descargas de CUDA, que es gratuito y no requiere registrarse, es mucho mayor que el de los desarrolladores registrados. En promedio, 39,000 desarrolladores se registran para obtener su membresía cada mes y 438,000 descargan CUDA cada mes.

Eso es una gran cantidad de solucionadores de problemas.

Avances en la Ciencia y la Investigación

Entre los grupos que dependen de estos solucionadores de problemas, se incluye al equipo que ganó el Premio Nobel de Química del 2017, Jacques Dubochet, Joachim Frank y Richard Henderson, por su contribución a la microscopía electrónica criogénica.

También se incluye al equipo que ganó el Premio Nobel de Física del 2017, Rainer Weiss, Barry Barish y Kip Thorne, por su trabajo en la detección de ondas gravitacionales.

Se avecinan más avances científicos a medida que los desarrolladores encaran nuevos problemas de HPC y, cada vez más, de deep learning.

William Tang, físico investigador principal del Laboratorio de Física del Plasma de Princeton, uno de los principales expertos del mundo en energía de fusión, dirige un equipo que utiliza el deep learning y la HPC para avanzar en la búsqueda de energía limpia y barata.

Michael Kirk y Raphael Attie, científicos del Centro de Vuelos Espaciales Goddard de la NASA, se encuentran entre los muchos desarrolladores activos de la NASA que usan las GPU y aprovechan las workstations de ciencia de datos Quadro RTX para analizar las grandes cantidades de datos que fluyen desde satélites que monitorean el sol.

Y en UC Berkeley, Gerry Zhang, un estudiante de doctorado en Astrofísica, utiliza deep learning acelerado por GPU para analizar señales del espacio en busca de signos de civilizaciones extraterrestres inteligentes.

Principales Empresas

Fuera de la investigación y la academia, los desarrolladores de las principales empresas del mundo están abordando los problemas que enfrentan todas las industrias del mundo.

En Intuit, el Director de Datos Ashok Srivastava lidera un equipo que utiliza machine learning acelerado por GPU para ayudar a los consumidores con los impuestos y a las pequeñas empresas a superar los efectos financieros del COVID-19.

En la aseguradora de salud Anthem, el Director Digital Rajeev Ronanki usa la IA acelerada por GPU para ayudar a los pacientes a personalizar y comprender mejor su información de la atención de la salud.

Arne Stoschek, jefe de sistemas autónomos de Acubed, el puesto de avanzada de productos y sociedades de Airbus Group con sede en Silicon Valley, está desarrollando taxis aéreos autónomos impulsados por la IA acelerada por GPU.

Nuevos Problemas, Nuevos Negocios: Los Emprendedores se Suman a los Desarrolladores

Otros desarrolladores, muchos de ellos respaldados por el programa NVIDIA Inception, trabajan en empresas emergentes que crean negocios que resuelven nuevos tipos de problemas.

¿Deseas invertir en un genuino par de Air Jordan vintage? Michael Hall, director de datos de GOAT Group, utiliza la IA acelerada por GPU para ayudar a la startup a conectar a los fanáticos con zapatillas Air Jordan, Yeezys y otros modelos clásicos, y garantizarles que son auténticas.

¿No sabes qué ponerte? Brad Klingenberg, director de algoritmos de la empresa emergente de comercio digital de moda Stitch Fix, dirige un equipo que utiliza la IA acelerada por GPU para ayudarnos a todos a vestirnos mejor.

Benjamin Schmidt, de Roadbotics, ofrece lo que podría ser el caso de estudio definitivo sobre cómo los desarrolladores están resolviendo problemas concretos: su empresa emergente ayuda a las ciudades a encontrar y arreglar baches.

Los emprendedores también cuentan con el apoyo del programa NVIDIA Inception, que incluye más de 6,000 nuevas empresas en industrias que van desde la agricultura hasta la atención de la salud, la logística y la manufactura.

Por supuesto, el hecho de que algo sea un problema no significa que no te guste resolverlo.

¿Te encanta la cerveza? Eric Boucher, un entusiasta de la elaboración de cerveza casera, está usando la IA para inventar nuevos tipos de espuma.

¿Te encanta un césped sin bichos? Robert Bond ha entrenado un sistema que puede detectar gatos y ahuyentarlos gentilmente de su césped encendiendo sus aspersores, para asombro y deleite de sus nietos.

Francisco “Paco” García incluso ha entrenado una IA para ayudar a clasificar la pila de Lego de sus hijos.

Lo más revelador: historias de desarrolladores que trabajan a la vanguardia de las artes.

Pierre Barreau ha creado una IA, llamada AIVA, que utiliza modelos matemáticos basados en el trabajo de grandes compositores para crear nueva música.

Raiders of the Lost Art, una colaboración entre Anthony Bourached y George Cann (ambos estudiantes de doctorado del University College de Londres), ha utilizado técnicas de transferencia de estilo neuronal para descubrir obras de arte ocultas en una pintura de Leonardo da Vinci.

Vayas donde vayas, sigue la potencia de computación y encontrarás desarrolladores que ofrecen grandes avances.

¿Qué tan grande es la oportunidad para estos solucionadores de problemas? Tan grande como la cantidad de problemas que hay en el mundo.

¿Quieres conocer más historias como estas? No hay problema. En los próximos meses, publicaremos tantas como podamos.