Warum hat der CEO von NVIDIA den Hauptpreis von VinFuture 2024 gewonnen?

Die Person, die den CEO von NVIDIA direkt für den VinFuture-Preis 2024 nominiert hat, ist Frau Monica Lam, Professorin für Informatik an der Stanford University und Mitglied der US National Academy of Engineering. Sie gab zu, dass ihre Nominierung „etwas anders als die Norm“ sei.

Nach der Preisverleihung von VinFuture 2024 gab es gemischte Kommentare darüber, dass Herr Jensen Huang, Gründer und CEO der NVIDIA Corporation (USA), zusammen mit vier anderen Wissenschaftlern den mit 3 Millionen USD dotierten Hauptpreis erhielt.

Laut dem VinFuture Prize Council ist die Ehrung einer nicht-akademischen Persönlichkeit wie dem CEO von NVIDIA jedoch weiterhin ein Beweis für die herausragende Vision und die mehrdimensionale, faire und unterschiedliche Bewertungsperspektive des VinFuture Prize 2024.

Giganten des Deep Learning, darunter der Vorsitzende und CEO von NVIDIA, erhalten den mit einer Million Dollar dotierten VinFuture 2024-Preis

FOTO: THANH LAM

Laut Dr. Xuedong David Huang, Chief Technology Officer der Zoom Corporation (USA), Mitglied der US National Academy of Engineering und Mitglied des VinFuture Prize Council, ist Deep Learning ein Fortschritt für die Menschheit, der durch drei Faktoren erreicht wurde: Deep-Learning-Algorithmen, riesige Datenmengen und beschleunigte Computerplattformen (GPU).

Die Professoren Geoffrey Hinton, Yann LeCun und Yoshua Bengio haben Spitzenforschung im Bereich Deep-Learning-Algorithmen betrieben. Professor Fei-Fei Li hat zur Entwicklung von ImageNet und dem zugehörigen Datensatz beigetragen.

Jensen Huang ist der Pionier, der der gesamten Community die Leistungsfähigkeit von GPUs näherbrachte. „Der Beitrag des CEO von Nvidia ist für die explosionsartige Entwicklung der Deep-Learning-Revolution äußerst wichtig“, sagte Dr. Xuedong David Huang.

Professor Soumitra Dutta von der Universität Oxford (Großbritannien), ein weiteres Mitglied des Rates, erklärte, dass sich KI im letzten Jahrzehnt zu einem explosiven Feld entwickelt habe und der VinFuture-Hauptpreis in diesem Jahr an die Personen verliehen werde, die für diese „Explosion“ gesorgt hätten. VinFuture habe einen wichtigen Beitrag geleistet, indem es erkannt habe, dass Deep Learning mehr als nur Algorithmen bedeute. Deep Learning sei die Kristallisation von Algorithmen, Daten und Hardware.

„Ohne die bahnbrechenden Ressourcen von NVIDIA könnten Computeranwendungen nicht ausgeführt werden und wären nicht in der Lage, außergewöhnliche Berechnungen oder Vorhersagen zu erstellen und die schnelle Entwicklung der KI voranzutreiben“, analysierte Professor Soumitra Dutta.

Professor Kostya S. Novoselov von der Universität Manchester (Großbritannien), Nobelpreisträger für Physik 2010 und seit vier Jahren Mitglied des VinFuture-Preisrats, sagte, dass der Rat beim Hauptpreis VinFuture 2024 ein sehr hohes Maß an Konsens erreicht habe.

Er stimmte auch für den Unternehmer Jensen Huang. „Ohne die vereinte Rechenleistung moderner GPUs und TPUs, spezifischer Datenbanken und Algorithmen wäre eine solche Leistung nicht möglich gewesen“, erklärte Professor Novoselov.

Faire Anerkennung

Die Person, die den CEO von NVIDIA direkt für den VinFuture-Preis 2024 nominiert hat, ist Frau Monica Lam, Professorin für Informatik an der Stanford University und Mitglied der US National Academy of Engineering. Sie sagte, ihre Nominierung sei „etwas anders als die Norm“.

Doch der VinFuture unterscheidet sich von anderen rein akademischen Preisen. Der Nobelpreis würdigt zwar die KI-Forschung, doch ein Preis wie der VinFuture, der „weitreichende Auswirkungen“ berücksichtigt, ist ein geeigneter Ort, um Hardware-Experten zu ehren und herausragende Beiträge aus der Technologiewelt anzuerkennen.

„VinFuture ist bekannt für seine faire Anerkennung aller, nicht nur herausragender Einzelpersonen. Aus diesem Grund habe ich den CEO von NVIDIA nominiert“, sagte Professor Lam.

Herr Jensen Huang: „Es ist mir eine Ehre, den VinFuture-Hauptpreis entgegenzunehmen“

FOTO: THANH LAM

Professor Geoffrey Hinton von der University of Toronto in Kanada, einer der fünf Hauptgewinner des VinFuture 2024-Preises, sagte, dass die Anerkennung der Pionierarbeit von Herrn Jensen Huang bei der Entwicklung von GPU-Boards, die für KI nützlich sind, ein großartiger Aspekt des VinFuture 2024-Preises sei.

„Wir haben festgestellt, dass neuronale Netzwerke, die wir mit GPUs trainiert haben, 30-mal schneller waren. Das war ein Quantensprung. Es war, als wäre die Rechengeschwindigkeit ihrer Zeit zehn Jahre voraus. Plötzlich waren wir in Sachen Rechengeschwindigkeit der Zukunft zehn Jahre voraus. Das hat die KI grundlegend verändert, es war unglaublich!“, sagte Professor Hinton.

Professor Hinton fügte hinzu: „Die Kombination aus Jensen Huangs GPU-Board und Professor Fei Fei Lis Datensatz spielte eine wichtige Rolle in der modernen Entwicklung der KI. Es ist großartig, dass ihre Arbeit neben der Arbeit derjenigen anerkannt wird, die an Algorithmen für neuronale Netzwerke arbeiten.“

Laut Professor Richard Henry Friend, Vorsitzender des VinFuture Prize Council, unterscheidet sich VinFuture von allen anderen Preisen durch die unterschiedliche Perspektive, die VinFuture dabei hilft, Projekte zu finden, die Millionen von Menschen auf der ganzen Welt zugute kommen können.

„Tatsächlich hat VinFuture nach vier Saisons seine herausragende Vision und seinen anderen Ansatz unter Beweis gestellt, indem es Forschung umfassend und in einer mehrdimensionalen Beziehung auswertet, anstatt nur einzelne Studien zu würdigen“, sagte Professor Friend.

Der Milliardär Jensen Huang, der reichste Asiate Amerikas, hat zwar nur einen Master-Abschluss, wurde aber von mehreren renommierten Universitäten mit der Ehrendoktorwürde ausgezeichnet. Anfang des Jahres wurde er in die US-amerikanische National Academy of Engineering gewählt, „für seine leistungsstarken Grafikprozessoren, die die Revolution der künstlichen Intelligenz vorangetrieben haben“.

Thanhnien.vn

Quelle: https://thanhnien.vn/vi-sao-ceo-nvidia-chien-thang-giai-thuong-chinh-vinfuture-2024-185241208145830801.htm