NVIDIA celebra 25 anni di GeForce 3: per Jensen Huang è l'inizio del percorso che ha portato a CUDA e all'AI

Nel pieno della trasformazione di NVIDIA in uno dei principali attori globali nel settore dell'intelligenza artificiale, il CEO Jensen Huang ha ricordato come una delle tappe chiave di questa evoluzione risalga a oltre due decenni fa. Durante un incontro con membri storici del team GeForce per celebrare il 25° anniversario della GPU GeForce 3, Huang ha collegato direttamente quella generazione di schede grafiche all'attuale ecosistema di calcolo accelerato e AI.

Secondo il dirigente, la linea GeForce non rappresenta soltanto un marchio legato al gaming, ma il punto di partenza di un percorso tecnologico che ha portato NVIDIA a trasformarsi progressivamente da azienda focalizzata sulla grafica a realtà orientata al computing ad alte prestazioni. Huang ha riassunto questa evoluzione con una frase significativa: senza GeForce non sarebbe nato CUDA, senza CUDA non sarebbe arrivata l'AI e, di conseguenza, non esisterebbe l'attuale scenario tecnologico.

Presentata nel 2001, GeForce 3 segnò una discontinuità rispetto alle GPU precedenti grazie all'architettura con shader programmabili, in contrapposizione ai tradizionali acceleratori grafici a pipeline fissa. Fino alla fine degli anni '90, soluzioni come le prime GPU della famiglia RIVA o TNT offrivano funzionalità rigidamente definite a livello hardware, lasciando agli sviluppatori margini limitati di personalizzazione.

La nuova architettura, invece, permetteva di programmare vertex e pixel shader, aprendo la strada a tecniche grafiche più avanzate e soprattutto a una maggiore libertà creativa. Huang ha ricordato come questo cambiamento fosse motivato anche dalla volontà di consentire agli sviluppatori di differenziare l'aspetto dei giochi, evitando che i titoli apparissero troppo simili tra loro.

La necessità di supportare questa maggiore flessibilità portò NVIDIA a sviluppare competenze anche nel campo dei compilatori e degli strumenti software, avviando un percorso che avrebbe progressivamente ampliato il ruolo delle GPU oltre la semplice grafica.

Il passaggio successivo avvenne nel 2006 con il lancio di CUDA, piattaforma che rese possibile utilizzare la potenza di calcolo parallelo delle GPU per carichi di lavoro non legati alle API grafiche tradizionali. Con CUDA, il throughput delle GPU iniziò a essere sfruttato anche in ambito scientifico e di ricerca, aprendo la strada al paradigma del general-purpose GPU computing.

Questa evoluzione contribuì a ridefinire la strategia dell'azienda, spingendola verso quello che Huang definisce oggi un modello di "accelerated computing company", in cui le GPU diventano acceleratori per un'ampia gamma di applicazioni.

Nel racconto del CEO trova spazio anche un'altra svolta tecnologica: l'introduzione del ray tracing in tempo reale con l'architettura RTX. Secondo Huang, la scelta di puntare su questa tecnologia ha inizialmente comportato un compromesso in termini di prestazioni pure, costringendo NVIDIA a trovare nuove soluzioni per recuperare frame rate.

Da questa esigenza sono nate tecniche basate su intelligenza artificiale come l'upscaling e il neural rendering, tra cui DLSS, che sfruttano modelli di deep learning per ricostruire o generare immagini. L'azienda indica proprio il periodo di introduzione della piattaforma RTX, nel 2018, come l'inizio di un percorso più strutturato verso la grafica assistita da reti neurali.

L'anniversario di GeForce 3 è diventata quindi l'occasione per ribadire come le innovazioni nate nel contesto del gaming abbiano contribuito a costruire l'attuale ecosistema di calcolo parallelo. Nel frattempo, l'attenzione del settore si sposta verso la prossima GTC 2026 (16-19 marzo), l'evento annuale di NVIDIA dedicato a sviluppatori e partner, da cui ci si attende un'altra accelerazione verso la rivoluzione chiamata intelligenza artificiale.