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布

布莱恩·卡坦扎罗

Q102502403

机器学习工程师

✨ AI贡献：他作为NVIDIA应用深度学习研究副总裁，领导团队开发了广泛应用于AI训练与推理的CUDA并行计算平台和cuDNN库，为现代深度学习提供了核心计算基础。来源：Wikidata、公开资料

机器学习工程师计算机科学家

员工

英伟达

哲学博士

加州大学伯克利分校

2011

🏆 成就

从图形到AI：GPU驱动NVIDIA转型的核心

布莱恩·卡坦扎罗是推动GPU应用于机器学习和深度学习的关键人物之一。他的工作帮助NVIDIA从一个图形硬件公司转变为一个价值数万亿美元的AI巨头。他早期在CUDA和cuDNN上的研究，为利用GPU进行大规模神经网络训练奠定了基础，这后来成为NVIDIA在AI时代的核心竞争优势。

NVIDIA GPU计算 AI转型硬件加速

非凡成就需要打破常规

卡坦扎罗提出，做非凡之事没有规则可循。规则更适用于做普通的事。在 AI 时代，普通的工作将越来越容易被 AI 替代，而 AI 目前并不擅长做非凡之事。这鼓励创新者和研究者勇于突破既定框架，探索未知领域。

创新方法论思维模式 AI 时代

应用深度学习研究的核心是解决实际问题

布莱恩·卡坦扎罗领导的英伟达应用深度学习研究团队，其核心使命并非纯粹的基础研究，而是利用AI解决从电子游戏到芯片设计等广泛领域的实际问题。他们将深度学习作为工具，直接改进英伟达的产品和流程，体现了‘研究为产品服务’的理念。这种应用导向的研究模式，是英伟达将AI技术快速转化为商业竞争力的关键。

应用研究产品导向深度学习英伟达

AI 模拟是构建可信 AI 的关键

布莱恩·卡坦扎罗认为，AI 领域的下一个重大突破是模拟技术。他强调了模拟对于构建可信赖的人工智能至关重要，并指出人们很容易低估其重要性。这反映了他对 AI 发展方向的深刻洞察，即通过模拟环境来训练和验证 AI 系统，是实现安全、可靠 AI 的关键路径。

人工智能模拟可信AI 未来趋势

从怀疑到引领：对深度学习认知的转变

卡坦扎罗在博士期间（约2005年）接触机器学习时，神经网络被认为有些过时且不太可能解决重大问题。他和许多研究者一样，是在深度学习革命开始后才改变了看法。这一经历揭示了技术范式转变的典型特征：新兴技术在初期常被低估，而成功者往往是那些能敏锐识别并拥抱变革的人。

技术范式认知转变深度学习革命历史视角

🚀 项目

Copperhead：用于Python的数据并行编译器

布莱恩·卡坦扎罗开发了Copperhead，这是一个数据并行编译器，旨在让开发者能够使用Python编写代码，并将其编译为在GPU等并行硬件上高效运行的代码。该项目旨在简化并行编程，使不熟悉CUDA等底层技术的开发者也能利用GPU的强大计算能力。

并行计算 GPU编程 Python 编译器

管理万亿token数据集：NeMo数据策展方法论

作为NVIDIA应用深度学习研究副总裁，卡坦扎罗领导团队开发了NeMo Data Curator。该方法旨在解决大规模语言模型训练中数据质量的核心问题。随着模型参数规模扩大，训练所需的token数量也需要相应增加，而数据的筛选、去重、质量评估和组合变得至关重要。这套工具和方法论专注于为万亿级参数的模型高效地策划海量、高质量的训练数据集。

大语言模型数据策展 NeMo 模型训练

利用大规模并行计算解决数据瓶颈

卡坦扎罗的职业生涯始于意识到顺序处理遇到瓶颈，从而转向寻找具有高算法并行性的应用。这引导他进入机器学习领域。如今，他的团队研究重点之一就是通过大规模并行计算（如使用Megatron和DeepSpeed框架）来训练超大规模语言模型（如5300亿参数的Megatron-Turing NLG），以突破模型训练中的数据瓶颈，让机器更好地理解语言。

并行计算大规模训练语言模型计算瓶颈

Trove：实现结构体数组（AoS）的高效访问

在GPU编程中，数据结构布局对性能至关重要。Trove项目专注于实现“结构体数组”（Array of Structures, AoS）模式的高效、全速访问。这解决了GPU内存访问中的一个常见性能瓶颈，通过优化数据布局和访问模式来提升计算密集型应用的性能。

GPU优化内存访问数据结构高性能计算

英伟达的“全多线程”组织思维

卡坦扎罗描述了英伟达独特的组织文化：像其芯片架构一样“超级多线程”。CEO 黄仁勋每天向他的30位直接下属发送大量邮件，并行处理多项事务。在英伟达，多线程不仅是一种芯片架构，更是一种思维模式，他们是一个完全多线程的组织，这促进了高效并行的工作方式。

组织文化管理并行处理英伟达

Damascene：高效、高质量的图像轮廓检测

Damascene是布莱恩·卡坦zaro实现的一个图像处理项目，专注于高效且高质量的图像轮廓检测。该项目展示了如何将复杂的图像处理算法（如边缘检测）在并行计算架构（如GPU）上实现，以追求极致的性能和结果质量。

图像处理计算机视觉 GPU加速算法实现

为CUDA开发提供跨平台构建工具

cuda-scons项目提供了基于SCons的构建脚本，用于支持跨平台的CUDA应用程序开发。这解决了在不同操作系统（如Linux和Windows）上配置和构建CUDA项目的复杂性问题，体现了其对改善开发者体验和工程实践效率的关注。

构建系统跨平台开发 CUDA 工程效率

📰 新闻

关键贡献：CUDA深度神经网络库与DLSS

布莱恩·卡坦扎罗在英伟达的研究直接促成了 CUDA 深度神经网络库（cuDNN）的创建，这是加速深度学习计算的关键软件库。后来，他又帮助领导团队发明了 DLSS 2.0（深度学习超级采样），这项技术利用 AI 提升游戏图形渲染的效率和质量，是英伟达 RTX 显卡的核心技术之一。

技术成就英伟达深度学习计算机图形学

专注于CUDA与高性能计算的工具开发者

从布莱恩·卡坦扎罗的GitHub仓库可以看出，他的工作核心是围绕NVIDIA CUDA平台进行高性能计算（HPC）和GPU编程。他开发了从编译器（Copperhead）、基础数据结构（variant, tuple-cat）、算法实现（kmeans, inplace）到开发工具（cuda-scons）等一系列开源项目，旨在解决GPU编程中的实际工程问题。

CUDA 开源工具链 GPU

NVIDIA应用深度学习研究副总裁

布莱恩·卡坦扎罗目前是NVIDIA的应用深度学习研究副总裁，领导一个团队探索利用AI改进从语言理解、计算机图形到芯片设计等各种项目的新方法。他于2016年9月担任此职。在此之前，他曾在百度工作，负责创建用于训练和部署端到端、基于深度学习的语音识别系统。他拥有加州大学伯克利分校的电气工程和计算机科学博士学位。

职业履历 NVIDIA 百度深度学习

📝 简介

非典型背景的AI先驱：从俄罗斯文学到cuDNN

布莱恩·卡坦扎罗的背景在NVIDIA的工程师中显得非常独特。他拥有计算机工程和俄罗斯文学的双学位，是一名摩门教徒，曾在塞尔维亚担任传教士，并在研究生阶段就已成家并有了三个孩子。这种多元化的背景和人生经历，可能为他带来了不同的视角。他于2011年加入NVIDIA担任研究科学家，其研究直接催生了cuDNN（CUDA深度神经网络库）的诞生，这是加速深度学习训练的关键软件库。

个人经历 cuDNN 多元化背景创新

早期职业转折：从追求10GHz CPU到拥抱并行计算

卡坦扎罗的职业生涯始于2001年在英特尔实习，当时的目标是构建运行频率高达10GHz的未来CPU电路。项目最终未能成功，但这让他深刻认识到顺序处理（sequential processing）正在碰壁。这一关键经历促使他在伯克利攻读博士时，转而寻找计算需求大、算法并行性高的应用领域，从而走上了机器学习和并行计算的道路。

职业转折并行计算英特尔技术洞察