lunes, noviembre 28, 2022
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Nvidia revela nueva tecnología para impulsar IA; evalúa fabricar chips con Intel

Nvidia, el mayor fabricante de chips para aceleración de gráficos, anunció nuevos diseños de chips y tecnología enfocados en impulsar el procesamiento de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA), que permitirán la transformación de las “industrias billonarias” y la fusión de los mundos físico y virtual, según señaló Jensen Huang, CEO de la compañía.

Entre los principales lanzamientos anunciados se encuentran los nuevos chips gráficos (GPU) que estarán en el centro de la infraestructura de IA, que incluyen el chip H100 construido bajo la nueva arquitectura Hopper para GPU; además del nuevo CPU Grace Superchip, basado en arquitectura Arm y destinado para centros de datos de alto desempeño.

Nvidia también anunció su nueva supercomputadora “Eos”, que aseguró será el sistema de IA más rápido del mundo cuando comience a operar a finales de este año.

“Los centros de datos se están convirtiendo en fábricas de IA: procesan y refinan montañas de datos para producir inteligencia”, señaló Huang durante la presentación con desarrolladores.

Para atender las demandas de procesamiento de aplicaciones de IA utilizadas en reconocimiento de lenguaje, conversación o servicio al cliente, Nvidia presentó el silicio H100, que ayudará a las industrias a una adopción acelerada de estas nuevas soluciones.

El chip masivo de 80 mil millones de transistores utiliza el proceso 4N de la taiwanesa TSMC. “Hopper H100 es el salto generacional más grande jamás visto: rendimiento de entrenamiento a escala 9x sobre A100 y rendimiento de inferencia de modelo de lenguaje 30x”, dijo Huang.

Hopper incluye también el Transformer Engine para acelerar estas redes hasta seis veces sin perder precisión, acelerando el desarrollo de modelos de entrenamiento desde semanas a tan sólo unos días.

La Directora Financiera de Nvidia, Colette Kress, dijo que con los nuevos chips impulsando la computación de IA, la oportunidad de mercado de la compañía es de aproximadamente un billón de dólares, desde juegos hasta chips y sistemas, así como negocios empresariales.

Nvidia presentó también el CPU Grace Superchip, la primera CPU de centro de datos discreta de la compañía para computación de alto rendimiento.

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Esta CPU está compuesta por dos chips conectados a través de una interconexión NVLink de 900 gigabytes por segundo para hacer una CPU de 144 núcleos con 1 terabyte por segundo de ancho de banda de memoria, explicó Huang. “Grace es la CPU ideal para las infraestructuras de IA del mundo”, agregó.

Huang también anunció nuevas supercomputadoras de IA basadas en GPU Hopper: DGX H100, H100 DGX POD y DGX SuperPOD.

En cuanto al mercado de software, Huang destacó también el papel de Transformer Engine para la computación acelerada y el avance de soluciones IA. “La IA ha cambiado fundamentalmente lo que el software puede hacer y cómo se hace el software”, señaló.

Los Transformers, explicó el directivo, han abierto el aprendizaje autosupervisado y desbloqueado la necesidad de datos etiquetados por humanos. Como resultado, los Transformers se están desatando en una variedad cada vez mayor de campos.

En ese sentido, Huang habló sobre los nuevos modelos de Aprendizaje Profundo para la comprensión del lenguaje natural, la física, el diseño creativo, la animación de personajes e incluso, el diseño de chips mediante NVCell.

Durante la presentación también se revelaron actualizaciones a la plataforma NVIDIA AI, incluido Triton Inference Server, el marco NeMo Megatron 0.9 para entrenar modelos grandes de lenguaje y el marco Maxine para mejorar la calidad de audio y video.

La plataforma incluye Nvidia AI Enterprise 2.0, un conjunto completo de herramientas y marcos de análisis de datos e IA nativos en la Nube, optimizado y certificado por Nvidia y ahora compatible con todos los principales centros de datos y plataformas en la Nube.

“Ya hemos estado vendiendo software a nuestras empresas y esto es un par de cientos de millones de dólares hoy y creemos que esta es una oportunidad de crecimiento para nosotros”, dijo Kress, y agregó que en el futuro, el negocio del software ayudará a que los márgenes brutos de Nvidia mejoren, bajo un contexto en que la escasez de componentes de chips y las limitaciones de suministro han aumentado los costos.

Nuevo silicio, nuevo software y nuevas capacidades de simulación desencadenarán “la próxima ola de IA”, dijo Huang, al apuntar a robots capaces de “diseñar, planificar y actuar”.

Para ello presentó también las plataformas para desarrollo de robótica basadas en cuatro pilares: generación de datos, modelo de entrenamiento IA, stack de robótica y gemelos digitales Omniverse.

Las plataformas buscan atender las diversas necesidades de múltiples industrias: DRIVE estará destinada a la introducción de IA en vehículos autónomos; Metropolis, para el monitoreo de robots que mueven cosas; e Isaac, para robots que están en movimiento; mientras que Holoscan permitirá el procesamiento de datos en tiempo real para el funcionamiento de instrumentos médicos como ultrasonido, video quirúrgico en 4K o cámaras y láser de alto rendimiento.

Nvidia se muestra abierta a fabricar con Intel

Por otro lado, Huang reveló que Nvidia estaría evaluando la posible fabricación de chips mediante los servicios de fundición de Intel, aunque advirtió que este proceso podría requerir tiempo para superar los múltiples retos en la fabricación de chips.

Durante la presentación, el directivo afirmó que se busca diversificar los proveedores de Nvidia tanto como sea posible. Actualmente, Nvidia utiliza los servicios de fabricación de TSMC y Samsung.

“Tenemos una mentalidad muy abierta para considerar a Intel. Las discusiones sobre fundición toman mucho tiempo. No se trata sólo del deseo. Aquí no estamos comprando leche”, agregó.

El año pasado, Intel anunció oficialmente su división para servicios de fundición o fabricación de semiconductores para terceros, lo cual incluye una inversión de 20 mil millones de dólares para la instalación de dos nuevas plantas en Estados Unidos. Este sería el segundo intento de la compañía por abrir su capacidad de fabricación a terceros.

Intel estaría buscando aprovechar la creciente demanda por semiconductores, que ha provocado una escasez en la disponibilidad de este componente clave de la computación.

Aunque Huang consideró que este anunció va en la dirección correcta, también advirtió sobre los retos como el cambio de cultura y organización de la compañía para atender el ritmo e innovación de sus clientes, además de lograr las capacidades que le permitan hacer frente a grandes competidores como TSMC.

Efrén Páez Jiménez
Efrén Páez Jiménez
Efrén Páez Jiménez es economista

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