NVIDIA ha compartido más estadísticas de rendimiento de su arquitectura de GPU Blackwell de próxima generación que ha arrasado en la industria. La compañía compartió varias métricas, incluidos sus resultados científicos, de inteligencia artificial y de simulación, en comparación con los chips Hopper salientes y las CPU x86 de la competencia cuando utilizan módulos Superchip con tecnología Grace.
Las monumentales ganancias de rendimiento de NVIDIA con las GPU Blackwell no se limitan solo a la inteligencia artificial, la ciencia y la simulación también experimentan un enorme impulso
En una nueva publicación de blog, NVIDIA compartió cómo las GPU Blackwell agregarán más rendimiento al segmento de investigación que incluye computación cuántica, descubrimiento de fármacos, energía de fusión, simulaciones basadas en física, computación científica y más. Cuando la arquitectura se anunció originalmente en GTC 2024, la compañía mostró grandes números, pero aún tenemos que ver adecuadamente la arquitectura en sí. Mientras esperamos eso, la empresa tiene más cifras para que consumamos.
Empezando por los detalles, uno de los mayores objetivos de NVIDIA con su arquitectura de GPU Blackwell es reducir costes y requisitos energéticos. NVIDIA afirma que la plataforma Blackwell puede simular patrones climáticos a un costo 200 veces menor y 300 veces menos energía, mientras que la ejecución de simulaciones de gemelos digitales que abarcan todo el planeta se puede realizar con un costo 65 veces menor y una reducción de energía 58 veces mayor.
NVIDIA también arroja luz sobre la doble precisión de las capacidades FP64 (punto flotante) de sus GPU Blackwell, que tienen un 30 % más de TFLOP que Hopper. Una sola GPU Hopper H100 ofrece alrededor de 34 TFLOP de cómputo FP64 y una sola GPU Blackwell B100 ofrece alrededor de 45 TFLOP de rendimiento informático. Blackwell viene principalmente con el Superchip GB200, que incluye dos GPU junto con la CPU Grace, por lo que son alrededor de 90 TFLOP de capacidades informáticas FP64. Un solo chip está detrás de los aceleradores AMD MI300X y MI300A Instinct que ofrecen 81,7 y 61,3 TFLOP de capacidades FP64 en un solo chip.
Si bien las GPU Blackwell de NVIDIA dieron un paso atrás en el tradicional rendimiento de punto flotante denso, eso por sí solo no debería socavar sus capacidades informáticas. La compañía muestra por primera vez el rendimiento de la simulación en la simulación Cadence SpectreX, que se ejecuta 13 veces más rápido en Blackwell GB200 y ganancias 22 veces en CFD (dinámica de fluidos computacional) en comparación con ASIC y CPU tradicionales. El chip también es mucho más rápido que los sistemas A100 y Grace Hopper (GH200).
NVIDIA cambia rápidamente de marcha y nos ofrece rendimiento de IA una vez más, donde su plataforma de GPU Blackwell GB200 vuelve a reinar con una ganancia de 30 veces sobre H100 en GPT (1,8 billones de parámetros). La plataforma GB200 NVL72 permite un rendimiento hasta 30 veces mayor al tiempo que logra una eficiencia energética 25 veces mayor y un TCO (costo total de operación) 25 veces menor. Incluso comparar el sistema GB200 NVL72 con 72 CPU x86 produce una ganancia de 18 veces para el sistema Blackwell y una ganancia de 3,27 veces sobre el sistema GH200 NVL72 en la consulta de unión a base de datos.
La plataforma NVIDIA Grace Hopper GH200 continúa ganando ofertas de supercomputadoras
Con todo lo que se habla sobre las GPU Blackwell, uno debería esperar que todos se olviden de Hopper, pero ese no es el caso en absoluto. La plataforma de GPU con superchip NVIDIA Grace Hopper GH200 sigue siendo el rey indiscutible del segmento de IA en este momento y actualmente impulsa nueve supercomputadoras diferentes en todo el planeta con una capacidad informática combinada de 200 exaflops, logrando 200 quintillones de cálculos por segundo de rendimiento de IA.
Las nuevas supercomputadoras basadas en Grace Hopper que entrarán en funcionamiento incluyen EXA1-HE, en Francia, de CEA y Eviden; Helios en el Academic Computer Center Cyfronet, en Polonia, de Hewlett Packard Enterprise (HPE); Alpes en el Centro Nacional Suizo de Supercomputación, de HPE; JUPITER en el Centro de Supercomputación de Jülich, en Alemania; DeltaAI en el Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign; y Miyabi en el Centro Conjunto de Computación Avanzada de Alto Rendimiento de Japón, establecido entre el Centro de Ciencias Computacionales de la Universidad de Tsukuba y el Centro de Tecnología de la Información de la Universidad de Tokio.
Nvidia
Las GPU de NVIDIA son el producto elegido en este momento para la creciente demanda de IA y parece que eso no va a detenerse. Los analistas han señalado que NVIDIA será la fuerza dominante a lo largo de 2024 y, tan pronto como Blackwell esté disponible para los clientes, podemos esperar que marque el comienzo de niveles récord de rendimiento en el segmento de IA y en el propio flujo de ingresos de NVIDIA. Pero NVIDIA no se detendrá pronto, ya que se anticipa que la compañía comenzará la producción de sus GPU Rubin R100 de próxima generación a fines de 2025 y los detalles iniciales parecen una locura.