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SAN JOS\u00c9 \u2013 \u201cEspero que se den cuenta de que esto no es un concierto\u201d, dijo el presidente de Nvidia, Jensen Huang, ante una audiencia tan grande que llen\u00f3 el Centro SAP en San Jos\u00e9. As\u00ed present\u00f3 lo que quiz\u00e1s sea todo lo contrario de un concierto: el evento GTC de la empresa. \u201cHas llegado a una conferencia de desarrolladores. Habr\u00e1 mucha ciencia que describir\u00e1 algoritmos, arquitectura de computadoras y matem\u00e1ticas. Siento un peso muy pesado en la habitaci\u00f3n; De repente, est\u00e1s en el lugar equivocado\u201d.<\/p>\n
Puede que no haya sido un concierto de rock, pero el director general de 61 a\u00f1os de la tercera empresa m\u00e1s valiosa del mundo por capitalizaci\u00f3n de mercado, vestido con una chaqueta de cuero, ciertamente ten\u00eda un buen n\u00famero de fans entre el p\u00fablico. La empresa se fund\u00f3 en 1993 con la misi\u00f3n de llevar la inform\u00e1tica general m\u00e1s all\u00e1 de sus l\u00edmites. La \u201ccomputaci\u00f3n acelerada\u201d se convirti\u00f3 en el lema de Nvidia: \u00bfno ser\u00eda fant\u00e1stico fabricar chips y placas especializados, en lugar de tener un prop\u00f3sito general? Los chips Nvidia brindan a los jugadores \u00e1vidos de gr\u00e1ficos las herramientas que necesitan para jugar en mayor resoluci\u00f3n, con mayor calidad y velocidades de cuadro m\u00e1s altas.<\/p>\n
Quiz\u00e1s no sea una gran sorpresa que el CEO de Nvidia estableciera paralelismos con un concierto. El lugar era, en una palabra, muy parecido a un concierto. Cr\u00e9ditos de imagen<\/strong>: TechCrunch \/ Haje Kamps<\/p>\n<\/div>\n La conferencia magistral del lunes fue, en cierto modo, un regreso a la misi\u00f3n original de la empresa. \u00abQuiero mostrarles el alma de Nvidia, el alma de nuestra empresa, en la intersecci\u00f3n de los gr\u00e1ficos por computadora, la f\u00edsica y la inteligencia artificial, todo ello entrelazado dentro de una computadora\u00bb.<\/p>\n Luego, durante las siguientes dos horas, Huang hizo algo raro: se volvi\u00f3 nerd. Duro<\/em>. Cualquiera que hubiera acudido al discurso de apertura esperando que \u00e9l hiciera un Tim Cook, con un discurso h\u00e1bil y centrado en la audiencia, seguramente se sentir\u00eda decepcionado. En general, el discurso de apertura estuvo lleno de tecnolog\u00eda, plagado de acr\u00f3nimos y, sin disculpas, fue una conferencia de desarrolladores.<\/p>\n Las unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU) es donde comenz\u00f3 Nvidia. Si alguna vez ha construido una computadora, probablemente est\u00e9 pensando en una tarjeta gr\u00e1fica que va en una ranura PCI. Ah\u00ed empez\u00f3 el viaje, pero desde entonces hemos recorrido un largo camino.<\/p>\n La compa\u00f1\u00eda anunci\u00f3 su nueva plataforma Blackwell, que es un monstruo absoluto. Huang dice que el n\u00facleo del procesador estaba \u00absuperando los l\u00edmites de la f\u00edsica sobre el tama\u00f1o que pod\u00eda tener un chip\u00bb. Utiliza combina la potencia de dos chips, ofreciendo velocidades de 10 Tbps.<\/p>\n \u201cAqu\u00ed tengo equipos por valor de alrededor de 10 mil millones de d\u00f3lares\u201d, dijo Huang, sosteniendo un prototipo de Blackwell. \u201cEl pr\u00f3ximo costar\u00e1 5 mil millones de d\u00f3lares. Por suerte para todos ustedes, a partir de ah\u00ed se vuelve m\u00e1s barato\u201d. Juntar un mont\u00f3n de estos chips puede generar una potencia realmente impresionante.<\/p>\n La generaci\u00f3n anterior de GPU optimizada para IA se llamaba Hopper. Blackwell es entre 2 y 30 veces m\u00e1s r\u00e1pido, dependiendo de c\u00f3mo se mida. Huang explic\u00f3 que se necesitaron 8.000 GPU, 15 megavatios y 90 d\u00edas para crear el modelo GPT-MoE-1.8T. Con el nuevo sistema, podr\u00edas usar solo 2000 GPU y utilizar el 25% de la energ\u00eda.<\/p>\n Estas GPU est\u00e1n generando una cantidad fant\u00e1stica de datos, lo cual es una muy buena transici\u00f3n hacia otro tema del que habl\u00f3 Huang.<\/p>\n Nvidia lanz\u00f3 un nuevo conjunto de herramientas para los fabricantes de autom\u00f3viles que trabajan en veh\u00edculos aut\u00f3nomos. La empresa ya era un actor importante en la rob\u00f3tica, pero se duplic\u00f3 con nuevas herramientas para que los rob\u00f3ticos hicieran sus robots m\u00e1s inteligentes.<\/p>\n La compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n present\u00f3 Nvidia NIM, una plataforma de software destinada a simplificar la implementaci\u00f3n de modelos de IA. NIM aprovecha el hardware de Nvidia como base y tiene como objetivo acelerar las iniciativas de IA de las empresas proporcionando un ecosistema de contenedores preparados para IA. Admite modelos de diversas fuentes, incluidas Nvidia, Google y Hugging Face, y se integra con plataformas como Amazon SageMaker y Microsoft Azure AI. NIM ampliar\u00e1 sus capacidades con el tiempo, incluidas herramientas para chatbots de IA generativa.<\/p>\n \u00abCualquier cosa que se pueda digitalizar: siempre que haya alguna estructura en la que podamos aplicar algunos patrones, significa que podemos aprender los patrones\u00bb, dijo Huang. \u201cY si podemos aprender los patrones, podemos entender el significado. Cuando entendemos el significado, tambi\u00e9n podemos generarlo. Y aqu\u00ed estamos, en la revoluci\u00f3n de la IA generativa\u201d.<\/p>\n<\/p><\/div>\nNecesitamos GPU m\u00e1s grandes<\/h2>\n
Que sigue<\/h2>\n