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\n<\/div>\n<\/div>(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nJensen comienza con una discusi\u00f3n sobre las crecientes demandas del mundo digital moderno, con un crecimiento que a veces supera la tasa de la Ley de Moore. Escucharemos a varios l\u00edderes en la industria de IA, rob\u00f3tica, veh\u00edculos aut\u00f3nomos, fabricaci\u00f3n, ciencia y m\u00e1s.<\/p>\n
\u00abEl prop\u00f3sito de GTC es inspirar al mundo en el arte de lo posible de la computaci\u00f3n acelerada y celebrar los logros de los cient\u00edficos que la utilizan\u00bb.<\/p>\n
Y ahora tenemos el \u00faltimo video introductorio de \u00abI Am AI\u00bb, un elemento b\u00e1sico del GTC durante los \u00faltimos a\u00f1os. Se actualiza cada vez con nuevos segmentos, aunque la composici\u00f3n musical subyacente no parece haber cambiado en absoluto. ChatGPT apareci\u00f3, \u00abayudando a escribir este gui\u00f3n\u00bb.<\/p>\n<\/div>\n
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2023-03-21T15:17:59.410Z<\/time><\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nNo es de extra\u00f1ar, Jensen est\u00e1 comenzando la cobertura detallada con ChatGPT y OpenAI. Una de las revoluciones de aprendizaje profundo m\u00e1s famosas fue con AlexNet en 2012, un algoritmo de reconocimiento de im\u00e1genes que necesita 262 petaflops de c\u00f3mputo. Ahora, uno de esos investigadores est\u00e1 en OpenAI, y GPT-3 requiri\u00f3 323 zettaflops de c\u00e1lculos para el entrenamiento. Eso es m\u00e1s de un mill\u00f3n de veces la cantidad de c\u00e1lculos num\u00e9ricos solo una d\u00e9cada despu\u00e9s. Eso es lo que se requer\u00eda como base de ChatGPT.<\/p>\n
Junto con los c\u00e1lculos necesarios para los modelos de entrenamiento utilizados en el aprendizaje profundo, Nvidia tiene cientos de bibliotecas para ayudar a diversas industrias y modelos. Jensen est\u00e1 revisando un mont\u00f3n de las bibliotecas y compa\u00f1\u00edas m\u00e1s grandes que las usan.<\/p>\n
La plataforma cu\u00e1ntica de Nvidia, incluido cuQuantum, por ejemplo, se utiliza para ayudar a los investigadores en el campo de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. La gente est\u00e1 prediciendo que en alg\u00fan momento de la pr\u00f3xima d\u00e9cada o dos (\u00bfo tres?), veremos que la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica pasa de ser te\u00f3rica a ser pr\u00e1ctica.<\/p>\n<\/div>\n
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2023-03-21T15:26:08.272Z<\/time><\/p>\nJensen ahora est\u00e1 hablando sobre el problema del vendedor ambulante y el algoritmo NP-Hard donde no hay una soluci\u00f3n eficiente. Es algo con lo que tienen que lidiar muchas empresas del mundo real, el problema de la recogida y la entrega. El hardware y las bibliotecas de Nvidia han ayudado a establecer un nuevo r\u00e9cord en el c\u00e1lculo de rutas \u00f3ptimas para la tarea, y AT&T est\u00e1 utilizando la tecnolog\u00eda en su empresa.<\/p>\n
Mucha m\u00e1s discusi\u00f3n sobre otras bibliotecas, incluidas cuOpt, Triton, CV-CUDA (para visi\u00f3n por computadora), VPF (codificaci\u00f3n y decodificaci\u00f3n de video Python), campos m\u00e9dicos y m\u00e1s. El costo de la secuenciaci\u00f3n del genoma ahora se ha reducido a $ 100, aparentemente, gracias a la tecnolog\u00eda de Nvidia. (No se preocupe, es probable que alguien a\u00fan le cobre muchas veces m\u00e1s si necesita secuenciar su ADN).<\/p>\n<\/div>\n
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2023-03-21T15:30:19.758Z<\/time><\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nEste es grande, cuLitho, una nueva herramienta para ayudar a optimizar uno de los pasos m\u00e1s importantes en el dise\u00f1o de los procesadores modernos. Tenemos una inmersi\u00f3n m\u00e1s profunda por separado en la litograf\u00eda computacional de Nvidia, pero b\u00e1sicamente la creaci\u00f3n de los patrones y las m\u00e1scaras utilizadas para los \u00faltimos procesos de litograf\u00eda son extremadamente complejos y Nvidia dice que los c\u00e1lculos detr\u00e1s de una sola m\u00e1scara pueden llevar semanas. cuLitho, una biblioteca para litograf\u00eda computacional, proporciona hasta 40 veces el rendimiento de las herramientas utilizadas actualmente.<\/p>\n
Con cuLitho, una sola ret\u00edcula que antes tomaba dos semanas ahora se puede procesar en ocho horas. Tambi\u00e9n se ejecuta en 500 sistemas DGX en comparaci\u00f3n con 40\u00a0000 servidores de CPU, lo que reduce los costos de energ\u00eda en 9X.<\/p>\n<\/div>\n
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2023-03-21T15:37:54.057Z<\/time><\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nNvidia ha estado hablando sobre su Hopper H100 durante m\u00e1s de un a\u00f1o, pero ahora finalmente est\u00e1 en plena producci\u00f3n y se est\u00e1 implementando en muchos centros de datos, incluidos los de Microsoft Azure, Google, Oracle y m\u00e1s. El coraz\u00f3n de las \u00faltimas supercomputadoras DGX, que se muestra arriba, consta de ocho GPU H100 con disipadores de calor masivos empaquetados en un solo sistema.<\/p>\n
Naturalmente, obtener su propia configuraci\u00f3n de DGX H100 ser\u00eda muy costoso, y las soluciones DGX Cloud las ofrecer\u00e1n como servicios bajo demanda. Servicios como ChatGPT, Stable Diffusion, Dall-E y otros han aprovechado las soluciones en la nube para parte de su capacitaci\u00f3n, y DGX Cloud tiene como objetivo abrir eso a m\u00e1s personas.<\/p>\n<\/div>\n
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2023-03-21T15:49:09.448Z<\/time><\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nJensen ahora est\u00e1 hablando de c\u00f3mo la industria GPT (Transformador preentrenado generativo) necesita un equivalente de \u00abbase\u00bb para estos modelos: un software y aprendizaje profundo que tomen lo que TSMC hace para la industria de fabricaci\u00f3n de chips. Con ese fin, est\u00e1 anunciando Nvidia AI Foundations.<\/p>\n
Los clientes pueden trabajar con los expertos de Nvidia para entrenar y crear modelos, que pueden continuar actualiz\u00e1ndose en funci\u00f3n de las interacciones de los usuarios. Estos pueden ser modelos totalmente personalizados, incluidas cosas como la generaci\u00f3n de im\u00e1genes basadas en bibliotecas de im\u00e1genes que ya se poseen. Piense en ello como Difusi\u00f3n estable, pero creado espec\u00edficamente para una empresa como Adobe, Getty Images o Shutterstock.<\/p>\n
Y no solo dejamos caer algunos nombres all\u00ed. Nvidia anunci\u00f3 que las tres compa\u00f1\u00edas est\u00e1n trabajando con la herramienta Picasso de Nvidia, utilizando \u00abim\u00e1genes profesionales con licencia responsable\u00bb.<\/p>\n
Nvidia AI Foundations tambi\u00e9n tiene BioNemo, una herramienta para ayudar con la investigaci\u00f3n de medicamentos y la industria de recetas.<\/p>\n<\/div>\n
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2023-03-21T15:58:07.366Z<\/time><\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nUna de las ventajas que ofrece Nvidia a las empresas es la idea de tener una \u00fanica plataforma que pueda escalar hasta las instalaciones m\u00e1s grandes. Esta es la primera vez que escuchamos durante esta presentaci\u00f3n en la que Nvidia menciona espec\u00edficamente su soluci\u00f3n Grace-Hopper, de la que hemos o\u00eddo hablar en el pasado. Nvidia tambi\u00e9n anunci\u00f3 sus nuevos L4, L40 y H100 NVL.<\/p>\n
Esto \u00faltimo es genial, ya que es una soluci\u00f3n PCI Express que utiliza dos GPU Hopper H100 unidas por NVLink. Por s\u00ed solo, gracias a los 188 GB de memoria HBM3 total, puede manejar el modelo GPT-3 de 165\u00a0000 millones de par\u00e1metros. (En nuestra prueba de una alternativa de ChatGPT de ejecuci\u00f3n local publicada a principios de esta semana, como ejemplo, incluso un RTX 4090 de 24 GB solo pod\u00eda manejar hasta el modelo de 30 mil millones de par\u00e1metros).<\/p>\n<\/div>\n
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2023-03-21T16:06:39.246Z<\/time><\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nAhora pasamos a la rob\u00f3tica, con Amazon hablando de sus robots Proteus que fueron entrenados en Nvidia Isaac Sim y ahora se est\u00e1n implementando en los almacenes. Todo esto es gracias a Nvidia Omniverse y sus tecnolog\u00edas relacionadas como Replicator, Digital Twins y m\u00e1s. Se est\u00e1n produciendo muchas otras ca\u00eddas de nombres, para aquellos a los que les gusta hacer un seguimiento de esas cosas. En serio, la cantidad de nombres diferentes que Nvidia tiene para varias herramientas, bibliotecas, etc. es alucinante. Isaac Gym tambi\u00e9n es una cosa ahora, \u00a1alguien merece cr\u00e9dito por eso!<\/p>\n
De todos modos, Omniverse cubre un enorme abanico de posibilidades. Cubre dise\u00f1o e ingenier\u00eda, modelos de sensores, fabricantes de sistemas, creaci\u00f3n y representaci\u00f3n de contenido, rob\u00f3tica, datos sint\u00e9ticos y activos 3D, integradores de sistemas, proveedores de servicios y gemelos digitales. (S\u00ed, acabo de copiar todo eso de una diapositiva). Es grande y est\u00e1 haciendo muchas cosas \u00fatiles.<\/p>\n<\/div>\n
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2023-03-21T16:10:13.294Z<\/time><\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n\u00a1Oye, mira, hay Racer RTX otra vez! Supongo que se perdi\u00f3 la fecha de lanzamiento que se supon\u00eda que ser\u00eda en noviembre pasado o algo as\u00ed. Por otra parte, obtuvimos el incre\u00edblemente exigente Portal RTX en su lugar, por lo que tal vez sea mejor si Racer RTX obtiene un poco m\u00e1s de tiempo para las optimizaciones y cualquier otra cosa antes de que pueda convertirse en un juego \/ demostraci\u00f3n \/ lo que sea completamente jugable.<\/p>\n<\/div>\n
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2023-03-21T16:18:13.786Z<\/time><\/p>\n\n\n
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(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\nM\u00e1s Omniverse (\u00a1tome otra oportunidad!), esta vez con los servidores OVX que vendr\u00e1n de una variedad de proveedores. Estos incluyen GPU Nvidia L40 Ada RTX, adem\u00e1s de los procesadores BlueField-3 de Nvidia para conectividad.<\/p>\n
Tambi\u00e9n habr\u00e1 nuevas estaciones de trabajo, impulsadas por GPU Ada RTX, en configuraciones de escritorio y port\u00e1tiles, \u00aba partir de marzo\u00bb. Lo que significa ahora, aparentemente. Fotos gratuitas de Grace, Grace-Hopper y BlueField-3 con doble CPU.<\/p>\n\n\n
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Tablero de doble gracia <\/span>(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n\n\n
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Tablero Grace Hopper <\/span>(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n\n\n
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Adaptador BlueField-3 <\/span>(Cr\u00e9dito de la imagen: Nvidia)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n
2023-03-21T16:19:10.934Z<\/time><\/p>\nY eso es un final para este discurso de apertura del GTC 2023. Jensen est\u00e1 repasando los diversos anuncios, pero sin duda habr\u00e1 m\u00e1s que decir en los pr\u00f3ximos d\u00edas a medida que se revelen las presentaciones y m\u00e1s detalles. Gracias por unirte a nosotros.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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