NVIDIA anunció su nueva generación de superequipos

A través de un evento online, NVIDIA reveló su nuevo hardware especializado en desarrollos en el Metaverso, creación de contenido y servicios de Cloud con foco en I.A.

Si el cuerpo fuera un PC, NVIDIA, reputado fabricante de componentes computacionales de Santa Clara, California, sería el responsable de pulmones, corazón, músculo y cerebros de algunos de los atletas, científicos y expertos más cabrones del mundo. 

Por eso cada vez que anuncian algo nuevo, los capos computacionales están más que atentos a lo que ofrece al mercado, marcando una pauta high tech que pocos fabricantes pueden igualar. 

Este lunes no fue la excepción: a través de una conferencia de prensa online para buena parte del continente, NVIDIA reveló lo que viene en cuanto al futuro del procesamiento digital: Metaverso, Cloud, I.A. y modelamiento 3D, aunque el término más llamativo usado en su comunicación oficial fueron los “gemelos digitales”. 

Esto, en referencia a los Sistemas de Computación OVX, segunda generación de componentes que usan una avanzada GPU con grandes mejoras en redes, y que ofrecen formas más efectivas de simulación gráfica en tiempo real, usando Inteligencia Artificial para desarrollar los llamados digital twins, y que son versiones digitales de una estructura real específica. 

¿Para que? Para poder construir mundos virtuales 3D y operar simulaciones inmersivas en NVIDIA Omniverse Enterprise, plataforma escalable e integral que permite a las empresas crear y operar aplicaciones en el ya inevitable metaverso.

“Los digital twins a gran escala están redefiniendo la forma en que casi todas las industrias planean, diseñan y construyen en el mundo físico.  Y NVIDIA OVX proporcionará la próxima generación de potencia de computación necesaria para los digital twins más complejos de fábricas, edificios y ciudades enteras”, dijo Bob Pette, vicepresidente de Visualización Profesional de NVIDIA.

Eso es un ejemplo: el resto fue un cúmulo de datos tech que, a estas alturas, suenan a porno hardware.

¡Sexy motherf*****!

El detalle

Cada nodo de servidor OVX combina ocho GPU NVIDIA L40 con tres adaptadores de red NVIDIA ConnectX-7, con potencia de redes de 100/200/400G.

Y como las cargas de trabajo de Omniverse requieren un mayor nivel de rendimiento y escala, los servidores se pueden implementar en configuraciones de NVIDIA OVX POD y SuperPOD con la plataforma Ethernet NVIDIA Spectrum-3. 

Junto a eso, NVIDIA también lanzó servicios de Omniverse para crear y operar aplicaciones industriales en el Metaverso, oferta SaaS inédita compuesta por una suite integral de servicios de cloud para que artistas, desarrolladores y equipos empresariales diseñen, publiquen, operen y experimenten aplicaciones del metaverso en cualquier lugar.

“El metaverso, la Internet 3D, conecta mundos 3D virtuales descritos en USD y vistos a través de un motor de simulación”, dijo Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA. “Con Omniverse en el cloud, podemos conectar equipos de todo el mundo para diseñar, construir y operar mundos virtuales y digital twins”.

Esto, en teoría. Lindo render.

¿Algo más? 

Pues si:  NVIDIA también presentó la GPU NVIDIA RTX™ 6000 para workstations, que se basa en la nueva arquitectura NVIDIA Ada Lovelace,y que ofrece renderización en tiempo real, gráficos e IA, permitiendo a los diseñadores e ingenieros impulsar workflows basados en simulación de vanguardia llevando la narración de historias al siguiente nivel, creando contenido más atractivo y entornos virtuales inmersivos.

Algo similar pueden hacer los científicos, investigadores y profesionales médicos, pues pueden acelerar el desarrollo de medicamentos y procedimientos que salvan vidas con la potencia de supercomputación en sus workstations, con un rendimiento hasta 2-4x mayor que la RTX A6000 de la generación anterior.

Diseñada para gráficos neuronales y simulación avanzada de mundos virtuales, con IA de generación Ada y tecnología de sombreador programable, la GPU NVIDIA RTX™ 6000 es la plataforma ideal para crear contenido y herramientas para el metaverso con NVIDIA Omniverse™ Enterprise, pues incorpora las últimas generaciones de tecnologías de renderizado, IA y sombreadores y cuenta con 48 GB de memoria de GPU, lo que permite a los usuarios crear contenido bien detallado, desarrollar simulaciones complejas y formar los componentes fundamentales necesarios para construir mundos virtuales atractivos y cautivantes.

Esa es la idea.

“Los gráficos neuronales impulsan la próxima ola de innovación en gráficos por computación y cambiarán la forma en que se crea y experimenta el contenido”, dijo Bob Pette, vicepresidente de Visualización profesional de NVIDIA. 

Finalmente, y pensando en biología digital y los llamados “modelos de idiomas grandes”, NVIDIA presentó los servicios NeMo Large Language Model y BioNeMo LLM,  que permiten a los desarrolladores implementar aplicaciones de IA personalizadas para la generación de contenido, resumen de texto, chatbots, desarrollo de código, así como estructura de proteínas y predicciones de propiedades biomoleculares, y más.

Mientras el NeMo permite a los desarrolladores adaptar rápidamente una serie de modelos de fundación previamente entrenados, el BioNeMo es una interfaz de programación de aplicaciones (API) de cloud que expande los casos de uso de LLM – o Large Language Model- más allá del idioma y en aplicaciones científicas para acelerar el descubrimiento de fármacos para las empresas farmacéuticas y biotecnológicas.

“Los grandes modelos de idiomas tienen el potencial de transformar todas las industrias”, dijo Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA. “La capacidad de ajustar los modelos de base pone el poder de los LLM al alcance de millones de desarrolladores que ahora pueden crear servicios de idiomas y potenciar los descubrimientos científicos sin necesidad de crear un enorme modelo desde cero”.

¿Lo mejor? Los desarrolladores pueden usar sus propios datos de entrenamiento para personalizar modelos de base que van desde 3.000 millones de parámetros, hasta Megatron 530B, uno de los LLM más grandes del mundo. Y según la gente de NVIDIA, el proceso toma unos pocos minutos a horas en comparación con las semanas o meses que se necesitan para entrenar un modelo desde cero.

Y eso. Sepa que esta información redactada es una pincelada de todo lo anunciado. Si quiere saber más, ingrese al sitio web oficial de NVIDIA

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