“La era de la A.I. ha comenzado”, declaró el CEO de Nvidia, Jensen Huang, en el GTC de este año. En su Conferencia de Tecnología GPU de este año, Nvidia mostró su innovación para promover la IA, destacando cómo la tecnología podría ayudar a resolver los problemas del mundo 10 veces mejor y más rápido.
Contenido
- Otra disculpa por el lanzamiento de RTX 3080/3090
- Nvidia Omniverse es un campo de entrenamiento para robots
- Nvidia RTX A6000: Ray tracing para profesionales
- El auge de la A.I. robots
- AI. para el futuro del trabajo desde casa
- Llevando un centro de datos a un chip ARM
- Motores de recomendación personalizados
- AI. para todo el IoT
- BRAZO avanzado
Si bien Nvidia es más conocida por su tarjetas graficas - y más recientemente asociado con el tiempo real trazado de rayos — la empresa también está impulsando la innovación entre bastidores que lleva la inteligencia artificial a nuestra vida diaria, desde robots de almacén que empaquetan nuestros pedidos de envío, hasta automóviles autónomos y robots de lenguaje natural que entregan noticias, búsquedas e información con poca latencia o demora.
"Nos encanta trabajar en problemas informáticos extremadamente difíciles que tienen un gran impacto en el mundo", dijo Huang, señalando que la compañía ahora tiene 110 SDK dirigidos a las más de mil millones de GPU compatibles con CUDA que se han lanzado enviado. La compañía dice que más de 6.500 nuevas empresas están creando aplicaciones en Nvidia, uniéndose a los 2 millones de desarrolladores totales de Nvidia. “Esto está justo en nuestra timonera. Todos estamos dispuestos a avanzar y democratizar esta nueva forma de informática para la era de la IA. Nvidia se dedica a promover la computación acelerada”.
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Otra disculpa por el lanzamiento de RTX 3080/3090
Huang comenzó con otra rápida disculpa por el difícil lanzamiento de las tarjetas de video Nvidia RTX 3080 y 3090. Leer más aquí.
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Nvidia Omniverse es un campo de entrenamiento para robots
Para los jugadores,
Disponible ahora en versión beta abierta, Nvidia Omniverse es una plataforma abierta para colaboración y simulación donde los robots pueden aprender de simulaciones realistas del mundo real. Usando Omniverse, los vehículos autónomos pueden aprender rápidamente a conducir e interactuar con escenarios reales. Los conductores humanos pueden encontrarse, sin el riesgo de poner en peligro a los transeúntes si el experimento sale adelante. oblicuo. Omniverse también permite realizar pruebas a una escala mucho más amplia, ya que no es necesario desplegar físicamente un vehículo o robot autónomo para probarlo.
Para mostrar cómo Nvidia Omniverse puede afectarnos a todos, Nvidia destacó cómo Omniverse puede funcionar en el descubrimiento de fármacos, que es un área de investigación aún más vital dada la pandemia global. Aunque el descubrimiento de fármacos suele tardar más de una década en desarrollarse y requiere más de 500 millones de dólares en financiación para investigación y desarrollo, el 90% de esos esfuerzos fracasan, afirmó Huang. Para empeorar las cosas, cada nueve años el coste de descubrir nuevos fármacos se duplica.
Omniverse de Nvidia puede ayudar a los científicos a identificar las proteínas que pueden causar enfermedades, así como a acelerar las pruebas de posibles medicamentos mediante el uso de inteligencia artificial. y análisis de datos. Todo esto se aplica a la nueva plataforma Clara Discovery de Nvidia. Y en el Reino Unido, Nvidia presentó su nuevo centro de datos Cambridge One, que según la compañía es el más rápido de la región y uno de los 30 mejores del mundo, con 400 petaflops de inteligencia artificial. actuación.
La compañía también presentó su nueva arquitectura DGX Super Pod, para permitir a otros investigadores construir sus propias supercomputadoras escalables que vinculen entre 20 y 140 sistemas DGX.
Nvidia RTX A6000: Ray tracing para profesionales
Ampliando las GeForce RTX 3070, RTX 3080 y RTX 3090 recientemente anunciadas tarjetas graficas, Nvidia anunció una nueva generación de GPU basadas en Ampere para profesionales. El nuevo
“Las GPU proporcionan la velocidad y el rendimiento necesarios para permitir a los ingenieros desarrollar productos innovadores, a los diseñadores crear edificios de última generación y a los científicos descubrir avances desde en cualquier parte del mundo”, afirmó la compañía en una publicación de blog, señalando que los nuevos A6000 y A40 cuentan con nuevos núcleos RT, núcleos Tensor y núcleos CUDA que son “significativamente más rápidos que los anteriores generaciones”.
La empresa no proporcionó detalles específicos sobre el hardware. Sin embargo, Nvidia afirmó que los núcleos RT de segunda generación ofrecen el doble de rendimiento que las tarjetas de la generación anterior y, al mismo tiempo, proporcionan funciones concurrentes.
Las tarjetas se envían con 48 GB de memoria GPU que se puede ampliar a 96 GB con NVLink cuando se conectan dos GPU. Esto se compara con solo 24 GB de memoria en el RTX 3090. Mientras que la RTX 3090 se comercializa como una GPU capaz de renderizar juegos en 8K a 60 fotogramas por segundo (fps), la La memoria ampliada en los RTX A6000 y A40 profesionales ayuda a procesar secuencias Blackmagic RAW 8K y 12K para video. edición. Al igual que las tarjetas Ampere de consumo, las GPU A6000 y A40 se basan en PCIe Gen 4, que ofrece el doble de ancho de banda que la generación anterior.
Los servidores basados en A40 estarán disponibles en sistemas de Cisco, Dell, Fujitsu, Hewlett Packard Enterprise y Lenovo. Las GPU A6000 llegarán a los socios de canal y ambas GPU estarán disponibles a principios del próximo año. Los detalles de precios no estuvieron disponibles de inmediato y no está claro si las tarjetas profesionales verán lo mismo. oferta limitada y escasez importante que experimentó Nvidia con el lanzamiento de sus tarjetas de consumo.
El auge de la A.I. robots
Nvidia también destacó cómo su trabajo en GPU está ayudando a acelerar la inteligencia artificial. desarrollo y adopción. FacebookLa IA de Los investigadores han desarrollado un chatbot con conocimiento y empatía que la mitad de los usuarios de la red social realmente preferían. Investigadores del Instituto de Tecnología de California entrenaron un dron utilizando aprendizaje reforzado para controlar el sistema de vuelo para volar suavemente a través de turbulencias y cambios de terreno.
La IA de Nvidia se basa en tres pilares: nodos de GPU única o múltiple en cualquier marco o modelo, el uso de inferencia y la aplicación de modelos previamente entrenados, dijo Huang.
Nvidia también anunció que se ha asociado con Microsoft para llevar Nvidia A.I. a Azure para ayudar a que Office sea más inteligente.
“Hoy anunciamos que Microsoft está adoptando Nvidia A.I. en Azure, para impulsar experiencias inteligentes en Microsoft Office”, dijo Huang durante la conferencia magistral. “La aplicación de productividad más popular del mundo y utilizada por cientos de millones ahora estará asistida por IA. Las primeras funciones incluirán corrección gramatical inteligente, preguntas y respuestas y predicción de texto. Debido al volumen de usuarios y la respuesta instantánea necesaria para una buena experiencia, Office se conectará a las GPU de Nvidia y Azure con las GPU de Nvidia las respuestas tardarán menos de 200 milisegundos. Nuestro rendimiento permite a Microsoft escalar a millones de usuarios simultáneos”.
American Express también utiliza A.I. para combatir el fraude, mientras que Twitter está aprovechando la inteligencia artificial para ayudarlo a comprender y contextualizar la gran cantidad de videos subidos a la plataforma.
Con la IA conversacional, los resultados de las consultas de voz realizadas en la plataforma GPU de Nvidia tienen la mitad de latencia en comparación con las consultas procesadas por la CPU y también una conversión de texto a voz más realista y con un sonido más humano motores. Nvidia también anunció una versión beta abierta de Jarvis para que los desarrolladores prueben A.I. con habilidades conversacionales.
AI. para el futuro del trabajo desde casa
AI. También se puede integrar en aplicaciones como soluciones de videoconferencia y chat que ayudan a los trabajadores a colaborar de forma remota. Con Video Maxene de Nvidia, Huang dijo que A.I. Puede hacer magia con las videollamadas.
Maxene puede identificar las características importantes de una cara, enviar solo los cambios de las características a través de Internet y luego reanimar la cara en el receptor. Esto ahorra ancho de banda, lo que mejora la experiencia de vídeo en áreas con mala conectividad a Internet. Huang afirmó que el ancho de banda se reduce en un factor de 10.
AI. Sin embargo, hace mejor las llamadas incluso en áreas con gran ancho de banda. En el ejemplo más extremo, A.I. se puede utilizar para reorientar su rostro de modo que pueda establecer contacto visual con todas las personas en una llamada, incluso cuando su rostro esté ligeramente inclinado hacia afuera de la cámara. AI. También puede reducir el ruido de fondo, volver a iluminar su rostro, reemplazar el fondo y mejorar la calidad del video en condiciones de poca iluminación. Combinado con Jarvis A.I. discurso, Maxene también puede ofrecer texto con subtítulos.
"Tenemos la oportunidad de revolucionar las videoconferencias de hoy e inventar la presencia virtual del mañana", afirmó Huang. “Y el vídeo A.I. Las aplicaciones de inferencia provienen de todas las industrias”.
Llevando un centro de datos a un chip ARM
Destacando su inversión en chips ARM, Nvidia anunció las nuevas DPU BlueField, que brindan la potencia de una infraestructura de centro de datos en un chip y están respaldados por DOCA, que es el arquitectura.
Las nuevas DPU BlueField 2 descargan componentes críticos, como redes y almacenamiento, así como tareas de seguridad de la CPU para ayudar a prevenir ataques cibernéticos.
"Una única DPU BlueField-2 puede ofrecer los mismos servicios de centro de datos que podrían consumir hasta 125 núcleos de CPU", afirmó Nvidia en una declaración preparada. "Esto libera valiosos núcleos de CPU para ejecutar una amplia gama de otras aplicaciones empresariales". La compañía dijo que al menos el 30% de la CPU estaba anteriormente consumidos por la ejecución de la infraestructura del centro de datos, y esos núcleos ahora se liberan a medida que la tarea ahora se descarga a BlueField DPU.
Una segunda DPU Bluefield 2X también viene con Nvidia Amperio-Tecnología GPU basada en. Ampere trae A.I. al BlueField 2X para proporcionar análisis de seguridad en tiempo real e identificar actividades maliciosas.
Motores de recomendación personalizados
AI. se puede utilizar para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos físicos y digitales en plataformas, ofreciendo anuncios digitales, noticias y películas relevantes. Nvidia afirmó que incluso una mejora del 1% en la precisión de las recomendaciones puede generar miles de millones más en ventas y una mayor retención de clientes.
Para ayudar a las empresas a mejorar su motor de recomendaciones, Nvidia presentó Merlin, que funciona con la plataforma Nvidia Rapids. Mientras que las soluciones basadas en CPU pueden tardar días en aprenderse, se dice que Merlin es súper rápido y súper escalable, con tiempos de ciclo que van de un día a solo tres horas. Merlin se encuentra ahora en versión beta abierta, dijo Huang.
Adobe utiliza Rapids para marketing inteligente, mientras que Capital One utiliza la plataforma para análisis de fraude y para impulsar el chatbot Eno de la empresa.
AI. para todo el IoT
La plataforma EGX de Nvidia se utiliza para llevar A.I. a dispositivos periféricos para hacer que la A.I. más receptivo para aplicaciones de Internet de las cosas o IoT. EGX está disponible en NGC de Nvidia y lo utilizan hospitales como Northwestern Memorial Hospital para descargar algunas tareas a computadoras que realizan habitualmente las enfermeras. Los pacientes, por ejemplo, pueden utilizar consultas en lenguaje natural para preguntarle a un robot qué procedimiento les van a realizar.
“El EGX A.I. La computadora integra una GPU Mellanox Bluefield 2 y una GPU Ampere en una sola tarjeta PCI Express, convirtiendo cualquier servidor OEM estándar en una A.I. centro de datos”, dijo Huang.
La plataforma se puede aprovechar en atención médica, fabricación, logística, entrega, venta minorista y transporte.
BRAZO avanzado
"Hoy. "Estamos anunciando una iniciativa importante para avanzar en la plataforma ARM", dijo Huang sobre la adquisición anunciada de ARM por parte de la compañía, nada de que esté realizando inversiones en tres dimensiones.
“En primer lugar, estamos complementando a los socios de ARM con GPU, redes, almacenamiento y tecnologías de seguridad para crear plataformas aceleradas completas. En segundo lugar, estamos trabajando con nuestros socios para crear plataformas para HPC cloud edge NPC. Esto requiere sistemas de chips y software del sistema. Y tercero, estamos portando Nvidia A.I. y motores Nvidia RTX a ARM”.
Actualmente, esto sólo está disponible en la plataforma x86. Sin embargo, la inversión de Nvidia en ARm la transformará a la vanguardia y la acelerará en A.I. informática, dijo Huang, mientras busca posicionar a ARM como un competidor de Intel en el espacio de servidores.
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