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Fabricación electrónica |

Nvidia presenta nuevos 'super chips' de Blackwell AI

El gigante del diseño de chips Nvidia ha lanzado sus unidades de procesamiento gráfico Blackwell, que según se informa son hasta 30 veces más rápidas que sus predecesoras.

Nvidia afirma que la plataforma Blackwell ayudará a las organizaciones a construir y ejecutar IA generativa en tiempo real en modelos de lenguaje grande de billones de parámetros, con un coste y un consumo de energía hasta 25 veces menores que su predecesor.

La noticia se anunció en el evento para desarrolladores Nvidia GTC 2024. Allí, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, describió a Blackwell como un paso significativo hacia adelante desde la plataforma Hopper anterior. Señaló que Blackwell contiene 208 mil millones de transistores (frente a los 80 mil millones de Hopper) en sus dos matrices GPU, que están conectadas por un enlace chip a chip de 10 TB/segundo en una sola GPU unificada.

Aun con eso, Blackwell es más eficiente energéticamente que las GPU anteriores. Huang afirmó que es posible reducir el coste y el consumo de energía hasta en 25 veces. Dio el ejemplo de entrenar un modelo de 1,8 billones de parámetros, lo que anteriormente habría requerido 8,000 GPU Hopper y 15 megavatios de potencia, pero ahora se puede hacer con solo 2,000 GPU Blackwell que consumen solo cuatro megavatios.

“Durante tres décadas, hemos perseguido la computación acelerada, con el objetivo de permitir avances transformadores como el aprendizaje profundo y la IA”, dijo Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA. “La IA generativa es la tecnología definitoria de nuestro tiempo. Blackwell es el motor para impulsar esta nueva revolución industrial. Trabajando con las empresas más dinámicas del mundo, haremos realidad la promesa de la IA para todas las industrias”.

Las principales empresas de este sector han tomado el compromiso para construir sistemas impulsados por Blackwell. Entre ellas, se encuentran AWS, Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle Cloud Infrastructure.


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June 13 2024 1:49 pm V22.4.55-2