{"id":28486,"date":"2021-04-12T14:04:00","date_gmt":"2021-04-12T20:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=28486"},"modified":"2021-04-12T14:04:04","modified_gmt":"2021-04-12T20:04:04","slug":"nvidia-enfoca-aun-mas-su-futuro-en-la-inteligencia-artificial-y-arm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/nvidia-enfoca-aun-mas-su-futuro-en-la-inteligencia-artificial-y-arm\/","title":{"rendered":"NVIDIA enfoca a\u00fan m\u00e1s su futuro en la Inteligencia Artificial y ARM"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

En la presentaci\u00f3n ofrecida por Jen-sen Huang, el ya veterano CEO de NVIDIA, para la GTC 2021. Hemos podido ver una NVIDIA totalmente centrada en la inteligencia artificial, y es que NVIDIA ha dejado ser una empresa que fabrica procesadores gr\u00e1ficos a ser una empresa que fabrica procesadores para la IA que se pueden utilizar para gr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n

Durante una larga conferencia de dos horas, NVIDIA ha estado presentando sus apuestas para la IA y en especial para los centros de datos. Lo que ha tenido m\u00e1s peso en esta presentaci\u00f3n no solo han sido los productos para la IA, sino la implementaci\u00f3n de las DPU de Mellanox al porfolio de la compa\u00f1\u00eda y una gran cantidad de software basado en la IA por parte de la compa\u00f1\u00eda para diversas aplicaciones distintas como el transporte, la medicina, la manufacturaci\u00f3n. En general ha sido una presentaci\u00f3n que coloca el futuro de NVIDIA no en el gaming de PC, sino en todo el mundo de la IA y el Big Data y donde el PC solo es una peque\u00f1a parte de todo el ecosistema.<\/p>\n\n\n\n

NVIDIA define Omniverse en la GTC 2021<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\"NVIDIA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Hace unos a\u00f1os aparecieron simuladores de realidad como Second Life, los cuales eran sumamente rudimentarios para los que se puede crear hoy en d\u00eda, tambi\u00e9n podemos hablar de juegos como Minecraft que pese a sus juegos tienen una gran capacidad de simulaci\u00f3n de mundos virtuales.<\/p>\n\n\n\n

Imaginad por un momento una simulaci\u00f3n de ese tipo corriendo en decenas e incluso cientos de GPUs con la capacidad de actuar como un gemelo del mundo real y simular la interacci\u00f3n ente los objetos, simulando desde los sistemas m\u00e1s simples a los complejos. Imaginad por ejemplo simular un coche no como una pieza sino como un sistema compuesto por sus diferentes piezas, las cuales interaccionan entre s\u00ed para crear el sistema complejo que es el coche en si mismo.<\/p>\n\n\n\n

\"NVIDIA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

\u00bfLa utilidad de Omniverse? La idea es utilizar la simulaci\u00f3n para crear entornos en los que las IAs basadas en visi\u00f3n por computaci\u00f3n puedan ser entrenadas a trav\u00e9s de entornos virtuales. Lo cual es ideal por ejemplo para crear modelos de inteligencia artificial para la conducci\u00f3n autom\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n

La enorme potencia combinada de tener a decenas e incluso centenares de GPUs permite la creaci\u00f3n de entornos virtuales ultrarealistas para Omniverse, los cuales pueden ser utilizados para la producci\u00f3n de contenido audiovisual como anuncios sin tener que estar en el lugar e incluso poder hacer variaciones del mismo a trav\u00e9s de simulaci\u00f3n avanzada.<\/p>\n\n\n\n

NVIDIA Bluefield<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\"Blufield<\/figure><\/div>\n\n\n\n

La compra de Mellanox ha llevado a las DPU, Data Processing Units, al portfolio de NVIDIA. Estos no son m\u00e1s que SmartNICs y por tanto controladores de red avanzados. \u00bfSu trabajo? Liberar a la CPU y a las GPUs de las complejas tareas del transporte de datos  y de acceso a memoria para que sean realizadas en este tipo de procesadores especializados.<\/p>\n\n\n\n

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Donde primero NVIDIA ha desplegado los procesadores Bluefield ha sido en su servicio en la nube, GeForce Now, esto les permite descargar ciertas tareas de la CPU y la GPU en la DPU BlueField con tal de disminuir la latencia de su servici\u00f3 de Cloud Gaming. Pero NVIDIA tiene planes bastante ambiciosos para su gama de DPUs, ya que pretende integrarlos junto a una CPU ARM basada en los n\u00facleos A78. Curiosamente los mismos que los que utiliza el futuro Tegra Orin para 2023 y m\u00e1s adelante integrar todo el paquete completo con una GPU.<\/p>\n\n\n\n

\"NVIDIA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

En este GTC 2021 NVIDIA no ha mostrado nada de Bluefield 4, pero si que ha hablado al final de un nuevo NVIDIA Tegra llamado Atlan, no hay que ser muy inteligente viendo como las gamas Blufield y Tegra terminar\u00e1n integradas en una sola a partir de 2024. Viendo la descripci\u00f3n que NVIDIA ha dado del Tegra Atlan.<\/p>\n\n\n\n

NVIDIA renueva sus DGX y su A100 en esta GTC 2021<\/h2>\n\n\n\n
\"NVIDIA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

NVIDIA no ha presentado ninguna arquitectura gr\u00e1fica, pero ha renovado sus ordenadores DGX, los cuales traen consigo varias GPUs NVIDIA A100, basadas en la arquitectura Ampere para computaci\u00f3n de alto rendimiento, la cual no debe confundirse con la de las RTX 3000, ya que se diferencian en bastantes puntos.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfLa novedad? Ahora en vez de 40 GB de memoria HBM2 por A100 estos disponen de 80 GB, por lo que la capacidad de almacenamiento de su VRAM ha duplicado.<\/p>\n\n\n\n

\"NVIDIA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Por otro lado, NVIDIA ha creado una nueva gama de productos llamada Aerial A100 que combina un procesador Bluefield con una A100 para crear una especie de centralita avanzada para las comunicaciones 5G. Se trata de una nueva gama de productos por parte de NVIDIA que nace de la compra de Mellanox y que a\u00fan hemos de ver como se desarrolla para el futuro, pero que demuestra el inter\u00e9s de NVIDIA por entrar en nuevos mercados, especialmente en el del Big Data donde se manejan grandes cantidades de informaci\u00f3n y que est\u00e1 relacionado con la inteligencia artificial donde se manejan grandes cantidades de datos, donde la mayor\u00eda van a viajas a trav\u00e9s de las redes 5G.<\/p>\n\n\n\n

NVIDIA Grace, la CPU ARM de NVIDIA para HPC<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\"NVIDIA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

No es la primera vez que AMD desarrolla una CPU basada en la ISA ARM, ya vimos varios de sus intentos en varios NVIDIA Tegra. El primer intento fue en el Tegra K1 con Denver, Tegra X2 recibi\u00f3 Denver 2 y Tegra Xavier, el m\u00e1s reciente de los SoC Tegra, recibi\u00f3 como CPU la arquitectura Carmel. La gran diferencia es que esta vez Grace no va a formar parte de un SoC, sino que va a ser una CPU independiente de alto calibre que NVIDIA utilizar\u00e1 para crear sus servidores de cara a 2023. La fecha en la que Grace aparecer\u00e1 en el mercado.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPero qu\u00e9 especificaciones promete tener Grace? Por el momento no han dado informaci\u00f3n sobre la cantidad de n\u00facleos que tendr\u00e1, pero podemos confiar que ser\u00e1n decenas e incluso podr\u00eda superar la centena. \u00bfC\u00f3mo lo sabemos? Pues por el hecho que sus interfaces con la memoria, GPU y otras CPU es realmente masivo.<\/p>\n\n\n\n

\"NVIDIA<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Llama poderosamente la atenci\u00f3n es una interfaz LPDDR5X de m\u00e1s de 500 GB\/s, lo que nos indica que es una CPU de gran tama\u00f1o, ya que para poder alcanzar ese nivel de potencia se requiere una interfaz con la memoria muy ancha y por tanto un per\u00edmetro en el chip enorme. A eso se le ha de sumar un ancho de banda v\u00eda NVLink 4 de 900 GB\/s con la GPU y de 600 GB\/s con otra CPU Grace, los cuales tambi\u00e9n nos indican un chip de gran tama\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfLa potencia de los n\u00facleos? Todo lo que NVIDIA se ha limitado a decir es que cada uno de estos superan los 300 puntos en el benchmark SPECrate2017_int-base. Por el momento es demasiado pronto y NVIDIA no ha dado todos los detalles de su CPU para servidores.<\/p>\n\n\n\n

Fuente:<\/strong> <\/a>https:\/\/hardzone.es\/marcas\/nvidia\/nvidia-gtc-2021\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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