NVIDIA impulsa 100 millones de PC y estaciones de trabajo con Windows RTX a una era de potencia generativa – TechCult

NVIDIA ha logrado avances significativos en la aceleración del desarrollo y la implementación de modelos generativos de IA, lo que ha brindado mejoras de rendimiento innovadoras. Con la integración de Tensor Cores y la próxima IA de bajo consumo Max-Q, NVIDIA impulsa a 100 millones de PC y estaciones de trabajo con Windows RTX a una era de potencia generativa. Este avance está configurado para dar forma al futuro de la productividad, la creación de contenido y los juegos.

Revolucionando la IA generativa en PC y estaciones de trabajo con Windows RTX

• La IA generativa, impulsada por redes neuronales, está revolucionando las industrias al crear contenido nuevo y original.
• GPU RTX de NVIDIA
  son utilizados por potentes modelos de IA generativa como NVIDIA NeMo, DLSS 3 Frame Generation, Meta LLaMa, ChatGPT, luciérnaga de adobey difusión estable.
• La optimización de estos modelos para GeForce RTX y GPU NVIDIA RTX permite a los desarrolladores lograr un rendimiento hasta 5 veces más rápido en comparación con los dispositivos de la competencia.
• Tensor Cores, hardware dedicado en las GPU RTX, desempeña un papel crucial en la aceleración de los cálculos de IA, lo que contribuye al impresionante aumento de la velocidad.
• Recientes mejoras de software reveladas en la Conferencia de compilación de Microsoft han duplicado el rendimiento de los modelos generativos de IA, como Difusión estable, gracias a nuevo Optimizaciones DirectML.

Inferencia de IA de bajo consumo Max-Q para mejorar la eficiencia

A medida que la inferencia de IA ocurre cada vez más en dispositivos locales, la demanda de hardware eficiente se vuelve crucial. Para satisfacer esta necesidad, NVIDIA presenta Max-Q de bajo consumo inferencia para Cargas de trabajo de IA en GPU RTX. La inferencia de bajo consumo Max-Q de NVIDIA para cargas de trabajo de IA en GPU RTX ofrece varias ventajas y proporciona un equilibrio optimizado entre el consumo de energía y el rendimiento. Aquí están los puntos principales:

1. Demanda de hardware eficiente: Dado que la inferencia de IA se realiza con mayor frecuencia en dispositivos locales, existe una necesidad creciente de hardware eficiente para respaldar estas tareas.

2. Presentamos la inferencia de bajo consumo Max-Q: NVIDIA está abordando esta demanda al presentar la inferencia de bajo consumo Max-Q para cargas de trabajo de IA en GPU RTX.

3. Optimización de energía: Max-Q permite que las GPU funcionen a una fracción de su capacidad de potencia para tareas de inferencia más livianas. Esto da como resultado un menor consumo de energía y una mayor eficiencia energética.

4. Rendimiento incomparable: A pesar de operar a niveles de potencia más bajos para tareas más livianas, las GPU RTX equipadas con Max-Q aún brindan un rendimiento excepcional. Pueden manejar cargas de trabajo de IA generativa que consumen muchos recursos de manera eficiente, lo que garantiza resultados de alta calidad.

5. Saldo optimizado: La ventaja clave de Max-Q es el equilibrio optimizado que logra entre el consumo de energía y el rendimiento. Permite que las PC y estaciones de trabajo manejen tareas complejas de IA de manera efectiva mientras conservan energía.

6. Capacidades mejoradas de IA: Con Max-Q, los usuarios pueden experimentar todo el potencial de la inferencia de IA en sus dispositivos sin comprometer el rendimiento o la eficiencia energética.

7. Habilitación de IA en todas partes: Max-Q amplía el alcance de la inferencia de IA, lo que permite que suceda en dispositivos locales sin sacrificar la eficiencia. Esto permite a los usuarios aprovechar las capacidades de IA donde sea que las necesiten.

8. Experiencia de usuario mejorada: Al proporcionar hardware eficiente para la inferencia de IA, Max-Q contribuye a una mejor experiencia del usuario. Los usuarios pueden disfrutar de aplicaciones de IA más rápidas y con mayor capacidad de respuesta, creando un entorno informático eficiente y sin problemas.

La tecnología de inferencia de bajo consumo Max-Q de NVIDIA en GPU RTX revoluciona la eficiencia y el rendimiento de las cargas de trabajo de IA en PC y estaciones de trabajo. Permite que los dispositivos manejen tareas complejas de IA con un consumo mínimo de energía, lo que garantiza un rendimiento óptimo y una experiencia de usuario mejorada.

Pila completa de desarrollo de IA acelerada por RTX

Los desarrolladores ahora tienen acceso a una pila integral de desarrollo de IA acelerada por RTX que se ejecuta en Windows 11, lo que simplifica el proceso de desarrollo, capacitación e implementación de modelos avanzados de IA. Aquí están los puntos principales:

• Desarrollo y ajuste de modelos: los desarrolladores pueden comenzar el desarrollo y el ajuste del modelo utilizando marcos optimizados de aprendizaje profundo disponibles a través de Windows Subsystem para Linux.
• Capacitación sobre la transición a la nube: los desarrolladores pueden realizar una transición sin inconvenientes a la nube para entrenar sus modelos de IA. La misma pila NVIDIA AI está disponible a través de los principales proveedores de servicios en la nube, lo que garantiza la coherencia y la compatibilidad durante todo el proceso de desarrollo.
• Entrenamiento con NVIDIA AI Stack: La formación basada en la nube que utiliza la pila de IA de NVIDIA ofrece un rendimiento y una escalabilidad mejorados. Los desarrolladores pueden aprovechar la potencia de las GPU NVIDIA RTX para un entrenamiento más rápido y eficiente de sus modelos de IA.
• Optimización para inferencia rápida: una vez que se entrenan los modelos, los desarrolladores pueden optimizarlos para una inferencia rápida. Se pueden utilizar herramientas como Microsoft Olive para ajustar los modelos para un rendimiento óptimo durante las tareas de inferencia.
• Implementación en PC y estaciones de trabajo RTX: Las aplicaciones y funciones habilitadas para IA se pueden implementar en una amplia base instalada de más de 100 millones de PC y estaciones de trabajo RTX. Estos dispositivos se han optimizado meticulosamente para el rendimiento de IA, lo que garantiza la ejecución fluida y eficiente de las aplicaciones de IA.

El compromiso de NVIDIA con las experiencias transformadoras de IA

Con más de 400 aplicaciones y juegos acelerados por RTX AI ya lanzados, NVIDIA continúa impulsando la innovación en todas las industrias. Durante su discurso de apertura en COMPUTEX 2023, el fundador de NVIDIA y CEO Jensen Huang introducido NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE) para juegos, un nuevo servicio de fundición de modelos de IA generativa. ACE for Games permite a los desarrolladores aportar inteligencia a personajes no jugables a través de interacciones de lenguaje natural impulsadas por IA.

Los desarrolladores de middleware, creadores de juegos y desarrolladores de herramientas pueden utilizar ACE for Games para crear e implementar modelos personalizados de IA de voz, conversación y animación, transformando la experiencia de juego.

El futuro de la IA generativa en RTX

La IA generativa en las GPU RTX no se limita a dispositivos o plataformas específicos; abarca servidores, la nube y dispositivos locales. La dedicación de NVIDIA a la informática de IA ha llevado a una arquitectura de hardware y software optimizada, incluidos los núcleos Tensor de cuarta generación en las GPU RTX.

Las optimizaciones periódicas del controlador garantizan el máximo rendimiento, con el controlador NVIDIA más reciente y los modelos optimizados para Olive que brindan aceleraciones significativas para los desarrolladores en Windows 11.

Además, la última generación de computadoras portátiles y estaciones de trabajo móviles RTX basadas en la arquitectura NVIDIA Ada Lovelace ofrece un rendimiento y una portabilidad sin precedentes. Los principales fabricantes como Dell, HP, Lenovo y ASUS están impulsando la era de la IA generativa con sus dispositivos con GPU RTX.

A medida que NVIDIA impulsa 100 millones de PC y estaciones de trabajo con Windows RTX hacia una era de potencia generativa, los esfuerzos de colaboración de NVIDIA con Microsoft y los socios de hardware garantizan que los desarrolladores y usuarios puedan aprovechar al máximo el poder transformador de la IA en varios dominios

Fuente: Sala de prensa de Nvidia