O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, utilizou o discurso de abertura do evento Computex 2024 de Taiwan para revelar a tecnologia da próxima geração e o roteiro que a empresa seguirá para se tornar a principal plataforma de hardware de IA.
O tema do seu discurso foi "Acelerar tudo" e Huang revelou novos chips, redes de IA mais rápidas e um ambicioso roteiro de desenvolvimento. Desde os PCs com IA até às enormes fábricas de IA, a NVIDIA quer ser o facilitador do que vem a seguir com a IA.
"O futuro da computação é acelerado", disse Huang. "Com as nossas inovações em IA e computação acelerada, estamos a ultrapassar os limites do que é possível e a impulsionar a próxima vaga de avanços tecnológicos."
Eis um breve resumo de alguns dos anúncios:
Novos chips
As GPUs Blackwell estão a sair da linha de produção, mas Huang diz que já podemos esperar uma GPU Blackwell Ultra actualizada ainda este ano. Huang afirmou que o roteiro de desenvolvimento da NVIDIA prevê o lançamento de uma nova família de chips todos os anos.
"A nossa empresa tem um ritmo de um ano. A nossa filosofia básica é muito simples: construir toda a escala do centro de dados, desagregar e vender partes ao ritmo de um ano e levar tudo aos limites da tecnologia", explicou Huang.
Huang anunciou que em 2026 a sua plataforma Rubin sucederá à família de GPUs Blackwell.
Fábricas de IA
Huang nomeou várias empresas de computação que irão construir "fábricas de IA" que fornecerão sistemas de IA na nuvem, no local, incorporados e de ponta utilizando GPUs e redes NVIDIA.
Huang disse: "A próxima revolução industrial já começou. As empresas e os países estão a fazer parcerias com a NVIDIA para mudar os centros de dados tradicionais de triliões de dólares para a computação acelerada e construir um novo tipo de centro de dados - fábricas de IA - para produzir uma nova mercadoria: a inteligência artificial."
O NVIDIA MGX (Modular Server Reference Architecture) é um projeto para a construção de servidores de data center que se concentra na computação acelerada. Ele usa uma abordagem padronizada para a construção de servidores usando produtos NVIDIA, o que torna muito mais fácil a construção dessas fábricas de IA.
NVIDIA Spectrum-X
A NVIDIA usa o NVLink para mover dados entre GPUs, mas mover dados entre pods de GPU dentro ou entre centros de dados apresenta um desafio adicional.
O NVIDIA Spectrum-X é a primeira plataforma de rede Ethernet do mundo concebida especificamente para melhorar o desempenho das cargas de trabalho de IA. Naturalmente, o NVIDIA Spectrum-X é otimizado para o hardware da NVIDIA.
A NVIDIA afirma que o Spectrum-X acelera o desempenho da rede de IA generativa em 1,6x em relação às malhas Ethernet tradicionais.
Na semana passada, informámos que as grandes empresas de informática estão a trabalhar no desenvolvimento de uma norma aberta de ligação em rede acelerada de IA sem a participação da NVIDIA.
Mesmo assim, Huang disse que o Spectrum-X já está a ser adotado por empresas como a Dell Technologies, a Hewlett Packard Enterprise e a Lenovo.
NIM
O NVIDIA NIM, que significa NVIDIA Inference Microservices, é um conjunto de ferramentas concebidas para simplificar e acelerar a implementação de modelos de IA generativos.
Antes de poder usar um modelo de AI, os desenvolvedores precisam implantá-lo. Em vez de ter que mexer nas porcas e parafusos desse processo, os NIMs da NVIDIA simplificam a implantação ao colocar automaticamente os modelos de AI em contêineres e otimizá-los para o hardware da NVIDIA.
É como a diferença entre comprar, cortar e preparar todos os ingredientes para uma refeição e pôr uma refeição pronta no forno.
Huang anunciou que o Llama 3 NIM estava agora disponível como transferência gratuita para os programadores experimentarem. Huang também revelou os NIMs Nvidia Ace, que incluem um modelo Digital Human capaz de gerar modelos humanos de IA com uma pele realista.
Pode assistir à apresentação completa para ver mais detalhes sobre os PCs e computadores portáteis com AI RTX, a plataforma de robótica Isaac ROS 3.0 da Nividia e a forma como as fábricas estão a utilizar a tecnologia da NVIDIA para criar gémeos digitais nas suas fábricas para treinar robôs.
