Hablando en el discurso de apertura de SIGGRAPH en Los Ángeles, el fundador y CEO de Nvidia, Jensen Huang, reveló que la decisión de la compañía de 2018 de adoptar el procesamiento de imágenes impulsado por IA dio sus frutos y seguirá dando forma al futuro de la industria. Huang dijo que fue un momento crucial en la decisión de integrar el trazado de rayos y la ampliación inteligente (RTX y DLSS, respectivamente) en el hardware.
Huang explicó que la rasterización, el método tradicional de renderizar escenas en 3D, está llegando a sus límites. Como resultado, Nvidia se embarcó en la misión de reinventar el hardware, el software y los algoritmos mediante la combinación de tecnologías de IA con desarrollo de CG y GPU. Este movimiento ha sido un gran éxito, no solo habilitando el trazado de rayos y DLSS, sino que también ha dado lugar a una arquitectura que está recibiendo mucha atención de la comunidad de aprendizaje automático.
La demanda de recursos informáticos para entrenar y ejecutar modelos generativos a gran escala ha llevado a Nvidia a desarrollar sistemas especializados, como el H100, diseñados para manejar estas tareas a escala. Como resultado, Nvidia ha visto aumentos significativos en las ventas de servidores y estaciones de trabajo.
Sin embargo, Huang cree que esto es solo el comienzo. En su visión del futuro, las interfaces de lenguaje natural impulsadas por IA se convertirán en el nuevo lenguaje de programación y conducirán a la adopción generalizada de la tecnología en industrias que van desde los efectos visuales hasta la fabricación. Huang imagina una fábrica definida por software operada por sistemas robóticos y la producción de vehículos robóticos a través de medios robóticos.
Si bien algunos pueden ver el enfoque de Huang como parcial a los intereses de Nvidia, la inclusión de interfaces de lenguaje natural e inteligencia artificial es un desarrollo loable que requiere una inversión significativa en recursos informáticos. Huang presentó el GH200 de Nvidia, hardware de desarrollo de IA dedicado para centros de datos, demostrando sus capacidades al demostrar el ensamblaje en un xflop completo de potencia informática profesional de ML.
Mientras presenta una imagen optimista, el mensaje de Huang resuena. Invertir en recursos informáticos modernos se vuelve cada vez menos práctico cuando las soluciones modernas centradas en IA como el GH200 ofrecen ventajas de eficiencia energética y costos. Una nueva era en las industrias dominadas por la IA requerirá la adopción de tecnologías como la de Nvidia para seguir siendo competitivos e innovadores.
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