Nvidia presenta la arquitectura de GPU Ampere para aumentar la IA, y el primer objetivo es el coronavirus


Nvidia Corp. lanzó el jueves su nueva línea de chips, que detalla capacidades de inteligencia artificial hasta 20 veces mayores que los productos anteriores, y las nuevas ofertas ya están trabajando para combatir la pandemia de COVID-19.

El discurso de apertura de Nvidia
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GPU Technology Conference se publicó en línea el jueves por la mañana, después de que la compañía cancelara su reunión anual en marzo debido a la propagación del coronavirus. En el discurso del jueves, dividido en seis “episodios” diferentes filmados en la cocina de la casa del presidente ejecutivo Jensen Huang, Huang planeó presentar Ampere, la arquitectura más nueva para las unidades de procesamiento de gráficos o GPU de Nvidia.

Ampere eventualmente reemplazará los chips Turing y Volta de Nvidia con una única plataforma que simplifica la alineación de GPU de Nvidia, dijo Huang en una sesión informativa previa con miembros de los medios el miércoles. Si bien los consumidores conocen en gran medida a Nvidia por su hardware de videojuegos, los primeros lanzamientos con Ampere están dirigidos a las necesidades de inteligencia artificial en la nube y para la investigación.

“Sin lugar a dudas, es la primera vez que unificamos la carga de trabajo de aceleración de todo el centro de datos en una sola plataforma”, dijo Huang.

Nvidia descubrió hace años que su hardware de juego era beneficioso para el aprendizaje automático gracias a su diseño de procesamiento paralelo: cuando los investigadores intentan “enseñar” algoritmos con datos, las GPU ayudan a impulsar más datos a un ritmo más rápido. Desde entonces, ha desarrollado constantemente productos basados ​​en esas necesidades de informática de alto rendimiento, centros de datos y conducción autónoma.

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Ampere, un procesador de 7 nanómetros que contiene más de 54 mil millones de transistores, toma la idea del procesamiento en paralelo y lo multiplica: cada GPU A100 individual, la primera lanzada con Ampere, puede dividirse para ejecutar hasta siete acciones diferentes o dedicarse a un Una sola necesidad, dijo Huang. La compañía ha agrupado ocho de esas GPU en el DGX A100, que puede manejar hasta 56 tareas a la vez o combinarse en una tarea grande, y alcanzar hasta 5 petaflops de rendimiento de IA.

“Debido a que es fungible, no tiene que comprar todos estos tipos y configuraciones diferentes de servidores”, dijo Huang.

Los primeros sistemas DGX A100, que comienzan en $ 200,000, fueron entregados al Laboratorio Nacional de Argonne a las afueras de Chicago a principios de este mes. Los investigadores que trabajan para el Departamento de Energía de Argonne utilizarán el poder de la IA para estudiar COVID-19 y posibles curas para la enfermedad.

“El poder de cómputo de los nuevos sistemas DGX A100 que llegan a Argonne ayudará a los investigadores a explorar tratamientos y vacunas y estudiar la propagación del virus, lo que permitirá a los científicos realizar años de trabajo acelerado por IA en meses o días”, dijo Rick Stevens El director de laboratorio de Computación, Medio Ambiente y Ciencias de la Vida en Argonne, dijo en un comunicado de prensa.

Nvidia también detalló otros enfoques de COVID-19 de investigadores que utilizan las capacidades de aprendizaje automático de Nvidia, incluida la secuenciación del genoma del coronavirus que causa COVID-19 en solo siete horas, y la detección de mil millones de posibles combinaciones de medicamentos en un día. Nvidia también dio actualizaciones sobre su plataforma Clara para IA en la atención médica, agregando modelos de IA que pueden usarse para detectar y estudiar pacientes infectados usando datos de escáneres de tórax.

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Muchos investigadores no pueden permitirse un sistema DGX A100 completo, por lo que los proveedores de la nube planean comprar GPU A100 y vender acceso de forma remota. Nvidia dijo que 18 proveedores de computación en la nube planean incorporar chips A100, incluidos algunos de los más grandes de Estados Unidos y China, Amazon.com Inc.
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AWS, Microsoft Corp.
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Azure, Alphabet Inc.
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Google Cloud, así como las ofertas en la nube de Alibaba Group Holding Ltd.
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, Baidu Inc.
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y Tencent Holdings Ltd.
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“Espero que Nvidia A100 esté en todas las nubes”, dijo Huang con naturalidad en la sesión informativa del miércoles.

Nvidia no dio a conocer información el miércoles sobre las GPU de los consumidores que usan Ampere, pero cuando un periodista le preguntó en la sesión informativa sobre la diferencia entre los enfoques empresariales y de consumo de Ampere, Huang dijo que “hay una gran superposición en la arquitectura, pero no en la configuración”.

Nvidia también anunció productos destinados a ser utilizados “en el borde”, lo que significa calcular datos de sensores. A modo de ejemplo, Nvidia dijo que su oferta EGX A100 podría administrar cientos de cámaras dispersas por un aeropuerto, mientras que el EGX Jetson Xavier NX más pequeño tomaría una colección de cámaras en los puntos de venta.

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Los esfuerzos automotrices de la compañía llevaron a nuevas alianzas, incluida una colaboración con BMW Group en equipos robóticos para ayudar a construir automóviles. “El uso de BMW Group de la plataforma robótica Isaac de Nvidia para reinventar su fábrica es revolucionario”, dijo Huang en un comunicado de prensa.

Nvidia valía entre $ 5 mil millones y $ 20 mil millones durante casi todo el período comprendido entre la caída de las puntocom y 2016, pero sus avances en el aprendizaje automático lo han llevado a una valoración mucho más alta en los últimos años. Las acciones cerraron a un máximo histórico de $ 322.62 el lunes cuando la compañía se acerca a una capitalización de mercado de $ 200 mil millones por primera vez, terminando la sesión del miércoles con una valoración de más de $ 191 mil millones. Las acciones han ganado un 32,3% en lo que va del año a pesar de la pandemia de COVID-19, mientras que el índice S&P 500
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ha disminuido 12.7%.

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