Revolucionando la IA: la supercomputadora de IA NVIDIA DGX GH200

Las cosas más importantes en el panorama de la inteligencia artificial que evolucionan rápidamente son la potencia y la eficiencia computacionales. A la vanguardia de esta revolución está el Supercomputadora de IA NVIDIA DGX GH200, que ha sido creada para producir niveles de rendimiento nunca antes vistos para cargas de trabajo de IA. Este artículo discutirá lo que hace que el DGX GH200 tan innovador, sus innovaciones arquitectónicas y lo que significa para la investigación y el desarrollo de la IA en el futuro. Proporcionará una comprensión de cómo esta supercomputadora puede transformar diferentes sectores porque permite capacidades de próxima generación en el procesamiento del lenguaje natural a través de robótica avanzada, entre otras. ¡Síguenos mientras exploramos la magia técnica detrás de la nueva maravilla de IA de NVIDIA y sus posibles aplicaciones!

¿Qué es la NVIDIA DGX GH200?

Introducción a la supercomputadora DGX GH200

El sistema orientado a la IA NVIDIA DGX GH200 Supercomputer es un ordenador más potente y con funciones avanzadas en comparación con los convencionales. El DGX GH200 tiene un nuevo diseño que le permite combinar las capacidades de varias GPU NVIDIA mediante conexiones NVLink rápidas, para que pueda ampliarse fácilmente y ofrecer un alto rendimiento. Según su potencia informática, este modelo es ideal para investigadores y desarrolladores de inteligencia artificial que trabajan en modelos complejos o intentan lograr avances en áreas como PNL, visión por computadora o robótica. Los sistemas de refrigeración utilizados en esta supercomputadora son los mejores de su clase; Además, fueron diseñados para la eficiencia energética, lo que los hace perfectos para su uso en instalaciones de HPC donde la disipación de calor puede convertirse en un problema.

Componentes clave: Grace Hopper Superchips y GPU H100

La supercomputadora DGX GH200 funciona principalmente con los superchips Grace Hopper y las GPU H100. El Superchip Grace Hopper incorpora la nueva CPU Grace con la arquitectura GPU Hopper para una eficiencia y rendimiento computacional inigualables. Es una integración inclusiva donde la potencia de procesamiento de la CPU se combina con las capacidades de computación paralela de la GPU para un aprendizaje más profundo y simulaciones más complejas.

En el diseño del DGX GH200, las GPU H100 cambian las reglas del juego. Estas GPU H100 se basan en la última arquitectura llamada Hopper, que les brinda un rendimiento mucho mayor que sus predecesoras; Esta mejora tiene varios aspectos técnicos:

• Conteo de transistores: Hay más de 80 mil millones de transistores en cada uno de estos chips que brindan una gran potencia de procesamiento.
• Ancho de banda de memoria: Vienen con un ancho de banda de memoria de hasta 3.2 TB/s para que se pueda acceder a los datos y procesarlos rápidamente.
• Rendimiento de cómputo: Realiza cálculos de doble precisión a 20 TFLOPS, cálculos de precisión simple a 40 TFLOPS y operaciones tensoriales a 320 TFLOPS.
• Eficiencia energética: Fueron diseñados para usar la menor cantidad de energía posible a través de sistemas de enfriamiento que los mantienen funcionando intensamente durante cargas de trabajo pesadas sin sobrecalentarse y al mismo tiempo siguen siendo eficientes en términos de uso de energía.

Por sí mismas, estas piezas brindan niveles de computación nunca antes vistos en DGX GH200, convirtiéndose así en una herramienta imprescindible para cualquier investigador o desarrollador de IA. Con su tecnología avanzada, este sistema admite diferentes aplicaciones de IA a la vez, impulsando así la investigación de IA más allá de lo jamás imaginado.

Por qué el DGX GH200 cambia las reglas del juego en IA

DGX GH200 cambia las reglas del juego para la IA con una potencia y eficiencia inigualables para entrenar e implementar modelos de IA a gran escala. Este sistema utiliza la nueva arquitectura Grace Hopper, que viene con un ancho de banda de memoria sin precedentes, así como capacidades de procesamiento para permitir un fácil manejo de grandes conjuntos de datos por parte de investigadores y desarrolladores. También integra GPU H100 de alto rendimiento que aceleran los cálculos tensoriales tanto de uso general como especializados, lo que lo hace perfecto para tareas exigentes de inteligencia artificial como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora o el análisis predictivo. Además, su diseño de ahorro de energía junto con potentes soluciones de refrigeración garantizan un rendimiento continuo incluso bajo cargas de trabajo pesadas, lo que reduce considerablemente los costes operativos. Esto significa que DGX GH200 no solo acelera la creación de programas de IA de futura generación, sino que también mejora la gestión de recursos en esta área, considerando su eficiencia en el uso de energía durante la operación.

¿Cómo funciona la NVIDIA DGX GH200?

Arquitectura del sistema DGX GH200 explicada

La arquitectura del sistema DGX GH200 utiliza el diseño original de Grace Hopper que incorpora GPU NVIDIA Hopper y CPU Grace. Este diseño se centra en tener un complejo de CPU conectado directamente a una GPU H100 que tiene una memoria de gran ancho de banda que permite un intercambio rápido de datos y al mismo tiempo reduce la latencia. Además, existen interconexiones NVLink de alta velocidad que permiten que varias GPU y CPU del sistema se comuniquen sin problemas entre sí. Es más, también cuenta con soluciones de refrigeración avanzadas para garantizar que funcione dentro de las temperaturas adecuadas incluso bajo cargas de trabajo computacionales intensas. Gracias a su modularidad, este sistema puede ampliarse o reducirse, lo que lo hace adecuado para diferentes tipos de cargas de trabajo de IA y aplicaciones de investigación.

Papel de NVIDIA NVLink-C2C en el sistema

El rendimiento y la eficiencia del sistema DGX GH200 se mejoran gracias a la interconexión NVIDIA NVLink-C2C (Chip-to-Chip). El NVLink-C2C establece velocidades de transferencia de datos óptimas, lo que acelera las tareas computacionales al crear un canal de comunicación de baja latencia y alto ancho de banda entre los complejos de CPU Grace Hopper y GPU Hopper. Esto es lo que necesitas saber sobre los parámetros técnicos de NVLink-C2C:

• Ancho de Banda: 900 GB/s máximo.
• Estado latente: Rango de submicrosegundos.
• Escalabilidad: Admite hasta 256 carriles NVLink.
• Eficiencia energetica: Se utilizan técnicas de señalización avanzadas para minimizar el consumo de energía.

Estos parámetros permiten que múltiples unidades de procesamiento se integren sin problemas, maximizando así el rendimiento computacional general del sistema. NVLink-C2C también admite la asignación dinámica de ancho de banda, que permite la utilización eficiente de recursos en diferentes aplicaciones de IA a través del conocimiento de la carga de trabajo.

Eficiencia energética del DGX GH200

DGX GH200 está diseñado para ahorrar energía y puede admitir computación de alto rendimiento con un uso mínimo de energía. Lo hace a través de varias funciones avanzadas:

• Entrega de energía optimizada: El sistema cuenta con sistemas de suministro de energía que están ajustados para suministrar a cada componente la cantidad correcta de voltaje y corriente, disminuyendo así la pérdida de energía y aumentando el rendimiento por vatio.
• Soluciones de refrigeración avanzadas: DGX GH200 utiliza la última tecnología de refrigeración que ayuda a mantener temperaturas de trabajo óptimas para sus piezas y, por tanto, un ahorro general de energía. La refrigeración eficaz reduce la dependencia de métodos de refrigeración que consumen mucha energía, ahorrando así más energía.
• Interconexiones energéticamente eficientes: NVLink-C2C, entre otras interconexiones dentro del sistema, emplea métodos de señalización de ahorro de energía que no comprometen las velocidades de transferencia de datos ni los niveles de latencia. Esto conduce a ahorros sustanciales en el uso de electricidad, especialmente durante operaciones de datos masivas.
• Asignación dinámica de recursos: Los recursos computacionales se asignan dinámicamente según los requisitos de la carga de trabajo, de modo que no se desperdicie energía en componentes inactivos o infrautilizados a través de una gestión inteligente de estos recursos que garantiza la utilización eficiente de la electricidad.

Todas estas cualidades se combinan para hacer del DGX GH200 el superordenador que ahorra más energía en términos de rendimiento, siendo así una opción perfecta para investigaciones de IA y otras aplicaciones computacionales intensivas.

¿Qué hace que el DGX GH200 sea adecuado para cargas de trabajo de IA y HPC?

Manejo de IA a gran escala con DGX GH200

El DGX GH200 es ideal para grandes cargas de trabajo de IA y computación de alto rendimiento (HPC) porque tiene seis características principales que se enumeran a continuación:

1. Escalabilidad: El DGX GH200 permite escalar muchas tareas de procesamiento paralelo. Esta capacidad es necesaria cuando se entrenan enormes modelos de IA o se ejecutan simulaciones extensas como parte de cargas de trabajo de HPC.
2. Alta potencia computacional: Con GPU avanzadas diseñadas específicamente para inteligencia artificial y computación de alto rendimiento, el DGX GH200 ofrece una cantidad de potencia computacional sin precedentes que acelera el entrenamiento de modelos y el procesamiento de datos con estructuras intrincadas.
3. Capacidad de almacenamiento: Viene con suficiente capacidad de memoria para manejar grandes conjuntos de datos, lo que permite el procesamiento de modelos complejos y análisis de big data sin sufrir limitaciones de memoria.
4. Interconexiones rápidas: Para sistemas informáticos distribuidos, se utilizan interconexiones NVLink-C2C rápidas dentro de este dispositivo para garantizar que los datos se transfieran entre múltiples GPU en un corto período de tiempo, manteniendo así un alto rendimiento.
5. Pila de software optimizada: Una pila de software completa optimizada para aplicaciones de IA y HPC acompaña al DGX GH200, lo que garantiza una integración perfecta entre el hardware y el software, logrando así niveles máximos de rendimiento.

Estas cualidades, en conjunto, establecen al DGX GH200 como una plataforma incomparable para ejecutar flujos de trabajo sofisticados de IA y HPC; dicha capacidad conduce a ganancias de eficiencia y al mismo tiempo logra resultados más rápidos durante esfuerzos de investigación de vanguardia o aplicaciones industriales donde el tiempo juega un papel crítico.

DGX GH200 para cargas de trabajo complejas de IA

Al considerar cómo el DGX GH200 maneja cargas de trabajo de IA complicadas, es esencial enfatizar sus parámetros técnicos únicos que respaldan esta afirmación.

1. Eficiencia del procesamiento paralelo: El DGX GH200 puede admitir un máximo de 256 procesos paralelos a la vez. Esto significa que puede gestionar de manera eficiente cálculos pesados ​​y entrenar modelos sin experimentar retrasos significativos en el tiempo.
2. Especificaciones de GPU: Las GPU NVIDIA H100 Tensor Core están instaladas en cada DGX GH200, que ofrece hasta 80 mil millones de transistores por GPU y tiene 640 núcleos Tensor. Estas características permiten un alto rendimiento durante tareas de aprendizaje profundo o trabajos con gran capacidad computacional.
3. Ancho de banda de memoria: Con un ancho de banda de memoria de 1.6 TB/s, este sistema tiene un enorme rendimiento necesario para operaciones rápidas de entrada/salida que involucran grandes conjuntos de datos consumidos por algoritmos de IA durante las fases de entrenamiento.
4. Capacidad de almacenamiento: Para minimizar la latencia de recuperación de datos durante los cálculos en curso y garantizar un acceso rápido a la información, el DGX GH200 incluye dispositivos de almacenamiento SSD NVMe de 30 TB.
5. Interconexiones de red: El DGX GH200 utiliza interconexiones NVLink-C2C con un ancho de banda de 900 GB/s entre nodos GPU que permiten una comunicación rápida entre ellos necesaria para el mantenimiento de la coherencia de la carga de trabajo de IA distribuida junto con la rapidez en el tiempo de ejecución.
6. Eficiencia energetica – Los sistemas de refrigeración se diseñaron correctamente no solo para mantener un rendimiento óptimo sino también para ahorrar en el consumo de energía destinado a los centros de datos de alta densidad que albergan máquinas como estas; creando así un entorno donde la disipación de calor se vuelve fácil debido a mecanismos de enfriamiento efectivos integrados dentro de sus diseños de arquitectura, lo que resulta en la implementación de mejores estrategias de administración de energía, lo que conduce a un menor desperdicio de energía en comparación con otros productos de la competencia disponibles actualmente en el mercado.

Todo esto en conjunto satisface las demandas impuestas por cargas de trabajo complejas de inteligencia artificial, permitiendo así la ejecución de actividades complejas que incluyen el entrenamiento masivo de redes neuronales; análisis de transmisión en vivo de grandes cantidades de datos en tiempo real; extensas simulaciones computacionales, etcétera. La escalabilidad a través de opciones de escalamiento de hardware junto con medidas de optimización de software garantiza que DGX GH200 cumpla y supere las demandas establecidas por las aplicaciones modernas de AI/HPC.

Integración con el software empresarial NVIDIA AI

La suite de software llamada NVIDIA AI Enterprise ha sido diseñada para muchos lugares, tanto locales como en la nube, con el fin de optimizar y simplificar el uso de la inteligencia artificial. Es una suite completa porque se integra perfectamente con DGX GH200, que ofrece varios marcos de IA, modelos preentrenados y herramientas que aumentan la productividad. Este software incluye otros componentes necesarios para ejecutar la IA, como NVIDIA Triton Inference Server, el optimizador de inferencia TensorRT y el kit de herramientas NVIDIA CUDA, entre otros. Al utilizar todas estas herramientas, es posible aprovechar al máximo las capacidades del hardware en DGX GH200, mejorando así la eficiencia y la escalabilidad al tratar con cargas de trabajo de IA. Además, esta empresa garantiza que los marcos de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch o Apache Spark sean compatibles con ella, lo que permite a los desarrolladores crear, probar e implementar sus modelos fácilmente a través de estas API. Dicha integración crea bases sólidas para diversas tareas dentro de una organización, al tiempo que garantiza la finalización eficiente de proyectos desafiantes que involucran inteligencia artificial.

¿Cómo mejora NVIDIA DGX GH200 el entrenamiento de IA?

Capacidades de entrenamiento del modelo de IA

NVIDIA DGX GH200 ofrece una potencia de cálculo y una escalabilidad excepcionales, lo que mejora enormemente las capacidades de entrenamiento del modelo de IA. Con las GPU NVIDIA H100 Tensor Core más avanzadas, ofrece un rendimiento inigualable para modelos de IA de gran tamaño, así como para redes neuronales complejas. La transferencia rápida de datos es posible gracias a la memoria de gran ancho de banda y a las tecnologías de interconexión de última generación empleadas en este sistema, lo que reduce la latencia y aumenta el rendimiento. Además, DGX GH200 admite el entrenamiento de precisión mixta, lo que ayuda a acelerar los cálculos y, al mismo tiempo, mantiene intacta la precisión del modelo. Todas estas características combinadas permiten un procesamiento eficiente de conjuntos de datos masivos junto con diseños arquitectónicos complicados de modelos, lo que reduce significativamente los tiempos de entrenamiento y mejora la productividad general en el desarrollo de IA.

Aproveche NVIDIA Base Command para flujos de trabajo de IA

Para agilizar el flujo de trabajo de la IA y optimizar la gestión de recursos multi-DGX, se creó NVIDIA Base Command como parte del ecosistema de IA de NVIDIA. Permite a las empresas organizar, monitorear y gestionar trabajos de capacitación en IA de manera efectiva, garantizando así que los recursos computacionales se utilicen por completo mientras se minimiza el tiempo de inactividad.

Características principales y parámetros técnicos:

• Programación de trabajos y colas: NVIDIA Base Command utiliza algoritmos de programación avanzados que priorizan la puesta en cola de los trabajos de entrenamiento de IA para una mejor asignación de recursos. Esto reduce el tiempo de espera y por lo tanto aumenta la eficiencia mediante un mayor rendimiento.
• Asignación de recursos: La plataforma permite la partición dinámica de recursos para que las GPU se puedan asignar de manera flexible según los requisitos de los diferentes proyectos de IA. Esta adaptabilidad mejora la utilización de la potencia informática disponible.
• Gestión de recursos de GPU: Admite 256 GPU en muchos sistemas DGX.
• Asignación dinámica: Asigna GPU según el tamaño y la prioridad del trabajo.
• Monitoreo e informes: Las herramientas de monitoreo en tiempo real muestran cuánta GPU se ha utilizado y qué memoria se ha consumido, así como el ancho de banda de la red utilizado, lo que permite a los administradores tomar decisiones informadas sobre la gestión y optimización de recursos.
• Métrica: Realiza un seguimiento del uso de GPU, el consumo de memoria y el ancho de banda de la red en tiempo real.
• Cuadros de mando: Los paneles de visualización del rendimiento se pueden personalizar según las necesidades de cada uno.
• Colaboración y seguimiento de experimentos: Se han integrado funciones de seguimiento de experimentos, control de versiones y colaboración en NVIDIA Base Command para facilitar una cooperación fluida entre científicos e investigadores de datos.
• Seguimiento de experimentos: Mantiene un registro de hiperparámetros, métricas de entrenamiento, versiones de modelos, etc.
• Colaboración: También se deben anotar aquí los espacios de trabajo de proyectos compartibles que fomentan el desarrollo de la IA en equipo.

Cuando se utiliza la infraestructura DGX GH200 con este software (comando base NVIDIA), se crea un entorno donde la inteligencia artificial puede crecer de manera eficiente porque tanto los recursos de hardware como de software se utilizan de manera óptima.

Apoyando iniciativas de IA generativa

Los esfuerzos de IA generativa reciben un gran impulso gracias a la plataforma Base Command de NVIDIA integrada con la infraestructura DGX GH200. Con potentes capacidades informáticas y funciones de gestión simplificadas, el sistema puede manejar los inmensos requisitos de capacitación e implementación de modelos generativos. Además, la función de asignación dinámica de recursos sirve para garantizar que las GPU se utilicen de la mejor manera posible, acelerando así los flujos de trabajo de IA y reduciendo el tiempo de desarrollo.

Para gestionar extensas tareas computacionales, se agregaron a esta plataforma herramientas de monitoreo que informan sobre eventos en tiempo real. Estas herramientas brindan visibilidad sobre la utilización de la GPU y el uso de la memoria, entre otras cosas, como el ancho de banda de la red, que es muy importante cuando se trata de ajustar el rendimiento para la ejecución eficiente de procesos generativos basados ​​en inteligencia artificial.

La colaboración entre científicos de datos se ha simplificado gracias a las funciones de seguimiento de experimentos y control de versiones integradas en NVIDIA Base Command. Esto crea un entorno donde los miembros del equipo pueden compartir sus hallazgos fácilmente, lo que lleva a la reproducibilidad de los experimentos, impulsando así las iteraciones del modelo necesarias para encontrar soluciones innovadoras en IA generativa.

¿Cuáles son las implicaciones futuras del DGX GH200 en IA?

Promoción de la investigación y la innovación en IA

El DGX GH200 es una plataforma informática de súper IA que puede impulsar en gran medida la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial en virtud de sus increíbles capacidades de computación y almacenamiento. Dichas capacidades incluyen, entre otras, proporcionar un máximo de rendimiento de IA de un exaflop y 144 TB de memoria compartida, lo que le permite hacer frente a las cargas de trabajo más duras en términos de tamaño, así como de sofisticación o complejidad conocida hasta el momento.

El sistema de conmutación NVIDIA NVLink es uno de los componentes técnicos vitales en los que se basa DGX GH200; este sistema permite una comunicación perfecta entre las GPU, lo que da como resultado una menor latencia al transferir datos y, por lo tanto, también mejora la eficiencia de la transferencia de datos, particularmente entre tareas que requieren altos niveles de paralelismo, como el aprendizaje profundo o simulaciones que involucran numerosas variables, como las utilizadas en los paquetes de software de modelado físico.

Además, debido a la integración con NVIDIA Base Command, existen herramientas avanzadas de administración de recursos disponibles para usar dentro del propio sistema, lo que lo hace más útil que nunca cuando se combina con otros sistemas similares. Estas herramientas garantizan que los recursos computacionales se asignen de manera óptima para minimizar los tiempos de inactividad que pueden surgir durante la implementación, lo que conduce a mayores niveles de productividad dentro de una organización donde esta tecnología encuentra una amplia aplicación; También poder monitorear varias métricas de rendimiento en tiempo real, incluida la tasa de utilización de GPU junto con la energía consumida por unidad de tiempo, ayuda a los usuarios a ajustar sus configuraciones de hardware en consecuencia, cumpliendo así con los requisitos específicos impuestos por diferentes tipos o clases de experimentos realizados en un modelo de aprendizaje automático determinado. .

Otra ventaja que aporta DGX GH200 es que brinda a investigadores de diferentes disciplinas la oportunidad de trabajar juntos para lograr objetivos comunes más rápido que si trabajaran de forma aislada. Esta característica permite que equipos multidisciplinarios accedan a los mismos conjuntos de datos simultáneamente sin que nadie tenga que copiar archivos de una computadora a otra, ahorrando así el tiempo y el esfuerzo necesarios durante dichas colaboraciones; Además, funciones como el seguimiento de experimentos junto con el control de versiones garantizan la reproducibilidad en múltiples esfuerzos de investigación, de modo que cualquier nuevo hallazgo pueda verificarse fácilmente con resultados anteriores, lo que genera avances rápidos en el campo, lo que permite el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial de próxima generación.

La evolución del papel de las supercomputadoras con IA

Las supercomputadoras de IA están cambiando hábilmente la investigación computacional y las aplicaciones industriales. El uso principal de estos sistemas es reducir el tiempo necesario para entrenar modelos complicados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Esto se debe a que utilizan hardware de alto rendimiento, como GPU, que han sido optimizadas para el procesamiento paralelo, tienen memoria a gran escala e interconexiones de alta velocidad.

Parámetros técnicos

Sistema de conmutación NVIDIA NVLink:

• base: Garantiza la comunicación de GPU a GPU con baja latencia y alta velocidad requerida para trabajos de procesamiento paralelo.
• Se utiliza principalmente en simulaciones y tareas de aprendizaje profundo.

Comando básico de NVIDIA:

• base: Ofrece herramientas avanzadas de gestión y orquestación de recursos.
• Esto permite la asignación eficiente de recursos informáticos, reduciendo así el tiempo de inactividad y mejorando la productividad.

Métricas de rendimiento en tiempo real:

• Utilización de GPU.
• El consumo de energía.
• Razón: Estos ayudan a ajustar el rendimiento del sistema para satisfacer demandas de investigación específicas.

Seguimiento de experimentos y control de versiones:

• Justificación: Esto garantiza que los esfuerzos de investigación puedan reproducirse fácilmente cuando sea necesario.
• Permite compartir y colaborar eficazmente entre equipos de diferentes disciplinas.

A través de estas mejoras tecnológicas, las supercomputadoras de IA son aplicables en todos los ámbitos, desde la atención médica hasta las finanzas, desde la robótica hasta los sistemas autónomos. Las organizaciones pueden abrir nuevos caminos en la innovación de la IA utilizando estas máquinas complejas, creando así soluciones que resuelvan problemas intrincados de la vida real.

Posibles desarrollos con los superchips Grace Hopper

Los superchips Grace Hopper son un gran paso adelante para la inteligencia artificial y la informática de alto rendimiento. Pueden procesar cantidades colosales de datos a velocidades asombrosas mientras utilizan los avances en la arquitectura de chips más actualizados.

Mejor rendimiento bajo cargas de trabajo de inteligencia artificial:

• La CPU Grace unifica la GPU Hopper, formando una plataforma única que es ideal para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.
• Este diseño permite tiempos de procesamiento más rápidos cuando se trata de algoritmos complejos o grandes conjuntos de información, lo cual es vital para la investigación y el desarrollo de IA de vanguardia.

Energía eficiente:

• Sin sacrificar energía, estos chips ahorran más energía al incorporar mecanismos de enfriamiento y funciones de administración de energía junto con sus funcionalidades de CPU y GPU.
• Esta optimización permite la sostenibilidad de los costos operativos, algo que todo centro de datos moderno debería considerar seriamente si quiere seguir siendo relevante en el tiempo.

Flexibilidad escalable:

• Las implementaciones de IA a gran escala requieren sistemas como los que ofrece Grace Hopper Superchips, que brindan soluciones escalables capaces de crecer junto con los crecientes requisitos computacionales.
• La asignación de recursos dentro de estas configuraciones se puede ajustar según las necesidades, lo que les permite adaptarse a diferentes sectores, incluidos, entre otros, la atención médica y la industria financiera, entre otros; ¡También los vehículos autónomos se beneficiarían enormemente de tales capacidades!

En conclusión, está claro que lo que tenemos aquí son dispositivos llamados superchips Grace Hopper. Están a punto de cambiar todo lo que sabemos sobre inteligencia artificial y computación de alto rendimiento para siempre porque, por un lado, ofrecen niveles de eficiencia nunca antes vistos en lo que respecta a velocidad, potencia o capacidad. Además, esta nueva capacidad permitirá a las empresas resolver problemas más difíciles que nunca. Eso significa más innovación en el mundo de la IA.

Fuentes de referencia

Nvidia DGX

Nvidia

NVLink

Preguntas frecuentes (FAQ)  

P: ¿Qué es la supercomputadora de IA NVIDIA DGX GH200?

R: La supercomputadora de inteligencia artificial NVIDIA DGX GH200 es una supercomputadora avanzada para la investigación y las aplicaciones de inteligencia artificial. Está equipada con componentes de última generación, como el superchip NVIDIA Grace Hopper, que ofrece un rendimiento superior en tareas de inteligencia artificial exigentes.

P: ¿Qué distingue a la supercomputadora de IA DGX GH200?

R: Para tareas de IA, el DGX GH200 combina 256 superchips NVIDIA Grace Hopper en este nuevo diseño con el sistema de conmutador NVIDIA NVLink que proporciona potencia y eficiencia de cálculo sin precedentes.

P: ¿Cómo entra en juego aquí el superchip NVIDIA Grace Hopper?

R: Con su capacidad para manejar necesidades complejas de procesamiento de datos mientras se trabaja en cargas de trabajo de IA de alta resistencia, creada combinando la potencia de la CPU Grace con la potencia de la GPU Hopper, nuestro llamado 'superchip NVIDIA Grace Hopper', eficiente y potente, no decepciona como parte de este sistema.

P: ¿De qué manera el software DGX GH200 mejora las capacidades de IA?

R: El paquete de software DGX GH200 optimiza el rendimiento del entrenamiento de modelos de IA a gran escala a través de una escalabilidad perfecta en el hardware y la solidez de las herramientas de gestión para una máxima eficiencia de la infraestructura en la informática de inteligencia artificial.

P: ¿Cuál es el beneficio del rendimiento de la IA en el sistema de conmutador NVIDIA NVLink?

R: El SISTEMA DE CONMUTACIÓN NVLINK de NVIDIA permite conectar muchas supercomputadoras DGX GH200 a la vez, lo que crea conexiones rápidas con mucho ancho de banda que permiten transmitir datos rápidamente entre ellas; esto aumenta el rendimiento y acelera los cálculos complejos de inteligencia artificial, así como el entrenamiento de modelos.

P: ¿Qué beneficios ofrece la arquitectura GH200?

R: GH200 ofrece la capacidad de tiempos de procesamiento más rápidos en aplicaciones de IA porque hay 256 superchips Grace Hopper integrados en cada uno, lo que también resulta en un menor consumo de energía debido a su alta densidad computacional y eficiencia energética.

P: ¿En qué se diferencia el DGX H100 de otros modelos como el DGX A100?

R: Tiene mejores capacidades de rendimiento que la mayoría de las versiones anteriores, incluido el uso de las nuevas GPU NVIDIA H100 para que pueda manejar tareas de inteligencia artificial más complejas y, al mismo tiempo, poder procesarlas más rápido en general al mejorar la eficiencia computacional.

P: ¿Por qué esta máquina es buena para los investigadores de IA?

R: Los investigadores de IA necesitan mucho poder computacional cuando trabajan con modelos grandes, por lo que tener algo como el sistema NVIDIA DGX GH200 diseñado específicamente para entrenar e implementar dichos modelos a escala los ayudaría enormemente en ese sentido, ya que proporciona abundantes recursos computacionales junto con la escalabilidad y flexibilidad necesarias.

P: ¿Qué aporta la adición de NVIDIA Bluefield-3 a la supercomputadora DGX GH200?

R: NVIDIA Bluefield-3 mejora enormemente las capacidades de red dentro de estas mismas máquinas, lo que permite una gestión mucho más rápida de grandes conjuntos de datos necesarios durante las fases de entrenamiento del modelo de IA, donde las latencias de entrada y salida son puntos críticos que necesitan optimización, lo que hace que esta función sea útil porque permite un entrenamiento más rápido de mejores modelos.

P: ¿Cuáles son algunas implicaciones del desarrollo futuro en torno a la supercomputadora de inteligencia artificial DGX GH200 de Nvidia?

R: Con capacidades informáticas inigualables, las perspectivas futuras que presenta la supercomputadora DGX GH200 Ai de Nvidia son ilimitadas; por lo tanto, se espera que revolucione la inteligencia artificial en múltiples sectores, desde la atención médica y el transporte hasta la informática.