Uno de los eventos más esperados por los desarrolladores, Nvidia GTC, está a la vuelta de la esquina. Programado entre el 20 y el 23 de marzo, el GTC de este año se centrará en los últimos avances de Nvidia en áreas como sistemas de computación de IA, IA generativa, metaverso industrial y robótica.
El Nvidia GTC presentará una conferencia magistral del director ejecutivo Jensen Huang y más de 650 sesiones con investigadores, desarrolladores y líderes de la industria en casi todos los dominios informáticos. El anuncio de la conferencia magistral por Huang se transmitirá en vivo el martes 21 de marzo a las 8:30 PM IST (8 AM PT).
El evento contará con una charla especial con Huang y el cofundador de OpenAI, Ilya Sutskever, junto con charlas de Demis Hassabis de DeepMind, Emad Mostaque de Stability AI y muchos otros.
IA generativa
Anteriormente, el director ejecutivo Jensen Huang había señalado que la IA generativa estaría en el centro de su evento GTC. Nvidia ya ha ofrecido algunas pistas sobre lo que se puede esperar, con NeMo y BioNeMo. Actualmente, en acceso temprano con los clientes, estas capas de modelo de IA generativa pre-entrenadas están diseñadas para clientes empresariales que buscan desarrollar modelos generativos y servicios propietarios para mejorar sus negocios.
Duplicando los sólidos números de ingresos de clientes hyperscale como AWS, Azure, Oracle y GCP, Huang llamó a Nvidia DGX Cloud «la forma más rápida y fácil de tener su propio supercomputador de IA DGX», lo que ayudará a implementar aplicaciones de IA generativa para empresas en la nube.
En el GTC 2023, probablemente se mostrará IA generativa utilizada en varios vértices de la industria, como la atención médica y la biología, etc. Esto formará parte de las ofertas de servicios en la nube de IA de Nvidia, que permitirán a los clientes empresariales acceder a la informática de IA a escala completa en su nube privada o cualquier nube pública. El modelo de servicio de IA como servicio para la informática de IA, el entrenamiento y los niveles de software va en línea con el modelo de negocio de «IA generativa para la empresa».
Además, también hay renderizado 3D, que es central para los planes generales de Nvidia para el metaverso. El año pasado, Nvidia lanzó modelos como get3D y Magic3D, que podían renderizar modelos 3D a partir de imágenes 2D mediante un modelo de difusión de texto a imagen pre-entrenado, que es mejor que las referencias existentes. La compañía también lanzó 3D MoMa, que permite a los creadores editar representaciones 3D.
Junto a esto, Nvidia ha estado investigando en áreas que incluyen el entrenamiento de agentes de IA en entornos de videojuegos, modelos de difusión para la generación de imágenes de alta calidad, construcción 3D con enfoques como el modelado de difusión de puntos latentes y PeRFception, una variación de NERF que puede transmitir información 3D de manera más efectiva. También se ha realizado investigación en la creación de animaciones a partir de un conjunto de imágenes de origen.
En la GTC 2023, es probable que haya una exhibición de inteligencia artificial generativa utilizada en diversos ámbitos industriales, como la salud y la biología, entre otros. Esto formará parte de las ofertas de servicios en la nube de AI de Nvidia, que permitirán a los clientes empresariales acceder a la computación de AI a gran escala desde su nube privada hasta cualquier nube pública. El modelo de «AI como servicio» para la computación de AI, el entrenamiento y las capas de software está en línea con el modelo de negocio de «AI generativa para la empresa».
Además, también se encuentra el renderizado 3D, que es fundamental para los planes generales de metaverso de Nvidia. El año pasado, Nvidia lanzó modelos como get3D y Magic3D, que podían renderizar modelos 3D a partir de imágenes 2D utilizando un modelo de difusión de texto a imagen pre-entrenado, que es mejor que los puntos de referencia existentes. La compañía también lanzó 3D MoMa, que permite a los creadores editar representaciones 3D.
Junto con esto, Nvidia ha estado investigando en áreas que incluyen la capacitación de agentes de IA en entornos de videojuegos, modelos de difusión para la generación de imágenes de alta calidad, la construcción 3D con enfoques como el modelado de difusión de punto latente y PeRFception, una variación de NERF, que puede transmitir información 3D de manera más efectiva. También se ha investigado en la creación de animaciones a partir de un conjunto de imágenes de origen.
En la CES 2023, Nvidia presentó el Motor de Nube de Avatar Omniverse (ACE), un conjunto de microservicios de IA nativos de la nube que incluyen herramientas como conversión de texto a voz y animación 3D para construir e implementar avatares interactivos. Es probable que veamos muchas más adiciones a estos servicios considerando el ritmo de innovación de Nvidia.
Computación de IA Anteriormente, en el evento GTC 2021, Nvidia detalló el sucesor de Bluefield-3, una unidad de procesamiento de datos de 400 gigabits, que será lanzada en 2023. Bluefield-4, con un tráfico de datos de 800 gigabits por segundo, tendrá un hardware de aceleración de IA agregado. Este DPU asistido por IA, según informa Gazettabyte, será compatible con tareas como análisis de video, 5G y robótica. Podemos esperar que Nvidia actualice sobre Bluefield-4.
Mientras tanto, el Hopper H100 de Nvidia, anunciado en el GTC 2022, ya está en plena producción. Siendo una continuación del exitoso acelerador A100, el H100 ya ha superado al A100 en ingresos.
Además, según Liftr Insights, aún no se ha visto el primer avistamiento de H100s utilizados en la nube pública. En el caso del A100, también tomó hasta un año para aparecer en la nube pública después de la producción inicial. Podemos esperar que Nvidia acelere la implementación de H100s en la nube pública, dada su atención en la empresa.
Omniverse
Ninguna conversación sobre Nvidia estaría completa sin mencionar Omniverse, ya que es una parte fundamental de sus planes. A principios de este año, Nvidia anunció el Motor de Nube de Avatar Omniverse (ACE), que proporcionará servicios de IA generativa para crear avatares digitales en el mundo virtual.
La plataforma Nvidia Omniverse ya se está utilizando para varias aplicaciones de gemelos digitales en empresas como Mercedes-Benz y BMW en sus instalaciones de fabricación y ensamblaje. La empresa también reveló que colaborará con Fujitsu para desarrollar una nueva solución de IA en 5G, combinando vRAN 5G, IA periférica y cargas de trabajo de gemelos digitales en un sistema todo en uno, hiperconvergente y acelerado por GPU.
En el GTC 2023, podemos esperar que Nvidia anuncie más colaboraciones con la industria para facilitar gemelos digitales y la IA en 5G para aplicaciones de Metaverse y visión por computadora.
Además, en el reciente evento CES, Nvidia también anunció que su aplicación de simulación robótica, Isaac Sim, estará disponible en la nube, mientras que también actualiza Isaac Gym para el aprendizaje por refuerzo e Isaac Cortex para la programación colaborativa de robots. También presentó Isaac ORBIT para entornos operativos de simulación y referencias para el aprendizaje y la planificación del movimiento de robots.
También es probable que veamos anuncios relacionados con la entrega de robótica de IA a gran escala, así como el desarrollo de modelos de IA con un aprendizaje más rápido a partir del comportamiento humano.
Hardware, gaming y otros
Nvidia ha estado causando revuelo en el mercado de GPU para PC con las variantes RTX 4090, 4080, 4070, 4060 y 4050, que comienzan a enviarse y a alimentar algunos de los mejores portátiles para juegos. Es muy posible que Nvidia anuncie la GeForce RTX 4070, ya que los rumores indican que se lanzará en abril. La GPU será una mezcla de precio y rendimiento óptimos, probablemente proporcionando una opción de gama media para los usuarios finales. Podemos esperar más actualizaciones sobre el lanzamiento de 4060 y 4050.
El año pasado, Nvidia anunció el lanzamiento de la actualización del kit de herramientas de software CUDA 12.0, que se centra en nuevos modelos de programación y capacidades de procesamiento acelerado. La compañía también ha avanzado en la construcción de una plataforma para la informática híbrida clásica-cuántica. La arquitectura QODA que alimenta esta plataforma será crucial para lograr todas las futuras ventajas cuánticas. Hay más razones para creer que Nvidia anunciará posibles colaboraciones y casos de uso con QODA.
En el frente de la tecnología autónoma, Nvidia Drive, una plataforma modular de desarrollo de extremo a extremo, anunciada en GTC 2021, es utilizada por empresas como Arrow, Foxconn y Polestar para diseñar vehículos autónomos. Con un aumento en las empresas automovilísticas que buscan sistemas de asistencia al conductor para el desarrollo futuro, GTC también involucrará más asociaciones y estudios de casos de clientes en esta área.
