NVIDIA está liderando la carrera de la Inteligencia Artificial Generativa con su innovadora tecnología. Recientemente, la empresa ha alcanzado nuevos hitos en cargas de trabajo de IA con sus GPU H100, estableciendo seis nuevos récords en pruebas realizadas con MLPerf.
El superordenador NVIDIA Eos, diseñado específicamente para la Inteligencia Artificial, ha deslumbrado al conseguir completar una prueba de entrenamiento basada en chatGPT con 175.000 millones de parámetros en tan solo 3,9 minutos. Esta hazaña es tres veces más rápida que el récord anterior, que también fue establecido por NVIDIA.
Además, el superordenador es capaz de entrenar el conjunto completo de ChatGPT en solo 8 días. Otra prueba realizada con las GPU H100 logró completar un benchmark de entrenamiento basado en Stable Diffusion en tan solo 2,5 minutos.
Estos logros no solo representan un avance sorprendente en términos de velocidad y rendimiento, sino que también tienen un impacto significativo en los costos y el consumo de energía de los centros de datos utilizados para el entrenamiento de IA. Las nuevas GPU H100 de NVIDIA han demostrado ser hasta 1,6 veces más rápidas que los modelos anteriores, lo que se traduce en una mayor eficiencia y ahorro de recursos.
Con estos resultados, NVIDIA se posiciona como líder indiscutible en el ámbito de la IA generativa, con las GPU H100 demostrando ser las más rápidas y escalables en las nueve pruebas realizadas en el marco de MLPerf.
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FAQ:
– ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
La Inteligencia Artificial Generativa es un subcampo de la IA que se centra en la creación de modelos y sistemas capaces de generar contenido original, como textos, imágenes y música.
– ¿Qué es MLPerf?
MLPerf es una organización y conjunto de benchmarks utilizados para evaluar y comparar el rendimiento de los sistemas de IA en diversas tareas y aplicaciones.
– ¿Cuáles son los beneficios de las GPU H100 de NVIDIA?
Las GPU H100 de NVIDIA ofrecen un mayor rendimiento y velocidad en cargas de trabajo de Inteligencia Artificial Generativa, lo que se traduce en una reducción de costos y ahorro de energía en los centros de datos utilizados para el entrenamiento de IA.