- Los nuevos chips de IA Rubin de Nvidia están casi listos y pronto serán probados por los clientes.
- Rubin es significativamente más rápido que los chips Blackwell anteriores, con un entrenamiento 3,5 veces más rápido y un rendimiento de IA 5 veces superior.
- Las principales empresas de nube, como Microsoft, Google Cloud y AWS, estarán entre las primeras en utilizar Rubin, que además es más rentable de ejecutar.
Nvidia ha hecho otro movimiento importante en la carrera global hacia soluciones de IA de alta gama. La empresa dice que sus nuevos chips de centro de datos Rubin están casi listos para el lanzamiento más tarde este año, y los clientes pronto comenzarán a probarlos.
Los seis chips Rubin han regresado de los socios de fabricación de Nvidia, dijo la empresa. Estos chips ya han pasado por varios procedimientos de prueba clave y están en el calendario para ser utilizados por los clientes. La firma señala que este progreso temprano es importante porque las empresas de IA y los centros de datos compiten por obtener hardware más rápido y eficiente.
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, compartió la actualización en un discurso principal en la Feria de Electrónica de Consumo (CES) en Las Vegas. La CES es una de las reuniones tecnológicas más grandes del mundo, donde los fabricantes desvelan nuevos productos e ideas. “La carrera es por la IA”, dijo Huang en medio de la carrera rápidamente desarrollada entre las empresas tecnológicas para desbloquear la próxima generación de IA.
Sus comentarios indican que Nvidia está muy segura de que aún puede ser el fabricante número uno del mundo de aceleradores de IA. Estos aceleradores son chips especializados que un centro de datos utiliza para entrenar y ejecutar modelos de IA, que impulsan herramientas como chatbots, sistemas de reconocimiento de imágenes y robots avanzados.
Los chips Rubin ofrecen un gran impulso de rendimiento
Rubin es el nuevo acelerador de IA de Nvidia, siguiendo su generación anterior llamada Blackwell. La empresa dice que Rubin es 3.5 veces más rápido entrenando modelos de IA y cinco veces más rápido ejecutando software de IA en comparación con Blackwell. Entrenar IA implica enseñar a los modelos a aprender de grandes cantidades de datos, mientras que ejecutar IA significa utilizar esos modelos para realizar tareas en tiempo real.
Rubin añade un nuevo procesador central (CPU) con 88 núcleos. Los núcleos son las partes de un chip que realizan cálculos y procesan datos. Con el doble del rendimiento del chip que reemplaza, este nuevo CPU es más adecuado para cargas de trabajo de IA más complejas. En la conferencia GTC de primavera de Nvidia en California, la empresa suele compartir detalles completos del producto.
Esta vez, se vendió más información de lo habitual. El movimiento se considera un medio para mantener a los consumidores y desarrolladores enfocados en el hardware de Nvidia a medida que la adopción de IA continúa creciendo rápidamente. Huang mismo también ha hecho numerosas apariciones públicas promoviendo productos de IA, asociaciones e inversiones. Nvidia no fue el único jugador en el centro de atención en la CES. Lisa Su, CEO de la rival fabricante de chips Advanced Micro Devices (AMD), también reservó un discurso principal, destacando la competencia creciente en el mercado de chips.
Nvidia corteja a grandes clientes a medida que aumenta la competencia
Algunos inversores se han preocupado de que la competencia para Nvidia se esté calentando. Otras empresas tecnológicas también están desarrollando sus propios chips de IA, lo que dificulta decir si el gasto en IA puede mantener el ritmo.
Nvidia, sin embargo, ha sido optimista, creyendo que el mercado de IA a largo plazo podría valer billones de dólares, impulsado por la demanda de industrias como la computación en la nube, las empresas y los sectores emergentes.
El hardware Rubin se utilizará en el DGX SuperPod de Nvidia, una potente supercomputadora diseñada para cargas de trabajo de IA a gran escala. Al mismo tiempo, los clientes podrán comprar los chips Rubin como componentes individuales, lo que les permitirá construir sistemas más flexibles y modulares.
El aumento del rendimiento es particularmente crítico, dado que los sistemas de IA continúan evolucionando. La IA moderna depende cada vez más de redes de modelos especializados que no solo procesan grandes cantidades de datos, sino que también resuelven problemas en múltiples pasos. Estas tareas incluyen planificación, razonamiento y toma de decisiones.
Nvidia también enfatizó que los sistemas basados en Rubin serán más baratos de operar que los sistemas Blackwell. Dado que Rubin puede ofrecer los mismos resultados con menos componentes, los centros de datos pueden ahorrar en energía y costos operativos.
Se espera que las principales empresas de computación en la nube, como Microsoft, Google Cloud y Amazon Web Services (AWS), estén entre las primeras en implementar el hardware Rubin en la segunda mitad del año. Estas empresas actualmente representan la mayoría del gasto en sistemas de IA impulsados por Nvidia.
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Nellius Irene
Nellius es graduada en Administración de Empresas y Tecnología de la Información con cinco años de experiencia en la industria de las criptomonedas. También es egresada de Bitcoin Dada. Nellius ha contribuido a publicaciones mediáticas líderes, incluyendo BanklessTimes, Cryptobasic y Riseup Media.
