Tecnologia
Nvidia anuncia novos chips de IA
Companhia é uma gigante da tecnologia.
Ontem, a Nvidia revelou uma nova geração de chips de inteligência artificial e software projetado para suportar modelos de IA. O anúncio ocorreu durante a conferência de desenvolvedores da Nvidia em San Jose, em um momento em que a empresa busca reforçar sua posição como líder no fornecimento de tecnologia para empresas de IA.
De acordo com a CNBC, desde que o ChatGPT da OpenAI impulsionou o crescimento da IA no final de 2022, as ações da Nvidia aumentaram cinco vezes e as vendas totais mais do que triplicaram. As GPUs de alta performance da Nvidia são fundamentais para treinar e implantar modelos de IA em grande escala. Grandes empresas como Microsoft e Meta gastaram bilhões de dólares na aquisição desses chips.
A nova geração de processadores gráficos de IA recebeu o nome de Blackwell. O primeiro chip da série Blackwell, chamado GB200, está programado para ser lançado ainda este ano. A Nvidia está atraindo seus clientes com chips mais potentes para estimular novas demandas, especialmente porque empresas e desenvolvedores de software ainda enfrentam dificuldades para obter os atuais H100s “Hopper” e chips similares.
“O Hopper é excelente, mas precisamos de GPUs ainda mais poderosas”, afirmou o CEO da Nvidia, Jensen Huang, durante a conferência de desenvolvedores realizada na Califórnia na segunda-feira.
Nvidia
Além dos novos chips, a empresa também apresentou um software chamado NIM, projetado para gerar receita facilitando a implementação de IA. Isso proporciona aos clientes mais um motivo para continuarem a utilizar os chips da Nvidia, mesmo em meio a uma crescente concorrência.
Os executivos da Nvidia destacam que a empresa está evoluindo de uma mera fornecedora de chips para uma provedora de plataforma, semelhante à Microsoft ou Apple, na qual outras empresas podem construir software.
GPUs
Das acrescentou que o novo software da Nvidia simplificará a execução de programas em todas as GPUs da empresa, inclusive nas mais antigas, que podem ser mais adequadas para implantação, mas não para construção de IA.
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