NVIDIA ha evolucionado de ser un fabricante de tarjetas gráficas a una fuerza dominante en inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC). El núcleo de esta transformación son los centros de datos de NVIDIA, que impulsan el entrenamiento de modelos de IA. Esto se debe a que NVIDIA ha creado un ecosistema de centros de datos que la distingue de los centros de datos tradicionales.

¿Qué es NVIDIA?

NVIDIA es una empresa tecnológica multinacional estadounidense especializada en unidades de procesamiento gráfico (GPU), hardware y software de IA y soluciones informáticas de alto rendimiento. Fundada en 1993 por Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem, la empresa se centró inicialmente en el procesamiento gráfico para videojuegos, pero desde entonces se ha expandido a la IA, los centros de datos y la computación en la nube.

Cómo NVIDIA se convirtió en un gigante tecnológico

El ascenso de NVIDIA al poder se debe a varios factores clave. La compañía fue pionera en el mercado de juegos y visualización profesional con GPU gracias a las series GeForce y RTX. Pero su verdadero avance llegó con CUDA, una plataforma que transformó las GPU en potentes herramientas de IA y computación de alto rendimiento.

Se produjo un cambio estratégico cuando la adopción de la IA se disparó, y NVIDIA aprovechó esta oportunidad diseñando GPU específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. La adquisición de Mellanox Technologies en 2019 proporcionó a NVIDIA una posición clave en redes de alto rendimiento para centros de datos basados ​​en IA.

El mayor salto de NVIDIA se produjo durante el auge de la IA, cuando empresas como OpenAI, Microsoft, Google y Meta integraron las GPU de centros de datos de NVIDIA para entrenar modelos masivos de IA. Hoy en día, las GPU de NVIDIA impulsan todo, desde ChatGPT hasta la IA de conducción autónoma de Tesla.

Con una valoración de mercado que superará los 3,3 billones de dólares en 2024, NVIDIA está en el corazón de la revolución de la IA y proporciona la columna vertebral informática para las tecnologías más avanzadas del mundo.

¿En qué se diferencian los centros de datos de NVIDIA?

Los centros de datos tradicionales están diseñados para computación de propósito general, almacenamiento en la nube y alojamiento web , y dependen principalmente de CPU de empresas como Intel y AMD.

Por el contrario, los centros de datos de NVIDIA están diseñados específicamente para gestionar cargas de trabajo de IA, aprendizaje automático y HPC.

Una de las mayores diferencias es que los centros de datos de NVIDIA utilizan GPU en lugar de CPU. Si bien las CPU son excelentes para el procesamiento secuencial, presentan dificultades con el paralelismo masivo que requieren las cargas de trabajo de IA. En cambio, las GPU de NVIDIA, equipadas con núcleos CUDA y Tensor, pueden procesar miles de operaciones de IA simultáneamente.

La red es otra diferencia clave. Los centros de datos tradicionales utilizan conexiones Ethernet estándar, lo que crea cuellos de botella al transferir grandes cantidades de datos. NVIDIA, sin embargo, integra Mellanox InfiniBand y NVLink, lo que proporciona una comunicación de alta velocidad y baja latencia entre GPU.

La escalabilidad también es una característica clave. A diferencia de la infraestructura de nube de propósito general, los centros de datos de NVIDIA admiten clústeres de supercomputación multiGPU como DGX SuperPOD, que pueden escalar cargas de trabajo de IA en múltiples GPU. Esto hace que la infraestructura de NVIDIA sea ideal para el entrenamiento de modelos de IA a gran escala y la investigación en aprendizaje profundo.

NVIDIA también crea soluciones de software que priorizan la IA y están profundamente integradas en su hardware. En lugar de depender de software empresarial genérico, los centros de datos de NVIDIA ejecutan entornos optimizados para IA como CUDA, Triton Inference Server y NVIDIA AI Enterprise.

La eficiencia energética es otra distinción fundamental. Los modelos de IA consumen grandes cantidades de energía, pero NVIDIA ha invertido en la optimización de cargas de trabajo impulsada por IA para reducir el desperdicio de energía. Las soluciones de refrigeración líquida y la gestión inteligente de la energía hacen que los centros de datos de NVIDIA sean más sostenibles que los centros de datos empresariales tradicionales.

Finalmente, los centros de datos de NVIDIA desempeñan un papel directo en el impulso de los avances en IA. Si bien la mayoría de los centros de datos se centran en alojar sitios web o almacenar datos empresariales, la infraestructura de NVIDIA se utiliza activamente para entrenar modelos de IA para OpenAI, Google, Microsoft, Tesla y muchas otras empresas líderes en IA.

Cómo los centros de datos de NVIDIA impulsan la IA

OpenAI, una de las empresas más importantes impulsadas por IA, depende de las GPU de NVIDIA para entrenar e implementar sus modelos de IA a gran escala, incluidos ChatGPT y DALL-E.

OpenAI utiliza GPU NVIDIA A100 y H100 Tensor Core para entrenar sus modelos de IA, aprovechando su capacidad de procesamiento paralelo de alta velocidad. Estas GPU permiten a OpenAI procesar grandes conjuntos de datos rápidamente, lo que permite que los modelos de IA mejoren mediante el aprendizaje continuo.

Para respaldar sus cargas de trabajo de IA, OpenAI opera en plataformas en la nube como Microsoft Azure, que integra GPU NVIDIA para el entrenamiento de modelos de IA a gran escala. Esto le permite a OpenAI escalar su potencia de cálculo dinámicamente a medida que aumenta la demanda.

Para la inferencia de IA en tiempo real, el servidor de inferencia Triton de NVIDIA garantiza que modelos como ChatGPT puedan procesar millones de consultas de forma eficiente. Sin las GPU y la tecnología de centros de datos de NVIDIA, los avances de OpenAI en IA generativa no serían posibles a su escala actual.

Componentes clave de los centros de datos de NVIDIA

GPU de alto rendimiento para centros de datos

• GPU H100 Tensor Core (arquitectura Hopper) : optimizada para entrenamiento de modelos de IA, inferencia a gran escala e IA generativa.

• GPU A100 Tensor Core (arquitectura Ampere) : diseñada para IA, análisis de datos y computación en la nube.

• GPU L40 y A40 : se utilizan en gráficos mejorados con IA, procesamiento de video y visualización profesional.

Pila de software de IA

• CUDA : una plataforma de computación paralela que permite a los desarrolladores de IA utilizar las GPU NVIDIA de manera eficiente.

• NVIDIA AI Enterprise : una suite completa para crear e implementar aplicaciones de IA.

• Servidor de inferencia Triton : optimiza la implementación del modelo de IA en las GPU NVIDIA.

Redes y procesamiento de datos

• Mellanox InfiniBand : red de alta velocidad y baja latencia para clústeres de IA.

• NVLink : permite que varias GPU se comuniquen de manera eficiente.

• DPU BlueField : descarga las cargas de trabajo de red y seguridad para mejorar la eficiencia.

Infraestructura de energía y cableado en centros de datos de IA

• Cables de alimentación EPR/PVC : para distribución de energía de alta eficiencia.

• Cables MV-105 : se utilizan en aplicaciones de energía de media tensión para servidores de IA.

• Cables THHN/THWN : cables de construcción estándar para cableado eléctrico en centros de datos.

• Cables tipo W : cables de alimentación de alta resistencia diseñados para entornos informáticos de IA de alto rendimiento.

Conclusión

Los centros de datos de NVIDIA son fundamentalmente diferentes de los centros de datos tradicionales: están diseñados específicamente para IA, aprendizaje automático y computación de alto rendimiento, en lugar de cargas de trabajo empresariales generales.

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