Durante la última semana, la empresa organizó la GTC 2024 (Conferencia de Tecnología Gráfica), con un enfoque destacado en la inteligencia artificial, un campo que se ha vuelto central en su desarrollo.
El punto focal del evento fue la presentación detallada, durante el discurso principal del CEO de la empresa, Jensen Huang, de la nueva arquitectura de GPU, conocida como Blackwell. Esta arquitectura promete abrir camino para avances significativos en el uso de la inteligencia artificial en diversos sectores de la economía y la industria. La estrategia de Nvidia con el Blackwell va más allá del desarrollo de hardware, abarcando también aplicaciones prácticas y consultoría dirigida a empresas de diferentes escalas, con el objetivo de impulsar la adopción de la IA.
Antes de abordar los detalles de la innovación traída por el Blackwell, es importante entender el contexto de la GTC. Este evento se ha llevado a cabo desde 2009, en San José, California, y históricamente ha estado dirigido a desarrolladores interesados en las tecnologías de Nvidia, con el fin de demostrar el potencial de las herramientas ofrecidas por la empresa. Desde entonces, la conferencia se ha centrado en los desafíos y novedades de la informática a través de las GPU, presentadas por Jensen Huang.
Aunque Nvidia fue fundada en 1993, fue en los primeros años del siglo XXI cuando se destacó, especialmente después de la invención de la GPU en 1999. Este hito fue fundamental para la industria de los videojuegos y para redefinir la informática gráfica tal como la conocemos hoy.
Otro hito crucial ocurrió en 2012, cuando Alex Krizhevsky, en colaboración con Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, conocido como el “Padrino de la IA”, utilizó la plataforma de GPU GeForce de Nvidia para optimizar el reconocimiento de imágenes en AlexNet, una arquitectura de red neuronal convolucional. Este avance fue fundamental para el campo de la IA, ya que marcó el comienzo de lo que se conoce como “Aprendizaje Profundo” o Deep Learning.
Desarrollado en la Universidad de Toronto, este proyecto fue tan significativo que se convirtió en uno de los más citados en la historia de la IA. Al ser entrenado con imágenes, AlexNet dio origen a una serie de aplicaciones que usamos cotidianamente, como el reconocimiento facial. El proyecto también tuvo éxito en el ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, una competencia organizada por la renombrada profesora de la Universidad de Stanford, Fei-Fei Li.
Desde entonces, Nvidia ha desempeñado un papel fundamental en la era moderna de la IA. La empresa oficialmente amplió su alcance en 2006, permitiendo que sus chips se aplicaran en áreas más allá de los gráficos, lo que la colocó a la vanguardia del desarrollo de la inteligencia artificial.
Por lo tanto, no es sorprendente que el tema central del discurso principal de Jensen este año haya sido el Blackwell.
Blackwell, según la presentación de Jensen, representa las GPU que son “el motor detrás de esta nueva revolución industrial”. Equipadas con 208 mil millones de transistores y fabricadas utilizando un proceso TSMC 4NP personalizado, estas GPU son esenciales para procesar las enormes cantidades de datos necesarios para la IA. El proceso de entrenamiento, es decir, la alimentación del software de IA con datos, es donde estos transistores actúan como interruptores, otorgando a los semiconductores la capacidad de procesar información con la potencia computacional necesaria.
A través del análisis de estos datos, la inteligencia artificial aprende y se adapta a una variedad de contextos, produciendo una amplia gama de resultados, como es el caso de GenAI, o inteligencia artificial generativa.
Según Nvidia, este chip tiene un rendimiento 2,5 veces superior a su predecesor, el llamado Hopper. Gracias al agrupamiento en módulos de decenas de chips, el Blackwell ofrecerá una eficiencia energética 25 veces mayor (aunque, es importante destacar, que requiere una cantidad significativa de energía).
Estas mejoras permitirán que el Blackwell GB200 procese “modelos de trillones de parámetros”. Para tener una idea del avance, el GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros, mientras que el GPT-4 tiene aproximadamente 170 trillones.
Toda esta capacidad computacional rinde homenaje a un matemático notable.
David Blackwell fue un estadístico y matemático destacado, siendo considerado el primer hombre negro en ser elegido para la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos. Es reconocido principalmente por sus contribuciones a la teoría de juegos, teoría de la información y programación dinámica.
A pesar de enfrentar rechazo en varias universidades debido a su raza, Blackwell fue finalmente aceptado en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Howard en 1944.
Todos estos avances en el hardware, combinados con GenAI, están posibilitando una serie de avances en todas las industrias y sectores de servicios.
Esto queda evidente cuando observamos robots acelerando sus tomas de decisiones, optimizando la logística, identificando fallas de proceso o seguridad, entre otros logros, sin depender de la intervención humana.
En la industria, donde el Metaverso y los gemelos digitales ya se utilizan para replicar plantas y realizar una variedad de simulaciones, la inteligencia artificial está expandiendo el potencial de estas plataformas al crear entornos virtuales que obedecen rigurosamente a las leyes de la física.
Un ejemplo presentado por Jensen fue un gemelo digital a escala global del planeta, llamado Earth 2, con eventos meteorológicos procesados por IA. Este enfoque mejora significativamente el trabajo de pronósticos debido a la precisión de las simulaciones.
La empresa también afirma que la nueva plataforma es 1,000 veces más
rápida en la generación de imágenes predictivas que los modelos actuales y 3,000 veces más eficiente en términos de energía, gracias a un modelo generativo de IA llamado CorrDiff.
Otra aplicación destacada fue revelada durante la presentación de Maria Girone, directora del OpenLab del CERN (Organización Europea para la Investigación Nuclear). Ella discutió el uso de gemelos digitales en la ciencia, destacando cómo facilitan el mantenimiento, la simulación de montaje de detectores y las intervenciones subterráneas. Estas simulaciones virtuales ayudan a ahorrar costos, aumentar la eficiencia y reducir la exposición a la radiación.
Una novedad emocionante es la nube Nvidia Omniverse Cloud, que estará disponible como API, ampliando el alcance para la creación de aplicaciones y flujos de trabajo de gemelos digitales industriales en todo el ecosistema. Esto permitirá que los desarrolladores integren las principales tecnologías de Omniverse directamente en sus aplicaciones de software.
La contribución de las mujeres en el campo de la inteligencia artificial fue destacada durante la GTC, no solo por la presentación de Maria Girone, del CERN, sino también a través de una conversación entre Fei-Fei Li y Bill Dally, VP de Investigación de Nvidia.
Fei-Fei Li, una renombrada científica china y profesora de informática en la Universidad de Stanford, fue una de las protagonistas de este diálogo. Además de sus numerosos logros académicos, es reconocida por su experiencia en visión por computadora, y es una de las responsables de las competiciones que han impulsado significativamente este campo.
En su charla, Fei-Fei compartió su experiencia como inmigrante china y las dificultades que enfrentó ella y su familia, destacando cómo esas experiencias influenciaron su trayectoria y sus contribuciones al desarrollo de la inteligencia artificial. Resaltó la responsabilidad colectiva que todos tenemos en dirigir el desarrollo y el uso de la IA, lo cual es fundamental para dar forma al futuro que deseamos construir juntos.
Además, Fei-Fei enfatizó la importancia de no perder de vista nuestra humanidad y dignidad. Nos recordó que, como seres humanos, no solo somos creadores de herramientas, sino también tomadores de decisiones sobre cómo se utilizarán esas herramientas.
En medio de los impresionantes lanzamientos y avances tecnológicos presentados durante la conferencia, las palabras de Fei-Fei trajeron esperanza y optimismo. Nos recordó que, a pesar de los desafíos y las personas que influyen en el curso de la tecnología, todavía tenemos el poder de dar forma al curso de la historia de manera positiva.
