NVIDIA acelera sus iniciativas de IA en su conferencia GTC de otoño boreal

Nvidia está presentando sus tecnologías esta semana, y cómo las empresas pueden beneficiarse de la IA y la computación acelerada.

Durante el discurso de apertura de la GTC, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, presentó una serie de nuevos productos e iniciativas de Nvidia, que abarcan la realidad virtual, la IA empresarial, la ciberseguridad, la computación cuántica, los avances en la automoción y la salud, etc.

Los planes de expansión de Omniverse, la plataforma que permite extender los flujos de trabajo a la esfera virtual, fueron sólo una parte de los diversos anuncios realizados en el primer día de la Conferencia de Tecnología Gráfica (GTC) 2021 de NVIDIA, donde el fabricante de chips expone sus planes para avanzar en la computación acelerada.

Empezando por Omniverse, NVIDIA presentó Omniverse Replicator, un motor de generación de datos sintéticos que crea datos simulados para el entrenamiento de redes neuronales que potenciarían un mundo virtual.

Según Huang, Replicator es una herramienta que ayudará a las organizaciones a construir mejores gemelos digitales. NVIDIA está introduciendo dos aplicaciones diferentes construidas con Replicator, NVIDIA Drive Sim, un mundo virtual para crear gemelos digitales de vehículos autónomos, y NVIDIA Isaac Sim, que es un mundo virtual para el gemelo digital de robots de manipulación.

Los datos sintéticos son importantes porque aumentan los datos del mundo real, que pueden ser muy laboriosos, propensos a errores, sesgados y caros. Omniverse Replicator también puede crear datos que son difíciles de crear para los humanos, como el ejemplo de la puesta de sol. Por ejemplo, objetos en movimiento a gran velocidad, a gran altura o a poca profundidad, o con mal tiempo.

Huang mostró un avatar de sí mismo (en la foto). Avatar es una plataforma completa de principio a fin para crear IAs encarnadas con las que los humanos interactúan. Conecta las tecnologías de NVIDIA en materia de IA de voz, visión por ordenador, comprensión del lenguaje natural, motores de recomendación y tecnologías de simulación. Los avatares creados en la plataforma son personajes interactivos con gráficos 3D trazados por rayos. Pueden ver y hablar sobre una amplia gama de temas y comprender la intención hablada de forma natural. Entre las numerosas tecnologías de NVIDIA que hay detrás de Avatar se encuentra Riva, un nuevo y amplio kit de desarrollo de software para tratar la IA de habla avanzada.

El entrenamiento permite a los avatares entender el habla y entrar en conversaciones reales. NVIDIA está posicionando el caso de uso inicial como servicio al cliente, donde se pueden tomar pedidos en un restaurante, concertar una cita o reservar una habitación de hotel.

Además de Replicator y Avatar, NVIDIA ha anunciado otras actualizaciones de Omniverse, como nuevas funciones de RA, RV y renderizado multi-GPU.

Confianza cero

NVIDIA anunció la creación de una plataforma de ciberseguridad de confianza cero que combina tres tecnologías: las DPU NVIDIA BlueField, NVIDIA DOCA y el marco de IA de ciberseguridad NVIDIA Morpheus.

Huang explicó que las DPU desempeñan un papel fundamental porque alivian las tareas más pesadas del procesador de las unidades centrales de procesamiento de los cortafuegos o servidores, que encarecen los costes de esos dispositivos. La DPU puede encargarse de procesos como la validación de usuarios, el aislamiento de datos y otras tareas, dejando que los cortafuegos y otros dispositivos hagan aquello para lo que fueron creados.

Computación de alto nivel

En el ámbito de la informática de alto desempeño, NVIDIA anunció Modulus, un marco de trabajo para construir modelos de aprendizaje automático basados en la física. Está diseñado para crear una IA que pueda realizar simulaciones físicas a gran escala. Los modelos se alimentan de datos procedentes del mundo real, así como de datos generados al emplear simulaciones en gemelos digitales. Modulus está diseñado para aprovechar al máximo las arquitecturas informáticas de NVIDIA en supercomputadoras a gran escala. Debería servir para una amplia gama de campos que podrían beneficiarse de las capacidades de los gemelos digitales basados en la física, como en la ingeniería de proteínas y la ciencia del clima.



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