NVIDIA presenta Minerva, una solución que convierte la telemetría en productividad de las GPU. La tecnología transforma datos de telemetría en optimización del rendimiento de las GPU en entornos de IA complejos. Minerva se basa en CUDA Tile, un lenguaje de dominio específico en Python.
Minerva se basa en CUDA Tile, un lenguaje de dominio específico en Python que automatiza el uso del hardware para optimizar la programación de GPU a nivel de tile. NVIDIA también retiró la RTX 5090 de su marketplace y Micro Center la listó como 'not carried'. La RTX 5080 pasa a ser la nueva flagship de la empresa, con precios ya elevados.
Modders desbloquearon la limitación de NVIDIA en las GPU GeForce, aumentando la capacidad de procesamiento de KI. La RTX 4090 alcanza 331,6 TFLOPS en FP16 y BF16, mientras que la RTX 3090 Ti llega a 157,4 TFLOPS en BF16. Las modificaciones de los modders funcionan sin alterar la VBIOS ni los controladores, pero se limitan a Linux y pueden causar problemas en el arranque.
La mejora de las modificaciones es más significativa en tareas de trabajo, como KI, que en juegos. La disponibilidad de las modificaciones se limita a las GPU RTX 20, 30 y 40, y no hay soporte para la RTX 50. NVIDIA se está centrando en mejorar la productividad de las GPU en entornos de IA complejos con soluciones como Minerva y CUDA Tile. Paralelamente, la empresa está reorientando su estrategia hacia las GPU de IA, reduciendo la disponibilidad de modelos para juegos, como la RTX 5090, mientras los modders desbloquean limitaciones en GPU anteriores para aumentar el rendimiento en tareas de KI.
Para tareas que exigen alta precisión, el rendimiento en BF16 también llega a 331,6 TFLOPS, manteniendo la eficiencia incluso con el uso de números de punto flotante de baja precisión. La RTX 3090 Ti, por su parte, ofrece 157,4 TFLOPS en BF16, un valor significativamente menor, pero aún útil para aplicaciones que no exigen el máximo rendimiento. NVIDIA está redefiniendo la productividad de las GPU en entornos de IA complejos con Minerva, que transforma la telemetría en optimización del rendimiento. La empresa ya ha explorado tecnologías como Kumo y CUDA-X, que buscan mejorar el análisis de datos y las simulaciones. Este enfoque permite que los desarrolladores escriban kernels en Python, mientras que las optimizaciones del compilador gestionan la planificación de threads y warps.
La tecnología puede limitar las aplicaciones a tareas específicas de procesamiento paralelo, pero ofrece mayor flexibilidad en entornos de IA complejos. NVIDIA no reveló precios ni disponibilidad en Brasil, pero Minerva está dirigida a profesionales que trabajan con procesamiento paralelo en GPU en entornos de IA complejos. NVIDIA Minerva y CUDA Tile redefinen cómo las GPU manejan la telemetría y el procesamiento paralelo, optimizando la productividad en entornos de IA complejos. La tecnología convierte datos de telemetría en información que mejora la productividad de las GPU, lo que permite mayor eficiencia en entornos de IA. Modders desbloquearon limitaciones de las GPU GeForce, aumentando la capacidad de procesamiento de IA sin modificar controladores ni VBIOS, con mayor impacto en tareas de trabajo.
Con información de developer.nvidia.com, techradar.com y computerbase.de.
Fuentes
- How nvidia minerva turns telemetry chaos into peak gpu yielddeveloper.nvidia.com
- Accelerating mamba 2 with high performance forward pass kernels in nvidia cuda tiledeveloper.nvidia.com
- Are we seeing the first signs of nvidia abandoning pc gamers as the rtx 5090 seemingly disappears from shelves im getting more worried about geforce gpustechradar.com
- Geforce rtx 20 30 und 40 modder loesen nvidias bremse fuer ki berechnungencomputerbase.de
Texto escrito con IA a partir de las fuentes citadas y revisado por las reglas automáticas de la redacción. Cómo trabajamos
¿Quieres ver resumer primero en las búsquedas de Google?
Añadir a las fuentes preferidas de Google
