NVIDIA lance Minerva pour transformer la télémétrie en productivité des GPU

NVIDIA présente Minerva, une solution qui transforme la télémétrie en productivité pour les GPU. La technologie convertit les données de télémétrie en optimisation des performances des GPU dans des environnements d'IA complexes. Minerva repose sur CUDA Tile, un langage spécifique à un domaine en Python.

Minerva repose sur CUDA Tile, un langage spécifique à un domaine en Python qui automatise l'utilisation du matériel afin d'optimiser la programmation des GPU au niveau des tiles. NVIDIA a également retiré la RTX 5090 de sa marketplace, et Micro Center l'a répertoriée comme « not carried ». La RTX 5080 devient le nouveau produit phare de l'entreprise, avec des prix déjà élevés.

Des modders ont levé la limitation imposée par NVIDIA sur les GPU GeForce, augmentant la capacité de traitement de KI. La RTX 4090 atteint 331,6 TFLOPS en FP16 et BF16, tandis que la RTX 3090 Ti atteint 157,4 TFLOPS en BF16. Les modifications des modders fonctionnent sans altérer le VBIOS ni les pilotes, mais elles sont limitées à Linux et peuvent causer des problèmes de démarrage.

L'amélioration apportée par les modifications est plus significative dans les tâches professionnelles, comme la KI, que dans les jeux. La disponibilité des modifications est limitée aux GPU RTX 20, 30 et 40, et les RTX 50 ne sont pas prises en charge. NVIDIA se concentre sur l'amélioration de la productivité des GPU dans des environnements d'IA complexes avec des solutions comme Minerva et CUDA Tile. Parallèlement, l'entreprise réoriente sa stratégie vers les GPU d'IA, en réduisant la disponibilité de modèles pour le jeu, comme la RTX 5090, tandis que des modders lèvent des limitations sur des GPU antérieurs pour accroître les performances dans les tâches de KI.

Pour les tâches exigeant une grande précision, les performances en BF16 atteignent également 331,6 TFLOPS, tout en conservant leur efficacité même avec l'utilisation de nombres à virgule flottante de faible précision. La RTX 3090 Ti, de son côté, offre 157,4 TFLOPS en BF16, une valeur nettement inférieure, mais encore utile pour les applications qui n'exigent pas les performances maximales. NVIDIA redéfinit la productivité des GPU dans des environnements d'IA complexes avec Minerva, qui transforme la télémétrie en optimisation des performances. L'entreprise a déjà exploré des technologies comme Kumo et CUDA-X, qui visent à améliorer l'analyse de données et les simulations. Cette approche permet aux développeurs d'écrire des kernels en Python, tandis que les optimisations du compilateur gèrent l'ordonnancement des threads et des warps.

Cette technologie peut limiter les applications à des tâches spécifiques de traitement parallèle, mais elle offre une plus grande flexibilité dans les environnements d'IA complexes. NVIDIA n'a révélé ni prix ni disponibilité au Brésil, mais Minerva s'adresse aux professionnels qui travaillent avec le traitement parallèle sur GPU dans des environnements d'IA complexes. NVIDIA Minerva et CUDA Tile redéfinissent la manière dont les GPU gèrent la télémétrie et le traitement parallèle, en optimisant la productivité dans les environnements d'IA complexes. Cette technologie transforme les données de télémétrie en informations exploitables qui améliorent la productivité des GPU, permettant une plus grande efficacité dans les environnements d'IA. Des modders ont débloqué des limitations des GPU GeForce, augmentant la capacité de traitement d'IA sans modifier les pilotes ni le VBIOS, avec un impact plus important sur les tâches professionnelles.

D'après des informations de developer.nvidia.com, techradar.com et computerbase.de.

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