NVIDIA lança Minerva para transformar telemetria em produtividade de GPUs

A NVIDIA apresenta a Minerva, uma solução que transforma telemetria em produtividade de GPUs. A tecnologia converte dados de telemetria em otimização de desempenho para GPUs em ambientes de IA complexa. A Minerva é baseada na CUDA Tile, uma linguagem de domínio específico em Python.

A Minerva é baseada na CUDA Tile, uma linguagem de domínio específico em Python que automatiza o uso de hardware para otimizar programação de GPU em nível de tile. A NVIDIA também removeu a RTX 5090 de seu marketplace e a Micro Center a listou como 'not carried'. A RTX 5080 torna-se a nova flagship da empresa, com preços já elevados.

Modders desbloquearam a limitação da NVIDIA nas GPUs GeForce, aumentando a capacidade de processamento de KI. A RTX 4090 atinge 331,6 TFLOPS em FP16 e BF16, enquanto a RTX 3090 Ti alcança 157,4 TFLOPS em BF16. As modificações dos modders funcionam sem alterar o VBIOS ou drivers, mas são limitadas a Linux e podem causar problemas no boot.

A melhoria das modificações é mais significativa em tarefas de trabalho, como KI, do que em jogos. A disponibilidade das modificações é limitada a GPUs RTX 20, 30 e 40, e não há suporte para RTX 50. A NVIDIA está focando em melhorar a produtividade de GPUs em ambientes de IA complexos com soluções como a Minerva e a CUDA Tile. Paralelamente, a empresa está reorientando sua estratégia para GPUs de IA, reduzindo a disponibilidade de modelos para jogos, como a RTX 5090, enquanto modders estão desbloqueando limitações em GPUs anteriores para aumentar o desempenho em tarefas de KI.

Para tarefas que exigem alta precisão, o desempenho em BF16 também chega a 331,6 TFLOPS, mantendo a eficiência mesmo com o uso de números de ponto flutuante de precisão baixa. A RTX 3090 Ti, por sua vez, oferece 157,4 TFLOPS em BF16, um valor significativamente menor, mas ainda útil para aplicações que não exigem o máximo desempenho. A NVIDIA está redefinindo a produtividade de GPUs em ambientes de IA complexos com a Minerva, que transforma telemetria em otimização de desempenho. A empresa já explorou tecnologias como Kumo e CUDA-X, que visam melhorar análise de dados e simulações. Essa abordagem permite que desenvolvedores escrevam kernels em Python, enquanto otimizações do compilador gerenciam agendamento de threads e warps.

A tecnologia pode limitar aplicações a tarefas específicas de processamento paralelo, mas oferece maior flexibilidade em ambientes de IA complexa. A NVIDIA não revelou preços ou disponibilidade no Brasil, mas a Minerva é direcionada a profissionais que trabalham com processamento paralelo em GPUs em ambientes de IA complexa. A NVIDIA Minerva e a CUDA Tile redefinem como GPUs lidam com telemetria e processamento paralelo, otimizando a produtividade em ambientes de IA complexa. A tecnologia transforma dados de telemetria em insights que melhoram a produtividade de GPUs, permitindo maior eficiência em ambientes de IA. Modders desbloquearam limitações de GPUs GeForce, aumentando a capacidade de processamento de IA sem alterar drivers ou VBIOS, com impacto maior em tarefas de trabalho.

Com informações de developer.nvidia.com, techradar.com e computerbase.de.

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