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Nvidia está trabajando con Microsoft para construir una computadora en la nube con IA ‘masiva’

Nvidia está trabajando con Microsoft para construir una computadora en la nube con IA ‘masiva’
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El fabricante estadounidense de chips y computadoras Nvidia dijo el miércoles que se está asociando con Microsoft para construir una computadora «masiva» para ejecutar computación intensiva en IA en la nube.

La computadora con inteligencia artificial se ejecutará en la nube de Microsoft Azure, utilizando decenas de miles de unidades de procesamiento de gráficos (GPU), los chips Nvidia H100 y A100 más potentes. Nvidia se negó a decir cuánto vale el trato, pero fuentes de la industria dijeron que cada chip A100 cuesta entre $ 10,000 (aproximadamente Rs. 8,15,400) y $ 12,000 (aproximadamente Rs. 9,78,500) y el H100 es mucho más caro que eso.

“Estamos en un punto de inflexión en el que la IA está llegando a la empresa y la entrega del tipo de servicios que los clientes pueden usar para implementar la IA para aplicaciones comerciales se está convirtiendo en una realidad”, dijo Ian Buck, gerente general de computación de hiperescala y alto rendimiento de Nvidia. Reuters. «Estamos viendo una adopción generalizada de IA… y la necesidad de IA en escenarios empresariales».

Además de vender chips a Microsoft, Nvidia dijo que se asociaría con el gigante del software y la computación en la nube para desarrollar modelos de inteligencia artificial. Buck dijo que Nvidia también será cliente de AI Cloud Computer de Microsoft y desarrollará aplicaciones de IA en él para ofrecer servicios a los clientes.

El rápido crecimiento de los modelos de IA, como los que se utilizan para el procesamiento del lenguaje natural, ha aumentado drásticamente la demanda de una infraestructura informática más rápida y potente.

Nvidia dijo que Azure será la primera nube pública en utilizar la tecnología de red Quantum-2 InfiniBand a 400 gigabits por segundo. Esta tecnología de red vincula servidores a alta velocidad. Esto es importante porque la informática pesada de IA requiere miles de chips para trabajar juntos en varios servidores.

© Thomson Reuters 2022


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