Nvidia presentó durante el CES de Las Vegas un supercomputador del tamaño de un Mac mini pensado únicamente para ejecutar modelos de inteligencia artificial (IA) de hasta 200 mil millones de parámetros. Se llama ‘Project Digits’ y podrá comprarse a partir del mes de mayo de 2025.
«La IA será la corriente principal en todas las aplicaciones para todas las industrias. Con Project Digits, el superchip Grace Blackwell llega a millones de desarrolladores», dijo el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, en un comunicado de prensa.
De acuerdo con la compañía, el computador está equipado con el Superchip GB10 Grace Blackwell, un procesador lo suficientemente potente como para ejecutar modelos de IA de gran tamaño.
El procesador también consume una menor cantidad de energía que otros chips dedicados a la ejecución de tareas de IA. De hecho, Digits puede conectarse a una toma de corriente estándar.
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Cómo es el superordenador Digits de Nvidia
- Cada sistema Project Digits viene equipado con 128 GB de memoria unificada y coherente (en comparación, una buena computadora portátil puede tener 16 GB o 32 GB de RAM) y hasta 4 TB de almacenamiento NVMe.
- Para aplicaciones aún más exigentes, se pueden vincular dos sistemas Project Digits para manejar modelos con hasta 405 mil millones de parámetros.
- El chip GB10 ofrece hasta 1 petaflop de rendimiento de IA (lo que significa que puede realizar 1 cuatrillón de cálculos de IA por segundo) con precisión FP4 (lo que ayuda a que los cálculos sean más rápidos al hacer aproximaciones).
- El sistema cuenta con los núcleos CUDA de última generación de Nvidia y los núcleos Tensor de quinta generación, conectados a través de NVLink-C2C a una CPU Grace que contiene 20 núcleos basados en Arm de bajo consumo.
- Los usuarios también tendrán acceso a la biblioteca de software de IA de Nvidia, incluidos kits de desarrollo, herramientas de orquestación y modelos preentrenados disponibles a través del catálogo de Nvidia NGC.
- El sistema se ejecuta en Nvidia DGX basado en Linux y es compatible con marcos populares como PyTorch, Python y Jupyter Notebooks.
- Los desarrolladores pueden ajustar los modelos utilizando el marco Nvidia NeMo y acelerar los flujos de trabajo de ciencia de datos con las bibliotecas de Nvidia RAPIDS.
- Los usuarios pueden desarrollar y probar sus modelos de IA localmente en Project Digits, y luego implementarlos en servicios en la nube o en la infraestructura del centro de datos utilizando la misma arquitectura Grace Blackwell y la misma plataforma de software Nvidia AI Enterprise.
Foto: Nvidia.