CEO da NVIDIA, Huang Renxun: Colaboração com a DDN para criar computação extrema, modelo DeepSeek R1 impulsiona o desenvolvimento de IA

A fundador da Nvidia, Jensen Huang, e o CEO da DDN, Alex Bouzari, discutiram profundamente o futuro da IA em 21/2, desde computação de alto desempenho (HPC) até aplicações empresariais e gêmeos digitais, o impacto da IA é onipresente.

A NVIDIA queria construir uma nova arquitetura de supercomputação em 2017, mas precisava de um método de processamento de dados mais eficiente. Bouzari argumentou que o modelo tradicional de acesso a dados já não era viável e que era necessário uma nova arquitetura de armazenamento com IA, que fosse escalável, de baixa latência, distribuída, multi-cloud e que permitisse que os dados permanecessem o mais imóveis possível, sendo processados através de metadados (Metadata). Esta ideia foi considerada louca na época, mas após 7 anos de esforço, finalmente tornou-se realidade.

A aplicação de IA está a explodir, e a camada de dados inteligentes tornou-se fundamental

Com a explosão da aplicação de IA, muitas empresas já não se preocupam apenas com o treino de modelos, mas precisam que a IA possa obter rapidamente informações útil quando aplicada. Jensen Huang apontou que a IA não pode depender apenas dos enormes dados no momento do treino, mas deve ser capaz de obter 'informações útil' ao ser aplicada, em vez dos dados originais. Isto é precisamente o problema resolvido pelo produto Infinia da DDN, que pode transformar os dados originais em informações-chave através da camada de inteligência de dados (Data Intelligence Layer), permitindo que a IA funcione de forma mais eficiente.

A chave desta arquitetura está nos metadados (, ou seja, rótulos e descrições de dados. Jen-Hsun Huang explicou que os metadados têm uma taxa de compressão extremamente alta, o que permite uma rápida movimentação entre diferentes sistemas, reduzindo significativamente os custos de computação e os requisitos de espaço de armazenamento. Isso não só torna a execução de IA mais suave, mas também permite às empresas obter rapidamente o valor dos dados, aumentando a competitividade.

A Lei de Moore desacelera, acelerando o cálculo torna-se fundamental para o desenvolvimento da IA

A desaceleração da Lei de Moore tornou a computação acelerada a chave para o desenvolvimento da IA. Nos últimos 30 anos, a capacidade de computação dos computadores aumentou de forma estável com a Lei de Moore, mas nos últimos 15 anos, essa tendência de crescimento diminuiu. Jen-Hsun Huang afirmou que a arquitetura de computação paralela da GPU da NVIDIA levou a capacidade de computação ao extremo, permitindo o grande desenvolvimento da IA.

O Infinia da DDN combina computação acelerada com mecanismos de aprendizagem de IA, permitindo que os dados não sejam apenas armazenados, mas também aprendam automaticamente e se transformem em informações úteis. Por exemplo, em áreas como saúde, finanças, cidades inteligentes, essa tecnologia pode ajudar as empresas a obter rapidamente dados importantes, melhorando ainda mais a capacidade de decisão da IA.

As empresas de IA entram na era da digitalização, o Omniverse lidera o futuro

Desde a computação de alto desempenho )HPC( até a IA empresarial, a IA está agora a entrar na fase de )Digital Twin(, isto é a transformação tecnológica trazida pela plataforma Omniverse da NVIDIA.

Jensen Huang exemplifica que, no passado, o desenvolvimento de medicamentos exigia bilhões de dólares e vários anos. Agora, através do Omniverse, os cientistas podem criar versões digitais de medicamentos no mundo virtual, simulando rapidamente várias fórmulas e efeitos, o que reduz significativamente o tempo de desenvolvimento. Além disso, o Omniverse também pode ser aplicado em setores como manufatura e cidades inteligentes, permitindo que as empresas realizem simulações e testes no mundo digital, aumentando consideravelmente a eficiência e precisão.

Bouzari complementa que a chave para o sucesso do Omniverse está na camada de dados inteligentes, as empresas precisam transformar uma grande quantidade de dados em informações valiosas por meio da IA para realmente aproveitar as vantagens da transformação digital.

IA entra na era dos agentes, as empresas terão funcionários de IA

Jensen Huang apontou que no futuro as empresas vão construir a sua própria AI Agent), estas AI vão tornar-se especialistas em vários departamentos, capazes de analisar dados, fornecer recomendações e até colaborar umas com as outras. Por exemplo, a AI de gestão da cadeia de abastecimento pode trocar informações com a AI financeira para garantir que o fluxo de fundos e os planos de produção estejam sincronizados.

O DDN Infinia é a base fundamental desta era dos agentes de IA, permitindo que a IA aceda e analise rapidamente dados críticos para garantir a tomada de decisões ótimas pelos agentes de IA.

A IA de código aberto acelera e o R1 torna a IA mais eficiente

Recentemente, a DeepSeek lançou o modelo de inferência de IA de código aberto R1, o que tem despertado grande interesse no mercado. Jensen Huang afirmou que isso não significa que a demanda por computação em IA diminuirá, mas sim que é fundamental para acelerar o progresso da IA.

No passado, o treinamento de IA era dividido em pré-treinamento (Pre-training) e inferência (Inference), mas agora o pós-treinamento de IA (Post-training) tornou-se mais importante, exigindo muitos recursos computacionais. A chegada do modelo R1 permite que a IA realize inferências de forma mais eficiente e melhore a capacidade de tomada de decisão dos agentes de IA.

Bouzari também mencionou que a plataforma CUDA e NIMs da NVIDIA está impulsionando a aplicação de IA em diversas indústrias, incluindo ciências da vida, finanças, condução autónoma, etc., e no futuro os agentes de IA estarão em toda parte.

As empresas devem desenvolver a sua própria IA e utilizar IA na nuvem

As empresas devem construir IA internamente ou usar IA na nuvem, a resposta é ambas. Jen-Hsun Huang apontou que as empresas podem primeiro usar IA na nuvem, mas se desejam obter uma vantagem competitiva em áreas específicas, ainda precisam desenvolver IA personalizada.

Por exemplo, a NVIDIA construiu sua própria inteligência artificial em áreas como design de chips e gestão da cadeia de suprimentos, pois o conhecimento nestas áreas não pode ser obtido diretamente a partir da IA em nuvem pública. É também onde o Infinia da DDN pode desempenhar um papel fundamental, permitindo que as empresas construam sua própria camada de inteligência artificial, melhorando a capacidade de tomada de decisões em IA.

NVIDIA e DDN unem forças para entrar na nova era da IA

No passado, as duas partes colaboraram no campo da HPC, agora estão introduzindo a IA nas aplicações empresariais e no futuro promoverão ainda mais a tecnologia de avatar digital. "Sem a DDN, o supercomputador da NVIDIA não seria possível." Jensen Huang agradece a contribuição da DDN para o desenvolvimento da IA.

Enquanto Bouzari afirma que a NVIDIA está liderando a IA em uma nova era, as duas partes continuarão a aprofundar a cooperação no futuro, impulsionando a aplicação da IA nas empresas e no domínio da transformação digital.

(AI Era de Ouro! Jensen Huang revela que a NVIDIA está impulsionando a IA para treinar robôs, Omniverse combinado com Cosmos é a combinação mais poderosa)

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