Il 2024 si è aperto con un evento spettacolare per il mondo della tecnologia, l’NVIDIA GTC 2024 (GPU Technology Conference), tenutosi dal 18 al 21 marzo a San Jose, in California.
Il summit ha offerto uno sguardo privilegiato sulle ultime innovazioni in ambito di Intelligenza Artificiale, grafica avanzata e computing ad alte prestazioni.
I punti salienti di NVIDIA GTC 2024
- Blackwell: Nvidia ha presentato Blackwell, descritto come il “chip più potente al mondo“, in grado di eseguire modelli linguistici generativi di intelligenza artificiale con un costo e un consumo energetico significativamente ridotti.
- Partnership con leader dell’industria: Nvidia ha annunciato partnership con leader dell’industria come Amazon, Microsoft e Alphabet’s Google, che si apprestano a utilizzare il sistema Blackwell prima del suo lancio ufficiale.
- Omniverse su Apple VisionPro: Nvidia ha annunciato di portare Omniverse sul visore per la realtà virtuale Apple VisionPro, consentendo agli sviluppatori di inviare le Universal Scene Description (OpenUSD) a una rete globale di data center grafici pronti a trasmettere esperienze 3D avanzate su Apple Vision Pro.
- Progetto GR00T: Nvidia ha annunciato “Progetto GR00T”, un modello di base per robot umanoidi, dimostrando l’impegno dell’azienda nell’IA e nella robotica.
- AI generativa: L’evento ha visto un focus sull’IA generativa, con Nvidia che ha presentato i suoi piani per produrre modelli di IA e di linguaggio di grandi dimensioni su scala e costruire il sistema operativo per il futuro dell’IA.
Il discorso iniziale di Jensen Huang all’NVIDIA GTC 2024
Jensen Huang, CEO di NVIDIA, ha aperto le danze con un keynote di due ore che ha coperto tutto, dal futuro dell’IA, ai nuovi hardware incredibilmente potenti, e persino a dei robot ballerini.
“C’è sicuramente qualcosa in corso,” dice Huang “il computer è la parte più fondamentale della società oggi. Sono stati anni altalenanti e c’è ancora molta strada da fare. È emersa una nuova industria.”
Il mercato sta richiedendo sempre più potenza ed efficienza, quindi cosa può fare NVIDIA? GPU più grandi!
Blackwell e una nuova era del computing
“Vorrei presentarvi una GPU molto grande” continua Huang “dite ciao a Blackwell, il motore della nuova rivoluzione industriale”.
Blackwell viene descritto come “il chip più potente del mondo con prestazioni di inferenza 30 volte superiori, 25 volte più efficienti” e presenta sei tecnologie trasformative per il calcolo accelerato.
Queste 6 tecnologie contribuiranno a sbloccare innovazioni nel trattamento dei dati, nella simulazione ingegneristica, nella progettazione elettronica, nella progettazione di farmaci assistita dal computer, nel calcolo quantistico e nell’intelligenza artificiale generativa, tutte opportunità emergenti per l’industria secondo NVIDIA.
“Da tre decenni perseguiamo il calcolo accelerato, con l’obiettivo di consentire svolte trasformative come il deep learning e l’IA,” ha continuato il CEO di NVIDIA. “L’IA generativa è la tecnologia definitoria del nostro tempo. Blackwell è il motore che alimenta questa nuova rivoluzione industriale. Collaborando con le aziende più dinamiche al mondo, realizzeremo la promessa dell’IA per ogni settore.”
Intitolata in onore di David Harold Blackwell, un matematico specializzato nella teoria dei giochi e nelle statistiche e il primo studioso nero ad essere indotto nella National Academy of Sciences, la nuova architettura succede all’architettura NVIDIA Hopper™, lanciata due anni fa.
Project GR00T e lo sviluppo di robot antropomorfi
Blackwell non è stata di certo l’unica novità presentata al GTC 2024: ha fatto il suo ingresso, infatti, anche GR00T, un general-purpose foundation model che permette a robot umanoidi di imitare i movimenti e il linguaggio naturale direttamente osservando gli esseri umani.
Per semplificare e ridurre i costi di sviluppo per robot a scopi industriali o commerciali, NVIDIA ha sviluppato Isaac, che include una gamma completa di innovazioni accelerate da GPU nell’IA per la percezione, la manipolazione, la simulazione e il software.
Inoltre, per automatizzare la capacità di apprendimento dei robot, oltre a mettere a disposizione la suite Isaac, NVIDIA ha previsto anche modelli di apprendimento in grado di elaborare una moltitudine di file dati come input.
lI modello consente l’addestramento partendo dall’insieme di dati che vengono forniti: per esempio è possibile richiedere l’analisi di testo, immagini, video o addirittura di manifestazioni comportamentali legate alla prossemica, alla mimica e alla gestualità.
A valle dell’elaborazione, il robot potrà essere addestrato e utilizzare ciò che ha “imparato” per produrre features uniche come movimenti, proprietà di linguaggio (anche in lingue) o la capacità di interagire con gli utenti basandosi sulle informazioni ricevute in input.
NVIDIA NIM
Huang a presentato anche NVIDIA NIM – che fa parte della suite NVIDIA AI Enterprise – è un insieme di microservizi di facile utilizzo per accelerare l’implementazione di foundation models su qualsiasi cloud o data center e aiuta a mantenere i dati al sicuro.
Progettato per colmare il divario tra il complesso mondo dello sviluppo dell’IA e le esigenze operative degli ambienti aziendali, consente a un numero di sviluppatori di applicazioni aziendali di contribuire alle trasformazioni dell’IA delle loro aziende da 10 a 100 volte superiore.
Consente l’implementazione del modello su varie infrastrutture, dalle workstation locali al cloud ai data center on-premise, tra cui NVIDIA DGX, NVIDIA DGX Cloud, sistemi certificati NVIDIA, workstation e PC NVIDIA RTX.
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