El 13 de noviembre, Nvidia present\u00f3 su \u00faltima GPU dedicada a entrenar y operar modelos de inteligencia artificial de \u00faltima generaci\u00f3n. La empresa americana especializada en el dise\u00f1o de\u2026<\/p>\n
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El 13 de noviembre, Nvidia present\u00f3 su \u00faltima GPU dedicada a entrenar y operar modelos de inteligencia artificial de \u00faltima generaci\u00f3n. La empresa estadounidense especializada en el dise\u00f1o de procesadores gr\u00e1ficos desea mantener su posici\u00f3n de liderazgo en este sector, ya que nuevos actores podr\u00edan competir con ella.<\/p>\n
Nvidia quiere mantener su posici\u00f3n como l\u00edder en chips de IA a toda costa<\/h2>\n
Denominado H200, este nuevo componente electr\u00f3nico suceder\u00e1 al actual H100 de Nvidia, lanzado en septiembre de 2022. Esta GPU de nueva generaci\u00f3n se basa en la misma arquitectura que la de su predecesora. Sin embargo, persisten diferencias, lo que hace que el H200 sea un chip mucho m\u00e1s eficiente. Integra, entre otras cosas, memoria HBM3e, ofreciendo 141 GB de memoria de gran ancho de banda, frente a los s\u00f3lo 80 GB del H100 que inclu\u00eda memoria HBM3.<\/p>\n
En nota de prensa, la empresa asegura que esta nueva memoria permitir\u00e1 \u201c Mejorar y acelerar significativamente las aplicaciones inform\u00e1ticas y de inteligencia artificial de alto rendimiento.<\/em> “. A finales del primer semestre de 2024, muchos centros de datos se beneficiar\u00e1n de este nuevo componente. Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle se han comprometido a aprovechar H200 en sus infraestructuras. OpenAI tambi\u00e9n lo utilizar\u00e1 para entrenar su modelo de lenguaje m\u00e1s avanzado, GPT-4. Los H200 tambi\u00e9n se utilizar\u00e1n para alimentar el superordenador europeo de exaescala J\u00fapiter, instalado en J\u00fclich, Alemania.<\/p>\nEn la carrera por la inteligencia artificial generativa, tambi\u00e9n est\u00e1 en auge la vinculada a procesadores \u00fatiles para el entrenamiento y funcionamiento de herramientas de IA. Las empresas especializadas en esta tecnolog\u00eda necesitan este tipo de componentes para dise\u00f1ar modelos cada vez m\u00e1s eficientes. Nvidia lo entendi\u00f3 y se adelant\u00f3 en el tema, hasta el punto de que sus componentes son la \u00e9poca de gloria de la empresa que ha superado los 1.000 millones de d\u00f3lares en capitalizaci\u00f3n burs\u00e1til, convirti\u00e9ndose adem\u00e1s en una aut\u00e9ntica m\u00e1quina de beneficios.<\/p>\n
Sin embargo, Nvidia tiene motivos para preocuparse porque AMD planea competir con ella. Recientemente desarroll\u00f3 una GPU, la MI300X, que ofrece un mejor rendimiento que los chips H100 de Nvidia. Con el deseo de ir un paso por delante, el grupo ha desarrollado este chip de nueva generaci\u00f3n, el H200. Otros gigantes tecnol\u00f3gicos tambi\u00e9n quieren poner fin a su dependencia de la empresa de Jensen Huang. As\u00ed, Microsoft se acerc\u00f3 a AMD el pasado mes de mayo para producir sus propias GPU, OpenAI tambi\u00e9n planea dise\u00f1ar sus propios componentes, mientras que Google ya ofrece sus chips, entreg\u00e1ndolos en particular a la start-up Anthropic.<\/p>\n<\/div>\n
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