Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, se tiendra à la NVIDIA GPU Technology Conference (GTC) le 18 mars 2025. Image: la chaîne YouTube officielle de Nvidia
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Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, se tiendra à la NVIDIA GPU Technology Conference (GTC) le 18 mars 2025. Image: la chaîne YouTube officielle de Nvidia
Lors de la conférence annuelle de la technologie GPU (GTC), le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a introduit une variété de nouveaux produits et initiatives visant à promouvoir la position de l’entreprise dans l’intelligence artificielle et la robotique. Il est facile de voir tout ce que Nvidia a annoncé, y compris le matériel, les logiciels, les mises à jour de partenariat.
Blackwell Ultra GPU
Nvidia a annoncé le Blackwell Ultra GPU, qui devrait être publié dans la seconde moitié de 2024. Le nouveau GPU est conçu pour améliorer la formation et les performances des grands modèles d’IA, offrant 40 fois la vitesse de l’architecture Hopper précédente de Nvidia. Il a amélioré la capacité de la mémoire pour prendre en charge les systèmes d’IA plus complexes, tels que les modèles d’inférence et les agents autonomes. Huang a souligné que Blackwell Ultra est plus économe en énergie et peut réduire les coûts opérationnels des déploiements d’IA à grande échelle.
Suivez Google News Channel de Daily Star pour toutes les dernières nouvelles. Architecture Vera Rubin
L’architecture Vera Rubin, prévue pour la sortie au second semestre de 2026, a été introduite comme une future plate-forme pour les centres de données. Cela comprend des processeurs Vera conçus sur mesure et des GPU avancés visant à optimiser le transfert de données entre les puces. Il s’agit d’un défi essentiel pour les systèmes d’IA qui nécessitent plusieurs processeurs interconnectés. Une version plus avancée, la Vera Rubin Ultra, est attendue en 2027. La plate-forme vise à améliorer l’efficacité et à réduire les coûts des industries qui s’appuient sur une puissance informatique à grande échelle.
Ordinateur DGX AI
Nvidia a annoncé l’ordinateur DGX AI alimenté par Blackwell Ultra Chips et construit en collaboration avec Dell, Lenovo et HP. Ces machines de bureau sont conçues pour permettre aux développeurs d’exécuter et d’affiner les modèles d’IA à grande échelle localement, ce qui peut réduire leur dépendance à l’égard des systèmes basés sur le cloud. La ligne DGX est positionnée en tant que concurrent pour des postes de travail haut de gamme comme le Mac Pro de l’Apple.
Chips de réseautage quantum-x et spectrum
NVIDIA a introduit une puce de mise en réseau qui utilise Quantum-X et Spectrum-X, Silicon Photonics pour transférer des données en utilisant la lumière au lieu de l’électricité. Quantum-X devrait être disponible dans la seconde moitié de 2024, et Spectrum-X suit en 2026. Ces puces sont destinées à connecter des millions de GPU dans l’infrastructure mondiale d’IA, tout en réduisant la consommation d’énergie qui pourrait profiter aux industries telles que les véhicules autonomes et la fabrication intelligente.
Logiciel Dynamo
NVIDIA a annoncé Dynamo, un outil logiciel libre conçu pour améliorer l’inférence de l’IA. Il s’agit du processus dans lequel les modèles d’IA résolvent des problèmes complexes en plusieurs étapes. Le logiciel vise à rendre les systèmes d’IA plus efficaces dans les tâches telles que l’analyse des données médicales et la génération de réponses détaillées.
Modèle Isaac GR00T N1 de robot humanoïde
Nvidia a également annoncé l’ISAAC GR00T N1, un modèle de base personnalisable pour les robots humanoïdes. Ce modèle utilise une approche à double système pour combiner la prise de décision rapide et la prise de décision rapide pour les tâches immédiates, combinant des objectifs à long terme avec une planification plus lente et plus intentionnelle. Cela permet de former des robots dans des environnements simulés, accompagnés du Newton Physics Engine, qui a été développé en collaboration avec Google Deepmind et Disney Research. La démo comprenait un petit robot nommé Blue, qui montrait des applications potentielles dans les soins de santé et la logistique.
Blueprint OmIverse pour l’usine AI
Selon Huang, le prochain outil Blueprint OmIverse de Nvidia permettra aux ingénieurs de concevoir et de simuler de grands centres de données d’IA à l’aide de jumeaux numériques (répliques virtuelles de systèmes physiques). L’outil a été démontré dans le plan d’usine de 1 Gigawatt AI, mettant en évidence le potentiel de réduire les coûts et les erreurs dans la construction d’infrastructures d’IA.
Modèle Cosmos World
La plate-forme COSMOS introduit des modèles d’IA personnalisables qui peuvent générer des environnements virtuels pour la formation des robots et des systèmes d’IA. Ces environnements visent à simuler une variété de conditions réelles, des planchers d’usine aux zones de catastrophe et à améliorer la robustesse des applications d’IA.
Feuille de route annuelle et partenariats
NVIDIA décrit le cycle de publication annuel de l’infrastructure d’IA et prévoit de mettre à jour les secteurs du cloud, de l’entreprise et de la robotique. La société a également annoncé des partenariats, notamment une collaboration avec GM pour développer des voitures autonomes, des robots d’usine et des systèmes de sécurité dans le cadre de l’initiative NVIDIA HALOS. Huang a décrit la robotique comme une opportunité importante, citant les prévisions d’une pénurie de 50 millions de travailleurs mondiaux d’ici 2030.
