Por Roberta Prescott*
É claro que a inteligência artificial iria dominar a conferência anual da Nvidia — e ela esteve no centro das atenções —, mas o GTC (GPU Technology Conference) também colocou nos holofotes os caminhos que a fabricante de chips está trilhando e quem está caminhando ao seu lado.
“Com os líderes mundiais em armazenamento, estamos criando uma nova classe de infraestrutura empresarial que as empresas precisam para implantar e escalar a IA baseada em agentes em data centers híbridos”, afirmou Jensen Huang, fundador e CEO da Nvidia, lançado a plataforma de dados de IA da Nvidia, que, segundo a companhia, adiciona computação acelerada e IA ao armazenamento.
O objetivo é que provedores de armazenamento certificados pela Nvidia possam criar infraestruturas para acelerar workloads de lógica de IA com agentes de IA especializados. Esses agentes possibilitam que as empresas gerem insights a partir de dados em tempo quase real, usando o software Nvidia AI Enterprise, incluindo os microsserviços Nvidia Nim para os novos modelos Nvidia Llama Nemotron com recursos de lógica, bem como os novos Nvidia AI-Q Blueprints.
Outro anúncio que chamou a atenção foi a criação de um centro de pesquisa, com sede em Boston, nos Estados Unidos, para fornecer tecnologias de ponta para promover a computação quântica. O Centro de Pesquisa Quântica Acelerada da Nvidia (NVAQC) integrará o hardware quântico de ponta com supercomputadores de IA, permitindo o que é conhecido como supercomputação quântica acelerada.
Segundo a companhia, o NVAQC ajudará a resolver os problemas mais desafiadores da computação quântica, que vão desde a abordagem do ruído nos qubits até a transformação de processadores quânticos experimentais em dispositivos práticos.
Os principais inovadores em computação quântica, incluindo Quantinuum, Quantum Machines e QuEra Computing, aproveitarão o NVAQC para impulsionar avanços por meio de colaborações com pesquisadores de grandes universidades, como a Harvard Quantum Initiative in Science and Engineering (HQI) e o grupo de Sistemas Quânticos de Engenharia (EQuS) do Massachusetts Institute of Technology (MIT).
Jensen Huang ressaltou que a computação quântica irá aprimorar os supercomputadores de IA para enfrentar alguns dos problemas mais importantes do mundo, desde a descoberta de medicamentos até o desenvolvimento de materiais. Por isso, a companhia está trabalhando com a comunidade de pesquisa quântica mais ampla para promover a computação quântica híbrida Cuda.
Anúncios em parceria
O evento também foi o momento da Nvidia destacar o desenvolvimento conjunto com outras empresas e mostrar o que tem feito com parceiros. Reforçou o trabalho com a Alphabet e o Google para “o futuro dos agentes de IA e IA física”, em iniciativas conjuntas que abrangem infraestrutura e otimizações de modelos abertos, oferecendo grandes avanços em robótica, descoberta de medicamentos e muito mais.
Em nota à imprensa, Sundar Pichai, CEO do Google e da Alphabet, apontou estar “realmente empolgado com a próxima fase da parceria, à medida que trabalhamos juntos em agentes de IA, robótica e levamos os benefícios da IA a mais pessoas ao redor do mundo”. O Google DeepMind e a Nvidia estão trabalhando para criar confiança na IA generativa por meio da transparência de conteúdo.
Com a Oracle, a Nvidia anunciou uma integração entre seu software de inferência e computação acelerada da com a infraestrutura de IA da Oracle e serviços de IA generativa. Com gigantes do setor de telecom, como T-Mobile US e Cisco, o desenvolvimento de redes 6G com IA nativa.
Durante o evento, a fabricante destacou ainda que os principais fornecedores de software e serviços industriais — Ansys, Databricks, Dematic, Omron, SAP, Schneider Electric com ETAP, Siemens e outros — estão integrando a plataforma Nvidia Omniverse em suas soluções para acelerar a digitalização industrial com IA física.
Os novos Nvidia Omniverse Blueprints conectados aos modelos de fundação mundial do Nvidia Cosmos agora estão disponíveis para permitir instalações prontas para robôs e geração de dados sintéticos em grande escala para o desenvolvimento físico de AI. Ao explicar a tecnologia, Rev Lebaredian, vice-presidente do Omniverse e da tecnologia de simulação da Nvidia, disse se trata de um sistema operacional que conecta os dados físicos do mundo ao “reino” da IA física.
Com relação à plataforma Blackwell, a Nvidia disse que os principais fornecedores de software de engenharia assistida por computador (CAE), como Ansys, Altair, Cadence, Siemens e Synopsys, estão usando-a para acelerar suas ferramentas de simulação em até 50 vezes.
Com esse software acelerado, juntamente com as bibliotecas e os projetos da Nvidia Cuda-X para otimizar ainda mais o desempenho, setores como o automotivo, o aeroespacial, o de energia, o de manufatura e o de ciências biomédicas podem reduzir significativamente o tempo de desenvolvimento de produtos, cortar custos e aumentar a precisão do design, mantendo a eficiência energética, explicou a companhia.
No segmento de saúde, a colaboração com a GE HealthCare visa a avançar a inovação em imagens autônomas, com foco no desenvolvimento de tecnologias autônomas de raios X e aplicações de ultrassom. A construção de autonomia em sistemas como raios X e ultrassom exige que os sistemas de imagens médicas compreendam e operem no mundo físico. Isso permite a automação de fluxos de trabalho complexos, como posicionamento de pacientes, digitalização de imagens e verificação de qualidade.
Dados sintéticos — E, para completar, a Wired publicou que a fabricante de chips adquiriu a Gretel, uma empresa de dados sintéticos, por uma quantia de nove dígitos. A publicação citou ainda que, falando sobre os desafios que a indústria enfrenta para aumentar rapidamente a IA de uma forma rentável, o fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, destacou três problemas nos quais a Nvidia se concentra. Primeiro: como é que se resolve o problema dos dados? Como e onde é que se criam os dados necessários para treinar a IA? Segundo, qual é a arquitetura do modelo? E depois quais são as leis de escalonamento?
Mais lançamentos:
— Nvidia Blackwell RTX PRO chega a workstations e servidores para profissionais produzirem e colaborarem com agentes de IA. De acordo com a fabricante, para tudo, desde agentes de IA, simulação, realidade estendida, design 3D e efeitos visuais complexos até o desenvolvimento de IA física, que impulsiona robôs autônomos, veículos e espaços inteligentes, a série RTX PRO Blackwell fornece aos profissionais de todos os setores a mais recente e maior potência de computação, capacidade de memória e rendimento de dados diretamente ao seu alcance em seu desktop, em qualquer lugar com workstations móveis ou com a tecnologia de GPUs de data center.
— A Nvidia anunciou a próxima evolução da plataforma de fábrica de IA Nvidia Blackwell, o Blackwell Ultra, abrindo caminho para a era do raciocínio de IA. O Blackwell Ultra potencializa o treinamento e a escalabilidade de inferências em tempo de teste — a prática de aplicar maior capacidade de computação durante a inferência para melhorar a precisão — permitindo que empresas em todo o mundo acelerem aplicações, como raciocínio de IA, agentes de IA e IA física.
— A Dell Technologies anunciou novos PCs, infraestrutura, software e avanços em serviços de I, com a oferta Dell AI Factory com Nvidia adicionando novas soluções e serviços de IA que aceleram a adoção de agentes de IA e simplificam a implantação de IA com o mais amplo portfólio de infraestrutura de IA Enterprise da Nvidia.
— Novos computadores pessoais de IA DGX Spark e DGX Station com tecnologia Nvidia Grace Blackwell. Os supercomputadores desktop colocam a IA acelerada ao alcance de desenvolvedores, pesquisadores e cientistas de dados; sistemas são provenientes dos principais fabricantes de computadores, incluindo ASUS, Dell Technologies, HP e Lenovo.
— A Samsung Electronics anunciou que está trabalhando com a Nvidia para aprimorar as tecnologias AI-Ran. Esse esforço visa a apoiar uma adoção suave e fácil de AI em redes móveis, expandindo o ecossistema da Unidade Central de Processamento (CPU) e reforçando parcerias com empresas de Unidade de Processamento Gráfico (GPU).
