Hoy hablaremos un poco sobre las mejoras en inteligencia artificial que integran la nueva serie 50 NVIDA GeForce la cual presentada hace unos días, ya que aparte de incluir la tarjeta gráfica más potente fabricada hasta el momento ponen a disposición una gran variedad de funciones que sin duda alguna los creadores y gamers apreciaran .
Esta nueva tarjeta gráfica integra la arquitectura Blackwel lo cual potencia considerablemente la IA generativa (método en que la inteligencia artificial genera texto, imágenes, audio o video) y la computación acelerada (uso de la GPU y CPU el cual optimiza el rendimiento de aplicaciones de aprendizaje profundo, ingeniería y análisis).
Transformer Engine de segunda generación
Para entender un poco esto tenemos que saber que significa la precisión en informática, un ejemplo muy fácil es imaginar que quisiéramos hacer el cálculo de (PI) pero solo incluimos dos dígitos después de la coma (3,14). En cambio, sí deseamos un resultado más exacto en esta ocasión incluiríamos 10 dígitos después (3,1415926535). Este nivel de exactitud se le llama precisión la cual a su vez se divide en varios tipos: precisión simple, precisión doble y precisión mixta.
En esta tarjeta gráfica se integra una tecnología llamada Blackwell Tensor Core, esto hace que los núcleos de tensores que están encargados de la precisión mixta (utilizada generalmente en el aprendizaje automático) aceleren su rendimiento conservando precisión y mejorando su seguridad en trabajos donde se utiliza la IA.
Seguridad de Blackweell
Esta nueva arquitectura trae consigo algo llamado computación confidencial de NVIDIA, que se encargara de resguardar datos confidenciales y modelos de IA, esta sería la primera GPU compatible con TEE-I/O los cuales son entornos de seguridad aislados que se utilizan para proteger la confidencialidad e integridad de datos. Esto sin duda beneficia a que las compañías puedan proteger la propiedad intelectual de la IA y permite mejorar las formas de aprendizaje y entretenimiento.
Renderizado neuronal
La renderización neuronal es el uso de modelos de aprendizaje automático para generar o mejorar elementos visuales. Por tanto, al integrar las redes neuronales en procesos de renderización se obtiene mejoras en el rendimiento y calidad de imagen.
DLSS fue la primera muestra de renderizado neuronal, en esta tecnología se entrenaron fotogramas renderizados de menor resolución para que pudieran generar fotogramas de una resolución completa. Esta tecnología ha ido evolucionando progresivamente con el pasar de las generaciones de Geforce Series, a tal punto que ahora puede generar fotogramas completos y entender la composición grafica de una escena, en donde se pueden incluir reflejos, oclusiones y sombras. El nacimiento del DLSS4 multiplica las velocidades de fotogramas hasta 8 veces en comparación al renderizado tradicional, lo cual nos garantiza una mejor calidad de imagen.
Estas redes neuronales han sido integradas en sombreadores programables para crear sombreadores neuronales. Esto nos permite comprimir las texturas hasta 7 veces ayudándonos ahorrar una mayor cantidad de memoria gráfica, permitiéndonos el poder crear texturas de calidad a nivel cinematográfica e incluso efectos de iluminación avanzados en videojuegos.
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RAS Engine
Para finalizar vamos hablar de algo que desde NVIDIA llaman motor de confiabilidad, disponibilidad y capacidad de servicio (RAS). Esto se encuentra enfocado a detectar errores potenciales y minimizar lo máximo posible el tiempo que se encuentren activos, ya que se ejecuta un monitoreo constante impulsado con las capacidades predictivas de la IA de NVIDIA en donde se escanean de manera minuciosa datos en hardware y software prediciendo posibles fuentes de ineficiencia, luego de esto se genera un informe detallado del problema y una planificación para su mantenimiento respectivo, lo cual se convierte en una solución rápida y eficaz