Nvidia revela la arquitectura Vera Rubin para fusionar procesar y conectar
Nvidia revela la arquitectura Vera Rubin para fusionar procesar y conectar
Nvidia ha dado a conocer su próxima arquitectura, denominada Vera Rubin, que marca un cambio de paradigma al combinar de forma nativa las unidades para procesar gráfico con capacidades avanzadas de red. Este diseño busca que los centros de datos modernos puedan manejar y transmitir información de manera mucho más eficiente, abordando uno de los mayores desafíos actuales. 🚀
La red adquiere inteligencia para procesar
Un concepto fundamental en Vera Rubin es su habilidad para ejecutar operaciones de computación directamente dentro de la infraestructura de red. Esto significa que los nodos no solo se limitan a enviar paquetes de datos, sino que también pueden manipularlos y transformarlos mientras están en tránsito. Este enfoque, conocido como in-network computing, pretende reducir drásticamente la latencia y el consumo de energía en operaciones distribuidas complejas, como las que requieren los grandes modelos de lenguaje.
Características clave de la computación en la red:- Reducir la latencia: Al procesar datos en el camino, se evitan viajes innecesarios a la memoria central o a otros procesadores.
- Disminuir el consumo energético: Mover grandes volúmenes de datos consume mucha energía; procesarlos localmente en la red ahorra potencia.
- Acelerar tareas distribuidas: Operaciones como agregar resultados o filtrar información se hacen más rápido directamente en los switches de red.
El futuro no solo está en tener procesadores más rápidos, sino en que hasta los cables se pongan a pensar para ahorrarnos tiempo.
Evolución continua en el diseño de chips
Vera Rubin representa el siguiente paso lógico en la línea de evolución de Nvidia, que incluye arquitecturas previas como Blackwell y Hopper. Al fusionar de manera más estrecha las funciones de procesar y conectar, la compañía responde directamente a las exigencias de los modelos de inteligencia artificial, que crecen en tamaño y complejidad. El objetivo final es escalar sistemas de manera más eficiente, superando los cuellos de botella que hoy existen en la comunicación entre miles de procesadores y las bancos de memoria.
Ventajas de esta integración profunda:- Superar límites de comunicación: Se mitiga el problema de ancho de banda entre GPU y memoria.
- Escalar eficientemente: Permite construir clusters de computación más grandes y cohesivos.
- Acelerar simulación a gran escala