NVIDIA e Microsoft apresentam Blackwell Preview, Omniverse Industrial AI e PCs RTX AI no Microsoft Ignite

Grace Blackwell agora no Azure, novos fluxos de trabalho para IA industrial e ferramentas e recursos para PCs RTX AI que aceleram o desenvolvimento de IA

A NVIDIA e a Microsoft anunciam integrações de produtos projetadas para avançar o desenvolvimento de IA NVIDIA full-stack em plataformas e aplicações da Microsoft.

No Microsoft Ignite, a Microsoft anuncia o lançamento da primeira prévia privada do cloud da série de VMs Azure ND GB200 V6, baseada na plataforma NVIDIA Blackwell. O Azure ND GB200 v6 será uma nova série de máquinas virtuais (VM) otimizadas para IA e combina o design de rack NVIDIA GB200 NVL72 com a rede NVIDIA Quantum InfiniBand.

Além disso, a Microsoft revela que o Azure Container Apps agora suporta GPUs NVIDIA, permitindo uma implantação de IA simplificada e escalável. Além disso, a plataforma NVIDIA AI no Azure inclui novos fluxos de trabalho de referência para IA industrial e um NVIDIA Omniverse Blueprint para a criação de visuais imersivos e alimentados por IA.

No Ignite, a NVIDIA também anuncia modelos multimodais de linguagem pequena (SLMs) para PCs e estações de trabalho RTX AI, aprimorando as interações humanas digitais e assistentes virtuais com maior realismo.

NVIDIA Blackwell potencializa a IA de última geração no Microsoft Azure

A nova série de VMs Azure ND GB200 V6 da Microsoft aproveitará o poderoso desempenho dos superchips NVIDIA GB200 Grace Blackwell, juntamente com a avançada rede NVIDIA Quantum InfiniBand. Essa oferta é otimizada para cargas de trabalho de aprendizado profundo em grande escala para acelerar os avanços no processamento de linguagem natural, visão computacional e muito mais.

A série de VMs baseadas em Blackwell complementa os clusters de IA do Azure anunciados anteriormente com as VMs ND H200 V5, que fornecem mais memória de alta largura de banda para aprimorar a inferência de IA. As VMs ND H200 V5 já estão sendo usadas pela OpenAI para aprimorar o ChatGPT.

Aplicações de contêiner do Azure permitem a inferência de IA sem servidor com a computação acelerada da NVIDIA

A computação sem servidor oferece aos desenvolvedores de aplicações de IA maior agilidade para implementar, dimensionar e iterar rapidamente as aplicações sem se preocupar com a infraestrutura subjacente. Isso permite que eles se concentrem na otimização de modelos e no aprimoramento da funcionalidade, minimizando a sobrecarga operacional.

A plataforma de contêineres sem servidor do Azure Container Apps simplifica a implantação e o gerenciamento de aplicações baseadas em microsserviços, abstraindo a infraestrutura subjacente.

As aplicações de contêiner do Azure agora oferecem suporte a cargas de trabalho aceleradas pela NVIDIA com GPUs sem servidor, permitindo que os desenvolvedores usem o poder da computação acelerada para aplicações de inferência de IA em tempo real em um ambiente flexível, baseado em consumo e sem servidor. Esse recurso simplifica as implantações de IA em escala, melhorando a eficiência dos recursos e o desempenho das aplicações sem o ônus do gerenciamento da infraestrutura.

As GPUs sem servidor permitem que as equipes de desenvolvimento se concentrem mais na inovação e menos no gerenciamento da infraestrutura. Com faturamento por segundo e recursos de escala até zero, os clientes pagam apenas pela computação que usam, ajudando a garantir que a utilização de recursos seja econômica e eficiente. A NVIDIA também está trabalhando com a Microsoft para levar os microsserviços NVIDIA NIM às GPUs NVIDIA sem servidor no Azure para otimizar o desempenho do modelo de IA.

"Essa colaboração entre NVIDIA e Microsoft demonstra o quanto estamos avançando em tecnologias de IA e computação acelerada. A integração dessas soluções não apenas fomenta a inovação, mas permite que as empresas tenham ferramentas eficientes para atender às demandas do mercado de maneira mais ágil e otimizada”, ressalta Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.

NVIDIA revela fluxos de trabalho de referência do Omniverse para aplicações 3D avançados

A NVIDIA anuncia fluxos de trabalho de referência que ajudam os desenvolvedores a criar aplicações de simulação 3D e digital twin no NVIDIA Omniverse e no Universal Scene Description (OpenUSD) - acelerando a IA industrial e avançando a criatividade orientada por IA.

Um fluxo de trabalho de referência para monitoramento remoto 3D de operações industriais será lançado em breve para permitir que os desenvolvedores conectem modelos 3D fisicamente precisos de sistemas industriais a dados em tempo real do Azure IoT Operations e do Power BI.

Esses dois serviços da Microsoft se integram as aplicações criados no NVIDIA Omniverse e no OpenUSD para fornecer soluções para casos de uso de IoT industrial. Isso ajuda as equipes de operações remotas a acelerar a tomada de decisões e otimizar os processos nas instalações de produção.

O Omniverse Blueprint para IA geradora visual precisa permite que os desenvolvedores criem aplicações que permitem que equipes não técnicas gerem visuais aprimorados por IA, preservando os ativos da marca. O blueprint oferece suporte a modelos como o SDXL e o Shutterstock Generative 3D para simplificar a criação de imagens geradas por IA e de acordo com a marca.

Os principais grupos criativos, incluindo Accenture Song, Collective, GRIP, Monks e WPP, adotaram o NVIDIA Omniverse Blueprint para personalizar e customizar imagens em todos os mercados.

Acelerando a geração de IA para Windows com os PCs RTX AI

A colaboração da NVIDIA com a Microsoft se estende para trazer recursos de IA para dispositivos de computação pessoal.

No Ignite, a NVIDIA anuncia seu novo SLM multimodal, o NVIDIA Nemovision-4B Instruct, para compreender imagens visuais no mundo real e na tela. Ele chegará em breve aos PCs e estações de trabalho RTX AI e abrirá o caminho para interações humanas digitais mais sofisticadas e realistas.

Além disso, as atualizações do NVIDIA TensorRT Model Optimizer (ModelOpt) oferecem aos desenvolvedores do Windows um caminho para otimizar um modelo para a implantação do ONNX Runtime. O TensorRT ModelOpt permite que os desenvolvedores criem modelos de IA para PCs que são mais rápidos e mais precisos quando acelerados por GPUs RTX. Isso permite que modelos grandes se ajustem às restrições dos ambientes de PC e, ao mesmo tempo, facilita a implementação pelos desenvolvedores em todo o ecossistema de PCs com os tempos de execução do ONNX.

Os PCs e estações de trabalho habilitados para IA RTX oferecem ferramentas de produtividade aprimoradas, aplicações criativas e experiências imersivas com tecnologia de processamento local de IA.

Colaboração de pilha completa para desenvolvimento de IA

O amplo ecossistema de parceiros e desenvolvedores da NVIDIA traz uma grande variedade de opções de IA e computação de alto desempenho para a plataforma Azure.

A SoftServe, fornecedora global de consultoria de TI e serviços digitais, anuncia a disponibilidade do SoftServe Gen AI Industrial Assistant, baseado no NVIDIA AI Blueprint para extração de dados multimodais em PDF, no marketplace Azure. O assistente aborda desafios críticos na manufatura usando IA para aprimorar a manutenção de equipamentos e melhorar a produtividade dos funcionários.

No Ignite, a AT&T mostrará como está usando a NVIDIA AI e o Azure para aprimorar a eficiência operacional, aumentar a produtividade dos funcionários e impulsionar o crescimento dos negócios por meio da geração aumentada de recuperação e de assistentes e agentes autônomos.

Saiba mais sobre a colaboração e as sessões da NVIDIA e da Microsoft no Ignite.

Sobre a NVIDIA

Desde sua fundação em 1993, a NVIDIA (NASDAQ: NVDA) tem sido pioneira em computação acelerada. A invenção da GPU pela empresa em 1999 estimulou o crescimento do mercado de games para PC, redefiniu a computação gráfica, iniciou a era da IA moderna e tem ajudado a digitalização industrial em todos os mercados. A NVIDIA agora é uma empresa de computação full-stack com soluções em escala de data center que estão revolucionando o setor. Mais informações em: https://blog.nvidia.com.br/.

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26/11/2024


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