El director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, le entregó personalmente a Sam Altman y Greg Brockman, ejecutivos de OpenAI, la primera supercomputadora de inteligencia artificial del mundo DGX H200.
De acuerdo con la compañía de software y chips, se trata de "la única supercomputadora de IA que ofrece un enorme espacio de memoria", es decir, tiene la capacidad de albergar muchos datos para que un sistema de inteligencia artificial como ChatGPT pueda responder las solicitudes de los usuarios de manera más rápida y mejor.
Con esta supercomputadora, OpenAI también tendrá la capacidad de construir grandes modelos de lenguaje en semanas en lugar de meses. Además, NVIDIA le ofrecerá asistencia exclusiva para que su implementación sea la adecuada.
Colaboración entre NVIDIA y OpenAI
La noticia de la entrega fue difundida por el mismo presidente y cofundador de OpenAI, Greg Brockman en su cuenta de X. El ejecutivo compartió una fotografía de él junto con Sam Altman y Jensen Huang con el siguiente mensaje:
"Primer DGX H200 de NVIDIA del mundo, entregado personalmente a OpenAI y con una dedicatoria de Jensen "para avanzar en la IA, la informática y la humanidad".
¿Qué es una supercomputadora de inteligencia artificial?
La NVIDIA DGX GH200 es una supercomputadora de inteligencia artificial diseñada para ofrecer capacidades avanzadas en el procesamiento y desarrollo de modelos de IA de gran tamaño.
Esta supercomputadora se distingue por integrar una tecnología única a través de los superchips NVIDIA Grace Hopper, que facilita una amplia memoria compartida. Esta característica es esencial para los desarrolladores que buscan construir modelos de inteligencia artificial de grandes dimensiones, ya que proporciona un espacio significativo para trabajar en proyectos complejos y demandantes.
Una de las innovaciones clave de la DGX GH200 es la eliminación de la conexión PCIe tradicional, que usualmente se requiere entre la CPU y la GPU. Esto se logra mediante la combinación de una CPU NVIDIA Grace y una GPU NVIDIA Hopper en el mismo paquete.
Este avance tecnológico no solo multiplica por siete el ancho de banda, sino que también reduce más de cinco veces el consumo de energía necesario para la interconexión. Dicha eficiencia energética y el incremento en el rendimiento son aspectos cruciales para operaciones de cómputo de alta intensidad.
Además, la DGX GH200 promete que los modelos de gran tamaño se construyan en semanas en lugar de meses. Esta velocidad se debe a que NVIDIA un software de data center y servicios exclusivos, que abarcan desde el diseño hasta la puesta en marcha de la supercomputadora.
Altman estaba planeado separarse de NVIDIA
El hecho de que Jensen Huang se haya encargado personalmente de entregar la supercomputadora DGX H200 podría calmar los rumores de que Sam Altman estaba buscando unos chips de inteligencia artificial propios para OpenAI.
A inicios de marzo de 2023, se calculó que OpenAI requeriría alrededor de 30.000 chips de inteligencia artificial para sostener el funcionamiento de ChatGPT a corto y mediano plazo, chips que probablemente serían comprados a NVIDIA. En su momento, se mencionaba también que OpenAI estaba contemplando la elaboración de sus propios chips de IA.
Altman estaba en la búsqueda de inversores, según un reporte del Financial Times, con el propósito de captar recursos financieros destinados al desarrollo de chips de inteligencia artificial propios. Esto tenía como fin reducir la dependencia actual de la compañía en cuanto al hardware proporcionado por NVIDIA.
Sin embargo, OpenAI enfrentaba desafíos más allá de la simple obtención de fondos para el proyecto. Era imprescindible para la empresa encontrar un socio en la fabricación de circuitos integrados que pudiera cumplir con las demandas de producción de los semiconductores que OpenAI requeriría en el futuro.
Según este reporte, una posible colaboración entre OpenAI de Sam Altman y TSMC parecía estar tomando forma, aunque todavía no se había oficializado.
TSMC se distingue por ser una compañía taiwanés en la manufactura de circuitos integrados. Contaría con la capacidad de realizar una producción masiva y podría aplicar tecnologías avanzadas en la fabricación de componentes electrónicos más pequeños y eficaces, .