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APRENDIZAJE PROFUNDO E IA

El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, deja a todos sin palabras

SIGGRAPH 2024
Agosto 2024

Jensen Huang, CEO de NVIDIA, discute la evolución de la computación y el papel de NVIDIA en la aceleración del aprendizaje profundo y la IA generativa. Destaca momentos clave en la historia de la informática, incluyendo la fundación de NVIDIA en 1993 y su primer contacto con la IA en 2012. Huang enfatiza el giro de NVIDIA hacia el aprendizaje profundo, que llevó al desarrollo de hardware especializado como el DGX1 y ecosistemas de software.

Estos son los principales motivos por los que Jensen Huang probablemente dejó a todos "sin palabras":

• Rápida aceleración de la IA: NVIDIA ha acelerado el aprendizaje profundo un millón de veces en la última década, permitiendo la IA generativa.

• Viaje tecnológico visionario: Huang destacó momentos clave en la historia de la computación, posicionando a NVIDIA a la vanguardia de la innovación en IA y gráficos.

• Tecnologías de IA revolucionarias: Introducción de nuevos modelos y técnicas de IA como Edify, trazado de rayos RTX y DLSS que amplían los límites de lo posible.

• Integración de software y hardware: La estrategia de NVIDIA de desarrollar tanto software como hardware para optimizar el rendimiento y la eficiencia de la IA.

• Eficiencia energética en IA: A pesar de las altas demandas de energía, Huang argumenta que la IA finalmente conducirá a una mayor eficiencia energética en diversas industrias.

• Futuro de las aplicaciones de IA: Demostraciones de capacidades avanzadas de IA como la generación controlable de imágenes y humanos digitales impulsados por IA.

• Optimismo sobre el potencial de la IA: La confianza de Huang en superar las limitaciones actuales de la IA y su impacto transformador en varios sectores.

• Enfoques novedosos para la infraestructura de IA: La idea de ubicar centros de datos de IA en áreas ricas en energía y menos pobladas ("A la IA no le importa dónde va a la escuela").

La charla abarca avances en IA, incluyendo el trazado de rayos RTX, DLSS (Deep Learning Super Sampling), y el impacto de ChatGPT. Huang se muestra optimista sobre el futuro de la IA generativa, citando mejoras en controlabilidad y precisión mediante técnicas como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, el "guard railing", y la generación aumentada por recuperación.

Huang presenta los últimos desarrollos de NVIDIA, incluyendo Edify, un modelo base 2D y 3D para generación de imágenes, y una interfaz de humano digital impulsada por IA. Subraya la importancia de la estrategia de software de NVIDIA para mantener su liderazgo en la industria de la IA, explicando cómo la comprensión de los algoritmos les permite diseñar hardware y software más eficientes.

La discusión aborda el consumo energético de la IA, con Huang reconociendo las altas demandas de energía de la IA generativa, pero argumentando que finalmente conducirá a una mayor eficiencia en varios sectores. Sugiere que la flexibilidad de la IA en la ubicación de entrenamiento podría llevar a un uso más sostenible de la energía al colocar centros de datos en áreas con exceso de energía.

Huang concluye enfatizando el potencial de la IA generativa para aumentar la productividad, permitir descubrimientos científicos y mejorar la eficiencia energética en diversas industrias.

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