Es por eso que Jensen Huang, CEO de NVIDIA, decidió darle un toque sorpresivo a una reunión con los mejores investigadores en Deep Learning en CVPR para presentar la NVIDIA Tesla V100, nuestra GPU más reciente, con la arquitectura Volta, y regaló un modelo a cada uno de los 15 participantes de nuestro programa NVIDIA AI Labs. 

La audiencia de más de 150 investigadores de inteligencia artificial de primer nivel, que participó de la reunión NVAIL, tomó de inmediato sus smartphones para capturar ese momento. 

“La inteligencia artificial es la tecnología más potente que hayamos conocido”, dijo Jensen, vestido con una remera de manga corta, jeans claros y unas zapatillas Vans, lo que él denomina su “uniforme de bienvenida”.

“Lo he visto todo. Presencié el ascenso y la caída de la revolución cliente-servidor. Presencié la aparición y desaparición de la revolución de la PC. Nada de eso es comparable”, dijo.

Jensen Huang, el CEO de NVIDIA, y nuestra nueva Tesla V100 con la tecnología Volta, hicieron una aparición sorpresa en una reunión con la elite de investigadores en Deep Learning, en el evento CVPR, que se desarrolló el sábado a la tarde, en Honolulu. 

Luego, Jensen les entregó aceleradores de GPU NVIDIA Tesla V100 a los representantes de cada una de las 15 instituciones de investigación. Cada caja de los aceleradores estaba firmada por Jensen e incluía una nota que decía “¡Para lograr una inteligencia artificial genial!”.

Las GPU, junto con los flujos de datos que fluyen de Internet, jugaron un papel clave en la explosión del Deep Learning liderada por investigadores, como los que asistieron al evento CVPR. Le da una nueva forma a cada aspecto de los esfuerzos humanos. 

Uno de los investigadores, Silvio Savarese, un profesor adjunto de Ciencia de la Computación en la Universidad de Stanford y director de la escuela del Centro SAIL-Toyota para la Investigación de Inteligencia Artificial, comparó la caja de la V100 firmada con una botella de vino fino. 

La investigación de Savarese revolución la visión de computación, la percepción robótica y el aprendizaje de máquinas. En los últimos años, recibió el premio a la Mejor Investigación Estudiantil en CVPR 2016, la medalla James R. Croes en 2013, el galardón TRW Automotive Endowed Research en 2012, el premio NSF Career en 2011 y el premio Google Research en 2010.

“Es emocionante, especialmente porque tiene la firma de Jensen”, dijo Savarese. “Mis estudiantes estarán mucho más emocionados.”

Dijo que la V100 se usará para una nueva investigación en conducción autónoma y realidad virtual, entre otros temas.

“El Deep Learning brinda la tecnología para lograr todo”, dijo Savarese. “Podemos hacer cosas que nunca habíamos hecho.”

Los avances científicos que logran los investigadores como Savarese y aquellos que participaron de CVPR permiten desarrollar tecnologías con capacidades superhumanas.

Por lo tanto, es acertado que los investigadores que asistieron al evento sean los primeros en probar nuestra tecnología más reciente.

Lazos estrechos con los investigadores de inteligencia artificial

Jensen Huang, el CEO de NVIDIA, regaló NVIDIA Tesla V100 a 15 participantes en nuestro programa NVIDIA AI Labs, el sábado a la tarde, en la conferencia CVPR de Honolulu. 

La presentación sorpresa es una muestra más de la relación especial entre NVIDIA y los investigadores, dijo Saverese. 

“NVIDIA tiene una forma inusual de interactuar con la comunidad, diferente a la de cualquier otra empresa”, agregó. “Es una forma de fomentar la colaboración, esperamos poder seguir trabajando con ellos.”

Volta, nuestra arquitectura de GPU de séptima generación, proporciona una mejora de 5 veces en los picos de teraflops, en comparación con Pascal, la arquitectura predecesora, y una mejora de 15 veces, en comparación con la arquitectura Maxwell, que se presentó tan solo hace dos años. Este rendimiento supera en 4 veces las mejoras que predice la Ley de Moore. 

El acelerador de GPU Tesla V100 supera ampliamente la barrera de 100 teraflops en el rendimiento del Deep Learning.

La V100 cuenta con más de 21.000 millones de transistores e incluye núcleos 640 Tensor (lo que le permite alcanzar 120 teraflops de rendimiento de Deep Learning), la tecnología de interconexión de alta velocidad NVLink más reciente y una DRAM HBM2 de 900 GB/s para aumentar un 50 % en ancho de banda de memoria, en comparación con las GPU de la generación anterior. 

Es compatible con el software optimizado para Volta, lo que incluye CUDA, cuDNN y TensorRT, cuyos marcos de trabajo y aplicaciones se pueden aprovechar fácilmente para acelerar la inteligencia artificial y la investigación. 

Los investigadores disfrutan el momento

Los miembros del público capturaron el momento con fotos y videos, mientras Jensen enumeraba las capacidades de la V100. Mientras disfrutaban del momento, Jensen les devolvió la gentileza al agradecerles públicamente.

“Hemos aprendido mucho sobre los desafíos de la inteligencia artificial y hemos adaptado nuestras GPU para que se adapten mejor a la inteligencia artificial”, dijo. “No puedo imaginar un mejor lugar y un mejor grupo de personas para compartir el trabajo que hemos estado haciendo.”

Enlaces de interés:

https://blogs.nvidia.com/blog/2016/01/12/accelerating-ai-artificial-intelligence-gpus/

https://www.nvidia.com/en-us/data-center/tesla-v100/

Redacción C21