{"id":243382,"date":"2024-03-19T14:44:30","date_gmt":"2024-03-19T14:44:30","guid":{"rendered":"https:\/\/new.adkomo.com\/nvidia-presenta-la-gpu-blackwell-b200-considerada-el-chip-mas-potente-del-mundo-para-aplicaciones-de-ia\/"},"modified":"2026-04-21T15:33:54","modified_gmt":"2026-04-21T15:33:54","slug":"nvidia-presenta-la-gpu-blackwell-b200-considerada-el-chip-mas-potente-del-mundo-para-aplicaciones-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.adkomo.com\/es\/nvidia-presenta-la-gpu-blackwell-b200-considerada-el-chip-mas-potente-del-mundo-para-aplicaciones-de-ia\/","title":{"rendered":"Nvidia presenta la GPU Blackwell B200, considerada el \u00abchip m\u00e1s potente del mundo\u00bb para aplicaciones de IA."},"content":{"rendered":"\t\t
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Gracias a la GPU Blackwell B200 y al \u00absuperchip\u00bb GB200, Nvidia ha crecido hasta convertirse en una empresa multimillonaria en d\u00f3lares, con un valor potencial superior al de Alphabet y Amazon combinados.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Seg\u00fan Nvidia, su \u00faltima GPU B200 cuenta con 208 mil millones de transistores y puede ofrecer hasta 20 petaflops de potencia FP4. Adem\u00e1s, la combinaci\u00f3n de dos de estas GPU con una \u00fanica CPU Grace en el modelo GB200 ofrece un notable aumento de 30 veces en el rendimiento para tareas de inferencia de LLM. Esta combinaci\u00f3n tambi\u00e9n tiene el potencial de mejorar enormemente la eficiencia. De hecho, Nvidia afirma que puede reducir los costes y el consumo de energ\u00eda hasta 25 veces en comparaci\u00f3n con el modelo H100. <\/p>

Anteriormente, Nvidia afirm\u00f3 que entrenar un modelo de 1,8 billones de par\u00e1metros habr\u00eda requerido el uso de 8.000 GPU Hopper y habr\u00eda consumido 15 megavatios de energ\u00eda. Sin embargo, el CEO de la compa\u00f1\u00eda afirma ahora que esto se puede lograr utilizando solo 2.000 GPU Blackwell y consumiendo solo cuatro megavatios de energ\u00eda. Adem\u00e1s, en una prueba de rendimiento de LLM GPT-3 con 175 mil millones de par\u00e1metros, el GB200 ofrece siete veces el rendimiento de un H100 y cuatro veces la velocidad de entrenamiento, seg\u00fan Nvidia. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Durante su presentaci\u00f3n a los periodistas, Nvidia comparti\u00f3 detalles sobre sus \u00faltimos avances. Mencionaron un motor transformador de segunda generaci\u00f3n que utiliza solo cuatro bits por neurona en lugar de ocho, duplicando efectivamente la computaci\u00f3n, el ancho de banda y el tama\u00f1o del modelo. Esto explica los impresionantes 20 petaflops de FP4 mencionados anteriormente. Adem\u00e1s, Nvidia ha implementado un conmutador NVLink de pr\u00f3xima generaci\u00f3n que permite la comunicaci\u00f3n entre 576 GPU con un ancho de banda bidireccional de 1,8 terabytes por segundo. Para lograr esta haza\u00f1a, tuvieron que crear un nuevo chip de conmutador de red con 50 mil millones de transistores y su propia potencia de c\u00f3mputo integrada de 3,6 teraflops de FP8. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Seg\u00fan Nvidia, anteriormente un grupo de 16 GPU pasar\u00eda la mayor parte de su tiempo comunic\u00e1ndose en lugar de computando. Naturalmente, Nvidia anticipa que las empresas comprar\u00e1n estas GPU al por mayor y ha creado configuraciones m\u00e1s grandes como el GB200 NVL72. Este rack contiene 36 CPU y 72 GPU, todas con refrigeraci\u00f3n l\u00edquida, para un rendimiento combinado de entrenamiento de IA de 720 petaflops o unos impresionantes 1.440 petaflops (tambi\u00e9n conocidos como 1,4 exaflops) de inferencia. El rack cuenta con aproximadamente tres kil\u00f3metros de cables internos y consta de una asombrosa cantidad de 5.000 cables individuales. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Nvidia ha anunciado que cada rack alberga una combinaci\u00f3n de dos chips GB200 y dos conmutadores NVLink, con 18 conjuntos de los primeros y nueve grupos de los segundos por rack. Esta configuraci\u00f3n permite un modelo de 27 billones de par\u00e1metros, incluyendo potencialmente el rumoreado GPT-4, que se estima que tiene 1,7 billones de par\u00e1metros. Se informa que grandes actores como Amazon, Google, Microsoft y Oracle planean incluir los racks NVL72 de Nvidia en sus servicios en la nube, aunque no se han revelado cantidades espec\u00edficas. Adem\u00e1s, Nvidia ofrece la soluci\u00f3n completa con su DGX Superpod para DGX GB200, consolidando ocho sistemas en uno para unos impresionantes 288 CPU, 576 GPU, 240 TB de memoria y una potencia de c\u00f3mputo de 11,5 exaflops en FP4. <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Seg\u00fan Nvidia, sus sistemas son capaces de soportar un gran n\u00famero de superchips GB200 utilizando el Quantum-X800 InfiniBand (hasta 144 conexiones) o el Spectrum-X800 Ethernet (hasta 64 conexiones), con una velocidad de red de 800 Gbps. No se espera que las noticias de hoy incluyan actualizaciones sobre GPU para juegos, ya que este anuncio proviene de la GPU Technology Conference, que normalmente se centra en la computaci\u00f3n y la IA en lugar de los juegos. Sin embargo, podemos anticipar que la arquitectura de GPU Blackwell tambi\u00e9n se utilizar\u00e1 en las pr\u00f3ximas tarjetas gr\u00e1ficas de escritorio de la serie RTX 50. <\/p>

Fuente: The Verge<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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