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La inteligencia artificial llegó al escritorio hogareño con el superordenador Project NVIDIA DIGITS

NVIDIA ha dado un golpe sobre la mesa en este CES 2025 el mundo de la IA con el anuncio de Project NVIDIA DIGITS, un superordenador personal de inteligencia artificial que pone al alcance de investigadores, científicos de datos y estudiantes la potencia de la nueva plataforma Grace Blackwell pero con algo muy a tener en cuenta: un tamaño aceptable para el hogar sin prescindir de la capacidad de procesado avanzada.

De esta manera, NVIDIA está sellando un pacto tácito con aquellos que se llevan a casa las investigaciones para poder trabajar sin necesidad de estar en los centros de investigación universitarios.

La joya de la corona de NVIDIA integra el nuevo superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell tal y como han anunciado en su blog tras la presentación en el CES, ofreciendo un petaflop de rendimiento en computación de IA. Esto significa que los usuarios podrán desarrollar, probar y ejecutar inferencias en modelos de IA directamente desde su escritorio, para luego desplegarlos sin problemas en la nube o en la infraestructura de un centro de datos.

Lo que supone un salto bastante increíble con relación a lo que teníamos hasta ahora. Eso sí, no será la única utilidad, por ejemplo, se puede aplicar al machine learning en una investigación científica para aligerar años de investigación en días o semanas.

NVIDIA DIGITS, un salto cualitativo importante

Con Project DIGITS, la compañía busca democratizar el acceso a la supercomputación de IA funcionando directamente en nuestro ordenador y sin necesidad de funcionar en la nube al cargo de empresas como OpenAI y su ChatGPT o Gemini de Google, sino que se podrá aplicar concretamente a lo que desees y de la manera que quieras, por lo que potenciarás cualquier investigación y no solamente aquellas que se centren concretamente en las IA.

El corazón de Project DIGITS es el superchip GB10, un sistema en chip (SoC) basado en la arquitectura Grace Blackwell que ofrece hasta 1 petaflop de rendimiento de IA con precisión FP4. El GB10 cuenta con una GPU NVIDIA Blackwell con núcleos CUDA de última generación y Tensor Cores de quinta generación, conectados a una CPU NVIDIA Grace de alto rendimiento a través de la interconexión chip a chip NVLink-C2C. Esta CPU incluye 20 núcleos de bajo consumo basados en la arquitectura ARM, en cuyo diseño ha colaborado MediaTek, contribuyendo a su eficiencia energética, rendimiento y conectividad.

NVIDIA DIGITS

Lo interesante es que Project DIGITS ofrece un rendimiento brutal con un consumo energético que permite conectarlo a una toma de corriente estándar. Normalmente, los centros de datos consumen tanto que requieren de su propia instalación energética para funcoinar. Sin embargo, en esta ocasión no es el caso.

Cada unidad cuenta con 128GB de memoria unificada y coherente, y hasta 4TB de almacenamiento NVMe. Con esta configuración, los desarrolladores podrán ejecutar modelos de lenguaje de hasta 200 mil millones de parámetros. Y si necesitas más potencia, se pueden conectar dos superordenadores Project DIGITS mediante la red NVIDIA ConnectX para trabajar con modelos de hasta 405 mil millones de parámetros.

El regalo de NVIDIA

Los usuarios de Project DIGITS tendrán acceso a una amplia biblioteca de software de IA de NVIDIA para experimentar y prototipar, incluyendo kits de desarrollo, frameworks y modelos disponibles en el catálogo NVIDIA NGC y en el portal para desarrolladores de NVIDIA. Además, podrán ajustar modelos con el framework NVIDIA NeMo, acelerar la ciencia de datos con las bibliotecas NVIDIA RAPIDS y ejecutar frameworks comunes como PyTorch, Python y Jupyter Notebooks.

Existe la gran posibilidad de que muchos de los proyectos que se anuncien a futuro sobre IA e investigación y desarrollo se hayan acelerado gracias al uso de uno de estos dispositivos, por lo que es un salto de futuro tan interesante como ilusionante para aquellos que llevan a cabo trabajos de investigación que requieran de amplias capas de procesado para poder salir a la luz.

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