Nvidia se apalanca en el software para despuntar en los mercados de modelado de IA y 3D

“La era de la IA generativa está con nosotros, el momento del iPhone, por así decirlo”, ha señalado el CEO de Nvidia Jensen Huang durante la conferencia anual SIGGRAPH, en la que la compañía ha realizado algunos anuncios en materia de inteligencia artificial, lo que incluye el superchip Grace Hopper GH200, que se va a utilizar para gestionar las cargas de trabajo de inteligencia artificial generativa que abarcan grandes modelos de lenguaje, sistemas de recomendación y bases de datos vectoriales.

Además, la empresa ha lanzado AI Workbench, una nueva aplicación de PC que las empresas pueden usar y que les ayuda a crear modelos de IA e implementarlos en sus centros de datos o en la nube. El CEO también ha hecho público la actualización de Nvidia AI Enterprise (versión 4.0) que añade soporte para el marco NeMo nativo de nube de la empresa para crear grandes modelos de lenguaje (LLM, de sus siglas en inglés), así como una nueva herramienta para administrar múltiples instancias del servidor de inferencia Triton para escalar sistemas de IA de forma más fácil.

Por otro lado, Nvidia está trabajando con Hugging Face, proveedor de una plataforma para entrenar y ajustar modelos generativos de IA, con el fin de acelerar el entrenamiento de modelos. Hugging Face agregará Nvidia DGX Cloud como uno de los destinos basados en la nube a los que las empresas pueden enviar sus cargas de trabajo.

No obstante, como es lógico en un evento centrado en la tecnología de gráficos para ordenadores, la mayoría de las noticias han girado en torno a Nvidia Omniverse, la plataforma de colaboración de gráficos 3D en tiempo real de la empresa. Una tecnología que se utiliza en todas las compañías, desde el ámbito de la ingeniería, hasta la simulación de prototipos o la organización de líneas de producción, pasando por el marketing, y utilizando archivos CAD para generar imágenes fotorrealistas y videos para empaques o publicidad.

USD como moneda común

Omniverse se basa en Universal Scene Description, un marco para intercambiar datos gráficos en 3D desarrollado por Pixar y lanzado posteriormente como un proyecto de código abierto llamado OpenUSD. A pesar de su nombre, no es del todo universal y existen diferentes proveedores que lo implementan de diferentes formas. Esto ha llevado a Nvidia a asociarse con Adobe, Apple, Autodesk y Pixar para formar la Alianza para OpenUSD (AOUSD) a principios de agosto para estandarizar la especificación y promover la interoperabilidad de USD.

Nvidia espera que esto haga que USD, y por extensión, los productos relacionados con este marco, se adopten de forma más amplia en el mercado. Estos productos pronto incluirán ChatUSD y RunUSD, dos API a través de las cuales Nvidia brindará servicios generativos de IA para crear y manipular gráficos USD.

ChatUSD usa un LLM para responder las consultas de los desarrolladores sobre cómo crear e implementar objetos gráficos en 3D, y puede responder con texto o código Python. RunUSD procesa imágenes de archivos OpenUSD en los servidores basados en la nube de Nvidia y funciona como un verificador de compatibilidad para archivos con formato OpenUSD.

Los fundadores de AOUSD también ven a la organización como una vía para coordinar las extensiones del estándar. Nvidia ya está trabajando en especificaciones para incorporar datos y materiales geoespaciales y propiedades físicas en OpenUSD. Esto permitirá crear gemelos digitales reales de máquinas, edificios, ciudades e incluso de todo el planeta, teniendo en cuenta detalles como la curvatura de la tierra o la forma en que los diferentes objetos se agarran o rebotan entre sí.

Nvidia también quiere estandarizar la forma en que los diferentes sistemas OpenUSD gestionan las unidades de medida; la manera en la que las aplicaciones administran las dimensiones ha causado problemas a los ingenieros en el pasado. La forma en que dos versiones del mismo software miden las cosas supone un problema, por ejemplo, para las dimensiones de los cables para el avión Airbus 380, mientras que el uso de dos sistemas de unidades completamente diferentes en el software en cada extremo de un enlace de comunicación provocó la pérdida en 1999 del Mars Climate Orbiter de la NASA.

Kit de piezas

Nvidia también está expandiendo la plataforma de otras maneras. Está actualizando Omniverse Kit, su motor para desarrollar extensiones para Omniverse, con optimizaciones de renderizado, nuevas plantillas de aplicaciones para OpenUSD y la incorporación de un registro de extensiones para simplificar la adición de funcionalidad.

La empresa también se apoya en OpenUSD para ampliar su colaboración con los socios existentes y abrir Omniverse a otros nuevos. Y planea hacer que la familia Firefly de Adobe de modelos generativos de IA esté disponible como API; use OpenUSD como puerta de entrada a Wonder Studio de Wonder Dynamics, una herramienta para animar e iluminar personajes generados por computadora en escenas de acción en vivo; e importe modelos 3D de objetos capturados de video en formato USDZ por Luma.ai.

Nueva línea de servidores

En cuanto al hardware, hay que resaltar que Nvidia ha anunciado una nueva línea de servidores, la serie OVX. La línea de servidores está diseñada para utilizar hasta ocho GPU L40S de la compañía. Las GPU se basan en la arquitectura Ada Lovelace de la compañía, que sucedió a Ampere como microarquitectura utilizada en sus principales tarjetas gráficas. Cada L40S dispone de 48 GB de memoria y está diseñada para cargas de trabajo de inteligencia artificial complejas, con una capacidad de procesamiento tensorial de 1,45 petaflops.

Es similar al enfoque que Nvidia ha adoptado en el pasado con sus diseños de tarjetas gráficas de consumo, en el sentido de que la empresa planea vender algunos servidores OVX directamente y como diseños de referencia, pero otros fabricantes (en este caso, Dell, ASUS, Gigabyte, HPE, Lenovo, QCT y Supermicro) actuarán como constructores de sistemas globales. El L40S estará disponible en otoño y, según la compañía, los sistemas OVX saldrán a la venta poco después.

Adaptación de Nvidia a distintos grupos de usuarios

Muchos de los últimos lanzamientos de la compañía relacionados con la IA están dirigidos a diferentes usuarios, como proveedores de servicios en la nube, desarrolladores y fabricantes de servidores. Esta es una parte clave de la estrategia de Nvidia, según Shane Rau, vicepresidente de investigación de IDC.

"Si el cliente final es un proveedor de servicios en la nube, puede que sólo quiera, por ejemplo, una tarjeta GPU para servidor", explica. "Algunos clientes querrían comprar el silicio de Nvidia pero también comprar todo el sistema que lo rodea: LVX, OVX, etcétera. Entonces, quizá el siguiente nivel sea que compren el hardware pero también necesiten algo de formación."

Otro punto estratégico importante, según Rau, es la flexibilidad de Nvidia. Esa flexibilidad comenzó ya en 2012, cuando la compañía lanzó sus primeras GPU de servidor, con el entorno de desarrollo CUDA que permitía reprogramarlas y optimizarlas para diferentes tareas, y ha continuado con las diversas piezas de software relacionadas con la IA que Nvidia ha lanzado. El único lugar, de hecho, donde la compañía tiende a dejar de ofrecer soluciones es cuando invadiría directamente el dominio propio de un usuario final.

"La IA puede ser muy específica para el usuario final", afirma Rau. "Por lo general, el usuario final aporta sus propios conocimientos: agricultura, análisis financiero, etcétera. Así que Nvidia quiere llevar el nivel de solución en el que estás dispuesto a invertir hasta tu dominio específico, pero tú aportas la experiencia concreta".

Ha sido una estrategia de gran éxito para la empresa en el mercado de la IA, añade Rau, dado que Nvidia es el mayor proveedor de silicio para ser empleado en IA con cierta diferencia. "Yo diría que esto siempre estuvo en sus planes", afirma.