Los servidores Nvidia multiplican hasta por diez rendimientos de modelos de IA chinos
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LA NACION
Por Stephen Nellis
SAN FRANCISCO, EEUU, 3 dic (Reuters) - Nvidia publicó el miércoles nuevos datos que muestran que su más reciente servidor de inteligencia artificial puede mejorar 10 veces el rendimiento de nuevos modelos, entre ellos dos populares de China.
Los datos llegan en un momento en que el mundo de la IA ha pasado de centrarse en el entrenamiento de modelos de IA, donde Nvidia domina el mercado, a ponerlos al servicio de millones de usuarios, donde el fabricante de chips se enfrenta a una competencia mucho mayor de rivales como Advanced Micro Devices
y Cerebras.
Los datos de Nvidia se centraron en lo que se conoce como modelos de IA de mezcla de expertos.
La técnica consiste en hacer más eficientes los modelos de IA dividiendo las preguntas en partes que se asignan a "expertos" dentro del modelo.
La popularidad de esta técnica se disparó este año después de que la empresa china DeepSeek sorprendió al mundo con un modelo de código abierto de alto rendimiento que requería menos entrenamiento que sus rivales a principios de 2025. Desde entonces, el modelo de mezcla de expertos ha sido adoptado por OpenAI, fabricante de ChatGPT, la francesa Mistral y la china Moonshoot AI, que en julio publicó uno propio de código abierto de alto rendimiento.
Nvidia dijo el miércoles que su más reciente servidor de IA, que incluye 72 de sus principales chips en un único computador con enlaces rápidos entre ellos, mejoró el rendimiento del modelo Kimi K2 Thinking de Moonshot en 10 veces, en comparación con la generación anterior de servidores de Nvidia, una ganancia de rendimiento similar a la que Nvidia ha visto con los modelos de DeepSeek. Nvidia afirmó que las ganancias se debieron principalmente al gran número de chips que puede incluir en los servidores y a la rapidez de los enlaces entre ellos, un área en la que sigue teniendo ventajas sobre sus rivales. (Reportaje de Stephen Nellis en San Francisco, edición de Deepa Babington)
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