Nvidia está mejorando agresivamente su hardware de IA actual, Blackwell, incluso mientras se prepara para la próxima generación, Vera Rubin. Si bien la muy esperada GPU Rubin no llegará hasta finales de 2026, los sistemas Blackwell existentes están experimentando importantes aumentos de rendimiento en este momento a través de optimizaciones de software. Esta estrategia permite a las empresas maximizar sus inversiones en infraestructura actual mientras se preparan para el futuro.
La rápida evolución de Blackwell
Nvidia no está esperando que el nuevo hardware ofrezca valor. La arquitectura Blackwell, lanzada en 2024, ya se está mejorando con optimizaciones para cargas de trabajo de inferencia y capacitación. En solo tres meses, Nvidia aumentó el rendimiento de inferencia de Blackwell hasta 2,8 veces sin necesidad de actualizar el hardware. Esto se logra mediante innovaciones en el motor de inferencia TensorRT-LLM, que incluyen:
- Lanzamiento dependiente programático (PDL): Reduce las latencias de inicio del kernel para un rendimiento más rápido.
- Comunicación entre todos: Agiliza la transferencia de datos eliminando buffers innecesarios.
- Predicción de múltiples tokens (MTP): Genera múltiples tokens por pase hacia adelante, lo que mejora la eficiencia.
- Formato NVFP4: Un formato de punto flotante de 4 bits que reduce el ancho de banda de la memoria sin sacrificar la precisión.
Estas optimizaciones se traducen en costos más bajos por millón de tokens y un mayor rendimiento para las empresas y los proveedores de la nube.
Ganancias de entrenamiento con Blackwell
Las mejoras de Blackwell no se limitan a la inferencia. El rendimiento del entrenamiento también ha experimentado un aumento de 1,4 veces en solo cinco meses, gracias a recetas de entrenamiento optimizadas que aprovechan la precisión de NVFP4. Esto demuestra el compromiso de Nvidia con la innovación continua más allá de las implementaciones iniciales de hardware.
Vera Rubin: El próximo salto
A pesar de las ganancias de Blackwell, Nvidia ya está mirando hacia Vera Rubin, cuyo lanzamiento está previsto para la segunda mitad de 2026. Según las pruebas internas de Nvidia, Rubin promete mejoras transformadoras:
- Entrenamiento de modelos grandes en un cuarto del número de GPU.
- 10 veces mayor rendimiento por vatio para inferencia.
- Inferencia a una décima parte del costo por token.
Estas métricas sugieren que Vera Rubin reducirá drásticamente la economía de las operaciones de IA a escala, permitiendo modelos más capaces y eficientes.
Qué significa esto para las empresas
Para las organizaciones que implementan infraestructura de IA hoy en día, Blackwell sigue siendo una buena inversión. Las implementaciones existentes pueden beneficiarse inmediatamente de las últimas optimizaciones de software, lo que genera ahorros de costos sin gastos de capital. Sin embargo, las empresas que planean construcciones de infraestructura a gran escala deberían incluir a Vera Rubin en sus hojas de ruta.
La conclusión clave es que Nvidia ofrece un enfoque gradual: maximizar el valor de las implementaciones actuales de Blackwell mientras se prepara para la próxima generación. Esta no es una decisión entre uno u otro, sino más bien una estrategia para seguir siendo competitivo en el panorama de la IA en rápida evolución.
El modelo de optimización continua de Nvidia garantiza que las empresas puedan extraer el máximo valor de sus inversiones actuales mientras se posicionan para el futuro con la próxima arquitectura Vera Rubin.
