Inteligencia artificial: Nvidia

INTELIGENCIA ARTIFICIAL: NVIDIA.

 

CONTINUAMOS ABRODANDO LAS EMPRESAS DE TECNOLOGÍA QUE HAN HECHO POSIBLE LOS GRANDES AVANCES EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, GRACIAS A SUS INVERSIONES, INVESTIGACIONES, DECISIONES GERENCIALES Y EN LA CREENCIA EN QUE EL RAMO DE LA TECNOLOGÍA ES UNO DE LOS MÁS RENTABLES EN EL FUTURO INMEDIATO. TAL ES EL CASO DE LA EMPRESA NVIDIA CORPORATION, UNA DE LAS COMPAÑÍAS DE TECNOLOGÍA ESTADOUNIDENSE QUE MÁS AVANCES HA APORTADO AL MUNDO DE LA TECNOLOGÍA, GRACIAS A SUS DISEÑOS DE UNIDADES DE PROCESAMIENTO GRÁFICOS PARA EL MERCADO PROFESIONAL Y EL OCIO, ESPECÍFICAMENTE, LOS JUEGOS DE VIDEO.

 

Nvidia Corporation es una empresa multinacional especializada en el desarrollo de unidades de procesamiento gráfico y tecnologías de circuitos integrados para estaciones de trabajo, ordenadores personales y dispositivos móviles. Actualmente, su sede está en la ciudad de Santa Clara, en el estado de California.

Con los años, la compañía se ha convertido en uno de los principales proveedores de circuitos integrados, tales como unidades de procesamiento gráfico y conjuntos de chips usados en tarjetas gráficas para consolas y tarjetas madre para computadores.

Nvidia expandió su presencia en la industria de videojuego con su SHIELD Portable, SHIELD Tablet y SHIELD Android TV. Desde 2014, Nvidia ha cambiado para ser una compañía enfocada en cuatro mercados: gaming, visualización profesional, centros de datos y auto.

La compañía produce unidades de procesamiento gráficos (GPU), incluyendo la serie de GeForce para los videojuegos más afamados. Igualmente, produce la serie Nvidia Quadro de diseño asistido por ordenador y la creación de contenido digital en las estaciones de trabajo, y la serie de circuitos integrados nForce para placas base.

Además de la fabricación de GPUs, Nvidia proporciona en todo el mundo capacidades de procesamiento en paralelo a investigadores y científicos, que les permiten ejecutar de manera eficiente aplicaciones de alto rendimiento. Más recientemente, se ha trasladado al mercado de la informática móvil, donde produce procesadores móviles Tegra para consolas de videojuegos, tablets y sistemas de navegación autónoma y entretenimiento para vehículos.

Historia de Nvidia

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Nvidia fue fundada en 1993 por Jen-Hsun Huang, Chris Malachowsky, y Curtis Priem. Los tres cofundadores de la compañía plantearon la hipótesis de que la dirección correcta para la informática pasaría por el procesamiento acelerado por gráficos, pues creían que este modelo de computación podría resolver problemas que la informática de propósito general no podía resolver. También observaron que los videojuegos son algunos de los problemas más desafiantes desde el punto de vista computacional, y que tienen un volumen de ventas increíblemente alto.

La compañía nació con un capital inicial de 40,000 dólares, inicialmente no tenía nombre y los cofundadores nombraron todos sus archivos NV, como en “próxima versión”. La necesidad de incorporar a la compañía hizo que los cofundadores revisaran todas las palabras con esas dos letras, lo que las llevó a “invidia”, la palabra latina que significa “envidia”.

El lanzamiento de RIVA TNT en 1998 consolidó la reputación de Nvidia para desarrollar adaptadores de gráficos. A fines de 1999, Nvidia lanzó la GeForce 256 (NV10), que más notablemente introdujo la transformación e iluminación (T & L) a nivel de consumidor en hardware 3D. Funcionando a 120 MHz y presentando cuatro líneas de píxeles, implementó aceleración avanzada de video, compensación de movimiento y fusión de sub-imagen de hardware. GeForce superó a los productos existentes por un amplio margen.

Debido al éxito de sus productos, Nvidia ganó el contrato para desarrollar el hardware de gráficos para la consola de juegos Xbox de Microsoft, lo que le valió a Nvidia un avance de $ 200 millones. Sin embargo, el proyecto se llevó a muchos de sus mejores ingenieros de otros proyectos. A corto plazo, esto no importó, y el GeForce2 GTS se envió en el verano de 2000. En diciembre de 2000, Nvidia llegó a un acuerdo para adquirir los activos intelectuales de su único rival 3dfx, un pionero en tecnología gráfica 3D para el consumidor que lideraba el campo desde mediados de la década de 1990 hasta 2000. El proceso de adquisición finalizó en abril de 2002.

En julio de 2002, Nvidia adquirió Exluna por una cantidad de dinero no revelada. Exluna era responsable de la creación de varias herramientas de representación de software. Más tarde, en agosto de 2003, Nvidia adquirió MediaQ por aproximadamente 70 millones de dólares. Y también adquirió iReady, un proveedor de soluciones de descarga TCP / IP e iSCSI de alto rendimiento el 22 de abril de 2004.

Tan grande era el éxito de Nvidia en el mercado de los videojuegos, que en diciembre de 2004 se anunció que ayudaría a Sony con el diseño del procesador de gráficos RSX de la PlayStation 3, la consola de videojuegos de nueva generación de la firma japonesa que tenía la difícil tarea de repetir el éxito de su predecesora, la más vendida de la historia.

En diciembre de 2006, Nvidia recibió citaciones del Departamento de Justicia de EE. UU con respecto a posibles violaciones antimonopolio en la industria de las tarjetas gráficas. En aquel momento AMD se había convertido en su gran rival, después de la compra de ATI por parte de esta última. Desde entonces AMD y Nvidia han sido los únicos fabricantes de tarjetas gráficas para videojuegos, sin olvidar los chips integrados de Intel.

Forbes nombró a Nvidia como la mejor compañía del año 2007 citando los logros que obtuvo durante los cinco años anteriores. El 5 de enero de 2007, Nvidia anunció que había completado la adquisición de PortalPlayer, Inc, y en febrero de 2008 Nvidia adquirió Ageia, desarrollador del motor de física PhysX y la unidad de procesamiento de física que ejecutaba este motor. Nvidia anunció que planeaba integrar la tecnología PhysX en sus futuros productos de GPU GeForce.

Nvidia se enfrentó a una gran dificultad en julio de 2008, cuando recibió una reducción en sus ingresos de aproximadamente 200 millones luego de informarse que ciertos conjuntos de chips y GPU móviles producidos por la compañía tenían tasas de fallos anormales debido a defectos de fabricación.

En septiembre de 2008 Nvidia se convirtió en el sujeto de una demanda colectiva por los afectados, alegando que las GPU defectuosas se habían incorporado a ciertos modelos de portátiles fabricados por Apple, Dell y HP. El culebrón finalizó en septiembre de 2010, cuando Nvidia llegó a un acuerdo por el que se reembolsaría a los propietarios de los portátiles afectados el importe de las reparaciones o, en algunos casos, el reemplazo del producto.

En noviembre de 2011, Nvidia lanzó su sistema de chip ARG Tegra 3 para dispositivos móviles después de presentarlo inicialmente en el Mobile World Congress. Nvidia afirmó que el chip presentaba la primera CPU móvil de cuatro núcleos. En enero de 2013, Nvidia presentó el Tegra 4, así como la Nvidia Shield, una consola de juegos portátil basada en Android que funciona con el nuevo procesador.

El 6 de mayo de 2016 Nvidia presentó las tarjetas gráficas GeForce GTX 1080 y 1070, las primeras basadas en la microarquitectura Pascal. Nvidia afirmó que ambos modelos superaron a su modelo Titan X basado en Maxwell. Estas tarjetas incorporan memoria GDDR5X y GDDR5 respectivamente, y usan un proceso de fabricación de 16 nm.

En mayo de 2017 Nvidia anunció una asociación con Toyota Motor Corp por la cual esta última utilizará la plataforma de inteligencia artificial Drive serie X de Nvidia para sus vehículos autónomos. En julio de 2017 Nvidia y el gigante de búsqueda chino Baidu, Inc. anunciaron una asociación de gran alcance de inteligencia artificial que incluye computación en la nube, conducción autónoma, dispositivos de consumo y el framework de inteligencia artificial de Baidu, PaddlePaddle.

Finanzas de Nvidia

 

Luego de que en 2009 y 2010 la empresa diera pérdidas, en 2011 las finanzas de la compañía se revitalizaron por completo con el gran auge de los dispositivos móviles como las tablets.

En 2011, Nvidia produjo unas ganancias de 253 millones de d´lares y desde ese momento, se mantuvieron en ascenso. El mayor boom hasta ahora en sus ganancias ha sido en el año 2018, que obtuvieron 3.047 millones de dólares netos. Actualmente, la compañía tiene más de 11.528 empleados.

La inteligencia artificial y la arquitectura Volta.

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Las GPUs de Nvidia son muy utilizadas en los campos relacionados con el deep learning, la inteligencia artificial y el análisis acelerado de grandes cantidades de datos. La compañía desarrolló el aprendizaje profundo basado en la tecnología de GPU, con la finalidad de utilizar la inteligencia artificial para abordar problemas como la detección del cáncer, la predicción del tiempo y los vehículos que conducen de manera autónoma, como los famosos Tesla.

El objetivo de Nvidia es ayudar a las redes a aprender a “pensar”. Las GPUs de Nvidia funcionan excepcionalmente bien para las tareas de aprendizaje profundo porque están diseñadas para computación paralela, y funcionan bien para manejar las operaciones vectoriales y matriciales que prevalecen en el aprendizaje profundo.

Las GPUs de la compañía son utilizadas por investigadores, laboratorios, compañías tecnológicas y empresas empresariales. En el año 2009, Nvidia participó en lo que se llamó el big bang del aprendizaje profundo, ya que las redes neuronales de aprendizaje profundo se combinaron con las unidades de procesamiento de gráficos de la compañía. Ese mismo año, Google Brain utilizó las GPUs de Nvidia para crear redes neuronales profundas capaces de aprendizaje automático, donde Andrew Ng determinó que podrían aumentar la velocidad de los sistemas de aprendizaje profundo unas 100 veces.

En abril de 2016, Nvidia introdujo el superordenador DGX-1 basado en un clúster de 8 GPUs para mejorar la capacidad de los usuarios de utilizar el aprendizaje profundo mediante la combinación de GPU con software específicamente diseñado.  Nvidia también desarrolló las máquinas virtuales Nvidia Tesla K80 y P100 basadas en GPU, disponibles a través de Google Cloud, que Google instaló en noviembre de 2016.

Microsoft agregó servidores basados en la tecnología de GPU de Nvidia en una presentación preliminar de su serie N, basada en la tarjeta Tesla K80. Nvidia también se asoció con IBM para crear un kit de software que aumenta las capacidades de IA de sus GPUs. En 2017, las GPUs de Nvidia también se pusieron en línea en el Centro RIKEN para el Proyecto de Inteligencia Avanzada para Fujitsu.

Esta Nvidia Titan V es una tarjeta gráfica basada en el núcleo GV100 y tres stacks de memoria HBM2, todo en un mismo paquete. La tarjeta cuenta con un total de 12 GB de memoria HBM2 que funciona a través de una interfaz de memoria de 3072 bits.

Su GPU contiene más de 21 millones de transistores, 5120 núcleos CUDA y 640 núcleos Tensor para ofrecer un rendimiento de 110 TeraFLOPS en aprendizaje profundo. Sus frecuencias de funcionamiento son de 1200 MHz de base y 1455 MHz en modo turbo, mientras que la memoria funciona a 850 MHz, ofreciendo un ancho de banda de 652.8 GB/s. Recientemente se ha anunciado una versión CEO Edition que aumenta la memoria hasta 32 GB.

La compra de ARM

El año 2020 estuvo marcado por la compra de Arm por parte de NVIDIA, cifrada en 40.000 millones de dólares. Esta compañía es la creadora y diseñadora de la arquitectura homónima, y esta adquisición supone unos cambios tremendos en el mercado del silicio. ¿Por qué?

La arquitectura Arm es la gran alternativa a x86, que usan los procesadores de Intel y AMD. Hoy en día, todos los móviles y tablets hacen uso de procesadores con esta arquitectura, como son todos los modelos de Mediatek, Qualcomm, Hisilicon, Samsung Exynos, Apple Silicon, etc.

Básicamente, Arm es quien diseña la arquitectura a nivel lógico y también modelos base de CPU (Cortex) y GPU (Mali). Luego, sus clientes (como los que te acabamos de mencionar) compran la propiedad intelectual de esas CPU y GPU, las modifican en consonancia con sus necesidades, y diseñan el chip en sí para luego ser fabricado. 

La cuota de mercado de Arm en algunos segmentos es tremenda. No solo hablamos de los smartphones y tablets, sino también de equipos de red (32%), equipos de internet de las cosas (90%) o equipos de coches (75%), según datos de Statista.

Esto está destinado a ir incluso más allá, teniendo en cuenta que en el futuro es muy probable que empecemos a verlos en PC portátiles, si Windows consigue un funcionamiento adecuado bajo ARM, que todavía no es el caso. Pero desde Apple ya hay movimientos: están empezando una ambiciosa transición de las CPUs de Intel a SoC propios con núcleos ARM, y están demostrando un gran rendimiento.

Pues bien, dentro de este prometedor contexto se ve claramente cómo la compra de Arm puede suponer que NVIDIA se convierta en un gigante tecnológico todavía mayor, trascendiendo ya a todos los niveles el poder de AMD e Intel.

 

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