A Nvidia está revolucionando o processamento de IA em PCs com Windows ao possibilitar o uso de GPUs RTX. Com a biblioteca TensorRT-LLM, a empresa está acelerando o desempenho de inferência para modelos de linguagem grandes em computadores com o sistema operacional Windows. Essa novidade traz uma série de benefícios para os usuários, como a capacidade de lidar com cargas de trabalho de IA de forma mais eficiente e rápida.
No artigo, será abordado como a Nvidia está permitindo o processamento de IA em PCs com Windows usando as GPUs RTX. Além disso, será explicado como a biblioteca TensorRT-LLM contribui para acelerar o desempenho de inferência para modelos de linguagem em computadores com esse sistema operacional.
Serão apresentados também os diferenciais das GPUs RTX da Nvidia em relação aos concorrentes quando se trata de cargas de trabalho de IA.
Se você está interessado em saber como a Nvidia está revolucionando o processamento de IA em PCs com Windows e como as GPUs RTX estão superando as expectativas em termos de desempenho, continue lendo este artigo.
Descubra como essa tecnologia está transformando a forma como lidamos com a inteligência artificial em computadores pessoais e como você pode se beneficiar dessas inovações.
Não perca a oportunidade de ficar por dentro das últimas tendências em processamento de IA em PCs com Windows.
A Nvidia tem desempenhado um papel crucial no avanço do processamento de IA em PCs com Windows, possibilitando o uso de suas unidades de processamento gráfico (GPUs) baseadas em RTX.
Esse marco representa uma transformação significativa na computação pessoal, à medida que a IA generativa se torna uma tendência cada vez mais forte nos últimos anos.
Com o rápido crescimento e a crescente acessibilidade da IA generativa, os consumidores agora têm a oportunidade de usufruir de interfaces simplificadas e ferramentas de fácil utilização, que tiram proveito do poder da IA otimizada por GPU, aprendizado de máquina e software de alto desempenho.
A integração da IA em aplicativos importantes do Windows foi um processo que levou cinco anos para ser concluído. A Nvidia já havia possibilitado essa revolução da IA em data centers, com a utilização de muitas GPUs.
Agora, eles estão trazendo essa mesma tecnologia para mais de 100 milhões de PCs com Windows em todo o mundo, por meio das GPUs baseadas em RTX.
Jesse Clayton, diretor de gerenciamento de produtos e marketing de produtos para IA do Windows na Nvidia, destacou que estamos vivendo um momento importante para a IA em PCs.
Ele enfatizou que a IA está proporcionando novas experiências para jogadores, criadores, streamers de vídeo, trabalhadores de escritório, estudantes e até mesmo usuários casuais de PC.
A incorporação da IA em todos os aplicativos importantes está mudando fundamentalmente a forma como as pessoas interagem com seus computadores.
A Nvidia também anunciou a biblioteca de código aberto TensorRT-LLM, desenvolvida para acelerar o desempenho de inferência em modelos de linguagem grandes (LLMs) e agora está disponível para Windows.
Essa biblioteca, otimizada para GPUs Nvidia RTX, tem sido capaz de melhorar o desempenho de LLMs como Llama 2 e Code Llama em até quatro vezes.
Além disso, a empresa lançou ferramentas específicas para ajudar os desenvolvedores a acelerarem seus LLMs, como scripts de compatibilidade com o TensorRT-LLM, modelos de código aberto otimizados para TensorRT e um projeto de referência que demonstra a velocidade e qualidade das respostas do LLM.
A combinação da aceleração TensorRT-LLM com as capacidades dos LLMs abre novas possibilidades em termos de produtividade, permitindo que eles operem até quatro vezes mais rápido em PCs com Windows alimentados por RTX.
Isso impacta positivamente a experiência do usuário em casos avançados de uso de LLM, como assistentes de escrita e codificação que fornecem múltiplos resultados simultaneamente.
As GPUs RTX da Nvidia têm se destacado no campo do processamento de IA em PCs com Windows. De acordo com a empresa, suas GPUs têm um desempenho até 100 vezes superior ao das CPUs em cargas de trabalho relacionadas à IA.
A Nvidia acredita que as GPUs são a base ideal para lidar com as demandas da IA moderna, uma vez que a multiplicação de matrizes é fundamental nesse campo e as GPUs RTX com Tensor Cores foram projetadas especificamente para acelerar essa operação.
Com até 1.300 trilhões de operações Tensor por segundo, as GPUs GeForce RTX da Nvidia são consideradas os aceleradores de IA para PC mais rápidos disponíveis no mercado.
Para aprimorar ainda mais as capacidades alimentadas por IA, a Nvidia também lançou a versão 1.5 do RTX Video Super Resolution (VSR). Essa tecnologia melhora a qualidade do conteúdo de vídeo transmitido, reduzindo artefatos de compressão e aprimorando bordas e detalhes.
Os desenvolvedores interessados em aproveitar o potencial do TensorRT-LLM podem baixá-lo no site Nvidia Developer. Além disso, modelos de código aberto otimizados para TensorRT e uma demonstração RAG treinada em notícias da GeForce estão disponíveis em ngc.nvidia.com e GitHub.com/NVIDIA.
A Nvidia ressalta que suas GPUs RTX superam as soluções concorrentes da Intel, Advanced Micro Devices, Qualcomm e Apple quando se trata de cargas de trabalho relacionadas à IA.
A empresa afirma que suas GPUs possuem o desempenho e a flexibilidade necessários para enfrentar os desafios atuais e futuros da IA.
No entanto, a Nvidia reconhece que, para tarefas extremamente exigentes de IA, é possível recorrer ao poder da nuvem. Atualmente, existem mais de 400 aplicativos e jogos para PC habilitados para IA.
Em resumo, o processamento de IA em PCs com Windows foi revolucionado pela Nvidia com suas GPUs RTX. Essa tecnologia está transformando a forma como os usuários interagem com seus computadores, proporcionando novas experiências e incentivando a criatividade.
Com a biblioteca TensorRT-LLM e outras ferramentas disponíveis, os desenvolvedores podem acelerar seus modelos de linguagem grandes e melhorar a produtividade.
As GPUs RTX da Nvidia são consideradas as mais rápidas e flexíveis para tarefas de IA, superando as soluções concorrentes.