Kit para Desarrollador NVIDIA GB200

El Kit para desarrollador GB200 cuenta con una GPU NVIDIA Blackwell que viene con los núcleos NVIDIA CUDA® de última generación y con núcleos Tensor de la generación NVIDIA Blackwell, conectados a una CPU NVIDIA Grace de alto rendimiento a través de la interconexión NVIDIA® NVLink®-C2C, lo que ofrece una comunicación y un desempeño de primer nivel.

El Kit para Desarrollador GB200 está impulsado por los últimos núcleos Tensor NVIDIA Blackwell, que permiten IA de punto flotante (FP4) de 4 bits. FP4 aumenta el desempeño y el tamaño de los modelos de última generación que la memoria puede admitir a la vez que mantiene una alta precisión.

NVIDIA ConnectX®-8 SuperNIC™ está optimizada para superpotenciar las cargas de trabajo de computación de IA a hiperescala. Con hasta 800 gigabits por segundo (Gb/s), NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC ofrece una conectividad de red extremadamente rápida y eficiente, lo que mejora significativamente el desempeño de sistemas para fábricas de IA.

NVIDIA DGX™ OS implementa sistemas operativos estables y completamente calificados para ejecutar aplicaciones de IA, machine learning y análisis en la plataforma NVIDIA DGX. Incluye configuraciones específicas del sistema, drivers y herramientas de diagnóstico y supervisión. Escale fácilmente a través de múltiples sistemas NVIDIA GB200, NVIDIA DGX Cloud u otra infraestructura de data center o nube acelerada.

NVIDIA NVLink™-C2C extiende la tecnología NVLink líder en la industria a una interconexión de chip a chip entre la GPU y la CPU, lo que permite transferencias de datos coherentes de alto ancho de banda entre procesadores y aceleradores.

Los modelos de IA continúan creciendo en escala y complejidad. El entrenamiento y la ejecución de estos modelos dentro de la gran memoria coherente de NVIDIA Grace Blackwell Ultra permiten entrenar y ejecutar modelos a escala masiva de manera eficiente dentro de un solo grupo de memoria, gracias a la interconexión del superchip C2C que evita los cuellos de botella de los sistemas de CPU y GPU tradicionales.