Tecnologia

Ultra-desempenho: chips Grace Hopper da NVIDIA já equipam supercomputadores

Foco em pesquisa e desenvolvimento científico alimentados por IA

por Andrei Longen
Ultra-desempenho: chips Grace Hopper da NVIDIA já equipam supercomputadores

A NVIDIA aproveitou sua presença no evento ISC 2024 para anunciar um novo marco: seus superchips de ultra-desempenho Grace Hopper já estão equipando supercomputadores nos principais polos tecnológicos do planeta. Eles irão abastecer, principalmente, máquinas para pesquisas e descobertas científicas, neste primeiro momento.

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Em comunicado oficial, a empresa garante que os componentes do superchip são capazes de oferecer 200 exaflops de poder de processamento. Essa computação é alimentada por IA, garantindo que cálculos e engenharia de produtos, serviços e mecanismos sejam gerados em altíssima velocidade. A gigante ainda destaca a eficiência energética desta arquitetura de superchip.

Os primeiros super computadores Grace Hopper

A NVIDIA já aproveitou para informar quais supercomputadores de centros de pesquisa espalhados pelo mundo já receberam os superchips Grace Hopper. São eles:

  • EXA1-HE (do conglomerado CEA e Eviden, na França)
  • Helios (do Academic Computer Center Cyfronet, na Polônia)
  • Alps (do Centro Nacional Suíço de Supercomputação da Hewlett-Packard, na Suíca)
  • JUPITER (do Jülich Supercomputing Center, na Alemanha)
  • DeltaAI (do Centro Nacional para Aplicações de Supercomputação da Universidade de Illinois, nos EUA)
  • Systems (do Laboratório Nacional de Los Alamos e do Texas Advanced Computer Center, nos EUA)
  • Miyabi (do Centro Conjunto para Computação Avançada de Alto Desempenho, no Japão)
  • Isambard-AI / Isambard 3 (da Universidade de Bristol, no Reino Unido)

A empresa reforma que, parte destes supercomputadores irão desenvolver aceleração de estudos na área da computação quântica. Com a ajuda das plataformas CUDA-Q, o foco destas pesquisas será em simulações químicas a nível molecular, soluções de otimização para superprocessadores, energia, biologia e aprendizado de máquina.