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Nvidia divulga resultados das GPUs Blackwell em computação científica
Depois de muito promover sua geração Blackwell para IA, Nvidia também ressalta ganhos para cientistas e pesquisadores
A nova geração Blackwell de GPUs da Nvidia tem sido divulgada com muito foco em IA, área onde a fabricante tem uma posição dominante consolidada, mas agora chegou a hora de falar de números em outros segmentos. A empresa está destacando resultados de testes de performance para seu novo hardware na área de computação científica também.
Usando o Cadence, software de teste de performance em simuladores físicos, a Nvidia ilustra o salto que o Grace Blackwell Superchip teve em relação à geração passada, o Grace Hopper:
As vantagens, no entanto, não se resumem a melhorias na performance, mas também na eficiência energética. A título de exemplo, a fabricante mostra resultados das GPUs baseadas em Blackwell com taxas de transferência até 30 vezes maiores e reduções no “custo total de propriedade” (TCO) de até 25 vezes.
A nova geração também teve um salto considerável em Floating Point (FP64), com a Nvidia estimando 30% mais TFLOPs que a anterior. Uma GPU Hopper H100 ficava em torno de 34TFLOPs em computação FP64, enquanto uma Blackwell B100 fica em torno de 45TFLOPs.
Blackwell desponta no segmento profissional, mas e os PCs?
Enquanto a Nvidia promove o uso de sua linha mais atual de GPUs no segmento profissional e de pesquisa científica, aumentam as expectativa de como ficarão as placas de vídeo para o PC doméstico baseadas em Blackwell.
Ainda não temos informações oficiais da fabricante a respeito desse lançamento, e os rumores começam a divergir sobre quais serão os primeiros modelos de RTX a aparecer. Você pode ler mais a respeito clicando aqui!
Fonte: WCCFTech
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Autor
João Gabriel Nogueira
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