Nvidia anuncia produtos para unificar dados de treinamentos e parceria com a IBM

Em meio ao evento GTC, considerada a "Super Bowl" do segmento, iniciado nesta segunda-feira, 15, a Nvidia anunciou uma enxurrada de lançamentos e parcerias.

Um deles foi o Nvidia Physical AI Data Factory Blueprint, uma arquitetura de referência aberta que unifica e automatiza a forma como os dados de treinamento são gerados, aumentados e avaliados, reduzindo os custos, o tempo e a complexidade do treinamento de sistemas de IA física em grande escala, segundo a companhia.

O projeto permite que os desenvolvedores usem os modelos de base do mundo aberto do Nvidia Cosmo e os principais agentes de codificação para transformar dados de treinamento limitados em conjuntos de dados grandes e diversificados - incluindo casos extremos raros e cenários de cauda longa que são caros, demorados e muitas vezes impraticáveis de capturar no mundo real.

A IBM foi uma das empresas com as quais a Nvidia terá uma colaboração ampliada. Segundo a IBM, as empresas estão colaborando em uma integração de código aberto para aumentar o desempenho e reduzir os custos na forma como as empresas extraem informações de seus conjuntos de dados massivos.

O mecanismo SQL Presto do IBM watsonx.data é acelerado pelo Nvidia cuDF para permitir uma execução de consultas mais rápida em grandes conjuntos de dados. Para validar em produção, as empresas aplicaram o watsonx.data, acelerado por GPU, em um experimento com a Nestlé. O data mart da Nestlé rastreia cada pedido, atendimento, entrega e fatura em 186 países e processa terabytes em 44 tabelas.

"A Nestlé era ideal para esta prova de conceito devido à sua sólida infraestrutura digital. Com modelos de dados unificados globalmente, uma base de dados consolidada e uma única fonte de verdade em todos os mercados, a Nestlé já possuía dados oportunos, precisos e confiáveis em escala - a base ideal para testar a análise acelerada por GPU em um ambiente de produção real", informou a IBM.

Anteriormente, em CPUs, uma única atualização levava 15 minutos para a Nestlé e era executada apenas algumas vezes por dia. A Nestlé relata que, com o software e as GPUs da Nvidia, o mecanismo Presto da IBM watsonx.data reduziu o tempo de execução das consultas para três minutos, alcançando uma economia de custos de 83% e uma melhoria geral de 30 vezes na relação custo-benefício, disse a IBM.