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Compute hardware for AI: accelerators, processors, memory and networking. We follow vendor announcements, data-centre deployments and how hardware constraints shape the economics of training and inference.
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Tema principal en 55 de 55 artículos
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NVIDIA presentó un proyecto temprano en Rust para enrutar y traducir solicitudes entre las API de OpenAI y Anthropic.
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NVIDIA Developer Blog presentó un material sobre la aplicación práctica de CUDA, pero los detalles de optimización no se revelan en el resumen disponible.
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NVIDIA describió un enfoque para la ciberseguridad adaptativa, pero los datos disponibles no revelan sus resultados ni los detalles de implementación.
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NVIDIA describió el lanzamiento de herramientas para la predicción de la estructura de proteínas en Claude Science, pero los datos disponibles no revelan resultados ni condiciones de uso.
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CXMT lanza por primera vez HBM3E en pequeños lotes, pero el volumen y la disposición para el suministro aún no se han revelado.
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Nvidia invertirá 3,5 mil millones de dólares en MediaTek en medio del desarrollo de chips de IA propios por parte de las grandes empresas tecnológicas.
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La nueva eficiencia de los sistemas para centros de datos se vincula a la gestión del flujo de datos, y no solo a la potencia de cómputo.
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Neocloud Lambda destinará los fondos para la compra de chips Nvidia para su alquiler a Microsoft.
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Databricks describió un enfoque para el entrenamiento de PyTorch diseñado para fallos regulares en entornos GPU.
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OpenAI y MHESI lanzaron en Tailandia un programa de ocho semanas para 10 startups en los ámbitos de salud, bienestar y educación.
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Nvidia compra Hugging Face por 12,9 mil millones de dólares en medio de la competencia alrededor de modelos de IA de código abierto
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TechCrunch AI informa sobre la compra acordada de una plataforma de IA abierta por 12,9 mil millones de dólares, pero no hay confirmación primaria.
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NVIDIA ha vinculado la expansión de NVLink Fusion con la memoria personalizada NVHBM en medio del aumento de los requisitos de infraestructura para IA.
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NVIDIA ha descrito Shadow Engine Recovery para restaurar la capacidad de inferencia tras un fallo del proceso de LLM, pero los datos técnicos detallados aún no están disponibles.
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El chip propio de OpenAI mostró mejores resultados frente a Nvidia Blackwell y Rubin en pruebas, según relata The Decoder.
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NVIDIA vincula a Vera Rubin y Blackwell con un nuevo referente de eficiencia energética para sistemas de IA agentiva, pero no se han revelado las mediciones.
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TechCrunch AI vinculó el nuevo chip de OpenAI con los resultados de la prueba InferenceX, pero aún no hay detalles sobre la metodología.
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NVIDIA vinculó la economía de las fábricas de IA con la eficiencia de toda la infraestructura
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NVIDIA afirma una ventaja significativa en eficiencia para Vera Rubin NVL72, pero la metodología de comparación no se revela en los datos disponibles.
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NVIDIA vinculó la eficiencia de las flotas de computación para tareas agentivas con el rol de las unidades centrales de procesamiento y la variabilidad de las cargas.
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NVIDIA describió Groq 3 LPX como un acelerador de inferencia de IA interactiva para la plataforma Vera Rubin, pero no se presentan mediciones ni confirmación independiente.
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Intel vinculó tres arquitecturas con la escalabilidad de la IA agéntica desde el rack de servidores hasta los dispositivos periféricos.
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Nvidia mostró el papel del entrenamiento en el funcionamiento de los sistemas de IA
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NVIDIA Developer Blog указывает на растущую важность безопасности и доверия в приложениях, работающих с более мощными ИИ-агентами.
