Nvidia ha dado un gran paso en su estrategia de código abierto al anunciar la adquisición de SchedMD, el desarrollador del sistema de gestión de cargas de trabajo Slurm. Este sistema es ampliamente utilizado en el ámbito de la computación de alto rendimiento (HPC) y es esencial para optimizar tareas complejas en clústeres de computación que ejecutan múltiples trabajos en paralelo.
Este movimiento no solo refuerza el compromiso de Nvidia con el software de código abierto, sino que también garantiza que Slurm continúe siendo un software neutral en cuanto a proveedores, lo que permite su uso en diferentes entornos de hardware y software.
Los usuarios de la comunidad de HPC y AI pueden esperar un soporte robusto y continuo.
La importancia de Slurm en el ecosistema de AI
Slurm es una herramienta fundamental que gestiona la programación, la cola y la asignación de recursos en clústeres informáticos grandes. Según el ranking TOP500, más de la mitad de los supercomputadores más potentes del mundo utilizan Slurm, abarcando sectores como la salud, la energía y los servicios financieros.
La adaptabilidad de Slurm a la última tecnología de Nvidia asegura que pueda gestionar tareas de AI de alto rendimiento de manera eficiente.
Cómo funciona Slurm
El sistema Slurm se destaca por su capacidad para gestionar recursos de manera eficaz, lo cual es crucial a medida que los clústeres de HPC y AI crecen en tamaño y complejidad. Slurm permite realizar un uso óptimo de los recursos, asegurando que las tareas se programen adecuadamente y se asignen los recursos necesarios para su ejecución.
Su capacidad para orquestar tareas distribuidas en múltiples nodos hace que Slurm sea indispensable para la formación y la inferencia de modelos de inteligencia artificial. Esto se traduce en una mejora en la utilización de GPU y en la reducción de la congestión de red, lo que permite un flujo de trabajo más eficiente en entornos de alta demanda.
Nuevos modelos de inteligencia artificial Nemotron 3
Además de la adquisición de SchedMD, Nvidia ha revelado la familia de modelos de inteligencia artificial Nemotron 3, que incluye variantes como Nano, Super y Ultra.
Estos modelos están diseñados para operar bajo una arquitectura híbrida de mezcla de expertos, lo que les permite soportar sistemas de inteligencia artificial de múltiples agentes.
Características de los modelos Nemotron 3
El modelo Nemotron 3 Nano se centra en la ejecución eficiente de tareas, mientras que el Nemotron 3 Super facilita la colaboración entre múltiples agentes de AI. Por otro lado, el Nemotron 3 Ultra está diseñado para manejar flujos de trabajo de razonamiento complejos, convirtiéndose en una herramienta poderosa para desarrolladores y empresas.
Estos modelos no solo vienen con datasets asociados, sino que también se complementan con bibliotecas de aprendizaje por refuerzo y entornos de entrenamiento como NeMo Gym. Esto permite a los desarrolladores integrar modelos abiertos con sistemas propietarios, maximizando así las capacidades de sus aplicaciones de inteligencia artificial.
Impulsando la innovación abierta en AI
Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, enfatizó en el comunicado de prensa que “la innovación abierta es la base del progreso en la inteligencia artificial”. Con la introducción de Nemotron, la compañía transforma la inteligencia artificial avanzada en una plataforma abierta, brindando a los desarrolladores la transparencia y eficiencia necesarias para construir sistemas autónomos a gran escala.
Este enfoque no solo beneficiará a Nvidia, sino que también fortalecerá el ecosistema de software de código abierto, fomentando la colaboración entre empresas de diversos sectores, desde la ciberseguridad hasta los servicios en la nube. La disponibilidad de herramientas, bibliotecas y datasets en plataformas como GitHub y Hugging Face facilitará a los desarrolladores la creación de aplicaciones de inteligencia artificial más robustas.
