RTX AI: como NVIDIA apuesta por la inteligencia Artificial

RTX AI es otra de las tecnologías presentadas este enero de 2025 por NVIDIA. Se trata de un paso más en la carrera por mejorar el gaming y la eficiencia computacional de las GPUs de nueva generación a través de la inteligencia artificial. RTX AI potencia herramientas como DLSS 4, que emplea modelos de IA para generar múltiples fotogramas adicionales por cada uno renderizado tradicionalmente, mejorando significativamente la fluidez y calidad visual en los videojuegos.

Además, esta tecnología facilita la implementación de asistentes virtuales y humanos digitales, ofreciendo interacciones más naturales y realistas. Con RTX AI, NVIDIA no solo mejora la experiencia de juego, sino que también amplía las posibilidades en campos como la creación de contenido y la inteligencia artificial aplicada…

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NVIDIA RTX AI PC

Intel y AMD, además de los diseñadores de SoCs para dispositivos móviles, como Qualcomm, Apple, Mediateck, etc., han estado integrando NPUs en sus chips para acelerar cargas de IA a nivel local, y así aprovechar las aplicaciones de la inteligencia artificial. NVIDIA ha hecho algo parecido ahora con sus nuevas GPUs GeForce RTX 50 Series, para equipar a los PCs con NVIDIA RTX AI incorporan GPUs de la serie GeForce RTX, tanto para usuarios domésticos que quieran beneficiarse de la IA como también para profesionales.

Como sabes, la arquitectura Blackwell cuenta con núcleos dedicados para trazado de rayos en tiempo real y procesamiento de IA, lo que las hace ideales para aplicaciones que requieren alta capacidad de cómputo, especialmente con coma flotante de baja precisión y enteros. De esta forma se puede trabajar de forma intensiva para el entrenamiento e inferencia de modelos de IA de forma más rápida, sin alterar el rendimiento del sistema en general y consiguiendo resultados más óptimos.

Aplicaciones de RTX AI

En cuanto a las posibles aplicaciones de esta nueva plataforma que provee NVIDIA para los usuarios que cuenten con un RTX, tenemos:

• Creación de contenido: edición de video, renderizado 3D y diseño gráfico se benefician de la aceleración por IA, reduciendo tiempos de procesamiento y mejorando la calidad del contenido.
• Desarrollo de IA e IA generativa: investigadores y desarrolladores pueden entrenar y desplegar modelos de IA de manera más eficiente, aprovechando la potencia de las GPUs RTX para acelerar procesos de aprendizaje profundo. Empresas y desarrolladores pueden crear aplicaciones que generen contenido nuevo, como texto, imágenes o audio, utilizando modelos preentrenados y personalizables proporcionados por NIM.
• Gaming inmersivo: los juegos modernos utilizan técnicas avanzadas como el trazado de rayos y la superresolución por IA (DLSS) para ofrecer gráficos realistas y mejorar la experiencia del jugador.
• Avatares para atención al cliente: implementación de agentes virtuales que interactúan con clientes de manera natural, mejorando la experiencia del usuario y optimizando recursos humanos. Es decir, como puede ser los chatbots, entre otros.
• Descubrimiento de fármacos: utilización de modelos de IA para el cribado virtual de compuestos químicos, acelerando el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos. Y muchas otras aplicaciones científicas…

En definitiva, si ya las RTX desde su llegada han sido la mejor herramienta para los que quieren trabajar con IA, ahora esta nueva generación va más allá del hardware y rendimiento puro para acelerar estas cargas, con más tecnologías y capacidades para todos.

NVIDIA NIM

Para todo esto, NVIDIA ha creado un conjunto de microservicios de inferencia diseñados para facilitar y acelerar la implementación de modelos de IA generativa en diversas plataformas, ya sea en la nube o en centros de datos locales. Forma parte de NVIDIA AI Enterprise y está optimizado para funcionar en infraestructuras aceleradas por GPUs de NVIDIA. Me estoy refiriendo a lo que se ha denominado NVIDIA NIM.

NIM proporciona lo necesario para permitir desplegar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y otros modelos fundamentales de manera eficiente. Estos microservicios están mejorados, eliminando la necesidad de que las empresas dediquen tiempo y recursos a la optimización, sea cual sea la infraestructura usada. Y no solo eso, también se ofrecen APIs que facilitan a los desarrolladores la creación de aplicaciones basadas en IA, con facilidades para mantenerlas, mejorar la seguridad y dar soporte.

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