GTC March 2024 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang

Inspirational Song Lyrics

Visão Geral da Seção: Esta seção apresenta letras inspiradoras de uma música.

Letras Motivacionais

• "I'm not gonna fall, hold it on top, I'm gonna get so far, but I'm not giving up..."

• "No one's gonna break me down, I'm not giving up..."

• "No limits, você pode ser um milionário..."

Empowering Lyrics and Belief

Visão Geral da Seção: Nesta parte, as letras destacam o empoderamento e a crença em si mesmo.

Empoderamento e Crença

• "Realize que você está no controle..."

• "Momento de felicidade... Acreditar."

• "A cena é acreditar... Eu posso sentir isso."

Positive Affirmations and Self-Belief

Visão Geral da Seção: Aqui são enfatizadas afirmações positivas e autoconfiança.

Afirmações Positivas

• "Eu estou acordado para um novo dia... Estou pronto para brilhar."

• "Estou tão alto que encontrei... Eu sou a luz."

Visionary Concepts and Innovation

Visão Geral da Seção: Esta seção aborda conceitos visionários e inovações.

Conceitos Visionários

• "Eu sou um visionário... Iluminando galáxias para testemunhar o nascimento das estrelas."

• "Eu sou um transformador... Paving the way towards unlimited clean energy for us all."

Apresentação e Contextualização do Evento

Visão Geral da Seção: Jensen Wong, fundador e CEO da Nvidia, introduz o evento GTC, destacando a presença de mentes brilhantes e a importância da conferência para desenvolvedores.

Destaques:

• Jensen Wong destaca seu papel na criação do roteiro, música e vida artificial inteligente.

• A conferência é descrita como um encontro de pesquisadores de diversos campos científicos.

• Diversas indústrias são representadas no evento, abordando temas como tecnologia climática e carros autônomos.

• Apresentadores não ligados à TI utilizam computação acelerada para resolver problemas em setores variados.

Evolução da Computação Acelerada

Visão Geral da Seção: Jensen Wong explora marcos importantes na jornada da Nvidia desde sua fundação em 1993 até as inovações recentes em inteligência artificial.

Destaques:

• O impacto transformador da computação é ressaltado em diversas indústrias.

• Destaque para o lançamento revolucionário do modelo de computação CUDA em 2006.

• Introdução do supercomputador AI DGX-1 com 8 GPUs conectadas pela primeira vez em 2016.

• Avanços significativos em IA, incluindo o surgimento de uma nova indústria baseada na geração de software por meio de computadores.

O Futuro da Computação Acelerada

Visão Geral da Seção: Jensen Wong discute a evolução contínua da computação acelerada e a necessidade de novos modelos para sustentar o crescimento tecnológico.

Destaques:

• Comparação entre a produção atual de software utilizando IA e os avanços durante revoluções industriais anteriores.

• Exploração das possibilidades futuras com infraestruturas baseadas em IA para gerar inteligência artificial valiosa.

Visão Geral da Seção

Computação Acelerada e Digital Twins

• A computação acelerada representa um avanço significativo em relação à computação de propósito geral.

• Na indústria de ferramentas de simulação para criar produtos, o foco não está na redução do custo da computação, mas sim em aumentar a escala da computação.

• O conceito de "digital twins" envolve simular completamente um produto digitalmente, desde o design até a operação.

Parcerias Estratégicas para Aceleração da Indústria

Parcerias Chave

• Anúncio de parcerias importantes com empresas como ANSIS para acelerar ecossistemas e conectar à plataforma Omniverse.

• Utilização de infraestrutura CUDA GPUs para aceleração, beneficiando aplicações e usuários finais.

Aceleração no Setor de Chips e Semicondutores

Inovações em Chips

• Colaborações com empresas como Synopsis para acelerar a litografia computacional, essencial na fabricação de chips.

• Desenvolvimento de bibliotecas específicas do domínio pela Nvidia para impulsionar a litografia computacional.

Evolução dos Modelos Linguísticos Grandes

Escalabilidade dos Modelos Linguísticos

• Após a invenção do transformer, os modelos linguísticos grandes dobram em tamanho a cada seis meses.

• O aumento exponencial das exigências computacionais acompanha o crescimento dos parâmetros e tokens nos modelos.

Desafios e Soluções na Computação Acelerada

Necessidade por GPUs Maiores

• Reconhecimento precoce da necessidade por GPUs maiores para suportar as demandas crescentes.

Desenvolvimento de Supercomputadores e Inovações em IA

Visão Geral da Seção: Nesta seção, Jensen Huang discute o desenvolvimento de supercomputadores e inovações em inteligência artificial ao longo dos anos.

Desenvolvimento de Supercomputadores

• A empresa Melanox, em Finaband, foi fundamental na criação de sistemas gigantes. O DGX1 foi o primeiro modelo, seguido por supercomputadores cada vez mais avançados.

• Em 2021, o Selene com cerca de 4.500 GPUs foi desenvolvido, seguido por um dos maiores supercomputadores de IA do mundo em 2023.

Construção de Sistemas Avançados

• A empresa está focada em ajudar a construir esses sistemas para beneficiar o mundo. Isso envolve a produção de chips, sistemas, redes e todo o software necessário.

• Os sistemas são complexos, distribuindo cálculos entre milhares de GPUs menores para otimizar eficiência energética e tempo computacional.

Inovações Futuras em Inteligência Artificial

Visão Geral da Seção: Nesta parte da apresentação, Jensen Huang explora as futuras inovações na inteligência artificial.

Avanços Necessários

• Para avançar ainda mais na IA, é crucial desenvolver modelos maiores e treiná-los com dados multimodais como texto, imagens e gráficos.

• A próxima etapa envolve treinar modelos com vídeos para fornecer conhecimento prático sobre física e senso comum.

Utilização de Dados Sintéticos

• A geração de dados sintéticos será essencial no processo de aprendizado das máquinas para aumentar a capacidade dos modelos.

• Estratégias como aprendizado por reforço serão implementadas para permitir que a IA treine a si mesma e cresça em escala.

Visão Geral da Seção

Links e Conexões de Chips

• A diferenciação entre as conexões NV e PCI Express nos chips.

• Discussão sobre a importância das ligações entre os chips para o funcionamento adequado.

Sistema Grace Blackwell e Novos Recursos

Transformador de Segunda Geração

• Introdução do novo motor transformador de segunda geração.

• Necessidade de recursos adicionais para ultrapassar limites físicos na computação.

Recalibragem Automática em Formatos Numéricos

Precisão Dinâmica

• Capacidade do sistema em recalibrar automaticamente formatos numéricos para precisão inferior.

• Importância da adaptação dos formatos numéricos na inteligência artificial baseada em probabilidade.

Nova Engine Transformer e NV Link de Quinta Geração

Sincronização e Compartilhamento

• Descrição da nova engine transformer e do NV link de quinta geração.

• Necessidade de sincronização e compartilhamento eficaz entre GPUs para otimizar o desempenho.

Motor RAS e Segurança na IA

Teste de Confiabilidade

• Implementação do motor RAS para testes completos dos componentes do chip.

• Ênfase na segurança da inteligência artificial com criptografia, compressão, e decompressão avançadas.

Desempenho Aprimorado do Blackwell Chip

Eficiência Computacional

• Melhoria significativa no desempenho computacional com foco na eficiência energética.

O Papel da IA Generativa

Visão Geral da Seção: Nesta parte, é discutido o papel crucial da inteligência artificial generativa e a importância de compreender o contexto ao produzir informações.

Importância do Contexto na Produção de Informações

• Destaque para a necessidade de uma IA que compreenda o contexto do usuário e forneça informações personalizadas.

A Era da IA Generativa

Visão Geral da Seção: Aqui, é abordada a economia de energia, largura de banda e tempo proporcionada pela IA generativa, além do avanço significativo na computação.

Avanços na Computação Generativa

• Enfatiza-se a economia gerada pela IA generativa em diversos aspectos.

• Introdução do processador FP4 para a era da IA generativa, destacando sua capacidade de geração de tokens e inferência.

Escalando a Computação

Visão Geral da Seção: Neste trecho, é explorado o aumento exponencial na capacidade computacional ao longo dos anos.

Evolução Computacional

• Expansão significativa na capacidade computacional nos últimos 8 anos.

• Comparação entre os avanços atuais e as previsões anteriores sobre o crescimento computacional.

Inovações em Chips Computacionais

Visão Geral da Seção: Aqui, são apresentados detalhes sobre um novo chip revolucionário no campo da computação.

NV Links Switch e sua Funcionalidade

• Descrição do chip NV Links Switch com 50 bilhões de transistores e sua capacidade única.

Conectividade Avançada entre GPUs

Visão Geral da Seção: Esta parte destaca a possibilidade inovadora de conexão direta entre GPUs para formar um sistema coeso.

Potencialidades da Conexão GPU-GPU

• Exploração das vantagens em ter todas as GPUs conectadas em alta velocidade simultaneamente.

Evolução dos Sistemas DGX

Visão Geral da Seção: Aqui, são mencionadas melhorias nos sistemas DGX ao longo do tempo.

Progresso nos Sistemas DGX

• Apresentação do sistema 1DGX como uma evolução notável nos sistemas DGX anteriores.

Potência Computacional Atual

Visão Geral da Seção: Neste ponto, é ressaltada a potência impressionante dos sistemas atuais em termos de FLOPs.

Capacidades FLOPs dos Sistemas Atuais

• Detalhes sobre os avanços significativos na potência computacional atualmente disponível.

Eficiência Energética nas Comunicações Internas

Visão Geral da Seção: Aborda-se a eficiência energética alcançada por meio das comunicações internas otimizadas.

Otimização das Comunicações Internas

Treinamento de Modelos de IA

Visão Geral da Seção: Nesta parte, são discutidos detalhes sobre o treinamento de modelos de IA e a otimização do consumo energético.

Otimização do Consumo Energético

• A utilização de 8.000 GPUs para treinar um modelo AI inovador.

• Redução significativa no consumo energético ao utilizar apenas 2.000 GPUs.

• Importância do treinamento para modelos gerativos e sua aplicação em diversas áreas.

Desafios da Inferência em Modelos de Linguagem

Visão Geral da Seção: Aqui são abordados os desafios enfrentados na inferência de grandes modelos de linguagem.

Complexidade dos Grandes Modelos

• Dificuldade na inferência de grandes modelos de linguagem, que não cabem em uma única GPU.

• Necessidade de paralelizar o trabalho desses modelos em várias GPUs para garantir eficiência.

Paralelismo e Eficiência na Distribuição do Trabalho

Visão Geral da Seção: Discussões sobre a importância do paralelismo na distribuição do trabalho para otimizar custos e qualidade.

Distribuição Eficiente do Trabalho

• Equilíbrio entre throughput e taxa interativa na distribuição do trabalho entre GPUs.

• Desafio em encontrar a melhor distribuição para alcançar alta interatividade e eficiência.

Exploração das Capacidades das GPUs NVIDIA

Visão Geral da Seção: Detalhes sobre como a programabilidade das GPUs NVIDIA permite explorar diferentes configurações para otimizar o desempenho.

Programabilidade das GPUs NVIDIA

• Utilização da CUDA e ecossistema rico para explorar diferentes configurações e obter melhores resultados.

• Necessidade de descobrir as melhores configurações para cada modelo visando o desempenho ideal.

Visão Geral

Resumo da Seção: Nesta seção, são discutidos avanços tecnológicos relacionados a chips e inteligência artificial.

Avanços Tecnológicos em Chips e IA

• Introdução de um chip com 208 bilhões de parâmetros, alcançando bom desempenho.

• Destaque para o FP4 tensor core e o novo motor transformer, além da NVLink switch para comunicação mais rápida entre GPUs.

• Blackwell é destacado como um sistema incrível para IA generativa, transformando data centers em fábricas de IA.

• Ênfase na importância da geração de inteligência na era atual das revoluções industriais.

Inovações em AI e Parcerias

Resumo da Seção: Discussões sobre as inovações em inteligência artificial e parcerias estratégicas.

Inovações em AI e Parcerias Estratégicas

• Empolgação com o lançamento do Blackwell e adesão de clientes entusiasmados.

• Diversas configurações do Blackwell são apresentadas, incluindo opções líquidas resfriadas.

• Previsão de sucesso no lançamento do Blackwell e agradecimento aos parceiros, como AWS.

Colaborações Estratégicas

Resumo da Seção: Detalhes sobre colaborações estratégicas com empresas renomadas.

Colaborações Estratégicas

• Destaque para parcerias com Amazon Robotics, AWS Health, Google Cloud Platform (GCP), Oracle e Microsoft Azure.

• Otimização dos serviços oferecidos pela GCP em conjunto com Nvidia para acelerar diversos processos.

Digital Twin na Indústria

Resumo da Seção: Exploração do conceito de "digital twin" na indústria tecnológica.

Digital Twin na Indústria

• Expansão do uso de digital twins para otimizar construções complexas desde a fase inicial até operacional.

Visão Geral da Seção

Início da Revolução Digital na Manufatura

• Wistron conseguiu reduzir os tempos de ciclo em 50% e as taxas de defeito em 40% ao adotar a fabricação digital primeiro.

Avanços na Inteligência Artificial

Impacto do AlexNet em 2012

• O surgimento do AlexNet marcou o início da revolução, permitindo a transformação de um milhão de números em três letras, simplificando e generalizando a informação.

Transformação da Escrita de Software

Evolução na Compreensão de Dados

• A capacidade de reconhecer e compreender diferentes elementos, como texto, imagens e sons, demonstra o avanço na interpretação e geração de dados pela inteligência artificial.

Previsão Climática com IA Generativa

Utilização da IA para Prever Eventos Climáticos Extremos

• A aplicação da inteligência artificial na previsão climática visa minimizar danos causados por eventos extremos, como tempestades severas, através da criação de modelos preditivos precisos e detalhados.

Inovações no Setor Meteorológico

Cordiv: Modelo Revolucionário para Previsões Meteorológicas

• O modelo Cordiv da Nvidia permite super-resolver eventos climáticos extremos com alta eficiência energética e velocidade, fornecendo previsões regionais detalhadas que auxiliam na mitigação dos impactos das tempestades.

Expansão Global das Previsões Climáticas

Ampliação do Alcance das Previsões Meteorológicas

Visão Geral da Seção

Modelos de IA na Geração de Imagens e Áudio

• A capacidade de digitalização para genes, proteínas e aminoácidos é agora potencializada por aprendizado de máquina, permitindo a compreensão da "linguagem da vida".

Alpha-Fold: Revolucionando a Reconstrução Proteica

• Alpha-Fold reconstruiu 200 milhões de proteínas, abrangendo todas as sequenciadas na história.

Virtual Screening para Novos Medicamentos

• Técnicas atuais demandam dias e milhares de nós computacionais para identificar novos candidatos a medicamentos.

Continuação da Visão Geral

Agilizando o Processo de Descoberta de Medicamentos

• MOLMIM pode conectar-se a aplicativos personalizados para otimizar o processo generativo.

Bionimo NIMS: Reinventando o Design Computacional de Drogas

• Facilita a criação de workflows poderosos, como design denovo de proteínas ou geração guiada de moléculas.

Inovação em Design Computacional

Desafios na Utilização dos Modelos AI

• Dificuldades em integrar modelos avançados nas empresas e fluxos de trabalho existentes.

NVIDIA Inference Microservice (NIMS)

Introdução ao NIMS

• Oferece modelos pré-treinados embalados com dependências otimizadas para execução eficiente em GPUs NVIDIA.

Visão Geral

Resumo da Seção: Nesta seção, são discutidas as aplicações e benefícios dos NIMS (Neural Information Management Systems) na empresa.

Aplicações dos NIMS

• Os NIMS podem gerar relatórios diários relacionados a planos de construção, previsões, alertas ao cliente, banco de dados de bugs, entre outros .

Chatbots e Design de Chips

• Implementação de chatbots em diversos setores da empresa, com destaque para o chatbot de design de chips .

Exemplo Prático: CTL

• Utilização do Lama 2 para compreender o significado de CTL (Combinatorial Timing Logic) e sua adaptação para Compute Trace Library na Nvidia .

Personalização e Microserviço NIMO

Resumo da Seção: Explora-se a personalização dos NIMS e o papel do microserviço NIMO na curadoria e preparação dos dados.

Personalização dos NIMS

• A capacidade de customizar os NIMS através do serviço NIMO microservice .

Pilares Fundamentais: Tecnologia AI

Resumo da Seção: Destaca-se a importância dos três pilares fundamentais: tecnologia AI, ferramentas para modificação e infraestrutura para ajustes finos.

Pilares Fundamentais

• Invenção da tecnologia AI, criação de ferramentas para modificações e disponibilização da infraestrutura GX Cloud .

Criação do Banco de Dados Vector

Resumo da Seção: Aborda-se a transformação dos dados estruturados ou não estruturados em um banco de dados AI chamado vector database.

Banco de Dados Vector

• Processo de aprendizado e indexação dos dados em um novo formato acessível por meio do banco vector database .

Nemo Retriever: Recuperação Rápida

Resumo da Seção: Introduz-se o conceito do Nemo Retriever como uma ferramenta ágil para recuperação rápida das informações necessárias.

Recuperação Eficiente

Visão Geral da Seção

Resumo da Seção: Nesta seção, são discutidas as oportunidades de empresas em utilizar dados e ferramentas existentes para desenvolver "co-pilotos" que auxiliem em diversas tarefas.

Empresas de TI como Detentoras de Oportunidades

• Empresas de TI possuem vasto conhecimento sobre processos de trabalho, ferramentas avançadas e grandes volumes de dados, representando uma oportunidade para desenvolver "co-pilotos".

• A maioria das plataformas e franquias de TI detêm valiosas ferramentas que poderiam ser transformadas em "co-pilotos", impulsionando a colaboração com empresas renomadas.

• Parcerias estratégicas entre Nvidia AI Foundry e gigantes como SAP, ServiceNow, Cohesity e Snowflake visam criar assistentes virtuais avançados e co-pilotos especializados.

Avanços na Integração de IA Física

• A próxima onda da robótica envolve a integração da IA física, exigindo três tipos distintos de computadores para capacitar os sistemas robóticos a compreenderem o mundo físico.

• Para evoluir na compreensão do mundo físico, é necessário um sistema que permita ao AI observar vídeos, gerar dados sintéticos e aprender com exemplos humanos no contexto da articulação.

Desenvolvimento de Sistemas Robóticos

Resumo da Seção: Aqui são abordados os avanços na construção de sistemas completos para robótica, destacando a importância dos processadores específicos para treinamento e execução autônoma.

Arquitetura dos Sistemas Robóticos

• Os modelos linguísticos massivos estão pavimentando o caminho para uma nova era na robótica, onde sistemas como o chat GPT podem revolucionar a interação humano-máquina.

• A combinação do DGX para treinamento AI, Jetson para processamento autônomo e um computador intermediário é essencial para viabilizar o aprendizado por reforço físico nos robôs.

Simulação Digital no Desenvolvimento Robótico

• A aprendizagem por reforço físico requer feedback físico preciso; portanto, é crucial ter um mecanismo de simulação digital como o Omniverse para treinar os robôs nas leis da física.

Visão Geral da Seção

Armazém como Controlador de Tráfego Aéreo

• O armazém atua como um controlador de tráfego aéreo, mantendo a segurança de todos.

• Redireciona o tráfego e fornece novos pontos de referência para robôs e pessoas.

• Possibilidade de interação verbal com o armazém.

Simulação Digital no Futuro da Indústria Pesada

• Utilização da nuvem omniverse para hospedar simulações virtuais e IA em tempo real.

• Agentes de IA auxiliam na navegação em ambientes industriais complexos.

• Digital twin do armazém opera como ambiente de simulação integrando trabalhadores digitais e planejamento de rotas.

Digital Twin e Teste em Ambiente Simulado

Teste de Software em Ambiente Preciso

• Testes de AI agents em ambiente simulado fisicamente preciso.

• Atualização em tempo real das rotas dos AMRs para otimização.

• Melhoria na eficiência das missões dos AMRs ao visualizar obstáculos.

Integração da IA nos Modelos Visuais

Modelos Visuais com IA Generativa

• Operadores podem fazer perguntas usando linguagem natural aos modelos visuais gerados por IA.

• Dados dos sensores criados na simulação são passados à IA em tempo real.

Conexão entre Metropolis, Isaac NEMS e Sensores Reais

Integração entre Ambiente Virtual e Real

• Conexão entre Metropolis, Isaac NEMS e sensores reais para melhoria contínua dos modelos digitais e físicos.

• Futuras instalações serão definidas por software, destacando a importância dos digital twins.

APIs do Omniverse Cloud para Facilitar Acesso

Facilidade de Acesso ao Omniverse Cloud

• Criação de APIs do omniverse cloud para facilitar a conexão com aplicativos externos.

• Capacidade avançada dos digital twins através dessas APIs.

Omniverse Integrado com Linguagem Universal Scene Description (USD)

Integração do Omniverse com USD

• Ensino da linguagem universal scene description ao omniverse para comunicação mais acessível.

• Possibilidade de interação semântica no mundo virtual.

Parceria Estratégica com Siemens na Indústria Pesada

Parceria com Siemens na Indústria Pesada

Integração do Omniverse na Indústria

Visão Geral da Seção: Nesta seção, são discutidas as vantagens da integração do Omniverse na indústria, destacando a colaboração com a Nvidia e Siemens.

Vantagens da Integração do Omniverse

• A integração do Omniverse em fluxos de trabalho permite uma operação mais eficiente desde o design até a operação de gêmeos digitais.

• Ao conectar todos os departamentos, evita-se erros e garante que todos trabalhem com a mesma verdade fundamental.

Anúncio do Omniverse Cloud Streams para Vision Pro

Visão Geral da Seção: Neste trecho, é anunciada a integração do Omniverse Cloud Streams para Vision Pro, proporcionando uma experiência imersiva e conectada.

Novidades sobre o Vision Pro e Omniverse

• O anúncio revela a capacidade de caminhar por portais virtuais no Omniverse através do Vision Pro.

• A integração de ferramentas CAD ao Omniverse possibilita fluxos de trabalho avançados na indústria automotiva.

Adoção do Thor pela BYD

Visão Geral da Seção: Aqui é apresentado o Thor, um computador AV de próxima geração adotado pela BYD, enfatizando a inovação tecnológica.

Destaques sobre o Thor e Desenvolvimento Robótico

• O Thor é projetado para motores transformadores e representa um avanço significativo na computação para veículos autônomos.

• A criação do Jetson como um computador robótico destaca o compromisso com desenvolvedores e inovações tecnológicas.

Visão Geral

Resumo da Seção: Nesta seção, são apresentadas inovações em robótica, com destaque para um planejador de movimento acelerado por CUDA e consciente da geometria, além de algoritmos de articulação e percepção avançados.

Tecnologia Avançada em Robótica

• Introdução do primeiro planejador de movimento acelerado por CUDA consciente da geometria.

• Disponibilidade dos algoritmos de pose fundamental, base de aderência e articulação sob o nome Isaac manipulator.

• Potencial para desenvolver robótica humanóide com base na tecnologia existente.

• Vantagens da aplicação de robôs humanóides em ambientes projetados para humanos.

Desenvolvimento da Robótica Humanóide

Resumo da Seção: Explora-se a viabilidade e eficácia dos robôs humanóides no contexto atual, destacando a capacidade de aprendizado e adaptação desses sistemas.

Potencial dos Robôs Humanóides

• Previsão do aumento da produtividade ao implantar robôs humanóides no ambiente de trabalho.

• Apresentação do Isaac reinforcement learning gym para treinamento adaptativo do robô humanoide.

• Introdução do computador Thor destinado a executar dentro do robô humanoide, visando motores transformadores.

Avanços em Aprendizado e Movimentação

Resumo da Seção: Destaca-se a importância do aprendizado contínuo, adaptação e precisão nos movimentos dos robôs humanóides para interagir efetivamente com o mundo real.

Aprendizado Contínuo

• Ênfase na necessidade de inovação constante e superação das limitações atuais.

• Abordagem de ensino-aprendizagem iterativa para ampliar a compreensão dos robôs.

• Capacidade expandida dos robôs para enfrentar desafios com precisão absoluta e sucesso.

Modelo Fundacional para Aprendizado Humanoide

Resumo da Seção: Apresenta-se um modelo abrangente que permite aos robôts humanoides aprenderem com instruções multimodais e interações passadas, visando executar ações subsequentes.

Modelo Fundacional

• Desenvolvimento do modelo fundacional que possibilita aos humanoides aprenderem tarefas cotidianas com base em demonstrações humanas limitadas.

Visão Geral da Seção

Resumo da Seção: Nesta seção, são discutidos temas como inteligência artificial generativa, novos tipos de software e a importância de plataformas digitais para o mundo da robótica.

Inteligência Artificial Generativa e Novos Softwares

• Destaque para a inteligência artificial generativa e a necessidade de enormes quantidades de computadores.

• Introdução dos NIMS (New Intelligent Machines), que permitem criar novos tipos de aplicativos integrando tecnologias existentes.

Aplicações Futuras e Robótica

• Discussão sobre a criação de aplicativos proprietários com auxílio das NIMS, tecnologia AI e infraestrutura DGX Cloud.

• Abordagem sobre a necessidade de plataformas digitais para sistemas robóticos em diversos setores industriais.

Plataforma Omniverse: O Sistema Operacional do Mundo da Robótica

Resumo da Seção: A plataforma Omniverse é apresentada como o sistema operacional essencial para o mundo da robótica, abrangendo desde fábricas automatizadas até carros autônomos.

Plataforma Omniverse e Visão NVIDIA

• Descrição da importância do Omniverse como sistema operacional para o mundo da robótica.

• Apresentação do Blackwell como uma representação visual do poder computacional por trás das GPUs NVIDIA.

Agradecimentos Finais

Resumo da Seção: Agradecimentos finais aos participantes do evento, encerrando com votos positivos para um excelente GTC.

Encerramento e Agradecimentos

• Expressão de gratidão aos presentes no evento.