Diseñada específicamente para resolver los mayores problemas informáticos del mundo.
A medida que los modelos crecen exponencialmente en complejidad, la computación acelerada y la eficiencia energética se vuelven fundamentales para satisfacer las demandas de la IA. La CPU NVIDIA Grace™ es una CPU Arm® revolucionaria con un rendimiento y una eficiencia sin concesiones. Se puede acoplar estrechamente a una GPU para impulsar la computación acelerada, o implementarse como una CPU independiente poderosa y eficiente. La CPU NVIDIA Grace constituye la base de la próxima generación de centros de datos y puede utilizarse en diversas configuraciones para diferentes necesidades de centros de datos.
NVIDIA NVLink™ Chip to Chip (C2C) ofrece 900 gigabytes por segundo (GB/s) de ancho de banda bidireccional, 7 veces más rápido que PCIe Gen 5, y permite centrarse en el desarrollo en lugar de en la gestión de la memoria.
NVIDIA Grace utiliza memoria LPDDR5X con código de corrección de errores (ECC) para una fiabilidad propia de un servidor, al tiempo que ofrece una eficiencia energética 5 veces superior: ideal para las cargas de trabajo de computación de alto rendimiento (HPC), la nube y las empresas.
NVIDIA Grace utiliza núcleos Arm Neoverse™ V2 de alto rendimiento acoplados a NVIDIA Scalable Coherency Fabric (SCF) para maximizar el rendimiento y la eficiencia energética para cargas de trabajo de centros de datos.
La cartera de NVIDIA Grace incluye sistemas estrechamente acoplados de CPU y GPU, como Grace Blackwell y Grace Hopper™ para la computación acelerada, así como soluciones solo con la CPU Grace.
Un rendimiento y una eficiencia de CPU extraordinarios para el centro de datos moderno.
Impulsamos la nueva era de la computación con la CPU Grace y la GPU NVIDIA Blackwell.
Conexión de la CPU NVIDIA Grace y Hopper para aplicaciones de IA y HPC a gran escala.
DGX Spark aporta la potencia de NVIDIA Grace Blackwell™ a los escritorios de los desarrolladores. El superchip GB10, combinado con 128 GB de memoria unificada del sistema, permite a los investigadores de IA, científicos de datos y estudiantes trabajar con modelos de IA localmente con hasta 200 mil millones de parámetros.
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