Soluciones de entrenamiento de IA
La plataforma de pila completa para el entrenamiento de modelos de frontera
Desde el preentrenamiento hasta el posentrenamiento, la computación acelerada de NVIDIA optimiza el tiempo de entrenamiento, el coste de entrenamiento y la tasa de transferencia útil de entrenamiento a escala de producción.
Descripción
Los principales desarrolladores de modelos entrenan en entornos de tecnología de NVIDIA
Los modelos de frontera abiertos, cerrados e industriales se desarrollan a partir de tecnología de NVIDIA. Gracias a un diseño conjunto extremo que abarca la computación, las redes, el almacenamiento, la memoria y el software, NVIDIA proporciona un rendimiento por vatio líder en el sector y continuas optimizaciones. Esto acelera el tiempo de entrenamiento, reduce el coste de entrenamiento y posibilita capacidades de agentes para los desarrolladores de modelos.
Ya sea entrenando previamente un modelo de mezcla de expertos (MoE) con un billón de parámetros, entrenando posteriormente un agente de razonamiento con aprendizaje por refuerzo o ajustando con precisión un modelo de investigación específico de dominio, la plataforma de computación acelerada de NVIDIA ofrece entrenamiento a escala de producción para las principales empresas de IA del mundo.
Pruebas de rendimiento
Rendimiento de entrenamiento de IA líder del sector
La plataforma de NVIDIA destacó por su rendimiento al ofrecer el tiempo de entrenamiento más rápido y el mayor rendimiento por GPU en las pruebas de referencia de MLPerf Training 6.0. En esta ronda, NVIDIA presentó resultados en los sistemas GB200 NVL72 y GB300 NVL72. Con la misma escala, GB300 NVL72 proporcionó un entrenamiento hasta 1,6 veces más rápido que GB200 NVL72. Esta ronda añadió dos nuevas cargas de trabajo de preentrenamiento con mezcla de expertos, DeepSeek-V3 671B y GPT-OSS-20B, y NVIDIA batió récords de rendimiento en ambas. En DeepSeek-V3 671B, NVIDIA escaló a 8192 unidades GPU utilizando sistemas GB200 NVL72, la presentación de resultados a mayor escala basada en Blackwell en MLPerf Training hasta la fecha.
La plataforma NVIDIA Blackwell eleva el listón en cuanto a rendimiento y escalabilidad
Los resultados de MLPerfTraining v5.0, v5.1 y v6.0 se obtuvieron de www.mlcommons.org el 16 de junio de 2026. Resultados de MLPerf a escala de GPU correspondientes a las entradas 5.0-0004, 5.1-004, 6.0-0001, 6.0-0005 y 6.0-0014. Comparación del entrenamiento de MLPerf Blackwell a partir de las siguientes entradas: 6.0-0006, 6.0-0013, 6.0-0017, 6.0-0018, 6.0-0078 y 5.1-0072. El nombre y el logotipo de MLPerf son marcas registradas y no registradas de la asociación MLCommons en los Estados Unidos y otros países. Todos los derechos reservados. Uso no autorizado estrictamente prohibido. Si desea obtener más información, consulte www.mlcommons.org.
Ventajas
Entrenamiento de IA a escala de producción con alta fiabilidad
La plataforma de NVIDIA proporciona un tiempo de entrenamiento más rápido, un alto rendimiento de entrenamiento y una pila de software completa que se optimiza de forma constante para lograr mejoras continuas del rendimiento.
Rendimiento de entrenamiento de IA a escala de frontera
NVIDIA Blackwell proporciona un entrenamiento hasta 3 veces más rápido y un rendimiento de entrenamiento por cada dólar casi 2 veces superior que la generación anterior. NVIDIA gana todas las pruebas de referencia de MLPerf Training, desde el preentrenamiento de LLM hasta el ajuste preciso y las redes neuronales de gráficos, y sigue ampliando su liderazgo con cada versión de software.
Posentrenamiento de aprendizaje por refuerzo rápido y de bajo coste
NVIDIA NeMo™ RL con precisión FP8 de extremo a extremo brinda un mayor rendimiento de despliegue y una convergencia estable para el aprendizaje por refuerzo (RL) a escala de producción. Entrene agentes de varios entornos y multiturno que aprenden de forma continua y ofrecen la misma precisión que BF16 por una fracción del coste.
Diseñado para el entrenamiento de modelos de mezcla de expertos (MoE)
El paralelismo híbrido de expertos, la precisión de NVFP4 y el escalado vertical de NVL72 hacen de NVIDIA la plataforma predilecta para los modelos de MoE más inteligentes del mundo, desde modelos de software de código abierto (OSS, por sus siglas en inglés) hasta sistemas patentados de última generación. Entrene más parámetros más rápido con el mismo consumo de energía.
El mayor ecosistema de entrenamiento de IA
Desde bibliotecas de NVIDIA, como Megatron-Core y NeMo, hasta marcos del sector, como PyTorch, JAX, vLLM, SGLang y Ray, todos los principales marcos de entrenamiento, entrenamiento posterior e inferencia se ejecutan de forma nativa en NVIDIA. Pesos abiertos, recetas abiertas, contribuciones abiertas: 1,5 millones de modelos de IA en Hugging Face se ejecutan en NVIDIA® CUDA®.
Productos
Entrenamiento de IA de pila completa, diseñado para todas las escalas
NVIDIA ofrece un diseño conjunto extremo en software de computación, redes, almacenamiento, memoria y de IA, la única plataforma de entrenamiento de IA integrada verticalmente y abierta horizontalmente del sector.
Casos de uso
Entrenamiento de modelos de IA: preentrenamiento para agentes específicos de dominio
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Preentrenamiento
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Posentrenamiento de aprendizaje por refuerzo
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Ajuste de precisión supervisado
Preentrenamiento
Preentrene modelos de IA para dotarlos de capacidades básicas, como comprender el lenguaje, reconocer audio, vídeo o imágenes, o identificar relaciones entre los datos, antes de adaptarlos para tareas específicas. Maximice la tasa de transferencia útil de entrenamiento de IA habilitando comprobaciones de estado en todo el sistema, detectando rápidamente fallos durante la ejecución y reanudando el entrenamiento automáticamente.
Posentrenamiento de aprendizaje por refuerzo
Entrene agentes de razonamiento y modelos capaces de usar herramientas con NeMo RL, que incluye despliegues de FP8 de extremo a extremo, descodificación especulativa y entrenamiento en varios entornos. Los laboratorios de IA de vanguardia utilizan NeMo RL para acelerar el avance hacia la era de la IA de agentes.
Ajuste de precisión supervisado (SFT)
Adapte modelos básicos abiertos, como Nemotron, Meta Llama, Mistral y Google Gemma 4, a aplicaciones específicas de dominio con las recetas y los conjuntos de datos seleccionados de NeMo AutoModel. NeMo AutoModel es nativo de Hugging Face y nativo de PyTorch, y es compatible con todos los clústeres de NVIDIA en la nube y locales.
Recursos
Conozca más a fondo el entrenamiento de IA
Explore los blogs técnicos, las sesiones bajo demanda y los vídeos para desarrolladores de NVIDIA para profundizar en la infraestructura de entrenamiento de IA, las pruebas de referencia y las prácticas recomendadas.
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Blogs
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Sesiones de desarrolladores
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Vídeos para desarrolladores
Casos prácticos
Casos de éxito de entrenamiento de IA: Creados y entrenados en tecnología NVIDIA
Desde los laboratorios de IA más innovadores hasta las empresas más punteras, los equipos más ambiciosos del mundo se sirven de NVIDIA para entrenar modelos más inteligentes y con mayor rapidez.
Preguntas frecuentes sobre la plataforma de entrenamiento de IA de NVIDIA
La plataforma de pila completa de NVIDIA admite el preentrenamiento, el postentrenamiento de aprendizaje por refuerzo y el ajuste preciso supervisado a escala de producción, lo cual optimiza el tiempo de entrenamiento, los costes de entrenamiento y la tasa de transferencia útil en modelos de IA de frontera, abiertos y empresariales.
La plataforma de computación acelerada de NVIDIA incluye las GPU NVIDIA Blackwell Ultra y Rubin, las CPU Vera y Grace, el tejido de escalado vertical NVLink y NVSwitch, las SuperNIC de DPU ConnectX y BlueField y la plataforma de red Spectrum-X; todo ello con un diseño conjunto extremo para el entrenamiento de modelos de IA de frontera con billones de parámetros.
NVIDIA admite PyTorch, JAX, vLLM, SGLang y Ray de forma nativa, junto con bibliotecas privativas, como Megatron Core, NeMo RL, NeMo AutoModel y NCCL. Más de 1,5 millones de modelos de Hugging Face se ejecutan en CUDA.
Los principales laboratorios de IA, nativos de IA, empresas emergentes y compañías (como OpenAI, xAI, Arcee AI, Roche, Eli Lilly y Hudson River Trading) entrenan modelos de frontera y específicos de dominio en sistemas basados en NVIDIA Blackwell.
NVIDIA Blackwell ofrece un entrenamiento hasta 3 veces más rápido y un rendimiento por dólar casi 2 veces superior en comparación con la generación anterior, ya que supera todas las pruebas de referencia de MLPerf Training en preentrenamiento, ajuste preciso y redes neuronales de gráficos.
Próximos pasos
Cree infraestructura de IA para el entrenamiento de modelos
Entrene modelos de frontera con soluciones y blueprints de infraestructura de IA validados de los partners de NVIDIA.
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