Descripción
¿En qué consiste la inferencia de IA?
La inferencia de IA sirve para implementar los modelos de IA preentrenados y generar nuevos datos, y es donde la IA ofrece sus resultados, impulsando la innovación en todos los sectores. Los modelos de IA están creciendo rápidamente en tamaño, complejidad y diversidad, poniendo a prueba los límites de lo que se considera posible. De cara al correcto uso de la inferencia de IA, las organizaciones necesitan un enfoque integral que admita el ciclo de vida de la IA de extremo a extremo y herramientas que permitan a los equipos cumplir con sus objetivos en la era de las nuevas leyes de escalado.
Ventajas
Explora las ventajas de NVIDIA AI para la inferencia acelerada
Estandarizar la implementación
Estandariza la implementación de modelos en aplicaciones, marcos de IA, arquitecturas de modelos y plataformas.
Integra y escala con facilidad
Integra fácilmente con herramientas y plataformas en nubes públicas, en centros de datos locales y en el perímetro.
Menor coste
Consigue un alto rendimiento y utilización de la infraestructura de IA, reduciendo así los costes.
Alto rendimiento
Disfruta del mejor rendimiento del sector con la plataforma que ha establecido múltiples récords en MLPerf
, el punto de referencia líder del sector para la IA.Software
Explora nuestro software de inferencia de IA
NVIDIA AI Enterprise consta de NVIDIA NIM™, NVIDIA Triton™ Inference Server, NVIDIA® TensorRT™ y otras herramientas para simplificar la creación, el uso compartido y la implementación de aplicaciones de IA. Con el soporte, la estabilidad, la gestión y la seguridad de nivel empresarial, las empresas pueden acelerar el tiempo de obtención del valor mientras eliminan el tiempo de inactividad no planificado.
Hardware
Explora nuestra infraestructura de inferencia de IA
Consigue el mejor rendimiento de IA con el software de inferencia de IA de NVIDIA, optimizado para la infraestructura acelerada por NVIDIA. Las tecnologías NVIDIA H200, L40S y NVIDIA RTX™ ofrecen una velocidad y eficiencia excepcionales para las cargas de trabajo de inferencia de IA en centros de datos, nubes y estaciones de trabajo.
Presentamos NVIDIA DGX Spark
DGX Spark lleva la potencia de NVIDIA Grace Blackwell™ a los ordenadores de sobremesa de los desarrolladores. El superchip GB10, combinado con 128 GB de memoria de sistema unificada, permite a investigadores de IA, científicos de datos y estudiantes trabajar con modelos de IA de forma local con hasta 200 000 millones de parámetros.
Casos de uso
Cómo se utiliza la inferencia de IA
Compruebe cómo la inferencia de NVIDIA AI apoya los casos de uso del sector y empiece su desarrollo con ejemplos seleccionados.
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Humanos digitales
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Generación de contenido
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Generación biomolecular
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Detección de fraude
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Chatbot de IA
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Análisis de vulnerabilidades de seguridad
Humanos digitales
NVIDIA ACE es un conjunto de tecnologías que ayudan a los desarrolladores a dar vida a los humanos digitales. Entre los microservicios ACE están NVIDIA NIM: microservicios fáciles de implementar y de alto rendimiento, optimizados para ejecutarse en ordenadores con IA con NVIDIA RTX o en NVIDIA Graphics Delivery Network (GDN), una red global de GPU que ofrece procesamiento de humanos digitales de baja latencia a 100 países.
Generación de contenido
Con la IA generativa puedes generar contenido altamente relevante, personalizado y preciso, basado en la experiencia del dominio y la IP patentada de tu empresa.
Generación biomolecular
Los modelos generativos biomoleculares y el poder computacional de las GPU exploran eficientemente el espacio químico, generando con rapidez diversos conjuntos de pequeñas moléculas adaptadas a objetivos o propiedades de fármacos específicos.
Detección de fraude
Las instituciones financieras necesitan poder detectar y prevenir las actividades fraudulentas más sofisticadas, como el robo de identidad, la apropiación de cuentas o el blanqueo de capitales. Las aplicaciones con IA pueden minimizar los falsos positivos en la detección de fraudes en transacciones, mejorar la precisión en la verificación de identidad para los requisitos KYC (siglas en inglés de «conoce a tu cliente») y hacer más efectivos los esfuerzos contra el blanqueo de capitales. mejorar la experiencia del cliente y la salud financiera de tu empresa.
Chatbot de IA
El objetivo de las organizaciones es crear chatbots de IA más inteligentes utilizando generación aumentada por recuperación (RAG). Gracias a la RAG, los chatbots pueden responder de forma precisa a preguntas específicas de un sector mediante la recuperación de información procedente de la base de conocimientos de una organización y ofrecer respuestas en tiempo real y en lenguaje natural. Estos chatbots pueden servir para mejorar la atención al cliente, personalizar los avatares de IA, gestionar el conocimiento empresarial, agilizar la contratación de empleados, brindar asistencia de TI inteligente, crear contenido y mucho más.
Análisis de vulnerabilidades de seguridad
La resolución de problemas de seguridad de software cada vez es más difícil, ya que el número de errores de seguridad notificados en la base de datos de vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE) alcanzó un máximo histórico en 2022. Al usar la IA generativa, es posible mejorar la defensa contra vulnerabilidades mientras se disminuye la carga de los equipos de seguridad.
Casos de éxito
Cómo los líderes del sector impulsan la innovación con la inferencia de IA
Recursos
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