Artículos Relacionados con Eficiencia Energética

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Richard Sutton, el padre del aprendizaje por refuerzo, emprende a los 69 años: Construyendo un agente de inteligencia a nivel de cerebro humano de 20 vatios

A los 69 años, el pionero del aprendizaje por refuerzo y ganador del Premio Turing 2024, Richard Sutton, anuncia su nueva empresa Oak Lab, tras dejar Keen Technologies de John Carmack. Junto a su estudiante Khurram Javed, su objetivo es crear un agente de inteligencia artificial con billones de parámetros, capaz de aprender y planificar en tiempo real con un consumo de solo 20 vatios, equivalente al cerebro humano. Sutton, autor fundamental del campo, critica que los enfoques actuales de aprendizaje profundo son ineficientes y requieren una reconstrucción completa. Oak Lab se centra en que la inteligencia surge de la experiencia generada continuamente durante la operación, a diferencia de los modelos actuales entrenados offline. Su arquitectura OaK busca que el agente descubra estructuras abstractas de sus experiencias, convirtiendo secuencias de acciones en habilidades reutilizables. El proyecto propone un aprendizaje en tiempo real con un tamaño de lote de 1, actualizando el modelo con cada nueva experiencia sin almacenar datos históricos, lo que podría reducir drásticamente el consumo energético. Esta visión se alinea con la "Lección Amarga" de Sutton y su tesis de la "Gran Hipótesis del Mundo": los agentes deben aprender en línea, adaptarse y olvidar selectivamente para navegar un mundo en constante cambio. Sutton presentará estas ideas en el foro WAIC en Shanghái, persistiendo en su pregunta central: ¿cómo surge realmente la inteligencia?

marsbit07/14 12:34

Richard Sutton, el padre del aprendizaje por refuerzo, emprende a los 69 años: Construyendo un agente de inteligencia a nivel de cerebro humano de 20 vatios

marsbit07/14 12:34

Un megavatio alimenta 60.000 agentes, el GB300 de NVIDIA supera en 20 veces a su predecesor

NVIDIA anuncia que su nuevo sistema GB300 NVL72, utilizando un consumo de energía de un megavatio, puede manejar concurrentemente hasta 61.400 agentes de IA, una mejora de 20 veces sobre la generación anterior H200 (aproximadamente 2.600 agentes por megavatio). Este rendimiento superior se mide utilizando el nuevo punto de referencia AA-AgentPerf, el primero diseñado específicamente para evaluar la inferencia de "agentes de IA". A diferencia de los puntos de referencia tradicionales que miden solicitudes únicas, AA-AgentPerf simula la carga de trabajo real de un agente, como un asistente de programación, que ejecuta docenas o cientos de llamadas encadenadas al modelo, intercaladas con llamadas a herramientas, lo que genera contextos largos y variables. La métrica clave es "agentes concurrentes por megavatio", midiendo cuántos agentes activos puede sostener un sistema bajo un objetivo de nivel de servicio (SLO) específico, como generar 20 o 60 tokens por segundo. La ventaja del GB300 NVL72 no es solo una mejora en el chip, sino una victoria a nivel de sistema. Conecta 72 GPUs en un solo rack mediante NVLink, permitiendo que modelos grandes, como los Mixtos de Expertos (MoE), se distribuyan eficientemente. La optimización del software, incluido TensorRT-LLM, también contribuye. Los resultados muestran que, para un modelo MoE avanzado, el GB300 logra ~57.5 agentes por GPU, frente a ~1.4 del H200, una ventaja de 40 veces por GPU. Es importante señalar que la prueba simula sesiones pre-grabadas y no refleja directamente la capacidad de producción. AA-AgentPerf es un estándar emergente que busca llenar el vacío para medir el rendimiento de los agentes de IA en condiciones realistas, donde la eficiencia energética y la densidad de servicio son cruciales.

marsbit07/06 01:06

Un megavatio alimenta 60.000 agentes, el GB300 de NVIDIA supera en 20 veces a su predecesor

marsbit07/06 01:06

τ Scaling: El nuevo motor de crecimiento diseñado por Huawei para la era post-Moore

Durante décadas, el sector de los semiconductores avanzó reduciendo el tamaño de los transistores, pero la Ley de Moore toca a su fin ante costos explosivos y rendimientos decrecientes. El equipo de Huawei propone una nueva dirección tras seis años de investigación: el "τ Scaling" (Escalado Tau). En lugar de miniaturizar, la teoría se centra en optimizar el "tiempo" (τ) como métrica clave. Busca comprimir la latencia a través de toda la pila tecnológica, desde el tiempo de conmutación de los transistores (picosegundos) hasta las tareas a nivel de sistema (segundos), abarcando 12 órdenes de magnitud. La implementación adopta dos enfoques principales: * **En móviles (LogicFolding):** Mediante apilamiento 3D de chips y uniones híbridas de alta precisión, se optimizan las rutas críticas. Los resultados muestran aumentos del 55% en densidad de transistores, 41% en eficiencia energética y 13% en frecuencia base, apuntando a 4 GHz para 2029. * **En centros de datos de IA:** Se ataca la latencia en comunicación, donde reside el mayor gasto energético y de costos. Soluciones como un *Unified Bus* (reduciendo latencia remota 500x), interconexiones ópticas Hi-ONE (8Tb/s) y el *3D Folding* para integrar memoria y energía, permiten escalar clústeres de IA. Se prevé una mejora de más de 100x en integración del hardware para 2035. El camino implica desafíos como adaptar herramientas de diseño EDA, mejorar procesos de apilamiento 3D y establecer nuevos estándares de medición. La conclusión es clara: ha terminado la era de escalar por tamaño y comienza la de escalar por tiempo. La innovación futura dependerá de la integración 3D, la arquitectura de sistemas y la optimización de interconexiones, abriendo un camino más allá de la dependencia exclusiva de la litografía extrema.

marsbit05/25 05:37

τ Scaling: El nuevo motor de crecimiento diseñado por Huawei para la era post-Moore

marsbit05/25 05:37

El hundimiento de servidores en el fondo del mar es una realidad seria

**Resumen: Centros de Datos Submarinos - Una Solución Innovadora para la Demanda de Computación y Energía Verde** En mayo de 2026, entró en operación en el Mar de China Oriental, cerca de Shanghái, el primer centro de datos submarino del mundo conectado directamente a energía eólica marina. Con una inversión de 1600 millones de yuanes, alberga más de 2000 servidores dentro de un módulo sellado sumergido a 10 metros de profundidad. Este proyecto aborda dos desafíos críticos de los centros de datos tradicionales: la refrigeración y el suministro eléctrico. Al utilizar el agua de mar fría (unos 15°C de media) para la refrigeración natural, logra un PUE (indicador de eficiencia energética) excepcional de 1.15, muy por debajo del promedio nacional chino de 1.48. Esto se traduce en un ahorro anual estimado de 61 millones de kWh de electricidad y cero consumo de agua dulce. Además, se ubica a solo 500 metros de un parque eólico marino, del cual obtiene más del 95% de su electricidad, siendo esta energía verde. La idea, pioneramente explorada por Microsoft con su "Project Natick", demostró que los servidores en un entorno sellado y estable bajo el mar tienen una tasa de fallos significativamente menor que en tierra. Empresas chinas como Hailanxin tomaron esta tecnología y la desarrollaron, implementando primero un centro piloto en Hainan y ahora este proyecto comercial a mayor escala en Shanghái. El avance clave de Shanghái es la integración directa con la energía eólica marina, resolviendo simultáneamente la fuente de frío y la de energía limpia. Esto reduce drásticamente los costos de infraestructura y mejora la economía del proyecto. A futuro, la visión es más ambiciosa: integrar módulos de centros de datos dentro de las propias bases (torres) de los aerogeneradores marinos a gran escala. Esto crearía "fábricas de computación" distribuidas en el mar, autónomas, con refrigeración natural y alimentadas por la energía eólica que generan in situ. China, líder mundial en energía eólica marina, está posicionada de manera única para impulsar esta convergencia entre la generación de energía verde y la demanda creciente de capacidad de computación, ofreciendo una ruta complementaria a la estrategia nacional "Computación del Este, Datos del Oeste".

marsbit05/20 04:35

El hundimiento de servidores en el fondo del mar es una realidad seria

marsbit05/20 04:35

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