Durante o evento GTC, considerado o “Super Bowl” do setor de tecnologia, iniciado nesta segunda-feira (15), a Nvidia apresentou uma série de lançamentos e parcerias estratégicas.

Entre os destaques está o Nvidia Physical AI Data Factory Blueprint, uma arquitetura de referência aberta que visa unificar e automatizar a geração, ampliação e avaliação de dados de treinamento. Segundo a empresa, a novidade reduz custos, tempo e complexidade no treinamento de sistemas de IA física em grande escala.

O projeto permite que desenvolvedores utilizem modelos de base do Nvidia Cosmo e agentes de codificação líderes para transformar conjuntos de dados limitados em bases amplas e diversificadas — incluindo cenários extremos e casos raros, que são caros ou inviáveis de captar no mundo real.

A Nvidia também anunciou uma colaboração ampliada com a IBM. As empresas estão desenvolvendo uma integração de código aberto para melhorar o desempenho e reduzir custos na extração de informações de grandes volumes de dados corporativos.

O mecanismo SQL Presto do IBM watsonx.data, acelerado pelo Nvidia cuDF, proporciona consultas mais rápidas em grandes conjuntos de dados. Para validar a tecnologia em produção, IBM e Nvidia realizaram um experimento com a Nestlé, cujo data mart monitora pedidos, entregas e faturas em 186 países e processa terabytes de informações distribuídas em 44 tabelas.

De acordo com a IBM, “a Nestlé era ideal para esta prova de conceito devido à sua infraestrutura digital consolidada, modelos de dados unificados globalmente e uma fonte única de verdade em todos os mercados, oferecendo dados precisos e confiáveis em escala — a base perfeita para testar a análise acelerada por GPU em ambiente real”.

Antes, utilizando apenas CPUs, uma atualização levava 15 minutos e era realizada poucas vezes ao dia. Com o software e as GPUs da Nvidia, o mecanismo Presto do IBM watsonx.data reduziu o tempo de execução para três minutos, proporcionando uma economia de custos de 83% e uma melhoria de 30 vezes na relação custo-benefício, segundo a IBM.