Konferensi Hot Chips, yang berlangsung di Universitas Stanford dari 24 hingga 26 Agustus, akan menjadi pusat diskusi tentang inovasi AI, dengan NVIDIA dan para pemimpin industri seperti Google dan Microsoft yang akan hadir. NVIDIA akan berpartisipasi dalam sesi tutorial pada hari pertama, yang berfokus pada perancangan arsitektur skala rak untuk pusat data, elemen penting bagi pengembangan pabrik AI dan pasar komputasi pusat data.

NVIDIA akan hadir di konferensi tersebut dalam beberapa sesi, termasuk sesi yang dibawakan oleh Idan Burstein, yang akan membahas mengapa teknologi jaringan NVIDIA, termasuk NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC, penting untuk inferensi AI skala rak dan pusat data. Solusi jaringan NVIDIA, termasuk NVIDIA NVLink dan Spectrum-X Ethernet, dirancang untuk memfasilitasi komunikasi berkecepatan tinggi dan latensi rendah antara GPU dan komponen pusat data lainnya, sehingga menghasilkan kinerja inferensi AI yang andal.

Gilad Scheiner akan membahas peran sakelar optik copackaged (CPO) dan NVIDIA Spectrum-XGS Ethernet dalam membangun pabrik AI yang efisien dan berkinerja tinggi. Teknologi ini penting bagi strategi NVIDIA untuk menghubungkan pusat data terdistribusi dan membangun superpabrik AI. Selain itu, sistem GB200 NVL72 NVIDIA, yang ditenagai oleh super chip NVIDIA GB200, menghadirkan daya komputasi exascale dalam satu rak.

Mark Blackstein akan membahas GPU NVIDIA GeForce RTX 5090, yang memanfaatkan arsitektur NVIDIA Blackwell untuk menghadirkan kemajuan signifikan dalam kemampuan grafis dan simulasi. Evolusi ini diharapkan dapat meningkatkan realisme grafis komputer dan simulasi, memberikan pengalaman yang lebih imersif bagi para pengembang dan gamer. Ia juga akan membahas platform CUDA NVIDIA, yang mendukung penerapan dan eksekusi model AI secara global, yang menekankan komitmen NVIDIA untuk menjadikan AI dapat diakses oleh berbagai pengembang.

Terakhir, Andy Skende akan memperkenalkan superkomputer desktop NVIDIA DGX Spark, yang ditenagai oleh superchip NVIDIA GB10. Superkomputer ini dirancang untuk mempercepat beban kerja AI generatif dan mendukung model bahasa besar (LLM). Kontribusi NVIDIA berupa kolaborasi, pustaka, dan kerangka kerja sumber terbuka yang bertujuan untuk mengoptimalkan beban kerja AI, menunjukkan dedikasi perusahaan dalam mempercepat inovasi dalam inferensi AI.