El CEO de NVIDIA revela que GPT-6 Astra utiliza 100,000 GPUs Blackwell para su entrenamiento

El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, ha revelado que el entrenamiento de GPT-6 Astra ha utilizado más de 100,000 GPUs Grace Blackwell, formando un clúster de alta interconexión a través de NVLink72. La próxima tanda contará con 400,000 GPUs, aunque no se ha especificado el modelo exacto. Las principales empresas de modelos en China aún tienen una clara desventaja en términos de potencia de cálculo, siendo ByteDance la más cercana, con aproximadamente 36,000 B200 conectadas. ByteDance utiliza principalmente en su clúster en China las arquitecturas H20 y H800 de Hopper. Kimi ha obtenido alrededor de 20,000 GPUs Hopper a través de Alibaba, con el modelo específico H200, aunque Alibaba ha negado esta afirmación. El H200 pertenece a la generación anterior de Hopper, mientras que el B200 ha sido actualizado a Blackwell. El GB200 combina la CPU Grace y la GPU Blackwell, y el NVL72 puede integrar 72 GPUs en el mismo dominio de alta interconexión. DeepSeek no ha publicado el hardware completo de entrenamiento de V4, pero la información filtrada indica que la empresa tenía alrededor de 20,000 GPUs equivalentes a H en mayo, y Huawei proporcionó una capacidad de 9,500, aproximadamente 16,000 GPUs. Liang Wenfeng afirma que este lote de tarjetas nacionales equivale a 4,000 GPUs de la serie B de Nvidia, suficiente para entrenar los modelos de la generación actual. Las Blackwell utilizadas por Astra no son la última generación de Nvidia; Vera Rubin ha entrado en producción a gran escala, y NVIDIA estima que la cantidad de GPUs necesarias para entrenar grandes modelos MoE con Rubin podría reducirse a una cuarta parte de las Blackwell. Hasta ahora, ninguna empresa china ha revelado un caso de uso de 100,000 GPUs avanzadas de la misma generación para el entrenamiento de un solo modelo, lo que muestra la brecha en cantidad y generaciones entre las empresas de IA de China y EE. UU.

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