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El equipo de NVIDIA reduce el checkpoint del modelo de 550B desde 1.121 GB en BF16 a 352 GB en NVFP4, con la técnica four-over-six que recupera 98,5% de la precisión sobre Blackwell.
El ASIC diseñado a medida para inferencia llega nueve meses después del anuncio de la sociedad y promete rendimiento por watt mayor al estado del arte actual, según OpenAI.
Las nuevas instancias suman hasta 8 RTX PRO 4500 Blackwell, 256 GB de memoria GPU y 700 Gbps en EFA, y NVIDIA cuVS pasa a default en OpenSearch Serverless.
VK_EXT_descriptor_heap simplifica la asignacion de recursos para ray tracing y dynamic texture indexing, y trae paridad con D3D12 a los desarrolladores graficos en NVIDIA.
La compañía propone un stack completo para que las fábricas de IA optimicen tokens por watt, desde 45°C de refrigeración líquida hasta scheduling consciente de energía.
El nuevo soporte multi-device del runtime habilita paralelismo de tensor y de contexto, y los benchmarks colocan a DeepSpeed Ulysses como la mejor estrategia para diffusion con secuencias largas.
El diseño de referencia para la nueva generación de data centers Rubin pasa al refrigerado 100% líquido y opera los servidores hasta a 45 grados, según el head de sustentabilidad de NVIDIA.
NVIDIA detalla cuatro cambios algorítmicos al pooling BEV que llevan la latencia de 274 µs a 16,4 µs en RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q gracias a FP8 y mejor uso de caché L2.
La pila reúne modelos abiertos, blueprints y runtime seguro en un mismo stack para que empresas construyan agentes IA especializados sin depender de terceros.
En el DTW Ignite 2026 en Copenhague, la compañía muestra junto a Amdocs, ServiceNow, NTT DATA y TCS un runtime seguro (OpenShell) que orquesta agentes con políticas y sandboxing para redes 5G y 6G.
Junto a ALCHEMI y DAQIRI, la compañía presenta en ISC Hamburgo un trío de bibliotecas CUDA-X para astronomía, simulación de materiales y adquisición de datos.
El ranking de junio del ISC en Hamburgo muestra que 9 de cada 10 sistemas nuevos del TOP500 corren sobre tecnología Nvidia, con KAIROS liderando eficiencia a 73,3 gigaflops por watt.
El nuevo sistema corre con 75% agua y 25% propilenglicol entrando a 45°C, suficiente para enfriar los chips Rubin sin chillers la mayor parte del año.
El Agent Toolkit empaqueta OpenFold3, DiffDock, GenMol, Evo 2 y Parabricks como herramientas callable por agentes vía Model Context Protocol, sobre NIM hosted o local.
El tercer contrato GPU de SpaceX, ahora con Reflection AI, lleva sus rentas anuales a USD 28.000 millones según Jamin Ball: doble de la facturación actual de Coreweave.
El método de speculative decoding por bloques desplaza a EAGLE-3 y libera 20 checkpoints abiertos en Hugging Face para Hopper y Blackwell.
La librería del Holoscan Platform usa DPDK y GPUDirect para canalizar streams de cientos de Gbps al tensor en GPU sin copias intermedias, con caso de uso en el HL-LHC del CERN.
El stack combina IGX Thor con un sistema operativo certificable IEC 61508 SIL 3 y promete acortar la certificación de humanoides y AMR con Agility y Boston Dynamics como primeros usuarios.
Seis meses después de licenciar su IP de LPU a NVIDIA y perder a su fundador, la chipmaker apuesta por su negocio neocloud con 13 data centers y nuevos ejecutivos al timón.
El primer exascale europeo, en Forschungszentrum Jülich, mostró cuatro hitos: foundation model del cerebro, clima global a 1 km, IA para 6G y récord en simulación cuántica.
La nueva generación de infraestructura de IA es la primera 100% refrigerada por líquido, opera con coolant a 45°C y puede reducir el consumo de agua del centro de datos a casi cero.
Los nuevos supercomputadores Mission, Vision y Veritas combinarán Vera Rubin con HPE Cray GX5000 para potenciar agentes científicos como URSA y descargar trabajo desde Crossroads.
Headers como cuda/stream, cuda/buffer y cuda/launch ofrecen tipos fuertes, dependencias explícitas y APIs asíncronas por defecto, sin reescribir el código que usa CUDA Runtime.
Los datos de IDC del primer trimestre 2026 muestran ingresos récord de USD 122.600 millones; las máquinas aceleradas con GPU, ASIC y FPGA generan más del 70% de la facturación global.
Adoptado por Agility Robotics para sus humanoides Digit en Amazon, GXO y Toyota; combina IGX Thor, Halos Core y un laboratorio acreditado por ANAB.
Phoronix midió la CPU Olympus de 88 núcleos frente al SoC Altra Max de 128 Neoverse-N1, en igual stack Ubuntu 24.04 LTS sobre System76 Thelio Astra.
La marca registra el nombre menos de un año después del cierre de Dojo y apunta a un mercado dominado por Nvidia y su sistema NVL72.
El parche aterriza en Mesa 26.2-devel detrás de la bandera NVK_EXPERIMENTAL=dlss y carga los binarios CUDA precompilados de Nvidia en lugar de reimplementar el upscaler.
Peter DeSantis confirmo a Bloomberg que Amazon negocia vender sus chips Trainium a otros datacenters, un mercado que Andy Jassy estimo en USD 50.000 millones anuales si AWS dejara de consumirlo todo.
El framework entrega una flota de robots y un presupuesto de tokens a 8 agentes Codex para que descubran solos cómo alinear conectores PCIe, ordenar pines metálicos y cortar zip ties.
En HPE Discover Las Vegas, NVIDIA y HPE anuncian la CPU Vera para los ProLiant DL394 Gen12 en 2027, el Agent Toolkit con Nemotron y NemoClaw, y Confidential Computing en todo el portafolio.
El stack llega en beta pública con Cosmos para visión, Nemotron para lenguaje, MCP para datos empresariales y NeMo Agent Toolkit para orquestación, todo bajo licencia abierta en GitHub.
Silicon Motion apunta a fines de 2027 para su plataforma cliente de PCIe Gen6, empujada por la hambre de ancho de banda de los chips RTX Spark y GB10.
El proyecto con Carnegie Mellon y UC Berkeley pone a Codex, Claude Code y Kimi Code a escribir el código de entrenamiento, leer papers y coordinar una flota completa por Git.
El framework abierto en C/C++ permite construir companions on-device con ASR, SLM y TTS, ya probado en PUBG: BATTLEGROUNDS y Total War: PHARAOH sobre hardware GeForce RTX.
Fue la única plataforma en presentar resultados sobre cada test, incluyendo DeepSeek-V3 (671B parámetros) y GPT-OSS-20B, y escaló a 8.192 GPUs Blackwell Ultra en datacenters de producción.
El workflow Build Your Own Transaction Model combina cuDF, cuML y NeMo AutoModel para llegar a un Llama de 29M parámetros que mejora 50% la precisión sobre XGBoost en detección de fraude.
NVIDIA muestra cómo medir GEMM por GEMM la ganancia real de las precisiones bajas en CodonFM 5B, separando el costo de cuantización del rendimiento puro del kernel.
GB200 NVL72 y GB300 NVL72 lideran las siete pruebas del benchmark, incluyendo las nuevas cargas MoE DeepSeek-V3 671B y GPT-OSS-20B, con CoreWeave entrenando en 2,02 minutos.
Los kernels fusionados eliminan cuellos de botella de memoria y sincronización CPU-GPU, entregan speedup de 1,3× a 2× por kernel y mejoran 93% el pre-entrenamiento de GPT-OSS.
El framework abierto de NVIDIA permite afinar ESM2-3B (proteínas) y Evo2-1B (ADN) entrenando apenas 1% de los parámetros y obteniendo precisión equivalente al fine-tuning completo.
Investigadores de NVIDIA mapean cómo los video-backbones (Cosmos Policy, DreamZero) compiten con la receta VLM-VLA dominante en GR00T y Pi-0 para entrenar policies generalistas en humanoides y cobots.
Un SDK experimental de Windows ya permite correr Language Model APIs sobre tarjetas Nvidia RTX 30-series con al menos 6 GB de VRAM, abriendo la IA local a desktops sin chip dedicado.
Mientras los envíos de H200 siguen frenados, NVIDIA invita a clientes chinos a tomar pedidos de Vera con shipping en agosto. Más de 300 servidores Vera ya están en pruebas.
El primer servidor SCaled Accelerated Data Access para IA empaca 96 SSDs PCIe 6.0 Micron 9650 Pro, CPU NVIDIA Vera y cuatro RTX Pro 6000 Blackwell en 6U.
Artificial Analysis estrenó el primer benchmark multi-vendor que mide rendimiento concurrente de agentes de IA en cargas reales de coding, con resultados normalizados por acelerador y por megawatt.
Programa de seis meses para startups británicas y europeas de robótica que combina la nube AI de Nebius con la pila completa de NVIDIA, incluyendo Cosmos, Isaac y GPUs RTX PRO.
El GB300 NVL72 corre 20× más agentes por megawatt que el HGX H200 en AgentPerf, el primer benchmark de Artificial Analysis que mide cargas reales de agentes encadenando llamadas LLM.
Sirve contextos de 1 millón de tokens con costo por token 20 veces menor que M2, y se despliega en NVIDIA Dynamo, TensorRT-LLM, SGLang y vLLM con pesos abiertos en Hugging Face.
El gobierno de Taipei discute extender las restricciones más allá de las firmas en lista negra y enjuiciar el contrabando como delito penal por primera vez, según Bloomberg.
El satélite con envergadura de 70 metros (mayor que la de un Boeing 747-8) aloja un payload de compute equivalente a un rack Nvidia GB300, orbita a 600 km y deja elegir el chipmaker.
El modelo experimental de pesos abiertos genera 256 tokens en paralelo y supera a Gemma 4 en velocidad, aunque pierde calidad en los benchmarks de Google.
Las políticas robóticas se pueden descargar como pesos, pero recién valen algo cuando el controlador, la celda física y los datos de falla las convierten en trabajo repetible sobre el robot instalado.
Los primeros benchmarks estimados del EPYC Venice apuntan a una superioridad a escala de rack con presupuesto de 100kW. El catch: AMD no testeó Vera, son modelos basados en datos de Phoronix.
La idea de llevar la computación a la órbita terrestre enfrenta barreras físicas infranqueables. La radiación y la falta de atmósfera complican la gestión térmica.
Google DeepMind y NVIDIA optimizan la generación de texto paralela, logrando mayor throughput y menores costos operativos para aplicaciones empresariales de IA.
El servidor local de IA open source de AMD ahora detecta GPU NVIDIA en Windows y Linux vía Llama.cpp y stable-diffusion.cpp, y agrega benchmarks comparables entre runtimes.
Google DeepMind publica un modelo experimental MoE de 26B parámetros bajo Apache 2.0 que genera bloques de 256 tokens en paralelo, alcanzando 1.000 tok/s en una NVIDIA H100.
El ingeniero Kyrylo Tkachov presentó una mejora para el compilador GNU que reduce drásticamente los tiempos de compilación nativa en entornos AArch64.
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