Ai está aparentemente em toda parte, e há muitas maneiras pelas quais você pode explorar suas capacidades. Correndo Nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/” rel=”sponsored” data-no-affiliate-tracking=”true”>Ai no hardware RTX É uma ótima maneira de obter desempenho excepcional enquanto executa a IA localmente e com o recente lançamento das GPUs da Nvidia GEFORCE RTX 50 Series construídas na nova arquitetura Blackwell, há ainda mais desempenho de IA para aproveitar. Para ajudar os usuários a explorar todas as possibilidades de IA generativa, a Nvidia também lançou algumas ferramentas especiais que simplificam o processo com seus microsserviços NIM e projetos de AI. Eles não apenas mostram maneiras pelas quais diferentes ferramentas generativas de IA podem funcionar em conjunto para desbloquear novas possibilidades, mas também fornecem os meios para misturar e combinar ferramentas diferentes por conta própria, permitindo criar um fluxo de trabalho de IA generativo adaptado às suas próprias necessidades.
Os microsserviços NIM da Nvidia são uma ótima maneira de experimentar vários recursos de IA. Enquanto a maioria das ferramentas de IA generativa são construídas em torno de grandes modelos de linguagem grandes que podem ser muito para se retirar em um computador pessoal, os microsserviços NIM são versões menores e otimizadas desses modelos de IA. Você pode encontrar diferentes conjuntos de ferramentas nos microsserviços NIM para todos os tipos de tarefas generativas de IA, como geração de texto ou imagem, transcrição de voz para texto ou até mesmo texto para voz.
Você pode pensar nos microsserviços NIM como um poderoso motor de IA que é incorporado a um supercarro – o programa que executará as ferramentas de IA. A Nvidia projetou microsserviços NIM para serem simples de integrar em aplicativos e programas. Para codificadores com um pouco de conhecimento, os microsserviços NIM levam apenas algumas linhas de código para inserir programas. Para todos os outros, existem opções de não código para implementar microsserviços NIM com interfaces gráficas de usuário como qualquer coisa, conformyui e LM Studio. Mesmo que a integração dos microsserviços NIM por conta própria possa parecer complicada, a simplicidade significa que você provavelmente se beneficiará com eles, pois mais desenvolvedores poderão trazê -los para seus próprios aplicativos.
Outra vantagem importante desses microsserviços NIM é que eles são otimizados para executar o hardware da Nvidia, oferecendo um impulso de desempenho para o processamento local para que você possa executar a IA em sua própria máquina, onde outras pessoas precisam se conectar a um data center. Com as novas GPUs GeForce RTX 50 Series, você obtém os novos núcleos de tensor de quinta geração-núcleos dedicados ao processamento de IA rápido e eficiente.
Esses núcleos de tensor são o coração dos recursos da AI da série RTX 50. Todo modelo de IA precisa de imenso poder de processamento, pois eles tomam uma quantidade impressionante de operações matemáticas para produzir resultados rápidos e precisos – uma velocidade que geralmente é medida nos topos (operações da TERA por segundo). E esse tipo de cálculo é exatamente o que os núcleos do tensor se especializam.
Seu computador típico pode processar alguns tops, e alguns modelos mais recentes com hardware especializado podem atingir algumas dezenas de tops. Com seus núcleos de tensor de quinta geração, as novas GPUs GeForce RTX 50 Series podem atingir até 3.352 tops. Todo esse desempenho extra significa um manuseio significativamente mais rápido das tarefas de IA, permitindo que você faça mais rápido ou até execute vários modelos de IA ao mesmo tempo.
No topo dos núcleos tensores que estão sendo projetados para lidar com esse processamento de IA com eficiência, a nova versão permite uma forma quantizada especial dessas operações matemáticas chamadas FP4. Para simplificar, isso trunca os números que estão sendo executados em cada operação de matemática, permitindo que os modelos de IA sejam executados com requisitos de memória significativamente menores. Onde um modelo de IA como o fluxo da Black Forest Labs.1 [dev] O uso do formato FP16 pode exigir 23 GB de VRAM – algo que poucos GPUs consumidores têm – executando o mesmo modelo com FP4 requer menos da metade do VRAM. O FP4 também simplifica os cálculos que estão sendo concluídos, permitindo que o GeForce RTX 50 SIGNE SERIENT CARTA COMPLARES DE AI TASKS TASKS muito mais rapidamente.
Para começar a experimentar os recursos que a Nvidia construiu, você não precisa trabalhar na integração de microsserviços do NIM ou aguardar os desenvolvedores. Na CES 2025, a Nvidia também introduziu projetos de AI. Estes são ferramentas pré-embaladas que combinam vários microsserviços NIM, mostrando o tipo de utilitário que pode vir não apenas de um modelo de IA, mas de vários modelos que trabalham em harmonia.
Pegue o Nvidia.com/Nvidia/pdf-to-podcast” rel=”sponsored” data-no-affiliate-tracking=”true”>PDF para podcast Ai Blueprint: Com esta ferramenta, você pode importar um longo pdf que possa ter levado você o dia todo para ler. O PDF para podcast lerá, converterá seu conteúdo em um script de podcast e, em seguida, gerará um podcast de áudio que você pode ouvir. Você receberá o conteúdo do PDF entregue em um formato divertido e acessível. Pode até dar um passo adiante, permitindo que você faça perguntas e faça com que os hosts de podcast da IA respondam em tempo real.
Com os processadores gráficos da GeForce RTX 50 Series, todos esses recursos chegam em casa. Você poderá aproveitar os microsserviços NIM e os projetos de AI em sua própria máquina local, permitindo que você se envolva com seus próprios arquivos com segurança e execute ferramentas generativas de IA em um flash. E isso apenas arranha a superfície. Você pode descobrir mais sobre Nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/” rel=”sponsored” data-no-affiliate-tracking=”true”>AI em PCs RTX aqui.