
NVIDIA lleva Rust al kernel de GPU con dos caminos paralelos
cuda-oxide compila el modelo SIMT y cutile-rs el modelo Tile, ambos apoyados en el sistema de propiedad de Rust para rechazar errores de aliasing en tiempo de compilación.
60 notas publicadas

NVIDIA expande su ecosistema con dos nuevas vías para escribir kernels de GPU utilizando Rust, facilitando la seguridad y el rendimiento en el desarrollo.

El equipo de NVIDIA liberó una receta de código abierto que le da al agente una capa de conocimiento legible por humanos, escrita en Markdown y auditada en una base SQLite.

Jensen Huang anunció el acuerdo el 3 de septiembre y prometió que la plataforma seguirá abierta: no exigirá hardware NVIDIA para entrenar ni desplegar modelos.

Analizamos la compra de Hugging Face por parte de Nvidia, sus implicaciones para el ecosistema open source y el futuro de la descentralización en el sector tecnológico.

NVIDIA publica las reglas prácticas para decidir cuántos tokens adelantar y con qué mecanismo generarlos, sin perder precisión en la inferencia.

La herramienta, presentada en IFA 2026, manda subtareas de un agente local a los computadores de la red doméstica que tengan ciclos de GPU libres.

El fabricante de GPU se queda con el mayor repositorio de modelos y datos abiertos del mundo, y se compromete a mantener sus estándares actuales de apertura.

Quince Ford Mustang eléctricos con conductor de seguridad ya trasladan pasajeros de pago en la capital británica, mientras Waymo sigue en fase de pruebas sin cobrar.

En IFA 2026 la empresa anunció configuración automática de modelos locales en Windows, inferencia hasta 1,9 veces más rápida con llama.cpp y la llegada de los equipos RTX Spark en octubre.

El nuevo router de inferencia virtual de código abierto de NVIDIA permite ejecutar flujos de trabajo multi-agente en una red local entre RTX, DGX y Mac.

La nueva herramienta de código abierto de Nvidia permite distribuir tareas de IA entre múltiples dispositivos de tu red, optimizando drásticamente los tiempos de procesamiento.

NVIDIA lanza PAIR, una herramienta que permite repartir cargas de trabajo entre múltiples equipos de tu red local sin cambiar el código de tus agentes de IA.

El acuerdo con la británica Nscale parte en 3.500 millones de dólares y puede superar los 6.000 millones, con el primer despliegue previsto para la segunda mitad de 2027 en Barstow, Texas.

El router virtual descubre los computadores de la red doméstica y distribuye entre ellos las peticiones independientes de un sistema multiagente, sin tocar el código del agente.

Jensen Huang asegura que la plataforma seguirá abierta a cualquier modelo, nube o acelerador, y que no exigirá cómputo propio para construir o desplegar en ella.

Un recorrido práctico sobre una tubería de procesamiento de imágenes que, con cambios de pocas líneas, pasa de arrastrar un error de memoria compartida a correr con flujos asincrónicos.

Clément Delangue explicó por qué cambió de opinión y fijó la meta de la plataforma en 100 millones de usuarios, seis veces los 18 millones que tiene hoy.

El Personal AI Router es software libre, funciona con GeForce RTX 20 en adelante y también con chips Apple M4, y aprovecha los equipos mientras nadie los usa.

La compañía de Jensen Huang se queda con el repositorio donde 18 millones de desarrolladores publican modelos abiertos, y promete mantenerlo neutral respecto del hardware.

La alianza que la compañía fundó en julio junto a más de dos docenas de empresas pasa a gobernanza neutral, con IBM, Red Hat, SpaceX y Palantir entre sus respaldos.

El proxy traduce en ambos sentidos entre los formatos de OpenAI y Anthropic, así que Claude Code y Codex CLI pueden apuntar al mismo modelo sin tocar el agente.

La taiwanesa adoptará NVLink Fusion para sus aceleradores de IA a medida, sus sistemas locales y sus plataformas automotrices, mientras Nvidia se asegura un lugar en el mercado de chips que no diseña.

La compañía publicó un marco de trabajo que ordena el cálculo alrededor del uso real de la carga, con cuatro escenarios de empresa y sus requisitos de memoria.

MediaTek adoptó NVLink Fusion para su chip de centro de datos y recibió a cambio 3.500 millones de dólares en bonos convertibles suscritos por NVIDIA.

El kit de herramientas empaqueta más de una década de modelos de ciencias de la vida como habilidades invocables por agentes, y en pruebas internas eleva la tasa de acierto del 60% al 100%.

Tras los resultados trimestrales, el foco se movió a los sistemas que rodean al acelerador: la CPU Vera, el almacenamiento y la red que ordenan el tráfico en instalaciones de escala gigavatio.

El soporte para Frame Rate Up-Conversion se integró al repositorio principal durante el fin de semana y depende de la extensión VK_NV_optical_flow del controlador de video.

El sistema combina agentes de IA, simulación y aprendizaje por refuerzo para adaptar políticas de navegación sin reentrenar desde cero cada vez que cambia el robot o el entorno.

OpenAI publicó en Hot Chips 37 los primeros números de su chip de inferencia propio: entre 1,5 y 1,9 veces más trabajo por watt que los sistemas GB200 y GB300 de NVIDIA.

Alibaba liberó los pesos del modelo como anticipo de la arquitectura Qwen4, y NVIDIA publicó su validación sobre el rack GB300 NVL72 con soporte desde el día cero.

El nuevo módulo entrega 78 billones de operaciones por segundo con 8 GB de memoria y un CPU Arm de ocho núcleos. Llega al mercado en el primer semestre de 2027.

Las cifras que ambas compañías mostraron en Hot Chips corresponden a servir una sola petición a la vez, un escenario que ningún operador de inferencia sostiene si quiere ganar dinero.

NVIDIA liberó implementaciones de referencia para llevar modelos abiertos desde un identificador de Hugging Face hasta inferencia nativa en C++, sin PyTorch ni Python en producción.

El límite real de un centro de datos de IA no es el chip sino los megavatios que entran al edificio, y Nvidia propone repartirlos de forma dinámica en vez de reservar para el peor caso.

El reporte de The Information sitúa el precio en unas 80 veces los ingresos anualizados de la plataforma, que hoy bordean los 150 millones de dólares.

Los primeros números independientes de los racks LPX llegan con una letra chica importante: la prueba corre sobre Gemma 4 31B, el mejor escenario posible para esta arquitectura.

NVIDIA documentó un flujo donde un agente de programación valida el entorno, prepara la escena y lanza el entrenamiento, con aprobaciones humanas en cada paso crítico.

En Hot Chips 2026 la compañía mostró el rack Nexus del CS-4, que duplica la potencia entregada a cada oblea, y adelantó dos generaciones completas de su hoja de ruta.

Nvidia midió sus nuevos sistemas contra el GB300 NVL72 usando trayectorias reales de sesiones de programación con agentes, aunque los resultados todavía esperan revisión de SemiAnalysis.

El chip de 88 núcleos orquestará los agentes de Grok en los centros de datos de la empresa y viajará dentro del primer satélite Starmind en el cuarto trimestre de 2027.

El reemplazo del Jetson Orin Nano Super duplica el rendimiento de inferencia sin cambiar el formato de 69,6 por 45 milímetros, y llega recién en el primer semestre de 2027.

El primer acelerador propio de OpenAI, hecho con Broadcom, se llevó los mejores números de rendimiento por watt en el banco de pruebas InferenceX, aunque no pasa de muestras de ingeniería.

NVIDIA publicó la validación del modelo de Alibaba sobre el rack GB300 NVL72 y detalló la arquitectura híbrida que le permite sostener contextos de un millón de tokens sin inflar la caché KV.

Los peritajes ucranianos indican que el Molniya escogió su punto de impacto sin piloto humano, en el primer caso documentado de muertes civiles por selección autónoma de blanco.

La operación valora al repositorio de modelos abiertos en unas 80 veces sus ingresos anuales recurrentes y casi duplica la oferta inicial de 7.000 millones que Nvidia hizo en enero de 2026.

El alza afecta a los sistemas Grace Blackwell y Vera Rubin que despacharán a comienzos del próximo año, y responde al encarecimiento sin freno de la memoria DRAM y HBM.

Nvidia presentó en Hot Chips 2026 la arquitectura del rack que heredó de Groq y publicó su primer benchmark de terceros, medido por Artificial Analysis sobre Gemma 4 31B.

La compañía integra su controlador de memoria dentro de la pila HBM y promete 30% más ancho de banda, 15% menos consumo y 25% más área libre en el troquel de cómputo.

El motor sombra de NVIDIA mantiene una réplica ya inicializada en la misma GPU y comparte los pesos en memoria, con lo que el reinicio en frío de 283 segundos se vuelve innecesario.

NVIDIA libera junto a CUDA 13.3 un conjunto oficial de bibliotecas con versionado semántico, y declara a Python un ciudadano de primera clase de su plataforma, a la par de C++.

NVIDIA presentó su nuevo computador de entrada para IA de borde, que duplica el rendimiento del Orin Nano Super y consume 40% menos en modo de 15 watts.

En Hot Chips 2026 Nvidia detalló el multihilo espacial de su primera CPU con núcleo propio, que compila el kernel un 22% más rápido que el EPYC 9655P de 96 núcleos.

Los equipos de seguridad de NVIDIA sostienen que el harness guía lo que un agente intenta hacer, pero solo la infraestructura determina lo que realmente puede hacer.

La arquitectura de NVIDIA resolvió los 183 niveles de la prueba pública con 12% menos acciones que VISTA, y llevó a un modelo que por sí solo rendía 30% hasta el puntaje perfecto.

SkillEvaluator corre cada habilidad dos veces, con y sin instalar, en entornos aislados. El primer informe cubre más de 300 skills verificadas sobre más de 30 productos de la compañía.

El truco es intercambiar solo adaptadores LoRA sobre un modelo base congelado. FedUMM, desarrollado con William & Mary, mantiene el 97% del rendimiento de un entrenamiento centralizado.

El modelo de 4.000 millones de parametros cabe en un Jetson Thor y genera acciones sin depender de una GPU de centro de datos.

El campus de Pike County correrá exclusivamente con hardware NVIDIA, se levanta en parte sobre terreno federal de enriquecimiento de uranio y arranca en 2028.

Un experimento con 45 flujos generados por un agente de programación muestra que el detalle del prompt cambia el código y su costo, pero no la física del resultado.
Otros temas que aparecen junto a #nvidia en nuestra cobertura editorial.