NVIDIA HGX B200 reduce la intensidad de las emisiones de carbono incorporado

TL;DR

• HGX B200 reduce la intensidad de carbono incorporado a 0,50 gCO2e por exaflop (FP16), una mejora del 24% frente a HGX H100 (0,66 gCO2e/exaflop).
• Inferencia de IA hasta 15x más eficiente en energía en HGX B200, con una reducción de aproximadamente 93% para la misma carga de trabajo de inferencia.
• Rendimiento: FP16 es 2,3x más rápido que en HGX H100.
• Hardware y memoria: ocho GPUs por plataforma; 180 GB de memoria HBM3E por GPU; interconexión NVLink/NVSwitch de quinta generación de hasta 1,8 TB/s por GPU y 14,4 TB/s de ancho de banda agregado; Transformer Engine de segunda generación con FP4 y FP8.
• Impacto en downstream: para el modelo DeepSeek-R1, se prevé 10x de eficiencia de inferencia, lo que se traduce en una reducción del 90% de las emisiones operativas para procesar 1 millón de tokens de inferencia. NVIDIA subraya que los resúmenes PCF se basan en datos de proveedores y están alineados con normas ISO, con el objetivo de aumentar la transparencia y orientar prácticas de computación sostenible. Para más detalles, consulte el Resumen de la Huella de Carbono del Producto para NVIDIA HGX B200. Fuente

Contexto y antecedentes

NVIDIA HGX B200 es una plataforma de computación acelerada por ocho GPUs, diseñada para HPC y cargas de analytics de datos. Integra GPUs NVIDIA Blackwell B200 con 180 GB de memoria HBM3E por GPU y conectividad de alta velocidad mediante NVLink/NVSwitch. HGX B200 y HGX H100 utilizan NVLink/NVSwitch para un rendimiento IA a gran escala. Los resúmenes PCF siguen las normas ISO 14040/14044 para evaluaciones del ciclo de vida y ISO 14067 sobre huellas de carbono, integrando datos de proveedores y bases como imec.netzero, ecoinvent y Sphera para materiales, transporte y energía. Para más información, consulte el Resumen de la Huella de Carbono del Producto para HGX B200. Fuente

Novedades

El HGX B200 introduce varias mejoras respecto al HGX H100:

• GPUs NVIDIA Blackwell B200 con 180 GB de memoria HBM3E por GPU.
• Transformer Engine de segunda generación compatible con FP4 y FP8.
• NVLink/NVSwitch de quinta generación, hasta 1,8 TB/s por GPU y 14,4 TB/s de ancho de banda agregado.
• Rendimiento: throughput FP16 2,3x mayor que en HGX H100.
• Ganancias en eficiencia de inferencia IA: hasta 15x más eficiente energéticamente. Además de las mejoras de hardware, los datos PCF señalan reducciones en materiales y componentes, especialmente en componentes térmicos, CI y memoria, contribuyendo a una menor intensidad de emisiones incorporadas.

Por qué es importante (impacto para desarrolladores/empresas)

Para desarrolladores y empresas, HGX B200 ofrece una combinación de mayor rendimiento y menor impacto ambiental. La reducción del 24% en la intensidad de carbono incorporado implica menores emisiones de fabricación para la misma cantidad de cómputo, mientras que los grandes avances en eficiencia de inferencia reducen el consumo de energía durante el despliegue. Estos avances son especialmente relevantes para cargas de trabajo grandes como entrenamiento e inferencia de IA. A nivel práctico, existen beneficios operativos tangibles: para el modelo DeepSeek-R1, se estima una mejora de 10x en la eficiencia de inferencia, lo que se traduce en una reducción de alrededor del 90% de las emisiones operativas al procesar 1 millón de tokens de inferencia. Estas estimaciones se basan en factores de emisión de la IEA 2023 y contemplan emisiones upstream y pérdidas de T&D, dentro de los resúmenes PCF y alineadas a normas ISO. Desde el punto de vista técnico, las empresas pueden esperar una mejor economía en el centro de datos gracias a un menor consumo de energía en la inferencia y a avances en memoria y ancho de banda de interconexión que admiten modelos de IA más grandes a gran escala. Para más detalles, consulte el Resumen de la Huella de Carbono del Producto para HGX B200. Fuente

Detalles técnicos o Implementación

La plataforma HGX B200 mantiene ocho GPUs por unidad y trae mejoras de hardware y software para acelerar cargas de IA con menor impacto ambiental. Especificaciones clave y contexto comparativo: | Atributo | HGX H100 | HGX B200 |---|---|---| | GPUs por plataforma | 8 | 8 |Memoria por GPU | no especificada en la fuente | 180 GB HBM3E |Interconexión | NVLink/NVSwitch de 5ª generación | NVLink/NVSwitch de 5ª generación; hasta 1,8 TB/s por GPU; 14,4 TB/s de ancho de banda agregado |Transformer Engine | G2 (FP8/FP16) | G2 con FP4 y FP8 |Throughput FP16 vs H100 | referencia 1x | 2,3x más rápido |Eficiencia de inferencia IA | referencia | Hasta 15x más eficiente energéticamente |Intensidad de carbono incorporado (gCO2e/exaflop, FP16) | 0,66 | 0,50 |Observaciones sobre emisiones | – | Reducciones en materiales y componentes; mejoras en térmica, CI y memoria | Los números de intensidad de carbono y rendimiento se basan en FP16 y en datos PCF, reflejando una reducción del 24% de HGX H100 a HGX B200. Los resúmenes PCF se basan en datos primarios de proveedores para más del 90% del peso del producto e integran modelos de imec.netzero, ecoinvent 3.10 y Sphera para materiales, transporte y energía, todos alineados con normas ISO. NVIDIA también señala que las mejoras downstream son especialmente pronunciadas durante el uso activo y cargas de trabajo de IA. Para detalles, consulte la Resumen de la Huella de Carbono del Producto para HGX B200. Fuente

Puntos clave a retener

• El HGX B200 reduce la intensidad de carbono incorporado a 0,50 gCO2e/exaflop FP16 frente a 0,66 gCO2e/exaflop en H100.
• El throughput FP16 es 2,3x mayor y la inferencia IA es hasta 15x más eficiente energéticamente.
• Mejoras de memoria y interconexión: 180 GB de HBM3E por GPU y NVLink/NVSwitch de quinta generación con gran ancho de banda.
• Transformer Engine de 2ª generación con FP4/FP8 abre camino a mayores rendimientos con precisión reducida.
• Beneficios prácticos de implementación, como 10x de eficiencia de inferencia en DeepSeek-R1 y 90% menos emisiones operativas para 1 millón de tokens de inferencia.

Referencias

• https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-hgx-b200-reduces-embodied-carbon-emissions-intensity/
• Resumen de la Huella de Carbono del Producto para NVIDIA HGX B200 (enlace anterior)