Hardware e InferênciaAplicações 🇺🇸 24.07.2026 01:04

Supercomputador NVIDIA DGX GB300 Implantado na Escola de Pós-Graduação Naval dos EUA

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O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, visitou a Escola de Pós-Graduação Naval (NPS) em Monterey, Califórnia, para inaugurar o sistema DGX GB300, um dos supercomputadores de IA mais potentes. O sistema oferece a estudantes e professores acesso a computação de IA em larga escala para tarefas que vão desde previsão do tempo até cibersegurança.
O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, visitou a Naval Postgraduate School (NPS) em Monterey, Califórnia, para inaugurar oficialmente o sistema NVIDIA DGX GB300 — um dos supercomputadores de IA mais poderosos do mundo. Equipado com o software NVIDIA Mission Control, o supercomputador oferece a mais de 1.500 alunos e 600 professores acesso local a computações de IA em larga escala, incluindo treinamento e inferência de modelos para aplicações em previsão do tempo, segurança cibernética, resiliência a desastres naturais e planejamento de resposta. O sistema está sediado no centro NVIDIA AI Technology Center, que serve como hub para pesquisa e aprendizado em IA. A NPS treina oficiais da ativa e parceiros internacionais em disciplinas que vão desde operações espaciais até oceanografia, e o novo sistema permitirá treinar modelos fundamentais, realizar simulações de alta fidelidade e desenvolver ferramentas de IA. A NVIDIA também expandiu a colaboração por meio do Deep Learning Institute, fornecendo kits de ensino para integrar IA nos currículos. Pesquisadores da NPS utilizam IA para modelar condições oceânicas, prever mudanças atmosféricas e construir gêmeos digitais de ambientes complexos. Em parceria com a MITRE, com base nas bibliotecas NVIDIA Omniverse, foi criada uma plataforma para gêmeos digitais de alta fidelidade voltada à navegação e tomada de decisão em condições de incerteza. Os parceiros de infraestrutura incluíram a DDN (armazenamento de dados de alto desempenho), a VAST Data (plataforma unificada de dados) e a Vertiv (racks, refrigeração e energia).
Fonte: NVIDIA blog — original
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