Știri
Tag: gb200 nvl72
Știri despre „gb200 nvl72”
OpenAI trece Codex pe GPT-5.5 rulat pe sisteme NVIDIA GB200 NVL72 - NVIDIA spune că peste 10.000 de angajați îl folosesc deja intern
NVIDIA spune că a început deja să obțină câștiguri măsurabile de productivitate după ce a pus la dispoziția angajaților aplicația Codex de la OpenAI , alimentată de noul model GPT‑5.5 și rulată pe sisteme NVIDIA GB200 NVL72 , potrivit NVIDIA Blog . Miza, dincolo de „lansare”, este una operațională: compania descrie scurtarea ciclurilor de depanare și accelerarea livrării de funcționalități în proiecte complexe, pe fondul unor costuri și performanțe de inferență (rulare a modelului) pe care le consideră viabile la scară de întreprindere. În material, NVIDIA afirmă că peste 10.000 de angajați din arii precum inginerie, produs, juridic, marketing, finanțe, vânzări, HR, operațiuni și programe pentru dezvoltatori folosesc deja Codex cu GPT‑5.5. Inginerii ar fi avut acces „de câteva săptămâni”, iar compania susține că efectele se văd în timpii de lucru: cicluri de debugging care „se întindeau pe zile” s-ar închide acum „în ore”, iar experimente care necesitau „săptămâni” ar ajunge la progres „peste noapte” în baze de cod complexe, cu mai multe fișiere. De ce contează: productivitate internă, susținută de infrastructură și costuri de inferență NVIDIA leagă aceste rezultate de rularea pe GB200 NVL72, despre care spune că poate livra „de 35 de ori” cost mai mic per milion de tokeni și „de 50 de ori” mai mult output de tokeni pe secundă per megawatt față de generația anterioară. În interpretarea companiei, această „economie” ar face inferența pentru modele de vârf fezabilă la scară enterprise, adică suficient de ieftină și eficientă energetic pentru utilizare pe scară largă în organizații. Compania mai susține că echipele pot livra funcționalități „end-to-end” pornind de la prompturi în limbaj natural, cu fiabilitate mai bună și mai puține cicluri irosite decât la modele anterioare, fără a detalia însă indicatori cantitativi interni (de tip ore economisite, costuri sau rate de defecte). Cum a fost „împachetat” pentru medii corporate: VM-uri, audit și acces limitat Un element central al implementării descrise este controlul asupra datelor și al accesului. Codex ar suporta conexiuni SSH (Secure Shell) la mașini virtuale (VM) aprobate în cloud, astfel încât agenții să lucreze cu date reale ale companiei fără expunere externă, potrivit NVIDIA. Pentru „securitate și auditabilitate”, NVIDIA IT ar fi livrat câte o mașină virtuală în cloud pentru fiecare angajat, ca „sandbox” dedicat. Implementarea ar include: politică de „zero data retention” (fără păstrarea datelor), acces la sisteme de producție în regim „read-only” (doar citire) prin interfețe de linie de comandă și „Skills” (un set de unelte pentru agenți, folosite și în automatizările interne ale companiei). Context: colaborarea NVIDIA–OpenAI și dimensiunea infrastructurii NVIDIA plasează rollout-ul GPT‑5.5/Codex într-un parteneriat cu OpenAI început în 2016, când Jensen Huang ar fi livrat personal primul supercomputer NVIDIA DGX‑1 la sediul OpenAI din San Francisco. Compania mai afirmă că OpenAI s-a angajat să implementeze „peste 10 gigawați” de sisteme NVIDIA pentru infrastructura sa de generație următoare, o extindere care „va pune milioane de GPU-uri NVIDIA” la baza antrenării și inferenței pentru anii următori. În același context, NVIDIA menționează un „milestone” comun: aducerea în funcțiune a „primului cluster GB200 NVL72 cu 100.000 de GPU-uri”, despre care spune că a rulat antrenări la scară mare și a stabilit un nou reper de fiabilitate la nivel de sistem. Într-un e-mail intern citat de companie, CEO-ul Jensen Huang le-ar fi cerut angajaților să folosească Codex: „Să trecem la viteza luminii. Bine ați venit în era AI.” Pentru detalii despre model, NVIDIA trimite la anunțul OpenAI: OpenAI . [...]
Nvidia încurajează utilizarea OpenAI Codex de către angajați - Peste 10.000 de angajați folosesc deja GPT-5.5 pentru creșterea eficienței
Nvidia își extinde utilizarea internă a OpenAI Codex , iar peste 10.000 de angajați folosesc deja varianta bazată pe GPT-5.5 , într-o mișcare care indică o accelerare a automatizării muncii de programare și a fluxurilor conexe la scară de companie, potrivit IT之家 . Conform informațiilor, Nvidia a transmis printr-un comunicat oficial că Codex este alimentat de cel mai nou model „de frontieră” al OpenAI, GPT-5.5, și rulează pe sistemul de tip rack GB200 NVL72 al Nvidia. În interiorul companiei, utilizarea Codex s-a extins dincolo de echipele de inginerie, acoperind și produs, juridic, marketing, financiar, vânzări, resurse umane, operațiuni și programe pentru dezvoltatori. De ce contează: costul și eficiența fac posibilă rularea la scară „enterprise” Articolul indică faptul că inginerii Nvidia folosesc Codex cu GPT-5.5 de câteva săptămâni, iar creșterea de eficiență „poate fi cuantificată”. Nvidia leagă această scalare de infrastructura GB200 NVL72, despre care afirmă că, față de generația anterioară: reduce costul pe un milion de tokeni (unități de text procesate de modele) de 35 de ori ; crește „outputul” de tokeni pe megawatt pe secundă cu 50 de ori . În logica prezentată, avantajul combinat de cost și eficiență energetică ar fi elementul care face fezabilă inferența (rularea modelului pentru a genera rezultate) la nivel de companie, nu doar în proiecte punctuale. Impact operațional: timpi mai scurți de depanare și livrare de funcționalități În exemplele oferite, sarcini care anterior necesitau zile pentru depanare ar putea fi închise în câteva ore, iar experimente în baze de cod complexe, care durau săptămâni, ar putea produce rezultate „peste noapte”. Textul mai susține că echipele pot livra funcționalități „cap-coadă” prin instrucțiuni în limbaj natural, cu o fiabilitate mai bună decât la modelele mai vechi și cu mai puțin „timp mort” și refaceri. Mesaj intern: Jensen Huang cere adoptare generalizată IT之家 notează că Jensen Huang, fondator și CEO al Nvidia, le-a cerut angajaților într-un e-mail intern să folosească Codex. „Să trecem la viteza luminii, bine ați venit în era AI.” [...]
