Empresa anuncia novos modelos de IA, capazes de gerar imagens mais rápido

A NVIDIA divulgou como a inteligência artificial generativa está revolucionando a forma como as pessoas criam, imaginam e interagem com conteúdo digital.

Com a evolução dos modelos de IA, como o Stable Diffusion 3.5 Large, a demanda por VRAM cresce rapidamente. Esse modelo, por exemplo, consome mais de 18 GB de VRAM, o que restringe sua execução eficiente a sistemas mais robustos.

Redução de VRAM com quantização FP8

Para contornar essa limitação, a NVIDIA aplicou a técnica de quantização — que permite executar partes menos críticas do modelo com menor precisão. As GPUs GeForce RTX Série 40, com arquitetura Ada Lovelace, e as GPUs RTX PRO já oferecem suporte à quantização em FP8, enquanto a nova geração Blackwell também suporta FP4.

Em parceria com a Stability AI, a NVIDIA quantizou o Stable Diffusion 3.5 Grande para FP8, reduzindo o uso de memória em 40%. Além disso, otimizações via TensorRT SDK dobraram o desempenho tanto da versão Grande quanto da versão Média do modelo.

TensorRT agora com suporte para PCs com RTX

O TensorRT foi redesenhado para rodar em PCs com GPUs GeForce RTX, reduzindo o tempo de construção das engines just-in-time (JIT) em até 8 vezes. Isso viabiliza a implantação fluida de IA em mais de 100 milhões de PCs com RTX. O TensorRT para RTX já está disponível como SDK independente para desenvolvedores.

Benefícios para os usuários

Com as melhorias de quantização e aceleração via TensorRT, os usuários agora conseguem:

• Rodar o SD3.5 Grande com apenas 11 GB de VRAM.
• Executar o modelo em cinco GPUs RTX Série 50, em vez de apenas uma.
• Obter desempenho até 2,3x maior (no SD3.5 Grande) e 1,7x maior (no SD3.5 Médio) em relação à versão original em BF16 rodando no PyTorch.

Esses ganhos não comprometem a qualidade das imagens geradas, como mostram comparações diretas entre as versões em FP8 e BF16.

Modelos otimizados e novos serviços

Os modelos otimizados já estão disponíveis no perfil da Stability AI no Hugging Face. Além disso, a NVIDIA e a Stability AI também lançarão o SD3.5 como microsserviço NIM — facilitando o acesso e a implementação em diversas aplicações. O lançamento está previsto para julho de 2025.

TensorRT para RTX: mais rápido e acessível

Apresentado durante o Microsoft Build, o novo SDK TensorRT para RTX:

• Reduz o tamanho da engine em até 8 vezes;
• Permite otimizações locais em segundos;
• Está integrado ao novo framework Windows ML da Microsoft.

Os desenvolvedores podem baixar o SDK no site NVIDIA Developer ou testá-lo diretamente na versão prévia do Windows ML.

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