21 жовтня на GTC Berlin компанія NVIDIA анонсувала NVIDIA DSX POD — модульний підхід до створення AI-фабрик, який, за словами компанії, може скоротити розгортання на майданчику з шести місяців до 14 днів після готовності інженерних комунікацій. Референсна архітектура передбачає постачання повністю укомплектованих систем Vera Rubin у контейнерах, які партнери збирають, інтегрують і перевіряють до відправлення, переносячи більшу частину монтажних робіт із майданчика замовника.
Ключові висновки
- DSX POD — це розроблена партнерами референсна архітектура модульних AI-фабрик на базі Vera Rubin; коротший термін розгортання можливий за умови готовності інженерних комунікацій на майданчику.
- Поряд з анонсами інфраструктури NVIDIA представила нові рішення для безпеки агентів та інструменти для підключення агентів до корпоративних знань.
- Хуанг пов’язав ці запуски з розширенням NVIDIA у Європі, згадавши про зобов’язання інвестувати майже 10 млрд доларів у технологічну екосистему регіону.
Зміст
- NVIDIA DSX POD переносить інтеграцію на етап до постачання
- Європейський розвиток AI поєднує капітал з операційною ефективністю
- Безпека агентів стає частиною інфраструктури
- Корпоративні знання — наступний рівень розгортання
- Промислові приклади демонструють різні етапи впровадження
- Висновок
NVIDIA DSX POD переносить інтеграцію на етап до постачання
Головна зміна стосується місця, де формується AI-фабрика. Замість того щоб відкладати інтеграцію та перевірку до прибуття обладнання на місце призначення, DSX POD передбачає виконання цих етапів партнерами в модульних контейнерах до відправлення. NVIDIA представила це як зміну в ланцюжку постачання для будівництва центрів обробки даних, а не просто як чергову пропозицію обладнання масштабу стійки.
Ця відмінність важлива для правильного розуміння заявлених термінів розгортання. Період у 14 днів стосується розгортання на майданчику після готовності інженерних комунікацій, а не всього проєкту. У повідомленні не наведено загального графіка будівництва та не розкрито ціни на DSX POD чи дати постачання замовникам.
Хуанг заявив, що Vera Rubin перебуває у стадії повномасштабного виробництва та розширює обчислювальну платформу NVIDIA за межі окремих моделей і великих мовних моделей, охоплюючи обробку всього AI-агента. Ширшу платформу AI-фабрики він описав як поєднання апаратного забезпечення, системного програмного забезпечення, бібліотек CUDA-X і моделей.
| Пункт | Деталі |
|---|---|
| DSX POD | Нова референсна архітектура повністю укомплектованих AI-фабрик Vera Rubin, які партнери збирають, інтегрують і перевіряють у модульних контейнерах. |
| Терміни розгортання | NVIDIA заявляє, що після готовності інженерних комунікацій термін розгортання на майданчику можна скоротити з шести місяців до 14 днів. |
| Заявлені показники ефективності DSX | За даними NVIDIA, ширша платформа може скоротити споживання води для охолодження до 100% і використовувати до 30% менше електроенергії для забезпечення того самого обсягу AI-обчислень. |
| Референсна архітектура OpenShell | Нова архітектура безпеки поєднує засоби контролю політик, ізольоване середовище на рівні ядра та моніторинг взаємодії агентів із системами, на які вони впливають. |
| Agent Knowledge Foundation | Нові моделі та бібліотеки підключають агентів до корпоративних документів і структурованої інформації з баз даних. |
| Адаптивна променева терапія | NVIDIA та Siemens Healthineers розробляють систему з підтримкою AI; у повідомленні не йдеться про її вже завершене впровадження. |
Європейський розвиток AI поєднує капітал з операційною ефективністю
Основній доповіді в Берліні передували візити NVIDIA до Парижа, Лондона, Стокгольма та Дубліна. За даними компанії, NVIDIA зобов’язалася спрямувати майже 10 млрд доларів у технологічну екосистему Європи та співпрацює з понад 12 000 партнерами. Йдеться про заявлений обсяг зобов’язань, а не про те, що всю суму вже витрачено.
Хуанг стверджував, що європейським компаніям варто не лише споживати AI, а й створювати його. Серед європейських компаній, які працюють із NVIDIA над AI, він назвав L’Oréal, Revolut, Spotify, Merck, Vodafone, Porsche і HSBC, пов’язавши анонси інфраструктури з уже наявною бізнес-аудиторією.
NVIDIA також заявила, що її платформа DSX AI Factory може скоротити споживання води для охолодження до 100% і забезпечувати той самий обсяг AI-обчислень, використовуючи до 30% менше електроенергії. Це заявлені можливості ширшої платформи, окремі від твердження про терміни розгортання DSX POD. У звіті про основну доповідь не наведено результатів економії для конкретних проєктів.
Безпека агентів стає частиною інфраструктури
Прискорене розгортання інфраструктури було лише частиною пропозиції NVIDIA. Хуанг описав агентів як системи, що поєднують модель із засобом оркестрації, пам’яттю, ізольованим середовищем, знаннями та інструментами. Оскільки вони можуть отримувати доступ до файлів, мереж та інших ресурсів, їхня корисність водночас створює потребу контролювати дозволені їм дії.
Для вирішення цієї проблеми NVIDIA представила OpenShell Reference Architecture for Safe AI Agents. Це повностекова архітектура на базі OpenShell — середовища виконання з відкритим вихідним кодом і контролем політик, яке забезпечує ізоляцію на рівні ядра між агентом і системами, на які він може впливати.
Хуанг заявив, що привілеї агентів мають бути мінімальними, а їхню діяльність слід контролювати, причому дозволи та застосування політик мають динамічно адаптуватися. Практична відмінність полягає в тому, щоб надати агенту доступ до інструмента, а не необмежений доступ до навколишньої системи. NVIDIA представила безпеку як інженерну вимогу для розгортання агентів, а не як властивість лише базової моделі.
Корпоративні знання — наступний рівень розгортання
NVIDIA Agent Knowledge Foundation покликана усунути іншу перешкоду: підключення агента до інформації, якою підприємство вже володіє. Нова колекція моделей і бібліотек охоплює як неструктуровані документи, так і структуровану інформацію з баз даних.
Серед представлених інструментів — можливості Nemotron для аналізу документів, створення векторних представлень запитів і повторного ранжування релевантної інформації, а також нові моделі Kumo для прогнозування на основі структурованих даних. Ці функції пов’язують процес міркування агента з матеріалами конкретної компанії, а не лише зі знаннями загальної моделі.
Хуанг також представив відкриті моделі NVIDIA як відправну точку, яку компанії можуть додатково навчати на власних даних для конкретних завдань. Ще одним компонентом є бібліотеки CUDA-X: прискорені симулятори, розв’язувачі та механізми обробки даних, якими агенти можуть користуватися як інструментами. Разом ці анонси описують робочий стек, що охоплює дозволи, знання та виконання завдань.
Промислові приклади демонструють різні етапи впровадження
У відео під час основної доповіді було показано, як ці компоненти можуть працювати разом. У Lila Sciences агенти допомагали розробляти потенційний препарат для лікування В-клітинної лімфоми за допомогою віртуальних експериментів, які спрямовували роботу автоматизованої лабораторії. На заводі Siemens в Ерлангені агенти допомагали готувати продукцію до виробництва, перевіряючи плани в цифровому двійнику. У прикладі Dassault Systèmes інженерні агенти за допомогою симуляції виявляли проблему в конструкції автомобіля та вдосконалювали її.
Ці демонстрації слід відрізняти від проєктів, які ще розробляються. NVIDIA та Siemens Healthineers створюють променеву терапію з підтримкою AI, що поєднує агентів для планування лікування, цифрові двійники, дані візуалізації в реальному часі та дані сенсорів. Описана система має адаптувати наведення під час лікування відповідно до змін у тілі пацієнта та пухлині.
Приклади надають інфраструктурній стратегії конкретної мети: агенти, здатні працювати зі спеціалізованими даними та інструментами в лабораторіях, на заводах і в інженерному середовищі. Водночас самі по собі вони не підтверджують, що кожна анонсована технологія вже впроваджена комерційно або що заявленої економії на інфраструктурі досягнуто на цих майданчиках.
Висновок
DSX POD надає європейській AI-стратегії NVIDIA конкретну інфраструктурну пропозицію: перенести інтеграцію за межі майданчика та скоротити термін розгортання після готовності інженерних комунікацій. Супутні інструменти безпеки та роботи зі знаннями мають допомогти компаніям використовувати агентів на цій інфраструктурі, тоді як ціни, графіки постачання та результати ефективності на рівні проєктів у звіті про основну доповідь не розкрито.
Читайте більше новин
Застереження
Ця стаття FinanceVelix містить загальну інформацію, а не персоналізовану фінансову, інвестиційну, юридичну чи податкову консультацію. Ринкові ціни, процентні ставки та економічні умови можуть змінюватися; інвестиції пов’язані з ризиком збитків. Факти відображають інформацію, доступну на момент публікації, і можуть змінитися. Самостійно перевіряйте важливу інформацію та за потреби звертайтеся до кваліфікованого фахівця. Згадка про актив, компанію чи послугу не є рекомендацією.
