Una tarde de agosto, Silicon Valley Power envió una señal para reducir el consumo eléctrico a una fábrica de inteligencia artificial en Santa Clara. La plataforma Conductor de Emerald AI mantuvo los servicios críticos de inteligencia artificial mientras ralentizaba y reprogramaba las tareas de menor prioridad. El consumo descendió automáticamente de cuatro megavatios a tres megavatios; no fue necesaria la intervención del operador. Desde entonces, Silicon Valley Power ha enviado más de 200 señales de demanda a la fábrica y ha obtenido resultados en cada ocasión.
El objetivo del enfoque presentado por NVIDIA en AI Infra Summit es satisfacer las necesidades eléctricas de las fábricas de inteligencia artificial sin esperar a nuevas líneas de transmisión. Según la primera validación de Lambda, anunciada el mismo día, la generación de tokens puede aumentar un 24 % cuando se gestiona de forma inteligente un presupuesto de energía fijo.
- NVIDIA DSX MaxLPS: Aumenta la generación de tokens con un presupuesto de energía fijo al supervisar en tiempo real el consumo de la GPU y del rack.
- NVIDIA DSX Flex: Cambia las prioridades de las tareas según las señales de la red eléctrica y protege las tareas de alta prioridad.
- NVIDIA DSX OS: Ofrece software de código abierto para la gestión del ciclo de vida, la coherencia operativa, la automatización del estado y la resiliencia de las fábricas de inteligencia artificial.
- NVIDIA DSX Sim: Permite modelar los diseños e identificar los cuellos de botella antes de la instalación física.
- NVIDIA DSX Reference Designs: Ofrece arquitecturas validadas que abarcan computación, redes, almacenamiento e instalaciones.
Por qué es importante
Este enfoque busca reducir la necesidad de que los centros de datos de inteligencia artificial sean para la red únicamente una carga continua y no flexible. Para los operadores de la red, el valor reside en poder reorganizar las cargas de trabajo según sus prioridades cuando cambia la demanda de consumo, en lugar de interrumpir por completo el servicio. Por su parte, los operadores de los centros de datos obtienen la opción de gestionar conjuntamente la capacidad de computación y la continuidad operativa dentro del mismo límite de potencia. No obstante, los resultados presentados se basan en ejemplos de demostración y validación de NVIDIA Blog y sus socios; por ello, sigue sin estar claro cómo funcionará el método en distintas instalaciones, con diferentes cargas de trabajo y a mayor escala. Los componentes de software, simulación y diseño de referencia de la familia DSX también muestran que la solución no se limita a un ajuste puntual del consumo.
Antecedentes
NVIDIA no es un nombre nuevo en el archivo de FikirPilot: en los últimos 90 días hemos publicado 13 noticias en las que aparece este nombre; la más reciente está fechada el 27 de septiembre de 2026.