Перейти к содержанию
Русский
Материал FikirPilot

От мегаватт к токенам: как NVIDIA максимизирует производительность AI-фабрики

Обновлено: 27.09.2026 · 2 мин чтения · 372 слов

Опубликовано: · Новость поступила: · Время обработки: 134 ч 17 мин

От мегаватт к токенам: как NVIDIA максимизирует производительность AI-фабрики
Современный коридор центра обработки данных

В один из августовских вечеров Silicon Valley Power отправила фабрике искусственного интеллекта в Санта-Кларе сигнал о необходимости сократить потребление электроэнергии. Платформа Conductor от Emerald AI продолжила работу критически важных сервисов искусственного интеллекта, замедлив и перепланировав задачи с низким приоритетом. Потребление автоматически снизилось с четырех мегаватт до трех мегаватт; вмешательство оператора не потребовалось. С тех пор Silicon Valley Power отправила фабрике более 200 сигналов управления спросом и каждый раз получала результат.

Цель подхода, представленного NVIDIA на AI Infra Summit, — обеспечить потребности фабрик искусственного интеллекта в электроэнергии без ожидания новых линий электропередачи. Согласно первой проверке Lambda, о которой было объявлено в тот же день, при интеллектуальном управлении фиксированным бюджетом мощности генерацию токенов можно увеличить на 24%.

  • NVIDIA DSX MaxLPS: в режиме реального времени отслеживает потребление GPU и стоек, увеличивая генерацию токенов при фиксированном бюджете мощности.
  • NVIDIA DSX Flex: меняет приоритеты задач в зависимости от сигналов электросети и сохраняет выполнение задач с высоким приоритетом.
  • NVIDIA DSX OS: предлагает программное обеспечение с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом фабрик искусственного интеллекта, обеспечения стабильности работы, автоматизации контроля состояния и отказоустойчивости.
  • NVIDIA DSX Sim: позволяет моделировать конструкции и выявлять узкие места до физической установки.
  • NVIDIA DSX Reference Designs: предлагает проверенные архитектуры, охватывающие вычислительные ресурсы, сети, системы хранения данных и инфраструктуру объектов.

Почему это важно

Этот подход направлен на снижение необходимости в том, чтобы центры обработки данных AI оставались для электросети лишь постоянной и негибкой нагрузкой. Для операторов электросетей ценность заключается в возможности перераспределять рабочие нагрузки в соответствии с их приоритетами при изменении спроса на электроэнергию, вместо того чтобы полностью прекращать обслуживание. Операторы центров обработки данных, в свою очередь, получают возможность одновременно управлять вычислительной мощностью и непрерывностью работы в рамках одного и того же ограничения по мощности. Вместе с тем представленные результаты основаны на примерах демонстрации и верификации NVIDIA Blog и ее партнеров, поэтому остается открытым вопрос о том, как этот метод покажет себя на разных объектах, при разных рабочих нагрузках и в более широком масштабе. Компоненты семейства DSX, связанные с программным обеспечением, моделированием и эталонными проектами, также показывают, что решение не сводится лишь к оперативной настройке потребления.

Предыстория

NVIDIA — не новое имя в архиве FikirPilot: за последние 90 дней мы опубликовали 13 новостей, в которых упоминалось это имя; самая свежая датирована 27 сентября 2026 года.

Источник: NVIDIA Blog