NVIDIA lancerer Minerva AIOps-platform til observerbarhed i AI-fabrikker

NVIDIA lancerede Minerva den 22. oktober 2026 og beskrev den som en AIOps-platform, der giver driftsteams tidligere advarsel om infrastrukturproblemer på tværs af AI-fabrikker. Minerva samler telemetri fra både infrastruktur og AI-arbejdsbelastninger og anvender derefter specialudviklede AI-modeller til at omdanne dataene til indsigt, der kan omsættes til handling, oplyser virksomheden.

AI-fabrikker hører ifølge NVIDIA til blandt verdens mest komplekse driftsmiljøer med enorme GPU-flåder, der træner modeller og leverer AI-applikationer via højhastighedsnetværk. En enkelt komponent, der fungerer dårligere end normalt i den skala — eksempelvis en GPU, der bliver varmere end de øvrige, eller et NVMe-drev, der mister ydeevne under belastning — kan gøre et helt job langsommere, og sådanne advarselstegn er lette at overse. Minerva retter sig mod det, NVIDIA kalder AI-fabrikkens udbytte: det nyttige arbejde, infrastrukturen udfører, målt i GPU-timer, goodput, klyngeoppetid og tokenproduktion.

En dynamisk vidensgraf over fabrikken

Traditionelle overvågningsværktøjer opdeler ofte datacentret i separate visninger, så netværks-, compute-, driftssikkerheds- og maskinlæringsteams hver især kun ser en del af driften. NVIDIA oplyser, at Minerva forbinder disse signaler på tværs af virksomhedens GPU’er, netværk, lager, planlæggere og arbejdsbelastninger.

På grundlag af disse signaler opbygger Minerva en dynamisk vidensgraf, der viser de logiske forbindelser mellem GPU’er, SuperNIC’er, switche og kabler samt de jobs, der kører på dem. NVIDIA oplyser, at denne kortlægning gør det muligt for operatører at spore et langsomt træningsjob tilbage til den komponent, der påvirker det, selv i en fabrik med hundredtusindvis af GPU’er.

Ifølge NVIDIA analyserer platformen milliarder af datapunkter i timen ved hjælp af overvåget og ikke-overvåget maskinlæring. Den lærer, hvordan normal adfærd ser ud, markerer hidtil usete anomalier, forudsiger fejl, efterhånden som de opstår, og sammenholder relaterede hændelser ved hjælp af fabrikkens topologi. Platformen kan samle en strøm af relaterede hændelser i én målrettet hændelse med en sandsynlig grundårsag i stedet for at videresende hvert enkelt symptom til en operatør.

AI-assistent og arbejdsgang for afhjælpning

Minerva leveres med en indbygget AI-assistent og kan også forbindes med eksterne agentbaserede AI-værktøjer, så operatører får en brugerflade på naturligt sprog, der bygger på live-telemetri. Operatører kan undersøge klyngens tilstand og få anbefalinger til afhjælpning gennem en samtale. Teams kan lade en person stå for at udføre rettelserne manuelt eller forbinde platformen med automatisering via API’er til infrastruktur og eksterne systemer.

Bitdeer AI, der den 22. oktober annoncerede sin egen ibrugtagning af platformen, identificerer den indbyggede assistent som Sherlock, Minervas indbyggede multiagentbaserede AI-assistent, og oplyser, at en MCP-server gør det muligt for operatører at prioritere og fejlfinde gennem samtaler på naturligt sprog, der bygger på live-telemetri. Ifølge Bitdeer AI kan softwaren implementeres som en selvstændig platform og er integreret med NVIDIA DSX OS. I virksomhedens meddelelse beskrives det, at telemetriområdet omfatter NVIDIA-GPU’er, ConnectX SuperNIC’er, BlueField-DPU’er, NVLink-switche til skalering op, Spectrum-X-trafik i øst-vestlig og nord-sydlig retning over Ethernet, NCCL, planlæggere og AI-arbejdsbelastninger.

Rapporterede resultater

NVIDIA oplyser, at platformen skaber værdi på de centrale målepunkter, som AI-fabrikker fokuserer på: længere tid mellem afbrydelser, fordi problemer opdages, før de opstår; kortere reparationstid, fordi problemet lokaliseres, når en hændelse indtræffer; og større indsigt, fordi den filtrerer den strøm af data, som moderne AI-infrastruktur genererer, ned til de få advarsler, der faktisk betyder noget. Virksomheden oplyser, at platformen samler relaterede problemer i ét handlingsrettet punkt, så AIOps-teams kan gå fra reaktiv til proaktiv vedligeholdelse og dermed hjælpe AI-fabrikker med at maksimere GPU-oppetiden.

Bitdeer AI rapporterede resultater fra NVIDIAs interne test af AI-fabrikker: I ét tilfælde reducerede Minerva den gennemsnitlige reparationstid for en NVMe-strømfejl fra et nedbrud, der varede flere dage, til seks timer, og i et andet samlede den 81 støjende hændelser i én enkelt alarm og sparede 54 timers klyngeoppetid. Bitdeer AI oplyste, at den interne test også viste længere gennemsnitlig tid mellem afbrydelser gennem forudsigende vedligeholdelse, kortere gennemsnitlig reparationstid gennem automatiseret analyse af grundårsager, flere handlingsrettede indsigter gennem avanceret støjreduktion samt flere effektive GPU-timer, som direkte øger tokenproduktionen.

Tidlige brugere og OEM-partnere

IREN er blandt de NVIDIA-partnere, der bruger Minerva til at optimere deres AI-fabrikker. »NVIDIA Minerva giver vores driftsteam ét samlet overblik over netværket, GPU’erne og de jobs, der kører på dem, så vi i højere grad kan fokusere på proaktiv vedligeholdelse frem for fejlfinding,« sagde Denis Skrinnikoff, teknologidirektør hos IREN, i lanceringsmeddelelsen.

Bitdeer AI oplyste, at virksomheden nu understøtter Minerva i driften af sine AI-fabrikker, og beskrev det som en udvidelse af virksomhedens engagement i pålidelig GPU-infrastruktur med højt udbytte til AI-træning og -inferens i stor skala. Virksomheden oplyste, at platformens observerbarhed, forudsigende vedligeholdelse og agentbaserede fejlfinding hjælper med at opdage forringelser, før de påvirker jobs, reducere reparationstiden og holde flere GPU’er produktive for kunderne. Softwaren er desuden udviklet til at kunne skaleres fra små klynger til AI-fabrikker med hundredtusindvis af GPU’er.

Lenovo skrev i sit eget opslag fra GTC Berlin, at Minerva kan hjælpe teams med at styre tilgængeligheden og ydeevnen af AI-infrastruktur, efterhånden som miljøerne skaleres, og nævnte platformen sammen med sine løsninger Lenovo Hybrid AI Factory with NVIDIA. Lenovo oplyste også, at virksomheden samarbejder med IBM og NVIDIA om løsninger til suveræne AI-fabrikker, der skal give kunderne kontrol over deres egen drift.

Sammen med IREN nævnte NVIDIA Aolani, Bitdeer AI, IBM, Jio, Lambda, Quake AI og Tesla som aktører, der planlægger at implementere Minerva. Ifølge NVIDIA vil Dell Technologies, Lenovo og Supermicro tilbyde platformen som en del af deres porteføljer af løsninger til drift af AI-fabrikker.