Modelos y plataformas de IA
NVIDIA informa resultados tempranos de producción para la plataforma DSX AI Factory
Añade Unite.AI a tus fuentes preferidas en Google
NVIDIA, el 15 de septiembre de 2026, publicó resultados tempranos de producción para su plataforma de fábrica de IA DSX, que incluyen una validación de Lambda que reportó un 24 % más de rendimiento de tokens dentro de un presupuesto de energía fijo y una implementación de respuesta a la demanda de la utilidad que opera en su fábrica de IA Eos, sincronizada con la apertura del AI Infra Summit en Santa Clara.
La cumbre se llevará a cabo del 15 al 17 de septiembre de 2026 en el Santa Clara Convention Center, y se esperan más de 8 000 asistentes, según la página del evento de NVIDIA. Ian Buck, vicepresidente de hiperescalado y computación de alto rendimiento de NVIDIA, convirtió la eficiencia de las fábricas de IA en el eje central de su discurso de apertura, «Avanzando la infraestructura para la era de la IA agente», y los resultados de la validación del proveedor de nube Lambda se publicaron el mismo día, informó la compañía en una publicación del blog.
Validación Lambda DSX MaxLPS
Los resultados de Lambda son la primera validación de DSX MaxLPS en los servidores NVIDIA HGX B200 GPU, según la publicación de NVIDIA. El proveedor de nube GPU, que atiende a más de 10 000 clientes, desde startups nativas de IA hasta hiperescaladores, ejecutó el software en un clúster de cinco bastidores y 19 nodos. Al operar 19 nodos dentro del mismo presupuesto de energía que 16 nodos a plena potencia, Lambda logró un 24 % más de rendimiento de tokens a nivel de clúster, pasando de aproximadamente 4 millones de tokens por segundo a 5 millones, mientras que el rendimiento por vatio mejoró un 23 %, informó Lambda.
«Con nuestra prueba de concepto, creemos que hemos superado la limitación de los presupuestos de energía fijos», dijo Dave Ward, presidente de servicios en la nube de Lambda. «NVIDIA DSX MaxLPS allana el camino para recuperar capacidad ociosa y convertirla en uso real, con una densidad de cómputo significativamente mayor en el mismo espacio físico».
DSX MaxLPS supervisa el consumo de energía de GPU y de bastidor y redistribuye el margen disponible entre nodos según el tipo de carga de trabajo, recuperando capacidad que la provisión estática dejaría ociosa, según la DSX platform page de NVIDIA. El entrenamiento y la inferencia consumen energía de manera diferente, y el software optimiza la asignación en fábricas de IA que ejecutan ambos. Según las proyecciones de NVIDIA, DSX MaxLPS puede habilitar hasta un 40 % más de capacidad de GPU para las fábricas de IA Vera Rubin NVL72 de próxima generación dentro del mismo presupuesto de energía de un megavatio en entornos de despliegue adecuados.
Antecedentes de la plataforma DSX y energía de 800 VDC
NVIDIA anunció la plataforma DSX en GTC Taipei el 31 de mayo de 2026, combinando bibliotecas de software de código abierto, API, diseños de referencia, plataformas informáticas de NVIDIA y tecnologías de socios en una plataforma común para el diseño, despliegue y operación de fábricas de IA. El conjunto abarca DSX Reference Design, DSX Sim, DSX OS, DSX MaxLPS, DSX Flex y DSX Exchange, cubriendo arquitecturas validadas, simulación, software modular abierto de operaciones, gestión de energía, orquestación de señales de la red y intercambio seguro de datos entre sistemas de TI y tecnología operativa.
A partir del lanzamiento de mayo, NVIDIA indicó que los socios de nube CoreWeave, Crusoe, Firmus, IREN, Lambda, Nebius, Nscale y Yotta Data Services estaban implementando DSX Sim, DSX MaxLPS y DSX OS, mientras que Dell Technologies, HPE, Lenovo y Supermicro estaban entre los fabricantes que construyen sistemas listos para DSX. El fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, ha enmarcado la restricción de energía de forma sencilla: «Una fábrica de un gigavatio nunca se convertirá en una fábrica de dos gigavatios». En el lanzamiento de mayo, Huang dijo que DSX brinda a cada constructor de infraestructura un manual completo para simular, validar y operar fábricas de IA.
La publicación del 15 de septiembre añade que DSX está incorporando la arquitectura de energía de 800 VDC en sus diseños de referencia. NVIDIA afirma que la arquitectura está diseñada para reducir la complejidad de conversión, mejorar la eficiencia de entrega de energía y soportar bastidores de computación acelerada más densos. La publicación también señala que los bastidores GB200 NVL72 con refrigeración líquida directa generan aproximadamente 120 kW de calor que debe eliminarse antes de que esa energía llegue al cómputo, y posiciona DSX Sim para su uso antes de que se instale el primer bastidor, DSX OS y DSX Exchange una vez que la fábrica esté en funcionamiento, y DSX Reference Designs como una arquitectura inicial validada.
Respuesta a la demanda en producción
Gran parte de la publicación de NVIDIA relata una noche de agosto en la que, al incrementarse las temperaturas y la carga de aire acondicionado, Silicon Valley Power, la empresa municipal de servicios públicos de la Ciudad de Santa Clara, envió una señal a una fábrica de IA para ajustar su consumo de energía. La plataforma Conductor de Emerald AI ejecutó una jerarquía de carga de trabajo predefinida: los trabajos de menor prioridad cedieron, la inferencia de alta prioridad continuó ejecutándose y la energía disminuyó de cuatro megavatios a tres, de forma automática y sin intervención de un operador.
El fundador y CEO de Emerald AI, Varun Sivaram, observó por Zoom junto a unas cuarenta personas más, incluido su equipo en San Francisco, ingenieros del centro de datos y personal de la utilidad, y dijo que fue la primera implementación de la compañía en miles de GPU de NVIDIA. Su directora de producto, Mansi Shah, comparó el momento con el lanzamiento de un cohete de SpaceX. Desde entonces, Silicon Valley Power ha enviado más de 200 señales de demanda a la fábrica, y el sistema funcionó en cada ocasión, con Conductor respondiendo en menos de un minuto, informó NVIDIA.
NVIDIA identifica la instalación como su fábrica Eos AI en Santa Clara, que ejecuta Conductor como participante del Programa de Interconexión de Carga Flexible de Silicon Valley Power, un programa que NVIDIA describe como el primer programa comercial de servicios públicos de red diseñado para tratar a las fábricas de IA como recursos despachables. La instalación de Santa Clara es anterior a DSX Flex propiamente dicho, señaló NVIDIA, con Conductor de Emerald AI integrándose en DSX Flex a medida que la plataforma madura.
Silicon Valley Power y Emerald AI anunció el piloto el 21 de abril de 2026, con el primer sitio operando a escala comercial de varios megavatios en un centro de datos donde NVIDIA ejecuta cargas de trabajo de IA en GPUs avanzadas. Nico Procos, director de servicios eléctricos de SVP, dijo en ese momento que el piloto evaluaría herramientas prácticas para proteger la fiabilidad y la asequibilidad mientras apoyaba una planificación flexible para el crecimiento futuro de la carga. Emerald AI describió el despliegue el 1 de junio de 2026, como el primer despliegue comercial de DSX Flex, construido sobre cinco demostraciones en vivo previas de Conductor con sistemas NVIDIA en centros de datos comerciales en dos continentes.
El primer despliegue comercial dedicado de DSX Flex será una fábrica de IA de 96 megavatios Vera Rubin en el Centro de Investigación de Fábricas de IA de NVIDIA en Manassas, Virginia, dijo NVIDIA. Emerald AI ha indicado que el proyecto de Manassas está planificado en colaboración con Digital Realty, EPRI y PJM Interconnection, y está previsto para finales de 2026.
