NVIDIA divulga resultados iniciais de produção para a plataforma de fábrica de IA DSX

A NVIDIA, em 15 de setembro de 2026, publicou resultados iniciais de produção para sua plataforma de fábrica de IA DSX, incluindo uma validação da Lambda que entregou um aumento relatado de 24 % na taxa de tokens dentro de um orçamento de energia fixo e uma implantação de resposta à demanda de utilidade operando em sua fábrica de IA Eos, sincronizada com a abertura do AI Infra Summit em Santa Clara.

A cúpula ocorre de 15 a 17 de setembro de 2026, no Santa Clara Convention Center, com mais de 8 000 participantes esperados, segundo a página de eventos da NVIDIA. Ian Buck, vice‑presidente de hiperescalamento e computação de alto desempenho da NVIDIA, colocou a eficiência das fábricas de IA no centro de sua palestra de abertura, “Advancing Infrastructure for the Era of Agentic AI”, e os resultados da validação do provedor de nuvem Lambda foram divulgados no mesmo dia, informou a empresa em um post de blog.

Validação Lambda DSX MaxLPS

Os resultados da Lambda são a primeira validação do DSX MaxLPS em servidores NVIDIA HGX B200 GPU, segundo o post da NVIDIA. O provedor de nuvem de GPUs, que atende a mais de 10 000 clientes, desde startups nativas de IA até hiperescaladores, executou o software em um cluster de cinco racks e 19 nós. Ao operar 19 nós dentro do mesmo orçamento de energia que 16 nós em plena potência, a Lambda alcançou 24 % mais taxa de tokens em todo o cluster, passando de aproximadamente 4 milhões de tokens por segundo para 5 milhões, enquanto o desempenho por watt melhorou 23 %, relatou a Lambda.

“Com nossa prova de conceito, acreditamos que superamos a limitação de orçamentos de energia fixos”, disse Dave Ward, presidente de serviços de nuvem da Lambda. “O NVIDIA DSX MaxLPS abre caminho para recuperar capacidade ociosa e convertê‑la em uso real, com densidade computacional significativamente maior no mesmo espaço físico.”

O DSX MaxLPS monitora o consumo de energia da GPU e do rack e realoca margem entre os nós com base no tipo de carga de trabalho, recuperando capacidade que o provisionamento estático deixaria ociosa, segundo a página da plataforma DSX. Treinamento e inferência consomem energia de forma diferente, e o software otimiza a alocação em fábricas de IA que executam ambos. Com base nas projeções da NVIDIA, o DSX MaxLPS pode permitir até 40 % mais capacidade de GPU para as fábricas de IA Vera Rubin NVL72 de próxima geração dentro do mesmo orçamento de energia de um megawatt em ambientes de implantação adequados.

Antecedentes da Plataforma DSX e Energia 800 VDC

NVIDIA anunciou a plataforma DSX no GTC Taipei em 31 de maio de 2026, combinando bibliotecas de software de código aberto, APIs, designs de referência, plataformas de computação NVIDIA e tecnologias parceiras em uma plataforma comum para o projeto, implantação e operação de fábricas de IA. O conjunto inclui DSX Reference Design, DSX Sim, DSX OS, DSX MaxLPS, DSX Flex e DSX Exchange, abrangendo arquiteturas validadas, simulação, software operacional modular aberto, gerenciamento de energia, orquestração de sinais de rede e troca segura de dados entre sistemas de TI e tecnologia operacional.

Desde o lançamento em maio, a NVIDIA informou que parceiros de nuvem CoreWeave, Crusoe, Firmus, IREN, Lambda, Nebius, Nscale e Yotta Data Services estavam implantando DSX Sim, DSX MaxLPS e DSX OS, enquanto Dell Technologies, HPE, Lenovo e Supermicro estavam entre os fabricantes que construíam sistemas compatíveis com DSX. O fundador e CEO da NVIDIA, Jensen Huang, descreveu a restrição de energia de forma simples: “Uma fábrica de um gigawatt nunca se tornará uma fábrica de dois gigawatts”. No lançamento de maio, Huang afirmou que o DSX fornece a cada construtor de infraestrutura um manual completo para simular, validar e operar fábricas de IA.

O post de 15 de setembro acrescenta que o DSX está incorporando a arquitetura de energia 800 VDC em seus designs de referência. A NVIDIA afirma que a arquitetura foi projetada para reduzir a complexidade de conversão, melhorar a eficiência da entrega de energia e suportar racks de computação acelerada mais densos. O post também observa que racks GB200 NVL72 com refrigeração líquida direta dissipam aproximadamente 120 kW de calor que deve ser removido antes que essa energia alcance a computação, e posiciona o DSX Sim para uso antes da instalação do primeiro rack, o DSX OS e o DSX Exchange quando a fábrica estiver operando, e os Designs de Referência DSX como uma arquitetura inicial validada.

Resposta à Demanda na Produção

Grande parte do post da NVIDIA relata uma noite de agosto em que, com o aumento das temperaturas e das cargas de ar‑condicionado, a Silicon Valley Power, a concessionária municipal da cidade de Santa Clara, enviou um sinal a uma fábrica de IA para ajustar seu consumo de energia. A plataforma Conductor da Emerald AI executou uma hierarquia de carga de trabalho pré‑definida: os trabalhos de menor prioridade foram suspensos, a inferência de alta prioridade continuou em execução, e a energia caiu de quatro megawatts para três, automaticamente, sem a intervenção de um operador.

O fundador e CEO da Emerald AI, Varun Sivaram, assistiu via Zoom com cerca de quarenta pessoas, incluindo sua equipe em São Francisco, engenheiros do data center e funcionários da concessionária, e afirmou que foi a primeira implantação da empresa em milhares de GPUs NVIDIA. Sua chefe de produto, Mansi Shah, comparou o momento a um lançamento de foguete da SpaceX. A Silicon Valley Power enviou desde então mais de 200 sinais de demanda para a fábrica, e o sistema funcionou em todas as ocasiões, com o Conductor respondendo em menos de um minuto, informou a NVIDIA.

A NVIDIA identifica a instalação como sua fábrica Eos AI em Santa Clara, que opera o Conductor como participante do Programa de Interconexão de Carga Flexível da Silicon Valley Power, programa que a NVIDIA descreve como o primeiro programa comercial de utilidade de rede projetado para tratar fábricas de IA como recursos despacháveis. A instalação em Santa Clara antecede o próprio DSX Flex, observou a NVIDIA, com o Conductor da Emerald AI integrando-se ao DSX Flex à medida que a plataforma amadurece.

Silicon Valley Power e Emerald AI anunciou o piloto em 21 de abril de 2026, com o primeiro local operando em escala comercial de múltiplos megawatts em um data center onde a NVIDIA executa cargas de trabalho de IA em GPUs avançadas. Nico Procos, diretor de utilidades elétricas da SVP, disse na época que o piloto avaliaria ferramentas práticas para proteger a confiabilidade e a acessibilidade, ao mesmo tempo em que apoiaria o planejamento flexível para o crescimento futuro da carga. Emerald AI descreveu a implantação em 1 de junho de 2026, como a primeira implantação comercial do DSX Flex, construída sobre cinco demonstrações ao vivo anteriores do Conductor com sistemas NVIDIA em data centers comerciais em dois continentes.

A primeira implantação comercial dedicada do DSX Flex será uma fábrica de IA de 96 megawatts Vera Rubin no AI Factory Research Center da NVIDIA em Manassas, Virgínia, disse a NVIDIA. A Emerald AI afirmou que o projeto de Manassas está planejado em colaboração com a Digital Realty, a EPRI e a PJM Interconnection, e está previsto para o final de 2026.