NVIDIA raportează rezultate timpurii de producție pentru platforma DSX AI Factory Platform

NVIDIA, pe 15 septembrie 2026, a publicat rezultate timpurii de producție pentru platforma sa DSX AI factory, inclusiv o validare Lambda care a livrat, conform rapoartelor, cu 24 % mai multă debitare de tokeni în cadrul unui buget de energie fix și o implementare de răspuns la cererea utilității desfășurată la fabrica sa Eos AI, sincronizată cu deschiderea AI Infra Summit în Santa Clara.

Summitul se desfășoară în perioada 15–17 septembrie 2026, la Centrul de Convenții Santa Clara, cu peste 8.000 de participanți așteptați, conform paginii de evenimente a NVIDIA. Ian Buck, vicepreședinte al NVIDIA pentru hiper‑scala și calcul de înaltă performanță, a pus eficiența fabricilor AI în centrul prezentării sale principale, „Advancing Infrastructure for the Era of Agentic AI”, iar rezultatele de validare ale furnizorului de cloud Lambda au fost publicate în aceeași zi, a declarat compania într-un postare pe blog.

Validarea Lambda DSX MaxLPS

Rezultatele Lambda reprezintă prima validare a DSX MaxLPS pe serverele NVIDIA HGX B200 GPU, conform postării NVIDIA. Furnizorul de cloud GPU, care deservește peste 10.000 de clienți, de la startup‑uri native AI la hiper‑scali, a rulat software‑ul pe un cluster de cinci rack‑uri, 19 noduri. Prin rularea a 19 noduri în același buget de energie ca 16 noduri la putere maximă, Lambda a obținut cu 24 % mai mult debit de tokeni la nivel de cluster, crescând de la aproximativ 4 milioane de tokeni pe secundă la 5 milioane, în timp ce performanța pe watt s‑a îmbunătățit cu 23 %, potrivit raportului Lambda.

„Cu dovada noastră de concept, credem că am depășit limita bugetelor de energie fixe”, a declarat Dave Ward, președinte al serviciilor cloud la Lambda. „NVIDIA DSX MaxLPS deschide calea pentru recâștigarea capacității blocate și transformarea ei în utilizare reală, cu o densitate de calcul semnificativ mai mare în același spațiu.”

DSX MaxLPS monitorizează consumul de energie al GPU‑urilor și al rack‑urilor și redistribuie capacitatea disponibilă între noduri în funcție de tipul sarcinii, recâștigând capacitatea pe care provizionarea statică ar lăsa‑o blocată, conform pagina platformei DSX a NVIDIA. Antrenarea și inferența consumă energie diferit, iar software‑ul optimizează alocarea în fabrici AI care rulează ambele. Pe baza proiecțiilor NVIDIA, DSX MaxLPS poate permite până la 40 % mai multă capacitate GPU pentru fabricile AI Vera Rubin NVL72 de generație următoare, în același buget de energie de un megawatt, în medii de implementare adecvate.

Fundalul platformei DSX și alimentarea 800 VDC

NVIDIA a anunțat platforma DSX la GTC Taipei pe 31 mai 2026, combinând biblioteci software open source, API‑uri, designuri de referință, platforme de calcul NVIDIA și tehnologii partenere într‑o platformă comună pentru proiectarea, implementarea și operarea fabricilor AI. Supravegherea cuprinde DSX Reference Design, DSX Sim, DSX OS, DSX MaxLPS, DSX Flex și DSX Exchange, acoperind arhitecturi validate, simulare, software operațional modular deschis, managementul energiei, orchestrarea semnalelor de rețea și schimbul securizat de date între sistemele IT și cele de tehnologie operațională.

La lansarea din mai, NVIDIA a declarat că partenerii de cloud CoreWeave, Crusoe, Firmus, IREN, Lambda, Nebius, Nscale și Yotta Data Services implementau DSX Sim, DSX MaxLPS și DSX OS, în timp ce Dell Technologies, HPE, Lenovo și Supermicro se numărau printre producătorii care construiesc sisteme compatibile cu DSX. Fondatorul și CEO‑ul NVIDIA, Jensen Huang, a formulat constrângerea de putere simplu: „O fabrică de un gigawatt nu va deveni niciodată o fabrică de doi gigawatt.” La lansarea din mai, Huang a afirmat că DSX oferă fiecărui constructor de infrastructură un ghid complet pentru simularea, validarea și operarea fabricilor AI.

Postarea din 15 septembrie adaugă că DSX integrează arhitectura de alimentare 800 VDC în designurile sale de referință. NVIDIA afirmă că arhitectura este concepută pentru a reduce complexitatea conversiei, a îmbunătăți eficiența livrării energiei și a susține rack‑uri de calcul accelerat mai dense. Postarea menționează, de asemenea, că rack‑urile GB200 NVL72 cu răcire lichidă directă generează aproximativ 120 kW de căldură care trebuie eliminată înainte ca energia să ajungă la calcul, și poziționează DSX Sim pentru utilizare înainte de instalarea primului rack, DSX OS și DSX Exchange odată ce o fabrică este în funcțiune, și DSX Reference Designs ca o arhitectură de pornire validată.

Răspuns la cerere în producție

O mare parte a postării NVIDIA descrie o seară din august când, pe măsură ce temperaturile și încărcările de aer condiționat au crescut, Silicon Valley Power, utilitatea deținută municipal de orașul Santa Clara, a trimis un semnal către o fabrică AI pentru a‑și ajusta consumul de energie. Platforma Conductor a Emerald AI a executat o ierarhie de sarcini predefinită: sarcinile cu prioritate cea mai mică au cedat, inferența cu prioritate înaltă a continuat să ruleze, iar energia a scăzut de la patru megawaţi la trei, automat, fără intervenția unui operator.

Fondatorul și CEO‑ul Emerald AI, Varun Sivaram, a urmărit pe Zoom împreună cu aproximativ patruzeci de alte persoane, inclusiv echipa sa din San Francisco, ingineri de la centrul de date și personalul utilității, și a declarat că aceasta a fost prima implementare a companiei pe mii de GPU‑uri NVIDIA. Șeful său de produs, Mansi Shah, a comparat momentul cu o lansare de rachetă SpaceX. Silicon Valley Power a trimis de atunci peste 200 de semnale de cerere către fabrică, iar sistemul a funcționat de fiecare dată, cu Conductor răspunzând în mai puțin de un minut, a raportat NVIDIA.

NVIDIA identifică instalația ca fiind fabrica sa Eos AI din Santa Clara, care rulează Conductor ca participant în Programul de Interconectare a Sarcinilor Flexibile al Silicon Valley Power, un program pe care NVIDIA îl descrie ca fiind primul program comercial de utilitate de rețea conceput pentru a trata fabricile AI ca resurse despachetabile. Instalarea din Santa Clara precede DSX Flex, a remarcat NVIDIA, cu Conductor de la Emerald AI integrându-se în DSX Flex pe măsură ce platforma evoluează.

Silicon Valley Power și Emerald AI a anunțat pilotul pe 21 aprilie 2026, cu primul site funcționând la scară comercială, multi-megawatt, într-un centru de date unde NVIDIA rulează sarcini AI pe GPU-uri avansate. Nico Procos, directorul de utilități electrice al SVP, a declarat atunci că pilotul va evalua instrumente practice pentru a proteja fiabilitatea și accesibilitatea, susținând în același timp planificarea flexibilă a creșterii viitoare a sarcinii. Emerald AI a descris implementarea pe 1 iunie 2026, ca prima implementare comercială DSX Flex, construită pe cinci demonstrații live anterioare ale Conductor cu sistemele NVIDIA în centre de date comerciale de pe două continente.

Prima implementare comercială DSX Flex dedicată va fi o fabrică AI de 96 de megawatt Vera Rubin la Centrul de Cercetare al Fabricilor AI al NVIDIA din Manassas, Virginia, a declarat NVIDIA. Emerald AI a afirmat că proiectul Manassas este planificat în colaborare cu Digital Realty, EPRI și PJM Interconnection și este programat pentru sfârșitul anului 2026.