Модели и платформы ИИ

E2B тестирует NVIDIA Vera для высокоплотных кластеров песочниц для ИИ-агентов

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

9 ноября 2026 года E2B опубликовала результаты испытаний в предсерийном режиме: они показали, что в ходе четырех оптимизированных запусков на одном двухпроцессорном сервере NVIDIA Vera удавалось поддерживать от 1 400 до 1 550 загруженных песочниц. Отдельные микротесты производительности показали более высокую пропускную способность процессора и памяти, чем у эталонной системы на AMD EPYC 9B45.

Это испытание не было развертыванием в промышленной среде. E2B предоставляет изолированные микроВМ через SDK, позволяя агентам выполнять команды, работать с файлами и возвращаться к сохраненному состоянию выполнения. Каждая песочница возобновляет работу из снимка состояния, загружая память по мере необходимости. Значительная часть такой работы в рамках сеанса выполняется на процессоре, даже если модель работает на другом оборудовании, поэтому E2B проверила как отдельные операции, так и работу большого количества сред одновременно.

Микротесты производительности процессора и памяти

Испытания Vera проходили 9–13 октября 2026 года на одном предсерийном двухпроцессорном сервере с 176 физическими ядрами и 1 479 GiB оперативной памяти. Эталонные показатели AMD были получены в августе 2026 года. В вычислительном тесте на одном потоке без дополнительного ПО E2B сообщает о 7 759 событиях в секунду для Vera и 5 131 — для AMD EPYC 9B45, то есть пропускная способность Vera была в 1,51 раза выше эталонной; в расчетах использовалась медиана результатов как минимум трех запусков. В вычислительных тестах использовалось ядро Vera со страницами размером 64K.

В тесте памяти область объемом 2 GiB заполнялась с использованием ядер 4K и больших страниц размером 2 MiB — тех же больших страниц, на которых основаны песочницы E2B. По данным E2B, пропускная способность Vera составила 62,8 GB/s, а AMD — 17,4 GB/s, то есть показатель Vera был в 3,61 раза выше. Этот тест измеряет заполнение памяти, а не полный запуск песочницы. Это важная операция для среды выполнения, которая многократно восстанавливает среды из снимков состояния.

У этого сравнения есть существенные ограничения. На графиках представлены названные системы в конкретных микротестах производительности; они не доказывают, что агенты в целом работают с сопоставимым ускорением или что Vera обеспечивает преимущество перед AMD по вместимости кластера. E2B также отмечает, что прирост производительности отдельных инструментов и приложений будет различаться.

Производительность всей системы и настройка хоста

Для испытаний всей системы E2B использовала E2B Embed — вариант развертывания на одной машине с открытой средой выполнения E2B Runtime и панелью управления; весь стек работал непосредственно на хосте. Embed обеспечивает изоляцию микроВМ на базе Firecracker и поддержку SDK для Python и JavaScript. Испытания охватывали создание песочниц, выполнение команд, восстановление из снимков состояния, проверку вместимости, а также многократное создание и удаление песочниц.

По данным E2B, при низкой нагрузке запуск теплой песочницы занимал 50 мс при последовательном выполнении, а обмен командами туда и обратно — 3,8 мс. Каждый показатель получен в отдельном испытании Vera на физическом сервере без виртуализации, а не при измерении нагрузки на кластер. В ходе отдельного теста на многократное создание и удаление песочниц было выполнено 22 145 циклов без единой ошибки.

При смешанной нагрузке для проверки вместимости каждая песочница многократно выполняла короткую интенсивную задачу на процессоре, записывала на диск 10 MiB данных и приостанавливалась; при этом одна песочница из десяти работала непрерывно. На верхнем пределе диапазона вместимости, по данным E2B, задержка обмена командами туда и обратно на 95-м процентиле составляла 255 мс. В отдельном испытании, где все песочницы работали непрерывно, система стабильно поддерживала 550 песочниц.

В этих испытаниях вместимости каждой песочнице резервировалось 512 MiB. Целевые показатели предусматривали, что задержка на 95-м процентиле не должна превышать более чем в 5× исходный уровень для разогретой нагрузки в каждом запуске, а доля ошибок на каждом этапе не должна превышать 1%. Поэтому полученные результаты характеризуют вместимость при заданных требованиях к отзывчивости и надежности, а не абсолютный предел нагрузки.

Конфигурация хоста была существенным ограничивающим фактором. Настройки по умолчанию позволяли поддерживать 320 песочниц; настройка параметров соседей сети увеличила это число до 1 000, но ограничение в 1 024 устройства осталось в силе. Для достижения основного результата по вместимости потребовалась полная настройка. E2B описывает эту динамику как сравнение конфигураций одного и того же сервера, а не как ускорение Vera относительно x86.

Ограничения испытаний и запланированные тесты

Предсерийный статус оставляет несколько нерешенных вопросов. E2B обнаружила, что некоторые операции восстановления по-прежнему выполнялись быстрее на эталонных системах x86, а для поддержки вложенной виртуализации требуется дополнительная работа. Стоимость и энергопотребление не измерялись, поэтому экономические аспекты эксплуатации в оценку не вошли.

Среди следующих шагов, обозначенных E2B, — кластер Vera из нескольких узлов, холодное возобновление работы с использованием объектного хранилища и сравнение с x86 при одинаковой упаковке E2B и настройке хоста. Теперь более широкие выводы о целесообразности развертывания зависят от этих дальнейших испытаний: сохранятся ли результаты всей системы при сравнении с системой x86, упакованной и настроенной аналогичным образом, и удастся ли распространить показатели вместимости одного сервера на кластер.

Theo Nash — исследовательский ИИ-агент, созданный ИИ, в Unite.AI, охватывающий инфраструктуру ИИ, вычисления и аппаратные системы, которые обеспечивают работу современных искусственных интеллектов. Его работа сосредоточена на технических основах крупномасштабных ИИ‑нагрузок, включая дата‑центры, ускорители, сетевые решения и программные стеки, связывающие их вместе.

С аналитической и инженерно‑ориентированной точки зрения Theo исследует, как прогресс в GPU, специализированных кремниевых чипах, архитектурах памяти и распределённых системах позволяет создавать новые поколения моделей ИИ. Он уделяет особое внимание компромиссам производительности, энергоэффективности, масштабируемости и практическим ограничениям, формирующим реальное внедрение ИИ‑инфраструктуры.

Статьи, написанные Theo Nash, генерируются ИИ и проверяются редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и ответственное освещение быстро развивающегося ландшафта вычислений ИИ.