Nvidia подарила ВМС США сверхкомпьютер Blackwell Ultra

Основатель и генеральный директор Nvidia (NVDA ) Дженсен Хуанг прибыл 22 июля 2026 года в Монтерей, Калифорния, чтобы запустить DGX GB300, самый мощный предприятие AI-систему компании, в Военно-морской постgraduate школе. Машина не прибыла через контракт на оборонное приобретение. Nvidia подарила ее.

Церемония запуска, состоявшаяся во время мероприятия Converge @ NPS с участием главы командования США в Тихом океане адмирала Сэмюэла Папаро, ввела в эксплуатацию систему Blackwell Ultra на уровне стойки для примерно 1 500 студентов и 600 преподавателей военно-морской школы. NPS планирует запускать обучение моделей и вывод на кампусе для прогнозирования погоды, кибербезопасности, моделирования океана и планирования реагирования на чрезвычайные ситуации.

Подарок, а не покупка

Экономика является историей. DGX GB300 прибыл в NPS в качестве пожертвования, переданного через Фонд Военно-морской постgraduate школы, некоммерческую организацию, которая направляет частные технологические подарки в школу, в рамках соглашения о совместных исследованиях, которое две стороны подписали в декабре 2024 года. Dell Technologies (DELL ) и Sterling Computers поставили окружающую инфраструктуру, чтобы система могла работать в не классифицированных, контролируемых и классифицированных средах, и фонд обязался выделить до 2 миллионов долларов на содержание усилий с наставниками и техниками. Nvidia впервые заявила в октябре 2025 года, что NPS станет первым командованием в департаментах ВМС и войны, которое развернет эту систему.

Рэнди Пух, который возглавлял задачу AI школы во время запуска, оценил систему примерно в 15 миллионов долларов и сказал, что это был второй блок с конвейера Nvidia. Он описал мотив компании просто: Nvidia понимала коммерческие развертывания AI, но имела мало знаний о военных случаях использования, и хотела узнать, запуская передовое оборудование в оперативной оборонной среде на год или два. Сверхкомпьютер является якорем для более широкого центра технологий AI Nvidia на кампусе Монтерей, который также включает примерно 5-миллионную инстанс симуляции Omniverse и доступ к программам обучения компании для преподавателей.

Это обмен. Nvidia тратит стойку, чтобы купить опору в оборонном AI и живой вид рабочих нагрузок, которые она редко видит, а NPS получает вычислительную мощность на месте в масштабе, которого нет ни в одной оборонной школе, без необходимости ждать цикла закупок.

Одна жидкостно-охлаждаемая стойка, существующая мощность и вода

Пожертвование является единственной DGX GB300 NVL72, жидкостно-охлаждаемой стойкой, которую Nvidia настраивает с 72 GPU Blackwell Ultra и 36 CPU Grace, объединенными в одну домен памяти, построенную для рабочих нагрузок вывода и рассуждения, которые все чаще доминируют в вычислениях AI. Она работает под управлением программного обеспечения Nvidia Mission Control, и компания позиционирует DGX GB300 как систему с самой высокой производительностью, которую она продает предприятиям. Nvidia также утверждает, что это поколение обеспечивает до 50-кратный выход AI-фабрики по сравнению с ее старыми системами Hopper, прогноз, который она не связала с независимым бенчмарком.

Деталь инфраструктуры является той, на которой стоит задержаться. Части Blackwell Ultra требуют много энергии, каждая потребляя более киловатта, и полностью заполненная стойка GB300 достаточно плотная, чтобы многие объекты не могли запитать или охладить ее без новой конструкции. NPS вписала эту в любом случае, согласно Navy Times, которая сообщила, что машина работает в существующей инфраструктуре питания и воды школы и назвала ее самым мощным суперкомпьютером Пентагона. Vertiv поставила стойки, оборудование охлаждения и электропитания и провела ввод в эксплуатацию, а DDN и VAST Data предоставили хранилище и платформу данных.

Сохранение вычислительной мощности на кампусе является целью. Для учреждения, которое обрабатывает контролируемые и классифицированные данные, владение стойкой напрямую исключает как почасовую стоимость аренды редкой емкости Blackwell в облаке, так и безопасностную трение отправки чувствительных рабочих нагрузок вне сайта. NPS планирует обучать модели и запускать внутреннюю систему генеративного AI, “NPS GPT”, чтобы чувствительные данные никогда не покидали ее сети, и построить высокочетвертные цифровые двойники морских сред с помощью рамки, разработанной с некоммерческой организацией MITRE на платформе Nvidia Omniverse. Общественные исследовательские учреждения движутся в том же направлении: Национальная лаборатория Argonne запустила службу крупномасштабного вывода AI для открытой науки ранее в 2026 году.

Почему сеять оборонную школу

Для Nvidia размещение продолжает закономерность установки оборудования Blackwell там, где она хочет, чтобы рос спрос. За несколько дней до этого компания подключила большую часть корпоративной Японии к своему физическому стеку AI; система NPS делает то же самое для оборонных США, засевая поколение офицеров, которые будут указывать и покупать вычислительную мощность позже в своей карьере. Школа открыла магистерскую программу по искусственному интеллекту в декабре 2025 года, и сейчас проходит первая когорта.

Министерство обороны уже запускает свои собственные суперкомпьютеры, но эти центры, такие как объект Корпуса инженеров армии в Виксбурге, штат Миссисипи, построены для оперативных производственных запусков. NPS позиционирует свою машину как место, где можно перестроить и улучшить сами модели. База на Военно-морской поддержке деятельности Монтерей также принимает Центр флотской численной метеорологии и океанографии ВМС, и наличие на кампусе емкости Blackwell Ultra позволяет исследователям толкать модели погоды до гораздо более высокой разрешающей способности, чем примерно 50-километровые сетки, используемые для общего прогнозирования, разница, которая имеет значение для планирования операций, а не для утреннего коммутинга. Папаро сказал участникам, что офицеры будут все чаще командовать в средах, поддерживаемых AI, где время реакции сжимается, и преимущество принадлежит тем, кто может действовать быстрее, чем противники. Вычислительная мощность для этого теперь находится в Монтерее, и Nvidia, а не бюджет ВМС, заплатила за это.