NVIDIA รายงานผลการผลิตเบื้องต้นสำหรับแพลตฟอร์มโรงงาน AI DSX

NVIDIA เมื่อวันที่ 15 กันยายน 2026 ได้เผยผลการผลิตเบื้องต้นสำหรับแพลตฟอร์มโรงงาน AI DSX ของตน รวมถึงการตรวจสอบจาก Lambda ที่ให้ผลการส่งผ่านโทเค็นเพิ่มขึ้น 24% ภายในงบประมาณพลังงานคงที่ และการปรับใช้ระบบตอบสนองความต้องการของสาธารณูปโภคที่ทำงานที่โรงงาน AI Eos ของบริษัท โดยสอดคล้องกับการเปิดงาน AI Infra Summit ที่ซานตาคลารา

งานสัมนาจะจัดตั้งแต่วันที่ 15 ถึง 17 กันยายน 2026 ที่ศูนย์ประชุมซานตาคลารา โดยคาดว่าจะมีผู้เข้าร่วมมากกว่า 8,000 คน ตามหน้ากิจกรรมของ NVIDIA ไอแอน บักค์ รองประธานฝ่ายไฮเปอร์สเกลและการคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงของ NVIDIA ทำให้ประสิทธิภาพของโรงงาน AI เป็นหัวใจของการบรรยายหลักของเขาในหัวข้อ “Advancing Infrastructure for the Era of Agentic AI” และผลการตรวจสอบของผู้ให้บริการคลาวด์ Lambda ได้รับการเผยแพร่ในวันเดียวกัน บริษัทระบุใน บล็อกโพสต์

การตรวจสอบ Lambda DSX MaxLPS

ผลลัพธ์ของ Lambda เป็นการตรวจสอบครั้งแรกของ DSX MaxLPS บนเซิร์ฟเวอร์ NVIDIA HGX B200 GPU ตามโพสต์ของ NVIDIA ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ซึ่งให้บริการลูกค้ามากกว่า 10,000 ราย ตั้งแต่สตาร์ทอัพที่เน้น AI จนถึงผู้ให้บริการไฮเปอร์สเกล ได้รันซอฟต์แวร์บนคลัสเตอร์ขนาดห้าระดับแร็ค มี 19 โหนด โดยการใช้ 19 โหนดภายในงบประมาณพลังงานเดียวกับ 16 โหนดที่ทำงานเต็มกำลัง Lambda สามารถเพิ่มอัตราการส่งผ่านโทเค็นของคลัสเตอร์โดยรวมขึ้น 24% จากประมาณ 4 ล้านโทเค็นต่อวินาทีเป็น 5 ล้านโทเค็นต่อวินาที ในขณะที่ประสิทธิภาพต่อวัตต์เพิ่มขึ้น 23% ตามที่ Lambda รายงาน

“ด้วยหลักฐานแนวคิดของเรา เราเชื่อว่าเราได้ก้าวข้ามข้อจำกัดของงบประมาณพลังงานคงที่แล้ว” Dave Ward ประธานฝ่ายบริการคลาวด์ของ Lambda กล่าว “NVIDIA DSX MaxLPS เปิดทางให้สามารถกู้คืนความจุที่ค้างไว้และเปลี่ยนเป็นการใช้งานจริงในโลกจริง ด้วยความหนาแน่นการคำนวณที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในพื้นที่เดียวกัน”

DSX MaxLPS ตรวจสอบการใช้พลังงานของ GPU และระดับแร็ค และจัดสรรพื้นที่ว่างใหม่ระหว่างโหนดตามประเภทงาน เพื่อกู้คืนความจุที่การจัดสรรแบบคงที่จะทำให้ค้างอยู่ ตามที่ระบุใน หน้าแพลตฟอร์ม DSX การฝึกอบรมและการอนุมานใช้พลังงานต่างกัน และซอฟต์แวร์ทำการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรใน โรงงาน AI ที่ดำเนินการทั้งสองแบบ ตามการคาดการณ์ของ NVIDIA DSX MaxLPS สามารถเพิ่มความจุของ GPU ได้สูงสุดถึง 40% สำหรับโรงงาน AI Vera Rubin NVL72 รุ่นต่อไปภายในงบประมาณพลังงานเมกะวัตต์เดียวกันในสภาพแวดล้อมการปรับใช้ที่เหมาะสม

พื้นฐานของแพลตฟอร์ม DSX และพลังงาน 800 VDC

NVIDIA ประกาศแพลตฟอร์ม DSX ที่งาน GTC ไทเปเมื่อวันที่ 31 พฤษภาคม 2026 โดยรวมไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส, API, การออกแบบอ้างอิง, แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ของ NVIDIA และเทคโนโลยีพันธมิตรเข้าเป็นแพลตฟอร์มร่วมสำหรับการออกแบบ, การปรับใช้และการดำเนินงานของโรงงาน AI ชุดนี้ครอบคลุม DSX Reference Design, DSX Sim, DSX OS, DSX MaxLPS, DSX Flex และ DSX Exchange ซึ่งรวมสถาปัตยกรรมที่ได้รับการตรวจสอบ, การจำลอง, ซอฟต์แวร์การดำเนินงานแบบโมดูลาร์เปิด, การจัดการพลังงาน, การประสานสัญญาณกริดและการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ปลอดภัยระหว่างระบบ IT และเทคโนโลยีการดำเนินงาน

ตั้งแต่การเปิดตัวในเดือนพฤษภาคม NVIDIA ระบุว่าพันธมิตรคลาวด์ ได้แก่ CoreWeave, Crusoe, Firmus, IREN, Lambda, Nebius, Nscale และ Yotta Data Services กำลังปรับใช้ DSX Sim, DSX MaxLPS และ DSX OS ในขณะที่ Dell Technologies, HPE, Lenovo และ Supermicro อยู่ในกลุ่มผู้ผลิตที่สร้างระบบพร้อม DSX ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ NVIDIA Jensen Huang ได้สรุปข้อจำกัดด้านพลังงานอย่างง่ายว่า “โรงงานหนึ่งกิกะวัตต์จะไม่มีวันกลายเป็นโรงงานสองกิกะวัตต์” ในการเปิดตัวเดือนพฤษภาคม Huang กล่าวว่า DSX ให้ผู้สร้างโครงสร้างพื้นฐานทุกคนมีคู่มือครบถ้วนเพื่อจำลอง, ตรวจสอบและดำเนินงานโรงงาน AI

โพสต์เมื่อวันที่ 15 กันยายนเพิ่มเติมว่า DSX กำลังนำสถาปัตยกรรมพลังงาน 800 VDC ไปใช้ในแบบอ้างอิงของตน NVIDIA ระบุว่าสถาปัตยกรรมนี้ออกแบบมาเพื่อ ลดความซับซ้อนของการแปลง, ปรับปรุงประสิทธิภาพการส่งพลังงานและสนับสนุนแร็คคอมพิวเตอร์เร่งความเร็วที่หนาแน่นมากขึ้น โพสต์ยังชี้ให้เห็นว่าแร็ค GB200 NVL72 ที่ใช้การระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงมีความร้อนประมาณ 120 kW ที่ต้องถูกกำจัดก่อนที่พลังงานจะถึงการคำนวณ และกำหนดให้ DSX Sim ใช้ก่อนการติดตั้งแร็คแรก, DSX OS และ DSX Exchange เมื่อโรงงานเริ่มทำงาน, และ DSX Reference Designs เป็นสถาปัตยกรรมเริ่มต้นที่ได้รับการตรวจสอบ

การตอบสนองความต้องการในกระบวนการผลิต

ส่วนใหญ่ของโพสต์ของ NVIDIA เล่าถึงเย็นวันหนึ่งในเดือนสิงหาคม เมื่ออุณหภูมิและภาระการทำงานของเครื่องปรับอากาศพุ่งสูงขึ้น Silicon Valley Power ซึ่งเป็นสาธารณูปโภคที่เป็นของเทศบาลเมืองซานตาคลารา ส่งสัญญาณไปยังโรงงาน AI เพื่อปรับการใช้พลังงานของมัน แพลตฟอร์ม Conductor ของ Emerald AI ดำเนินการตามลำดับงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า: งานที่มีลำดับความสำคัญต่ำสุดหยุดทำงาน, งานอนุมานที่มีลำดับความสำคัญสูงยังคงทำงาน, และพลังงานลดจากสี่เมกะวัตต์เป็นสามเมกะวัตต์โดยอัตโนมัติ โดยไม่มีผู้ปฏิบัติงานเข้ามาเกี่ยวข้อง

ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Emerald AI Varun Sivaram ดูผ่าน Zoom พร้อมกับประมาณสี่สิบคนอื่น ๆ รวมถึงทีมของเขาในซานฟรานซิสโก, วิศวกรที่ศูนย์ข้อมูลและเจ้าหน้าที่สาธารณูปโภค, และกล่าวว่าการปรับใช้ครั้งนี้เป็นครั้งแรกของบริษัทที่ครอบคลุมหลายพัน GPU ของ NVIDIA หัวหน้าผลิตภัณฑ์ของเขา Mansi Shah เปรียบเหตุการณ์นี้กับการเปิดจรวดของ SpaceX Silicon Valley Power ได้ส่งสัญญาณความต้องการมากกว่า 200 ครั้งไปยังโรงงานตั้งแต่ตอนนั้น และระบบทำงานได้ทุกครั้ง โดย Conductor ตอบสนองภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งนาที ตามที่ NVIDIA รายงาน

NVIDIA ระบุสถานที่นี้ว่าเป็นโรงงาน Eos AI ของตนในซานตาโคลารา ซึ่งดำเนินการ Conductor เป็นผู้เข้าร่วมในโครงการ Flexible Load Interconnect Program ของ Silicon Valley Power ซึ่ง NVIDIA อธิบายว่าเป็นโครงการสาธารณูปโภคกริดเชิงพาณิชย์แรกที่ออกแบบให้โรงงาน AI ทำหน้าที่เป็นทรัพยากรที่สามารถสั่งการได้ การติดตั้งในซานตาโคลารานี้เกิดขึ้นก่อน DSX Flex เอง ตามที่ NVIDIA ระบุ โดย Conductor ของ Emerald AI จะรวมเข้ากับ DSX Flex เมื่อแพลตฟอร์มพัฒนาเต็มที่

Silicon Valley Power และ Emerald AI ประกาศการทดลอง เมื่อวันที่ 21 เมษายน 2026 โดยไซต์แรกดำเนินการในระดับเชิงพาณิชย์หลายเมกะวัตต์ที่ศูนย์ข้อมูลซึ่ง NVIDIA รันงาน AI บน GPU ขั้นสูง Nico Procos ผู้อำนวยการหน่วยงานไฟฟ้าของ SVP กล่าวในขณะนั้นว่าการทดลองนี้จะประเมินเครื่องมือเชิงปฏิบัติเพื่อรักษาความเชื่อถือได้และความคุ้มค่า พร้อมสนับสนุนการวางแผนที่ยืดหยุ่นสำหรับการเติบโตของโหลดในอนาคต Emerald AI อธิบายการปรับใช้ เมื่อ 1 มิถุนายน 2026 ว่าเป็นการปรับใช้ DSX Flex เชิงพาณิชย์ครั้งแรก ซึ่งสร้างขึ้นจากห้าการสาธิตสดก่อนหน้าของ Conductor กับระบบ NVIDIA ที่ศูนย์ข้อมูลเชิงพาณิชย์ในสองทวีป

การปรับใช้ DSX Flex เชิงพาณิชย์ที่ทุ่มเทเป็นครั้งแรกจะเป็นโรงงาน AI ขนาด 96 เมกะวัตต์ Vera Rubin ที่ศูนย์วิจัย AI Factory ของ NVIDIA ในเมืองแมนแอสซัส รัฐเวอร์จิเนีย ตามที่ NVIDIA กล่าว Emerald AI ระบุว่าโครงการแมนแอสซัสนี้วางแผนร่วมกับ Digital Realty, EPRI และ PJM Interconnection และมีกำหนดการดำเนินการในช่วงปลายปี 2026