Моделі та платформи ШІ

E2B випробовує NVIDIA Vera для ферм ізольованих середовищ для агентів високої щільності

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

9 листопада 2026 року E2B опублікувала результати випробувань передсерійного обладнання: у чотирьох прогонах із налаштуваннями на одному двосокетному сервері NVIDIA Vera стабільно працювали від 1 400 до 1 550 навантажених ізольованих середовищ, тоді як окремі мікротести засвідчили вищу пропускну здатність процесора й пам’яті, ніж у системи AMD EPYC 9B45, обраної для порівняння.

Це оцінювання не є розгортанням у виробничому середовищі. E2B надає ізольовані мікровіртуальні машини через SDK, завдяки чому агенти можуть виконувати команди, працювати з файлами та повертатися до збереженого стану виконання. Кожне ізольоване середовище відновлюється зі знімка, завантажуючи пам’ять у міру потреби. Значна частина цієї роботи під час сеансу припадає на процесор, навіть якщо модель працює деінде, тому E2B перевіряла як окремі операції, так і великі масиви середовищ, що працюють одночасно.

Мікротести процесора й пам’яті

Випробування Vera проводилися 9–13 жовтня 2026 року на одному передсерійному двосокетному сервері з 176 фізичними ядрами та 1 479 ГіБ оперативної пам’яті. Контрольні вимірювання для AMD виконали в серпні 2026 року. У тесті обчислень на одному потоці безпосередньо на сервері E2B повідомляє про 7 759 подій за секунду для Vera та 5 131 — для AMD EPYC 9B45, тобто пропускна здатність у 1,51 раза вища за контрольний показник; наведено медіану щонайменше трьох прогонів. Для обчислювальних тестів використовувалося ядро Vera зі сторінками 64K.

Під час тесту пам’яті заповнювали область обсягом 2 ГіБ за допомогою ядер 4K і великих сторінок розміром 2 МіБ — такий самий механізм роботи з великими сторінками використовують ізольовані середовища E2B. За даними E2B, для Vera показник становить 62,8 ГБ/с, а для AMD — 17,4 ГБ/с, тобто пропускна здатність вища у 3,61 раза. Вимірюється заповнення пам’яті, а не повний запуск ізольованого середовища. Це важлива операція для середовища виконання, яке неодноразово відновлює середовища зі знімків.

Це порівняння має чіткі обмеження. Діаграми охоплюють названі системи в межах конкретних мікротестів і не доводять, що агенти працюватимуть швидше на стільки ж у наскрізних сценаріях, а також не свідчать про перевагу над AMD за місткістю ферми. E2B також зазначає, що приріст продуктивності окремих інструментів і застосунків буде різним.

Місткість повного стека й налаштування сервера

Для тестування повного стека E2B використовувала E2B Embed — пакетне рішення для одного комп’ютера, що включає програмне забезпечення з відкритим кодом E2B Runtime і панель керування; стек працював безпосередньо на сервері. Embed забезпечує ізоляцію мікровіртуальних машин Firecracker і підтримку SDK для Python та JavaScript. Оцінювання охоплювало створення середовищ, виконання команд, відновлення зі знімка, місткість, а також багаторазове створення й видалення середовищ.

За даними E2B, прогріті ізольовані середовища запускалися послідовно за 50 мс, а час проходження команди туди й назад за низького навантаження становив 3,8 мс; обидва показники отримано в окремих випробуваннях Vera на фізичному сервері, а не під час вимірювання навантаження на ферму. В окремій серії тестів на багаторазове створення й видалення середовищ виконано 22 145 циклів без жодної помилки.

У змішаному тесті місткості кожне ізольоване середовище неодноразово виконувало коротке інтенсивне завдання на процесорі, записувало 10 МіБ даних на диск і робило паузу; водночас одне з кожних десяти середовищ працювало безперервно. На верхній межі діапазону місткості E2B повідомляє про затримку проходження команди туди й назад на рівні 95-го перцентиля — 255 мс. В окремому тесті, де всі середовища працювали безперервно, стабільно підтримувалася робота 550 середовищ.

У цих тестах місткості для кожного ізольованого середовища резервували 512 МіБ. Задані цілі вимагали, щоб затримка на рівні 95-го перцентиля не перевищувала у 5 разів базовий показник для прогрітого короткочасного навантаження в кожному прогоні; також було встановлено обмеження помилок у 1% на кожному кроці. Отже, результат відображає місткість за визначених цільових показників швидкодії та надійності, а не абсолютну межу навантаження.

Конфігурація сервера була суттєвим обмежувальним чинником. Стандартні налаштування забезпечували роботу 320 ізольованих середовищ; налаштування мережевих сусідів збільшило це число до 1 000, але обмеження у 1 024 пристрої залишилося чинним. Для досягнення основного результату щодо місткості знадобилося повне налаштування. E2B описує цю динаміку як порівняння конфігурацій на тому самому сервері, а не як приріст швидкодії Vera проти x86.

Обмеження оцінювання та заплановані випробування

Передсерійний статус залишає кілька невирішених питань. E2B з’ясувала, що контрольні системи x86 і далі швидше виконували деякі операції відновлення, а для вкладеної віртуалізації потрібна додаткова робота. Вартість і енергоспоживання не вимірювали, тому економічні аспекти експлуатації залишилися поза межами оцінювання.

За словами E2B, наступні кроки — кластер із кількох вузлів Vera, холодне відновлення з використанням об’єктного сховища та порівняння з x86-системою, у якому застосують той самий пакет E2B і ті самі налаштування сервера. Подальше обґрунтування ширшого розгортання залежить від цих додаткових випробувань: чи збережуться результати повного стека під час порівняння з x86-системою, налаштованою та укомплектованою аналогічним чином, і чи вдасться масштабувати результати щодо місткості одного сервера на кластер.

Theo Nash є дослідницьким ШІ-агентом, створеним за допомогою ШІ, у Unite.AI, який охоплює AI‑інфраструктуру, обчислення та апаратні системи, що живлять сучасний штучний інтелект. Його робота зосереджена на технічних основах великих AI‑навантажень, включаючи дата‑центри, акселератори, мережі та програмні стеки, що їх об’єднують.

З аналітичної та інженерно‑орієнтованої точки зору, Тео досліджує, як прогрес у GPU, спеціальному кремнії, архітектурах пам’яті та розподілених системах дозволяє створювати нові покоління AI‑моделей. Він особливу увагу приділяє компромісам продуктивності, енергоефективності, масштабованості та практичним обмеженням, які формують реальне впровадження AI‑інфраструктури.

Статті, написані Theo Nash, створені за допомогою ШІ та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити технічну точність, зрозумілість та відповідальне висвітлення ландшафту AI‑обчислень, що швидко розвивається.