NVIDIA анонсировала новые партнёрства с южнокорейскими технологическими гигантами. В их числе — поставщик чипов памяти SK hynix, интернет-гигант Naver, транснациональный конгломерат Doosan Group, а также SK Telecom и LG, сообщает Silicon Angle. Сделки последовали за поездкой в Южную Корею главы NVIDIA Дженсена Хуанга (Jensen Huang). Прибыв в конце прошлой недели, он провёл выходные за встречами с руководителями южнокорейских технологических компаний.

SK hynix подписала с NVIDIA соглашение о многолетнем технологическом партнёрстве, основное внимание в рамках которого уделяется совершенствованию чипов памяти нового поколения для использования в передовых ИИ ЦОД. В рамках договора компания будет взаимодействовать с NVIDIA для обеспечения стабильных поставок памяти для ИИ-индустрии. Кроме того, она попытается расширить присутствие в смежных нишах «персонального ИИ» и «физического ИИ» — например, в сфере автономной робототехники и транспорта.

По словам Хуанга, стабильные поставки памяти имеют ключевое значение для ускорения строительства и масштабирования ИИ-фабрик, которые возглавят новую промышленную революцию под предводительством ИИ. Также партнёры намерены сотрудничать в области «технологий симуляции» для разработки полупроводников. SK hynix будет применять библиотеку NVIDIA CUDA-X и фреймворк PhysicsNeMo для повышения скорости и эффективности симуляций, используемых при разработке и производстве передовых чипов. Это включает технологии автоматизированного проектирования (т. н. Technology Computer-Aided Design, TCAD) для анализа характеристик полупроводниковых техпроцессов и технологии вычислительной литографии для создания схем микрочипов.

Источник изображения: NVIDIA

Дополнительно родственная SK hynix компания SK Telecom рассчитывает построить в Южной Корее новое ИИ-облако гигаваттного масштаба на основе ИИ-ускорителей и инфраструктурных решений NVIDIA. Первый из нескольких ИИ ЦОД в составе этого облака должен быть введён в эксплуатацию в начале следующего года. С Naver и Doosan компания тоже договорилась о дополнительных проектах в сфере ИИ ЦОД.

В случае с Naver взаимодействие стартует в Седжоне (Sejong), где расположен один из крупнейших в Азии ИИ ЦОД — Naver GAK Sejong. Компании намерены нарастить возможности объекта, а позже заняться строительством дополнительных ИИ-фабрик гигаваттного уровня, хотя будущее этих планов зависит от того, сможет ли Naver обеспечить необходимые закупки оборудования и доступ к электроэнергии. Doosan, разрабатывающая интеллектуальную робототехнику и выпускающая компоненты для GPU NVIDIA, поможет последней задействовать её энергетические решения в своих платформах для ЦОД. Doosan же рассчитывает применять технологии физического ИИ NVIDIA в своих роботах.

Наконец, NVIDIA и LG Group строят ИИ-фабрику для ускорения развития нового поколения бизнесов LG, драйвером которых выступит ИИ, — от робототехники до автономного вождения, технологий ЦОД и облачных GPU-сервисов. ИИ-фабрика обеспечит LG инфраструктурой для обучения ИИ, симуляций, оценки и внедрения ИИ-приложений в ключевых сегментах бизнеса. Совместно компании объединят разработку ИИ-моделей, генерацию данных для физического ИИ, моделирование и обучение робототехники, развёртывание решений на периферии и создание цифровых двойников в масштабах целых предприятий в единый рабочий процесс для создания систем физического ИИ.

Партнёрство с южнокорейскими компаниями должно помочь расширить присутствие NVIDIA в Южной Корее — одном из мировых технологических лидеров. Кстати, SK hynix и её конкурент Samsung Electronics являются двумя из трёх крупнейших производителей чипов памяти в мире, продукция которых имеет жизненно важное значение для ИИ ЦОД. В ноябре 2025 года сообщалось, что NVIDIA продаст Южной Корее 260 тыс. ускорителей для создания суверенной ИИ-инфраструктуры.

Провайдер FirstVDS запустил тарифы с виртуальными GPU (vGPU) на базе NVIDIA L40S. Теперь в линейке два варианта: можно арендовать физическую видеокарту целиком (доступно с ноября 2025 года) или получить гарантированную долю виртуальной видеокарты.

Компания также сравнила обе технологии в тестах и опубликовала результаты: скорость инференса LLM, генерацию видео и потребление видеопамяти.

Доступны четыре тарифа vGPU — от 4 до 16 Гбайт видеопамяти. Технология vGPU делит физическую видеокарту на несколько профилей с фиксированной долей ресурсов. Серверы работают на виртуализации KVM с процессорами AMD EPYC. Стоимость — от 299 рублей в сутки.

Для сравнения: тарифы с физическим GPU (Passthrough) стартуют от 1150 руб./сутки. В них доступны RTX 4090 и 5090, L4 и L40S — вся видеокарта полностью закрепляется за одной виртуальной машиной.

За последние полгода спрос на GPU-серверы вырос кратно — в первую очередь из-за задач, связанных с LLM, генерацией изображений и видео. Но не каждому проекту нужна 100 % мощность физической карты. Разработчики, Data Science-команды и небольшие студии часто ищут более доступный вход с предсказуемой долей ресурсов. vGPU как раз закрывает этот запрос.

Никита Попов, директор по продукту FirstVDS: «В ноябре мы закрыли потребность в сырой мощности, запустив GPU Passthrough. Но рынку нужен не только потолок производительности, но и адекватная юнит-экономика. vGPU закрывает именно этот сегмент — снижает порог входа до 300 руб. в сутки. Мы прогнали бенчмарки. Сравнивать виртуалку с выделенной картой в лоб бессмысленно — физика берет свое, чудес не бывает. Наша цель была другой: четко очертить границы применимости. Показать механику, при которой vGPU вытягивает нагрузку, и где проходит черта, за которой пора брать полноценное железо».

Что показало тестирование

Компания протестировала две конфигурации: GPU Passthrough (L40S, 48 Гбайт, 16 ядер CPU) и vGPU 16 Гбайт (8 ядер CPU). В сценариях использовались инференс LLM через llama.cpp (модели Qwen 2.5 и 3.6) и генерация видео через ComfyUI с шаблоном Wan2.2 TI2V 5B Hybrid.

Результаты в целом предсказуемы: физическая карта ожидаемо обгоняет виртуальные GPU по производительности. Но обнаружилось два важных нюанса.

Во-первых, при тестировании моделей среднего размера (qwen2.5-14b в двух вариантах квантизации — q3_k_m и q4_0) на vGPU-16 и Passthrough оказалось, что при полной загрузке модели в видеопамять скорость генерации токенов практически не отличается. Разница возникает только в смешанном режиме CPU+GPU (до 30–40 слоёв), где vGPU-16 сдерживает вдвое меньшее количество ядер процессора.

Сравнение скорости генерации токенов (qwen2.5-14b) в зависимости от количества слоёв, загруженных в GPU. Passthrough vs vGPU 16 Гбайт

Во-вторых, более крупные модели (Qwen3.6-35B) в vGPU-16 полностью не загружаются — памяти не хватает, они работают только в смешанном режиме CPU+GPU со снижением скорости.

Генерация видео (ComfyUI) на vGPU-16 тоже работает, но с оговорками: пришлось отключать часть функций и добавлять swap — иначе приложение аварийно завершалось. Время генерации на vGPU-16 ожидаемо выше, чем на Passthrough (для 5-секундного ролика — 293 с против 144).

Таким образом, несмотря на общее преимущество физической карты, виртуальный GPU способен решать определённые задачи — например, инференс средних языковых моделей при полной загрузке в видеопамять. Это делает vGPU осмысленным выбором, когда важнее доступная цена. Для более тяжёлых сценариев (крупные модели, комфортная генерация видео без доработок) производительности vGPU может не хватить.

Подробные результаты тестирования — в отдельной статье.

О компании

FirstVDS — российский провайдер виртуальных серверов. В портфеле — готовые и гибкие конфигурации VPS/VDS: от высокопроизводительных CPU-серверов (линейка «CPU.Турбо 2.0» до 5,7 ГГц) до GPU-решений (Passthrough и vGPU). Также доступны S3-хранилище, домены, SSL и техподдержка 24/7. Дата-центры в Москве, Нидерландах и Казахстане. Более 20 лет на рынке.

Google заключила сделку с SpaceX по поводу аренды вычислительных мощностей ЦОД xAI, в рамках которой будет ежемесячно выплачивать $920 млн в период с октября 2026 года по июнь 2029 года, сообщил ресурс The Wall Street Journal.

Согласно заявлению, поданному SpaceX в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC), её контрактом с Google предусмотрен доступ к 110 тыс. ускорителей NVIDIA и другим компонентам. Стоимость услуги — примерно $11 млрд в год до июня 2029 года. Если SpaceX не предоставит к 30 сентября 2026 года зарезервированные мощности, Google может расторгнуть договор после месячного льготного периода или принять предложение о любом доступном оборудовании по пропорционально сниженной цене. Также любая из сторон может расторгнуть соглашение, начиная со следующего года, уведомив об этом за 90 дней.

«Это краткосрочное, своевременное соглашение, призванное обеспечить нам промежуточные мощности для удовлетворения растущего спроса клиентов на нашу агентскую платформу Gemini Enterprise, который оказался даже выше, чем мы ожидали», — заявил представитель Google Cloud. Google была одним из первых инвесторов SpaceX. Исполнительный директор Google Дональд Харрисон (Donald Harrison) входит в совет директоров SpaceX. Эксперты отмечают довольно высокую стоимость аренды и даже подозревают Google в том, что сделка призвана увеличить стоимость акций во время IPO SpaceX, поскольку Google принадлежит довольно значительная доля в SpaceX.

Источник изображения: xAI

Ранее компании обсуждали возможность сотрудничества по размещению ЦОД в космосе, пишет The Wall Street Journal. Google планирует запустить собственные орбитальные ЦОД к 2027 году в рамках проекта Project Suncatcher. Для создания этих спутников компания сотрудничает с Planet Labs.

Как отметил ресурс TNW, сделка примечательна тем, что у Google есть собственные, двольно значительные вычислительные мощности. По некоторым оценкам, она является крупнейшим в мире владельцем вычислительных мощностей для ИИ, во многом благодаря своим ИИ-ускорителям TPU. Компания направит более $180 млрд на капитальные затраты в этом году и ожидает, что эта цифра «значительно увеличится» в 2027 году. Alphabet на этой неделе объявила о продаже акций на $85 млрд для финансирования этих расходов.

Сделка с Alphabet по структуре похожа на соглашение, объявленное SpaceX и Anthropic в конце мая. Им предусмотрена выплата Anthropic $1,25 млрд в месяц до 2029 года за вычислительные мощности в ЦОД Colossus и Colossus II в Мемфисе (Memphis), причём точно так же предусмотрено досрочное расторжение договора. Сначала Anthropic объявила о планах арендовать 220 тыс. чипов NVIDIA у SpaceX, а затем расширила сделку до 325 тыс. чипов NVIDIA (по данным CNBC).

Стартап Lambda, развивающий неооблачную ИИ-платформу, поделился подробностями о коммутаторе Quantum-X InfiniBand Photonics Q3450-LD, разработанном компанией NVIDIA для крупных дата-центров, ориентированных на ресурсоёмкие нагрузки ИИ.

Устройство, анонсированное в прошлом году, выполнено в форм-факторе 4U по технологии CPO (Co-Packaged Optics). Реализованы 144 порта 800G InfiniBand (коннекторы MPO — Multi-fiber Push-On). Заявленная неблокируемая коммутационная способность составляет 115,2 Тбит/с. Коммутаторы CPO не требуют традиционных подключаемых трансиверов. Применяются 18 съёмных внешних модулей источников света, каждый из которых обслуживает восемь портов MPO.

Источник изображений: Lambda

Рич Андервуд (Rich Underwood), системный архитектор высокопроизводительных вычислений в компании Lambda, отмечает, что для традиционного 72-портового коммутатора необходимы 72 трансивера, каждый из которых потребляет примерно 25 Вт. Исключение этих компонентов из системы обеспечивает существенную экономию энергии. Коммутатор NVIDIA Photonics CPO потребляет 3,95 кВт против 7,0 кВт у стандартного устройства сопоставимого класса. Таким образом, достигается экономия 3,05 кВт на каждый коммутатор: эта мощность может быть перераспределена на другие задачи, в частности, на питание ИИ-ускорителей.

Кроме того, использование CPO позволяет повысить надёжность. Для дата-центра со 128 тыс. GPU требуется приблизительно 655 тыс. дискретных модулей трансиверов. Каждый из них является потенциальной точкой отказа. Технология CPO полностью исключает этот класс компонентов, а следовательно, повышает стабильность работы и минимизирует количество сбоев. Устройство Quantum-X InfiniBand Photonics Q3450-LD оснащено двухконтурным жидкостным охлаждением. Для питания служит шина постоянного тока 48 В.

Компания Microsoft запустила новую ИИ-фабрику проекта Fairwater в Висконсине. Ввод в эксплуатацию состоялся раньше запланированного срока, на объекте заработали сотни тысяч ИИ-систем NVIDIA Grace Blackwell, в частности NVIDIA GB200. Объект подключён к аналогичной ИИ-фабрике в Джорджии. В результате сформирована масштабируемая распределённая вычислительная система для самых требовательных передовых ИИ-моделей.

Благодаря совместной работе над системами электроснабжения, охлаждения и сетевой инфраструктурой NVIDIA Spectrum-X Ethernet, а также новому сетевому протоколу Multipath Reliable Connection (MRC) с распределением пакетов данных по множественным маршрутам, архитектура Fairwater позволяет оптимизировать «экономику токенов» — стоимость обработки и генерации данных искусственным интеллектом. Дополнительно Microsoft завершила проверку платформы NVIDIA Vera Rubin. Облачный гигант подтвердил готовность платформы к развёртыванию в дата-центрах Microsoft Azure.

NVIDIA Vera Rubin может использоваться наряду с системами Blackwell без необходимости модернизации инфраструктуры. Она обеспечивает производительность при инференсе до 10 раз выше на каждый затраченный мегаватт потребляемой мощности по сравнению с платформой-предшественницей. Интегрированная технология NVIDIA Confidential Computing защищает модели и данные в процессе работы ИИ-агентов.

Источник изображения: NVIDIA

Платформа NVIDIA Dynamo представляет собой программное решение для высокопроизводительного инференса, ускоряющее запуск и эксплуатацию ИИ-моделей. Кроме того, она ускоряет запуск моделей в среде AKS (Azure Kubernetes Service). Технология NVIDIA Grove отвечает за распределённую оркестрацию инференса в инфраструктуре Kubernetes.

Речь идёт о запуске новой ИИ-фабрики Fairwater в США. Не так давно в эксплуатацию ввели объект в Атланте, хотя строительство в Висконсине началось довольно давно. В конце апреля глава Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) заявил, что кампус строится ударными темпами и будет введён в эксплуатацию раньше намеченного срока.

Ayar Labs присоединилась к экосистеме NVIDIA NVLink Fusion. Технология Co-Packaged Optics (CPO), предлагаемая компанией, позиционируется как решение для подключения будущих стоечных ИИ-систем на основе масштабируемой гетерогенной вычислительной архитектуры NVIDIA, сообщает Converge! Digest.

Новый шаг объединяет технологию оптических интерконнектов Ayar Labs с оптическими и SerDes-технологиями NVIDIA. Это позволит крупным компаниям и разработчикам ИИ-систем интегрировать оптические соединения в ИИ-инфраструктуру на базе NVLink Fusion. ИИ-кластерам нового поколения необходимо обеспечить эффективную передачу огромных объёмов информации по мере увеличения гетерогенности систем и количества используемых ускорителей.

Обычные интерконнекты практически достигли предела в контексте плотности пропускной способности, дальности действия, задержек и энергопотребления. Ayar Labs пытается преодолеть эти ограничения, интегрируя оптические модули с вычислительными. Это позволит нарастить как пропускную способность, так и дальность действия, одновременно снизив потребление электроэнергии.

Источник изображения: Ayar Labs

В рамках партнёрства с NVIDIA компания Ayar Labs намерена сотрудничать с клиентами и партнёрами по экосистеме, чтобы поддержать развёртывание своих CPO-решений в архитектурах на основе NVLink Fusion. Такая платформа позволяет интегрировать специализированные процессоры и ИИ-ускорители в стоечные системы NVIDIA, сохраняя совместимость с более широкой экосистемой NVLink. Благодаря оптической связи архитекторы систем получат ещё один вариант для проектирования крупных ИИ-фабрик.

Объявление последовало за раундом финансирования серии E, в котором Ayar Labs, с 2015 года занимающаяся оптическими IO-технологиями для ИИ и HPC, привлекла $500 млн. В раунде приняла участие и компания NVIDIA. По словам Converge!, речь идёт о новой вехе для рынка CPO-технологий, поскольку этот шаг Ayar Labs приближает массовое внедрение таких решений в ИИ-инфраструктуру.

Технология CPO годами рассматривалась как преемник подключаемых оптических модулей с высоким энергопотреблением и медных интерконнектов, и именно сегодня кластеры ИИ-ускорителей достигли такой производительности, что CPO становится всё более привлекательным вариантом для ИИ-систем. Решение NVIDIA включить Ayar Labs в экосистему NVLink Fusion свидетельствует о признании в отрасли ИИ того факта, что будущие системы могут потребовать использования оптики не только между стойками, но и внутри них.

NVIDIA NVLink Fusion позволяет создавать кастомные ИИ-платформы со сторонними чипами и другими компонентами. Ранее NVIDIA заключила соглашения в отношении NVLink с Arm, AWS, Fujitsu, Intel, Marvell, MediaTek и SiFive.

Компания Dell Technologies сообщила об обновлении семейства решений AI Factory with NVIDIA, ориентированных на внедрение ИИ. Дебютировали серверы PowerEdge R9822 и PowerEdge M9822 на аппаратной платформе NVIDIA Vera, предназначенные в том числе для развёртывания ИИ-агентов. Процессоры Vera содержат 88 ядер Olympus (176 потоков инструкций), совместимых с набором инструкций Arm v9.2. Возможно использование до 1,5 Тбайт LPDDR5X с пропускной способностью до 1,2 Тбайт/с.

Сервер PowerEdge R9822 выполнен в форм-факторе 3U и оснащён воздушным охлаждением. Система подходит для различных сценариев использования — от агентных приложений и аналитики данных до задач общего назначения, обрабатываемых посредством CPU. Машина может интегрироваться в инфраструктуры существующих дата-центров. В свою очередь, модель PowerEdge M9822 наделена системой прямого жидкостного охлаждения. Этот сервер обеспечивает высокую плотность мощности в средах, оптимизированных для ИИ-агентов и НРС.

Источник изображения: Dell

Прочие характеристики новинок пока не раскрываются. Но отмечается, что платформа Dell AI Factory with NVIDIA поддерживает такие сетевые технологии, как Spectrum-X Ethernet и Quantum-X800 InfiniBand. Могут использоваться программные решения NVIDIA AI Enterprise, мультимодальные языковые модели NVIDIA Nemotron, среда OpenShell и пр. В продажу по всему миру серверы PowerEdge R9822 и PowerEdge M9822 поступят в сентябре текущего года.

Нужно отметить, что решения на платформе NVIDIA Vera готовят и другие ведущие поставщики серверного оборудования. В частности, такие системы недавно анонсировала компания HPE.

Intel совместно с SambaNova и Foxconn объявила о намерении создать референс-дизайн стоечной ИИ-инфраструктуры на базе процессоров Intel Xeon для ЦОД, гиперскейлеров и центров интеллектуального управления. Как сообщает The Register, подход основан на ранее разработанной Intel совместно с SambaNova концепции дезагрегированного ИИ. Архитектура распределяет ресурсоёмкие операции предварительного заполнения между ускорителями NVIDIA, используя чипы SambaNova для ресурсоёмких операций декодирования, что позволяет увеличить выход токенов для каждого пользователя в 2–3 раза.

Генеральный директор Intel Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan) представил два примера таких проектов. Один предназначен для агентных нагрузок, чувствительных к задержкам, а другой — для обеспечения максимальной плотности вычислений. Обе конфигурации поддерживают до 128 процессоров Intel: либо 128-ядерных Granite Rapids-AP, либо 288-ядерных Clearwater Forest, что в сумме составляет от 16 384 P-ядер до 36 864 E-ядер, а также до 384 Тбайт DDR5 при энергопотреблении 100 кВт. Тан сообщил, что системы на основе этого референс-дизайна будут широко доступны у ODM- и OEM-партнёров компании.

В рамках сотрудничества Foxconn предоставит возможности системной интеграции для новой стоечной ИИ-инфраструктуры. Компания также планирует выпускать вариант стоечной инфраструктуры с высокой плотностью процессоров для рабочих нагрузок, не требующих дополнительного ускорения, включая оптимизированные по стоимости задачи инференса, обработку данных и гибридный ИИ.

Intel объявила, что облачный провайдер Vector Core Compute, созданный Vista Equity Partners и Cambium Capital, станет одним из первых, кто развернёт эту платформу, а Together.AI — её первым коммерческим клиентом.

Источник изображения: Intel

Также на выставке Computex 2026 компании Intel, SambaNova, Vista Equity Partners и Cambium Capital представили первую реальную демонстрацию дезагрегированной системы инференса, использующей процессоры Intel Xeon 6 для оркестрации, блоки RDU SambaNova SN40 для декодирования и NVIDIA Blackwell для предварительного заполнения, работающую в ЦОД Vector Core Compute в Лос-Анджелесе.

Напомним, что ранее NVIDIA объявила о запуске аналогичной стоечной платформы, включающей 256 88-ядерных процессоров Vera, ускорители Rubin и LPU Groq 3. Arm также работает над парой референс-дизайнов стоечных систем для агентных рабочих нагрузок на основе своих новых процессоров Arm AGI: 36-кВт системой с воздушным охлаждением и 8160 ядрами, а также 200-кВт системой с жидкостным охлаждением и 45 696 ядрами.

Компания HPE анонсировала сервер ProLiant Compute DL394 Gen12 для ресурсоёмких нагрузок в области ИИ и обработки данных. Система выполнена на аппаратной платформе NVIDIA Vera. Изделия Vera насчитывают 88 ядер Olympus, совместимых с набором инструкций Arm v9.2. Возможна одновременная обработка до 176 потоков инструкций. Поддерживается до 1,5 Тбайт LPDDR5X с пропускной способностью до 1,2 Тбайт/с.

Характеристики ProLiant Compute DL394 Gen12 пока полностью не раскрываются. Известно, что новинка выполнена в форм-факторе 2U. HPE отмечает, что изделия Vera благодаря монолитной конструкции позволяют решить проблему неоднородного доступа к памяти, которая может наблюдаться при использовании традиционных чиплетных архитектур с большим количеством ядер. Эта особенность приводит к переменным задержкам и непредсказуемой производительности. В случае Vera каждому вычислительному ядру предоставляется полоса пропускания до 14 Гбайт/с, что даёт возможность обрабатывать данные на стабильно высокой скорости.

Источник изображения: HPE

В сервере реализованы средства управления HPE Integrated Lights-Out (HPE iLO 7). Говорится о защите от будущих кибератак, основанных на квантовых вычислениях, в соответствии с требованиями Национального института стандартов и технологий США (NIST). Средства HPE Compute Ops Management (COM) обеспечивают унифицированное управление серверной инфраструктурой из единой консоли.

ProLiant Compute DL394 Gen12 может применяться для агентного ИИ, обработки больших объёмов транзакций и других задач. В продажу сервер поступит осенью текущего года.

NVIDIA Vera BlueField-4 STX (BF-4 STX) обеспечит ИИ-системам защиту ИИ-агентов, контекстной памяти и доступа к файлам непосредственно на аппаратном уровне, сообщает Blocks & Files.

DPU поддерживает программную платформу DOCA (Data Center Infrastructure-on-a-Chip Architecture), обеспечивающую доступ по принципу Zero Trust, а также ведёт мониторинг и контроль деятельности ИИ-агентов для предотвращения утечки данных, несанкционированного доступа и других угроз. Решение разработано в рамках создания платформы NVIDIA Vera Rubin.

Решение использует три интегрированные библиотеки безопасности и микросервисы DOCA, работающие в процессоре и памяти DPU. В частности, речь идёт о микросервисе DOCA Vault, благодаря которому доступ к нужным файлам с необходимыми правами получают только авторизованные ИИ-нагрузки. DOCA Argus обеспечивает прозрачность действий ИИ-агентов и рабочих нагрузок, а DOCA Flow помогает изолировать сетевой трафик и защитить конфиденциальные данные в экосистемах с многочисленными арендаторами ресурсов.

Источник изображения: NVIDIA

Благодаря BF-4 STX серверы и СХД могут анализировать и контролировать взаимодействие ИИ-агентов, данных и контекстной памяти в потоке данных. По информации NVIDIA, обнаружение угроз происходит до 1000 раз быстрее, чем в существующих средах без агентного мониторинга, а контроль работы осуществляется на скоростях до 800 Гбит/с.

Свои решения в сфере безопасности интегрируют с Vera BlueField-4 STX компании Akamai, Armis, Check Point, Cisco, CrowdStrike, EQTY, F5, Fortinet, Palo Alto Networks, TrendAI, Xage Security и Zscaler. Платформы на базе STX предлагают провайдеры систем хранения данных: Cloudian, DDN, Dell, Everpure, Hitachi Vantara, HPE, IBM, MinIO, NetApp, Nutanix, VAST Data и WEKA. Системы на базе STX уже разрабатывают Asus, Foxconn, Gigabyte Technology, Supermicro, Wistron и Wiwynn. Заказчикам помогают внедрять соответствующие решения интеграторы Accenture, Deloitte и World Wide Technology.