Supermicro анонсировала стойку с процессорами NVIDIA Vera — новое дополнение к линейке DCBBS (Data Center Building Block Solutions) обещает высокую плотность вычислительных мощностей, необходимых для работы агентного ИИ, задач обучения с подкреплением и обработки данных. Решение позволяет развернуть до 22,5 тыс. песочниц. Стойка может эксплуатироваться самостоятельно или совместно с уже поставляемой системой Supermicro NVIDIA Vera Rubin NVL72.

Стойка Supermicro с процессорами NVIDIA Vera объединяет 256 CPU, обеспечивая в общей сложности 22 528 ядер и 45 056 потоков. За высокоскоростное подключение и аппаратные функции безопасности отвечает DPU NVIDIA BlueField-4; технология прямого жидкостного охлаждения Supermicro DLC-2 обеспечивает стойку целиком. Стойка построена на архитектуре NVIDIA MGX третьего поколения, которая включена в состав комплекса DLC-2 — это обеспечивает унифицированную инфраструктурную базу, общую с системой Vera Rubin NVL72 того же производителя, и упрощает стандартизированное развёртывание.

Источник изображения: supermicro.com

Для питания заказчики могут выбрать либо традиционное подключение к сети переменного тока, либо использовать дополнительный модуль питания постоянного тока при напряжении 800 В. В последнем случае для защиты на случай отключения электроэнергии можно использовать блоки резервных аккумуляторов вместо стандартных источников бесперебойного питания. Такой подход помогает освободить полезную площадь в ЦОД, повысить общую эффективность преобразования электроэнергии, а также снизить капитальные затраты и операционные расходы.

Стойка Supermicro NVIDIA Vera CPU поддерживает решение NVIDIA OpenShell, которое обеспечивает непрерывный мониторинг и контроль поведения ИИ-агентов; в качестве внешнего средства мониторинга выступает NVIDIA Sentry на DPU NVIDIA BlueField-4 — при выходе ИИ-агента из-под контроля он изолируется за несколько миллисекунд. Supermicro предусмотрела вариант конфигурации, объединяющий стойки Vera Rubin NVL72 и Vera CPU. Для этого используется схема сети на основе NVIDIA Spectrum-X Ethernet; предусматриваются схемы изоляции горячих коридоров, избыточные модули распределения охлаждающей жидкости между рядами стоек и теплообменники за задних дверцах. Инженеры производителя обеспечивают сопровождение проекта на этапе развёртывания и постоянную поддержку. Supermicro NVIDIA Vera CPU может работать и в качестве автономной CPU-платформы — она подойдёт для сценариев оркестрации ИИ-агентов, реализации песочниц, операций с БД, управления кластером и планировщиками, анализа данных, а также крупномасштабных конвейеров сборки ПО.

Ранее Supermicro представила стойки со статической нагрузкой до 2500 кг, серверы на платформе AMD EPYC Venice и Arm-серверы для агентного ИИ.

Консорциум Sferical AI объявил о запуске в Швеции суперкомпьютера Sferical One, предназначенного для проведения совместных исследований и реализации проектов в области ИИ. В основу вычислительного комплекса положена аппаратная платформа NVIDIA.

В состав Sferical AI входят AstraZeneca, Ericsson, Saab, SEB и Wallenberg Investments. Стратегическим партнёром выступает SKF. Основная цель проекта заключается в том, чтобы обеспечить шведскую отрасль независимой и безопасной инфраструктурой для разработки и внедрения ИИ-решений.

Суперкомпьютер Sferical One состоит из двух кластеров NVIDIA DGX SuperPOD, которые включают 16 серверных стоек NVIDIA DGX GB300 NVL72. Каждая из них насчитывает 36 чипов Grace и 72 процессора Blackwell Ultra. Таким образом, в общей сложности задействованы 1152 ускорителя NVIDIA Blackwell Ultra. Реализовано жидкостное охлаждение.

Источник изображения: Sferical AI

Показатели быстродействия Sferical One не раскрываются. Но одна система GB300 NVL72 обеспечивает ИИ-производительность на уровне 720 Пфлопс на операциях FP8/FP6 и 100 Тфлопс в режиме FP64. Таким образом, 16 стоек теоретически могут выдавать 11,52 Эфлопс и 1,6 Пфлопс соответственно.

«Уникальность Sferical One заключается в том, что несколько крупнейших шведских компаний используют одну и ту же инфраструктуру, совместно разрабатывают решения и обмениваются опытом. Это создаёт ценность, выходящую за рамки самой аппаратной платформы», — говорит Дженни Нордлёв (Jenny Nordlöw), генеральный директор Sferical AI.

Среди направлений использования Sferical One — разработка лекарственных препаратов в AstraZeneca, создание базовых ИИ-моделей для телекоммуникационных приложений в Ericsson, оборонные технологии в Saab, финансовые услуги в SEB, а также промышленные решения в SKF, включая предиктивное техническое обслуживание и контроль качества.

Европейское совместное предприятие по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) объявило об официальном запуске суперкомпьютера Daedalus — самой мощной вычислительной системы Греции. Комплекс занял 31-строку актуального списка TOP500.

Церемония открытия Daedalus состоялась в Технологическом культурном парке Лаврион Национального технического университета Афин (NTUA). В мероприятии приняла участие GRNET S.A. (National Infrastructures for Research and Technology) — государственная технологическая компания Греции, которая работает под эгидой Министерства цифрового управления. Суперкомпьютер размещён в новом дата-центре в здании бывшей электростанции NTUA.

Соглашение на создание Daedalus было заключено между EuroHPC JU и НРЕ в апреле 2025 года. Сообщается, что стоимость проекта составила €36 млн. Со стороны EuroHPC JU поступило 35 % от этой суммы, а оставшиеся средства предоставлены в рамках Национального плана восстановления и обеспечения устойчивости «Греция 2.0»  (при поддержке фонда ЕС NextGenerationEU). С учётом затрат на инфраструктуру и сопутствующие работы создание Daedalus обошлось в €58,9 млн. В специально созданный консорциум Daedalus вошли Кипр, Черногория и Северная Македония.

Источник изображения: EuroHPC JU

С технической точки зрения суперкомпьютер базируется на аппаратной платформе NVIDIA в составе более чем 2 тыс. суперчипов GH200 Grace Hopper. Реализована передовая система прямого жидкостного охлаждения. Хранилище включает высокопроизводительный NVMe-уровень вместимостью 1 Пбайт, а общая доступная ёмкость достигает 10 Пбайт. Производительность находится на уровне 85,69 Пфлопс, пиковое быстродействие — 115,08 Пфлопс. Питание обеспечивается в том числе от солнечной фермы мощностью 2 МВт.

Использовать Daedalus планируется для решения сложных задач в различных областях, включая ИИ, медицину, климатические и метеорологические исследования, инженерию, анализ больших данных, интеллектуальные транспортные системы и кибербезопасность. 

Infineon заключила партнёрское соглашение с NVIDIA, в рамках которого будет разработана технология преобразования энергии с компонентами на основе нитрида галлия (GaN), предназначенная для архитектуры питания ИИ ЦОД с напряжением 800 В постоянного тока, сообщает Data Centre Dynamics. Новое соглашение стало продолжением договорённостей, достигнутых в мае 2025 года.

В рамках нового соглашения основное внимание будет уделяться разработке преобразователей промежуточной шины питания (IBC) — эти устройства понижают напряжение основной шины, питающей карты ускорителей, до более низких уровней, позволяя последующим каскадам питания формировать необходимые значения для работы компонентов в системах ИИ.

Источник изображения: infineon.com

Многокаскадная архитектура помогает снизить потери при распределении энергии и соблюсти жёсткие требования к занимаемой площади на плате, тепловым характеристикам и времени безотказной работы. Стандарт высоковольтного питания постоянным током внедряется наряду с существующими системами переменного тока и низковольтного постоянного тока в качестве дополнительного решения для систем с повышенной плотностью мощности.

GaN-компоненты переключаются быстрее кремниевых аналогов и характеризуются меньшими потерями, что позволяет достичь частот переключения до 1 МГц на этапе промежуточного преобразования. За счёт этого можно уменьшить размеры магнитных и других пассивных компонентов, повысить плотность мощности и снизить высоту конструкции печатных плат — всё это важно с учётом того, что мощность серверных стоек приближается к мегаваттному уровню. В ассортименте решений Infineon на базе GaN значатся преобразователи для различных диапазонов: с 800 В до 50, 12 и 6 В; компания также располагает микроконтроллерами питания PSoC Control C3, чипами EiceDRIVER для управления силовыми транзисторами — и предлагает комплексные системные решения IBC. Есть также аналоги на компонентах из кремния и карбида кремния.

Ранее тайваньская Winbond договорилась о приобретении у Infineon бизнеса по производству памяти NOR и FRAM; Infineon, в свою очередь, поглотила индийского производителя систем электропитания для ЦОД C2i Semiconductors. В начале года компания также представила беспроводные чипы Airoc ACW741x для оборудования интернета вещей.

Dell расширила ассортимент решений серии Dell AI Factory with NVIDIA — производитель представил серверы и стойки на процессорах NVIDIA Vera, а также стоечную систему для инференса с ускорителями Groq 3 LPU.

Система Dell PowerEdge M9882 включает 256 процессоров NVIDIA Vera в одной стойке формата 48U — решение призвано более эффективно использовать ресурсы питания и охлаждения в ЦОД за счёт отделения вычислительных мощностей CPU от кластеров GPU. Стойка, отметили в Dell, разрабатывалась специально для поддержки агентного ИИ; система может работать параллельно с инфраструктурой на базе GPU, ориентированной на инференс моделей.

Источник изображения: dell.com

Сервер Dell PowerEdge R8822 представляет собой двухпроцессорное решение на базе NVIDIA Vera с воздушным охлаждением, совместимое со стандартными 19-дюймовыми стойками. Как и стоечный вариант, модель R8822 оптимизирована для агентного ИИ: на ней можно запускать задачи обучения с подкреплением, обработки данных и аналитики; поддерживается установка до четырёх двухслотовых GPU для ускорения задач, связанных с ИИ и высокой вычислительной нагрузкой.

Dell также представила PowerEdge XE9810 — свой первый продукт с ускорителями Groq 3 LPU. Система состоит из 16 вычислительных модулей с прямым жидкостным охлаждением. Точное число LPU в каждом модуле не уточняется, но в Dell отмечают, что решение служит «идеальным дезагрегированным дополнением к существующим GPU-кластерам». Система разрабатывалась для обеспечения высокой пропускной способности, необходимой для массового выполнения задач агентного ИИ в реальных условиях. Сервер Dell PowerEdge R8822 станет доступным уже в октябре; модели M9882 и XE9810 появятся в I квартале 2027 года.

Ранее компания рассказала о расширении возможностей Dell AI Data Platform. Производитель анонсировал первую в мире СХД PowerEdge R7725 с поддержкой SSD на 245 Гбайт; в ассортименте Dell также значится сервер PowerEdge XE8812 на архитектуре NVIDIA Vera Rubin NVL4.

NVIDIA представила эталонную архитектуру DSX Pod — модульного контейнерного ИИ-ЦОД, оснащаемого семью стойками Vera Rubin NVL72, а также необходимым для работы сетевым, охлаждающим и электротехническим оборудованием. Компания утверждает, что такая архитектура позволяет сократить время развёртывания ЦОД на заранее подготовленной площадке примерно с шести месяцев до двух недель, сообщает Datacenter Knowledge.

Анонсированное в ходе мероприятия GTC Berlin модульное решение рассчитано на организации, которым требуется быстро ввести в эксплуатацию большие вычислительные мощности без длительного планирования, строительства и значительных трудозатрат, характерных для реализации обычных ИИ-проектов. NVIDIA заявила, что сотрудничает с 17 партнёрами, включая Bull, Dell Technologies, HPE, Lenovo, Eaton, Schneider Electric и Vertiv. Они начнут поставлять варианты решений на основе DSX Pod в начале 2027 года.

По словам представителя NVIDIA, речь идёт о полностью собранном и протестированном контейнерном решении со стандартизированным вводом питания на 800 В постоянного тока (DC) и заранее смонтированными трубопроводами. Это строительный блок для будущих ИИ-фабрик.

NVIDIA сообщает, что сама компания разрабатывает и проверяет эталонную архитектуру, а партнёры производят контейнеры, интегрируют оборудование, адаптируют системы электроснабжения и жидкостного охлаждения, а также устанавливают и обслуживают готовые комплексы. Речь идёт не об универсальном готовом продукте NVIDIA, а о проектной основе для решений разных вендоров.

Хотя архитектура была представлена в Берлине, в компании подчеркнули, что контейнерный эталонный проект предназначен для внедрения по всему миру. Местом проведения мероприятия GTC Berlin выбрали Берлин, поскольку руководство NVIDIA считает модульную инфраструктуру быстрого развёртывания важным фактором развития ИИ в Европе.

В компании подчеркнули, что решение разработано для организаций, желающих быстрее вводить в эксплуатацию сотни мегаватт вычислительных мощностей, упростив этот процесс по сравнению с реализацией обычных проектов.

По мнению экспертов IDC, DSX Pod подходит для трёх сценариев развёртывания. Его можно использовать в суверенных проектах, требующих физической изоляции оборудования, в небольших ИИ-проектах для выполнения специализированных задач, а также для периферийных ИИ-вычислений — там, где необходимы комплексные решения для ускоренных вычислений «под ключ».

Для удовлетворения спроса на ИИ-инфраструктуру NVIDIA и её партнёры по цепочке поставок намерены в следующие три года увеличить производственные мощности по выпуску подложек в 2,5 раза, а к 2028 году — нарастить мощности по передовому корпусированию более чем на 300 %. Кроме того, к середине 2027 года планируется увеличить объёмы производства оптических модулей на основе технологии интегрированной оптики Co-Packaged Optics (CPO) в 15 раз, а к концу 2028 года — дополнительно удвоить этот показатель.

В ходе мероприятия компания также представила программное обеспечение и механизмы безопасности для масштабных ИИ-проектов. В частности, была представлена эталонная архитектура OpenShell Reference Architecture, призванная помочь организациям управлять ИИ-агентами. Она позволяет определять, к каким ресурсам могут обращаться агенты, отслеживать их активность и принудительно обеспечивать соблюдение заданных политик при выявлении небезопасного поведения.

В компании рассказали, что архитектура объединяет инфраструктуру NVIDIA Vera Rubin NVL72 для обучения и инференса с системами на базе процессоров NVIDIA Vera, которые обеспечивают работу и управление средой выполнения ИИ-агентов. Между этими системами располагаются DPU BlueField, выполняющие функции изолированного средства контроля безопасности. Последние анализируют сетевой трафик и позволяют обновлять политики безопасности, в том числе отключая агента при выявлении его небезопасного поведения.

По данным NVIDIA, среди компаний, использующих OpenShell Reference Architecture для повышения безопасности при работе с ИИ-агентами, — Anthropic, AWS, Google Cloud, Meta✴, Microsoft, OpenAI и Perplexity.

Казахстан продолжает наращивать свою вычислительную базу, планируя развёртывание инфраструктуры на архитектуре NVIDIA Vera Rubin. Движущей силой на данном этапе роста выступают компании, изначально ориентированные на отрасль искусственного интеллекта. Казахстанская экосистема ИИ переходит от этапа планирования инфраструктуры к её практическому развёртыванию. Процесс охватывает весь арсенал технологий ИИ от проектирования инфраструктуры и моделей до конечных приложений.

Firebird, построившая свою ИИ-фабрику в Армении, расширяет своё присутствие в Казахстане. Компания получила от властей США экспортную лицензию на поставку 45 тыс. GPU NVIDIA Grace Blackwell — первый этап проекта реализуется совместно с «Казахтелекомом» в «Долине ЦОД»; коммерческий запуск намечен на III квартал 2027 года. На втором этапе планируется довести совокупную мощность инфраструктуры Firebird в Казахстане примерно до 500 МВт. Компания намерена создать подразделение Firebird Labs Kazakhstan для поддержки местных ИИ-стартапов, проведения исследований и развития кадрового потенциала. Для реализации проекта задействуют механизмы финансирования, обеспечения доступа к вычислительным ресурсам и научно-исследовательское партнёрство.

Источник изображения: nvidia.com

«Казахтелеком», крупнейший телекоммуникационный оператор в стране, уже развернул 400 GPU NVIDIA H200 и 480 единиц NVIDIA B300 в Астане и Алматы. В следующем году компания планирует разместить более 1000 GPU в «Долине ЦОД» и ещё более 1000 GPU в составе платформы NVIDIA Vera Rubin в районе Экибастуза. Эта инфраструктура позволит выполнять широкий спектр задач и будет доступна для предприятий и разработчиков.

Специализирующиеся на ИИ местные компании также активно наращивают свои мощности и разрабатывают на них прикладные решения. Это даёт возможность обучать, донастраивать и эксплуатировать всё более совершенные модели. Успешные приложения формируют дополнительный спрос на вычислительные ресурсы. Перспективы развития казахстанской отрасли ИИ определяются не только числом GPU. Важна интеграция этой инфраструктуры с разработчиками, университетами, стартапами и различными отраслями экономики. Это помогает конвертировать вычислительные мощности в полезные прикладные решения. Представленные планы охватывают различные уровни этой экосистемы: развёртывание инфраструктуры, доступ к мощностям и разработку изначально созданных с расчётом на ИИ продуктов.

Ранее Akashi Data Center рассказала о планах построить в Казахстане Tier IV ЦОД мощностью 100 МВт. В минувшем году стало известно о намерении запустить в стране самый мощный суперкомпьютер в Центральной Азии. С Россией обсуждается план проложить интернет-кабель по дну Каспийского моря.

ASUS объявила, что в IV квартале 2026 года будет готова выпустить новые стоечные серверы на платформе NVIDIA HGX Rubin NVL8. Они будут доступны в конфигурациях как частично, так и полностью укомплектованной стойки. Линейка включает модели XR R1I12B-M1BHFS (форм-фактор 3U, гибридное охлаждение) и XR R1I12B-M1BLFS (форм-фактор 2U, полностью жидкостное охлаждение).

Система ASUS XR R1I12B-M1BHFS в формфакторе 3U сочетает систему прямого жидкостного охлаждения микросхем (D2C) для базовой платы NVIDIA HGX Rubin с восемью GPU и воздушное охлаждение для двух процессоров Intel Xeon 6. Модульная конструкция с воздушным охлаждением CPU на 50 % сокращает время технического обслуживания; поддержка накопителей форматов U.2 и E1.S обеспечивает гибкость при развёртывании системы.

Источник изображения: servers.asus.com

ASUS XR R1I12B-M1BLFS отличают формфактор 2U и полноценное жидкостное охлаждение — система имеет высокую тепловую эффективность, высокую вычислительную плотность и способствует улучшению коэффициента энергоэффективности (PUE), что важно для ресурсоёмких задач в сфере ИИ. Сертифицированная NVIDIA конструкция и архитектура без использования кабелей для соединения плат снижают сложность развёртывания системы.

Формирование инфраструктуры для ИИ требует оптимизации вычислительных мощностей, систем питания, охлаждения и сопутствующей инженерной части. ASUS сочетает свой опыт с решением NVIDIA DSX Sim Blueprint — эталонным проектом системы моделирования и проверки инфраструктуры ЦОД в среде цифровых двойников — и помогает оптимизировать инфраструктуру для задач масштабной генерации токенов. Совместно с партнёрами по экосистеме производитель объединяет вычислительные ресурсы, сетевое оборудование, СХД, системы питания и охлаждения и инженерную инфраструктуру в единую среду цифрового двойника. Это помогает заказчикам оценивать конфигурации инфраструктуры, выявлять ограничения, оптимизировать производительность и энергоэффективность системы ещё до её развёртывания.

Asus предлагает ассортимент продукции на основе решений NVIDIA — ранее компания выпустила сервер XA P2N-E2 на чипах Vera для агентного ИИ, универсальный ИИ-сервер ESC8000-E12P на архитектуре NVIDIA MGX с чипами Intel Granite Rapids, а также модульную систему PE3000N на платформе NVIDIA Jetson Thor T5000.

Red Hat объявила о расширении сотрудничества с NVIDIA. Цель партнёрства — обеспечить клиентам безопасность ИИ-агентов, контроль доступа к ИИ-моделям и развёртывание рабочих нагрузок на инфраструктуре Vera Rubin, пишет SiliconANGLE.

В центре внимания — решение Red Hat AI Factory with NVIDIA, которое объединяет средства управления средой выполнения агентов, ПО для инференса моделей и аппаратную поддержку в гибридных облачных средах. Red Hat работает над интеграцией эталонной архитектуры NVIDIA OpenShell в свои ИИ-платформы как встроенной функциональности. Предложенный подход к безопасности направлен на устранение двух основных рисков: выхода ИИ-агентов за пределы установленных для них границ, а также их компрометации злоумышленниками — например, посредством внедрения вредоносных запросов или атак на цепочку поставок. Компании стремятся вынести механизмы контроля безопасности за пределы ИИ-агентов, а в ряде случаев и за пределы ОС на хосте.

OpenShell выступает в качестве песочницы — изолированной среды выполнения для ИИ-агентов. На более низком уровне работает система безопасности NVIDIA Sentry на базе DPU BlueField; для мониторинга рабочих нагрузок используется ПО DOCA Argus на отдельном устройстве. Argus анализирует определённые структуры памяти хоста, определяя, какие процессы запущены, с какими файлами производится работа, и какие используются сетевые соединения. При обнаружении угрозы система безопасности может инициировать применение политик BlueField, которые изолируют скомпрометированную рабочую нагрузку.

Источник изображения: NVIDIA

Эта архитектура опирается на реализованную в Red Hat OpenShift 4.22 поддержку платформы BlueField-3. Она позволяет отделить рабочие нагрузки ИИ на CPU серверов от сетевых функций и сервисов безопасности, работающих на Arm-процессорах модулей BlueField. Таким образом, если злоумышленник скомпрометирует хост, элементы управления инфраструктурой останутся защищёнными. Sentry может изолировать скомпрометированный ИИ-агент за считанные миллисекунды. Перенос функций мониторинга и управления сетью на DPU снижает нагрузку на основные процессоры сервера, высвобождая ресурсы для выполнения ИИ-задач.

Партнёрство также связано с вопросами инфраструктуры моделей, необходимых агентам для принятия решения и выполнения действий. Эталонный проект включает средства контроля доступа в рамках схемы «модель как услуга» (Model-as-a-Service) и ИИ-шлюз с технологиями инференса, такими как vLLM, llm-d, NVIDIA Dynamo и микросервисы NVIDIA NIM. Основанное на NVIDIA Inference Hub решение поддерживает самостоятельный выбор моделей пользователями, возможности задавать политики доступа, ограничивать частоту запросов и разграничивать возможности по подписке. Функции управления доступом и выполнения моделей разделены — это даёт клиентам возможность контролировать квоты, распределять затраты и поддерживать производительность в гибридных средах.

Компании объявили о совместной поддержке моделей NVIDIA Nemotron, в том числе Nemotron 3.5 Super VL, в среде инференса и обслуживания vLLM. В Red Hat отметили механизмы квантования и спекулятивного декодирования, позволяющие снижать задержку при запуске моделей без потери точности. Версия Red Hat Enterprise Linux for NVIDIA теперь поддерживает процессоры Vera и готова к работе с платформой Vera Rubin. Партнёры стремятся обеспечить совместимость ОС и платформы к моменту выхода нового оборудования.

В RHEL for NVIDIA 26.03 для поддержки новой платформы внесены изменения в набор базовых пакетов; при этом сохранены стандартное пользовательское окружение и средства безопасности, включая Security-Enhanced Linux. Когда поддержка оборудования будет включена в основное ядро Linux, клиенты смогут перейти на стандартную версию RHEL без переустановки системы. Сценарии использования, эталонные решения и функции работы с агентами доступны у партнёров, в том числе Cisco, Dell и Lenovo; продолжается работа по нативной интеграции OpenShell.

Ранее процессор NVIDIA Vera продемонстрировал превосходство над чипами Intel и AMD. Компания передала в OCP спецификации стоек Vera Rubin и вычислительных узлов в рамках открытой архитектуры MGХ. В инфраструктуре Google Cloud инстансы на базе Vera Rubin NVL72 заработают в ноябре.

Google Cloud и NVIDIA объявили, что в следующем месяце в Европе станут общедоступны инстансы Google Cloud A5X на базе систем NVIDIA Vera Rubin NVL72. Они предоставят клиентам комплексную платформу для обучения моделей, инференса и масштабного обучения с подкреплением.

A5X используют системы NVIDIA Vera Rubin NVL72, сетевые адаптеры NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC, сеть Virgo Network и передовую технологию жидкостного охлаждения четвертого поколения от Google Cloud.

Сообщается, что Google Cloud планирует расширить инфраструктуру на базе архитектуры Vera Rubin, доведя количество ускорителей Rubin до 960 тыс. единиц, размещённых на различных площадках.

Источник изображения: NVIDIA

Обучение с подкреплением требует непрерывного цикла: накопления опыта, оценки результатов и обновления моделей. Для этого необходима инфраструктура, способная поддерживать весь процесс в больших масштабах. A5X интегрирует архитектуру Vera Rubin в систему Google Cloud AI Hypercomputer, объединяя вычислительные мощности, сетевые ресурсы и системы хранения данных для поддержки обучения на основе опыта.

По мере развёртывания агентских систем компаниям необходимо обеспечивать защиту проприетарных моделей и конфиденциальных данных, лежащих в основе этих систем, даже при использовании инфраструктуры сторонней организации. Google Cloud станет одним из первых облачных провайдеров, предлагающих NVIDIA Confidential Computing в масштабе стойки на bare-metal-инстансах, таких как A4X Max на базе NVIDIA GB300 NVL72.

Кроме того, Google Cloud делает конфиденциальные вычисления (Confidential Computing) общедоступными на виртуальных машинах G4 на базе ускорителей NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, предлагая гибкую платформу для конфиденциального инференса и тонкой настройки. Клиенты, включая Vertebrae, Polaris Cloud и Confidential Core AI, используют ВМ Confidential G4 для обеспечения конфиденциальности разговоров, проверяемой работы агентов и корпоративного ИИ, управляемого в рамках заданных политик.

Google Cloud и NVIDIA также изучают возможности комплекса технологий NVIDIA DSX MaxLPS для инфраструктуры на базе Vera Rubin, чтобы оптимизировать производительность на ватт и расширить возможности в рамках доступного бюджета электропитания ЦОД.