NVIDIA Открыла Архитектуру Vera Rubin и Продвигает Открытые Стандарты AI-Фабрик на OCP Global Summit

Image: NVIDIA · Source

На OCP Global Summit NVIDIA представила открытые разработки стоек Vera Rubin и вычислительных лотков в архитектуре MGX, новые компоненты открытого программного обеспечения для операций AI-фабрик и сотрудничество по развитию стандартов инфраструктуры и сетей AI.

Компания NVIDIA сделала важные анонсы на конференции Open Compute Project (OCP) Global Summit, представив новые вклады в открытую архитектуру и партнерства, направленные на ускорение и стандартизацию инфраструктуры AI-фабрик по всему миру. В центре этих разработок — открытие проектных решений стоек Vera Rubin и вычислительных лотков NVIDIA в рамках архитектуры MGX (Modular GPU eXtension), что позволяет создателям систем разрабатывать масштабируемую AI-инфраструктуру на общей базе.

AI-фабрики Vera Rubin представляют собой платформу следующего поколения, масштабируемую от мегаваттных до гигаВтных уровней мощности, интегрирующую ускоренные вычисления, сеть, питание и охлаждение в модульную систему. Обновленная спецификация MGX 1.2 поддерживает блочный (blind-mate) жидкостный кулер на уровне стойки, взаимопересекающиеся интерфейсы, жидкостно охлаждаемый проводник током 5000A для высокомощных AI-систем и нативную совместимость с 19-дюймовым оборудованием, что позволяет разворачивать решения мощностью до 250 кВт на стойку с улучшением обслуживания и эффективности.

В дополнение к аппаратным инновациям NVIDIA выпустила открытые компоненты программного обеспечения для платформы DSX AI Factory, предназначенные для унификации операций вычислений, сетей, питания и охлаждения в AI-фабриках. Представлены новые инструменты: NVIDIA Config Manager для автоматической настройки сети, Cluster Readiness Engine для проверки кластеров GPU с реалистичными нагрузками, Rack Management Service для абстрагирования аппаратного обеспечения на уровне стойки и Cluster API Provider для ускорения bare-metal provisioning. Эти компоненты доступны в открытом доступе в репозитории DSX AI Factory на GitHub NVIDIA.

NVIDIA также сотрудничала с гипермасштаберами, такими как Google, Meta и AMD, выпуская открытые стандарты, включая Open Data Center Specification v0.7 и OCP Grid Resilience Specification. Они определяют единые проектные решения для AI-фабрик и реагирования на сбои в электроснабжении, давая производителям и операторам дата-центров возможность создавать совместимую AI-инфраструктуру без ожидания проприетарных спецификаций.

Проблему энергоинфраструктуры решила компания Visionbay.ai, представив архитектуру AI-фабрики на 800V DC, адаптированную для эпохи Vera Rubin. Эта архитектура центализует преобразование переменного тока в постоянный на уровень кластерных энергетических центров и распределяет 800V DC ближе к вычислительным ресурсам, упрощая электроснабжение и поддерживая будущие модульные расширения.

В области сетевых технологий Meta и NVIDIA показали применение коммутаторов Ethernet Spectrum-6 и технологии Spectrum-X Multiplane, создавая AI-сети, поддерживающие более 100 000 GPU с повышенной пропускной способностью, изоляцией производительности и устойчивостью. NVIDIA и Cisco совместно объявили стандарт ультракомпактного модульного формата Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable (USFP), обещающего передачу 400 Гбит/с на линию и повышение энергоэффективности в 1,3 раза для AI-сетей масштаба фабрик.

Кроме того, NVIDIA и Google объявили о поддержке протокола Falcon Transport на будущих NVIDIA ConnectX-10 SuperNIC и BlueField DPU, повышая надежность и производительность сетей в крупных AI-центрах обработки данных.

Эти объявления подчеркивают стратегию NVIDIA по созданию открытой экосистемы инфраструктуры AI-фабрик, где аппаратное обеспечение, программное обеспечение, сети и энергосистемы совместно разрабатываются и стандартизируются для быстрого и эффективного масштабирования AI-нагрузок по всему миру. Партнеры отрасли и разработчики могут использовать эти ресурсы с открытым исходным кодом для создания совместимых, следующего поколения AI-фабрик, отвечающих растущим требованиям агентных и ускоренных вычислительных задач.