NVIDIA extinde platforma DSX pentru „fabrici AI” în Europa - promite răcire cu consum aproape zero de apă și până la 30% mai puțină energie pentru același output

Platforma NVIDIA DSX este adoptată de parteneri europeni pentru a reduce consumul de apă la răcire aproape de zero și pentru a obține același output AI cu până la 30% mai puțină energie , potrivit NVIDIA News . Miza este una operațională și de cost: eficiența energetică și constrângerile de utilități (apă, putere disponibilă, conectare la rețea) devin factorul care limitează cât de repede pot fi puse în funcțiune noi capacități de calcul pentru AI în Europa. NVIDIA descrie DSX ca o arhitectură „full-stack” pentru „fabrici AI” (centre de date optimizate pentru antrenarea și rularea modelelor), în care calculul, rețeaua, stocarea, software-ul, alimentarea electrică și răcirea sunt proiectate ca un singur sistem, de la faza de design până la operare. Răcire fără evaporare: economii de apă la scară mare Publicația susține că designurile de referință DSX folosesc răcire cu lichid în circuit închis și „dry coolers” (radiatoare industriale care disipă căldura în aer) pentru a evita evaporarea apei, mecanismul tipic al turnurilor de răcire convenționale. În acest cadru, NVIDIA afirmă că, la o implementare de 2 gigawați, economiile pot ajunge la 54 milioane litri de apă pe zi, echivalentul consumului zilnic a 180.000 de gospodării. Compania precizează însă că nevoia de răcire mecanică suplimentară depinde de climă, în perioadele cele mai calde. Eficiență energetică: aceeași producție de „tokeni” cu până la 30% mai puțină putere Pentru partea de consum electric, NVIDIA indică două componente software: DSX MaxLPS : alocă dinamic energia în limita bugetului de putere alocat, astfel încât operatorii să poată genera același număr de „tokeni” (unități de text procesate de modele) cu până la 30% mai puțină energie; alternativ, eficiența poate fi folosită pentru mai multă capacitate GPU și debit mai mare în același buget. DSX Flex : transformă centrele de date în consumatori flexibili, care pot ajusta sarcina în funcție de condițiile din rețea, evenimente de tip demand-response și prețuri la energie, cu scopul de a sprijini stabilitatea rețelei și de a facilita conectarea mai rapidă. NVIDIA enumeră companii care „plănuiesc să folosească” sau „explorează” aceste tehnologii, între care CoreWeave, Firmus, Google Cloud, IREN, Lambda, Nebius, Nscale și Sharon AI. Într-un „proof of concept” pe sisteme NVIDIA HGX B200 cu MaxLPS, Lambda ar fi obținut 24% mai mult debit de tokeni la nivel de cluster și 19% mai multă capacitate GPU în același buget de putere, conform datelor prezentate. Exemple de operare: Nscale și teste de flexibilitate pentru rețea NVIDIA oferă și un exemplu din Islanda: în urma unei evaluări în „AI factory”-ul Nscale, folosind DSX MaxLPS pe patru rack-uri NVIDIA GB300 NVL72, compania ar fi demonstrat 49% debit de inferență mai mare și 37% mai multă capacitate GPU administrată în același buget de 264 kilowați. Separat, într-un test timpuriu cu Emerald AI, EPRI, Nebius și U.K. National Grid, NVIDIA afirmă că s-au obținut reduceri de până la 40% ale consumului clusterului ca răspuns la evenimente simulate din rețea, în timp ce sarcinile critice au continuat să ruleze. Digital twins și automatizare: DSX Sim, SimReady Central și DSX OS Pentru a reduce riscul de implementare și a grăbi trecerea de la planificare la capacitate productivă, NVIDIA pune accent pe: DSX Sim pentru simulare și „digital twins” (replici digitale ale infrastructurii fizice, folosite pentru testare și optimizare înainte de instalare); lansarea SimReady Central Library pe Hugging Face, ca bibliotecă de modele validate pentru echipamente de putere și răcire; extinderea DSX OS (open-source) cu componente în „developer preview”, inclusiv Config Manager, Rack Management Service și Cluster Readiness Engine, pentru automatizarea configurării și verificarea stării clusterelor înainte de intrarea în producție. Cine intră în ecosistemul european DSX NVIDIA indică un ecosistem în extindere, de la software industrial la energie și răcire, care ar conecta designul, alimentarea, răcirea și operarea „fabricilor AI”. Sunt menționați, între alții, AVEVA, Dassault Systèmes și Siemens, precum și furnizori precum ABB, Eaton, GE Vernova, Hitachi Energy, Schneider Electric, Siemens Energy, Trane Technologies și Vertiv. De asemenea, sunt descrise inițiative punctuale: Schneider Electric ar fi dezvoltat designuri de referință pentru infrastructura NVIDIA Vera Rubin și ar lucra cu AVEVA la „digital twins” pe întreg ciclul (design–construcție–operare), iar Trane Technologies ar fi publicat șapte designuri de referință pentru management termic, inclusiv trei pentru răcire la 250 MW pe bază DSX. În ansamblu, mesajul operațional al anunțului este că eficiența la apă și energie, plus integrarea cu rețeaua electrică, devin elemente de proiectare „din fabrică” pentru noile centre de date AI din Europa, pe fondul limitărilor de utilități și al presiunii de a pune rapid capacitate nouă în funcțiune. [...]