AI Factory — платформа для трансформации данных

Фабрика ИИ представляет собой высокоспециализированную вычислительную инфраструктуру, которая извлекает ценность из данных, управляя их полным жизненным циклом — от загрузки и обучения моделей до их доработки и массового развертывания. Как на традиционных заводах сырье превращается в готовую продукцию, так и здесь необработанные данные перерабатываются в масштабируемый интеллект.

Ключевым продуктом таких фабрик являются предсказания, генерируемые ИИ в режиме реального времени, измеряемые в пропускной способности токенов. Это скорость, с которой система искусственного интеллекта формирует прогнозы и решения, влияющие на бизнес-процессы.

В отличие от стандартных дата-центров, которые обслуживают смешанные вычислительные нагрузки, фабрики ИИ разрабатываются с единственной целью — максимальная эффективность работы искусственного интеллекта. Они объединяют все этапы разработки и внедрения ИИ в единую экосистему, сокращая время окупаемости технологий. Дженсен Хуанг подчеркнул, что Nvidia трансформировалась из производителя чипов в создателя таких фабрик, превращаясь в ведущего поставщика инфраструктуры для ИИ.

Главное отличие AI Factory от традиционных вычислительных центров заключается в ее способности не просто хранить и обрабатывать данные, а генерировать интеллектуальные токены — текст, изображения, видео, научные открытия и решения для бизнеса. Такой подход превращает искусственный интеллект из долгосрочного проекта в инструмент получения конкурентных преимуществ, подобно тому, как заводы напрямую влияют на рост доходов компаний.

Три закона масштабирования ИИ

Современный генеративный ИИ требует колоссальных вычислительных ресурсов, что обусловлено тремя основными принципами масштабирования:

1. Масштабирование перед обучением. Чем больше данных и параметров в модели, тем выше ее интеллектуальные возможности. Однако этот рост требует огромного увеличения вычислительной мощности — за последние пять лет потребность в ней возросла в 50 миллионов раз.
2. Масштабирование после обучения. Тонкая настройка моделей под реальные задачи требует в 30 раз больше вычислений во время работы модели по сравнению с этапом обучения. Это приводит к резкому увеличению спроса на инфраструктуру ИИ.
3. Масштабирование при тестировании (глубокие рассуждения). Продвинутые системы, такие как агентный ИИ или физический ИИ, требуют многократного анализа различных вариантов решения перед выбором наилучшего. Это увеличивает нагрузку на вычисления в 100 раз.

Обычные дата-центры неспособны эффективно справляться с такими требованиями, поэтому AI Factory становится единственным решением, обеспечивающим стабильную и мощную платформу для развертывания искусственного интеллекта.

Технологическая основа AI Factory

Создание фабрики ИИ невозможно без мощной аппаратной инфраструктуры. Nvidia предлагает комплексное «производственное оборудование» для таких фабрик, включая графические процессоры, DPU и высокоскоростные сети.

• Графические процессоры. Именно GPU Nvidia стали основой вычислений для ИИ. Современные архитектуры, такие как Hopper и Blackwell, значительно превосходят по производительности классические серверные решения. Суперкомпьютеры Nvidia DGX, объединяющие множество таких графических процессоров, представляют собой эталонные фабрики ИИ.
• Сетевые технологии. Для эффективной работы фабрик ИИ критически важна скорость передачи данных. Nvidia использует NVLink и NVSwitch для сверхбыстрой связи между GPU в рамках одного сервера, а также InfiniBand и Spectrum-X Ethernet для масштабирования вычислений на уровне дата-центров.
• Процессорная интеграция. Инновация Grace Hopper Superchip объединяет центральный и графический процессоры в единую систему, обеспечивая рекордную скорость обмена данными (900 ГБ/с) и увеличивая производительность моделей ИИ.

Вся эта аппаратная база превращает фабрику ИИ в единый гигантский суперкомпьютер, способный выполнять масштабные задачи искусственного интеллекта.

Программная экосистема Nvidia

AI Factory — это не только мощное оборудование, но и комплексный программный стек, обеспечивающий его эффективную работу:

• CUDA. Фундаментальная вычислительная платформа Nvidia, ставшая стандартом для программирования под GPU. Она обеспечивает разработчикам полный контроль над вычислительными мощностями фабрики ИИ.
• Nvidia AI Enterprise. Облачный пакет программного обеспечения, включающий более 100 инструментов и фреймворков для работы с искусственным интеллектом, позволяя предприятиям быстро разрабатывать и внедрять ИИ-решения.
• Omniverse. Платформа для моделирования цифровых двойников, которая позволяет проектировать фабрики ИИ и тестировать их конфигурации еще до физического развертывания.

Эта интеграция аппаратных и программных решений делает фабрику ИИ универсальной средой для быстрой и эффективной работы искусственного интеллекта в любом масштабе.

AI Factory — будущее ИИ-индустрии

Дженсен Хуанг рассматривает фабрики ИИ как новую индустриальную платформу, подобную электричеству или облачным вычислениям. Nvidia не просто создает чипы, а предлагает комплексную экосистему — от аппаратных решений до программного обеспечения, готового для внедрения в бизнес.

Такая стратегия открывает перед компаниями новые горизонты: фабрики ИИ позволяют превратить искусственный интеллект в реальный экономический актив, ускоряя автоматизацию, развитие науки и создание инновационных продуктов. Nvidia делает ставку на AI Factory как на основу новой технологической революции, которая изменит рынок вычислений в ближайшие годы.