NVIDIA otwiera architekturę Vera Rubin - fabryki AI mają rosnąć do gigawatów

Ten news ukazał się 11 min po komunikacie źródła.

👁 118 przeczytań

Pięć tysięcy amperów. Tyle wynosi nominalne obciążenie szyny zasilającej zaprojektowanej dla nowej generacji rack’ów Vera Rubin - liczba, która dobrze pokazuje skalę problemu, z jakim mierzy się dziś branża. Kiedy w środę rano Ian Buck, wiceprezes NVIDIA ds. hyperscale i HPC, wszedł na scenę konwencyjnego centrum McEnery w San Jose, na sali siedziały setki inżynierów, których zadanie jest proste tylko na papierze: zbudować infrastrukturę zdolną zasilić fabryki AI rosnące od megawatów do gigawatów.

To właśnie tam, podczas OCP Global Summit, NVIDIA ogłosiła serię posunięć, które mają przyspieszyć ten wyścig. Firma przekazała do Open Compute Project kluczowe projekty rack’ów i tac obliczeniowych (compute tray) dla platformy Vera Rubin, wykorzystując otwartą architekturę NVIDIA MGX. Cel jest pragmatyczny: dać producentom systemów wspólną podstawę, zamiast zmuszać każdego do wynajdywania koła na nowo.

Architektura, która jeździ na magistrali 5000 A

Zaktualizowana specyfikacja MGX 1.2 to nie jest kosmetyczna aktualizacja numeru wersji. Rozszerza ona otwartą architekturę dla fabryk AI o kilka elementów, które do tej pory były rozwiązywane przez każdego dostawcę osobno. Przede wszystkim pojawia się rack-scale blind-mate liquid cooling - chłodzenie cieczą dopasowywane na poziomie całego rack’u bez ręcznego podłączania przewodów. Do tego dochodzi interoperacyjna infrastruktura połączeń wewnątrz rack’u oraz wspomniany busbar 5000 A chłodzony cieczą, zaprojektowany z myślą o systemach pobierających więcej mocy niż niejedna mała elektrownia przemysłowa.

Specyfikacja dodaje też natywne wsparcie dla obudów 19-calowych (standard, który przetrwał dziesiątki lat i wciąż dominuje w centrach danych) oraz projekty rack’ów o wyższej gęstości. Fanless liquid-cooled compute trays, zestandaryzowane interfejsy zasilania i chłodzenia oraz konfigurowalne zatoki I/O mają skrócić czas montażu, testów i serwisu - czyli te etapy, które w praktyce decydują o tym, kiedy infrastruktura zacznie faktycznie zarabiać na siebie. Architektura obsługuje rack’i do 250 kW, jednocześnie upraszczając serwisowanie i możliwość ponownego wykorzystania elementów infrastruktury.

Osobną gałęzią jest specyfikacja Vera CPU rack - rozszerzenie MGX poza akcelerowane obliczenia, stworzone z myślą o tzw. erze agentycznej AI. Podczas gdy Vera Rubin NVL72 stanowi fundament dla dużych zadań treningowych i inferencji, nowy projekt CPU rack dostarcza platformę dla workload’ów agentycznych, które mają inny profil obliczeniowy - mniej danych równoległych, więcej złożonych sekwencji decyzji.

Google, Meta, Cisco - i sieć, której branża czekała

Sama architektura to jednak tylko część historii. Buck podkreślał, że otwarta infrastruktura staje się dziś krytycznym składnikiem skalowania fabryk AI na całym świecie, i na poparcie tej tezy NVIDIA przywiozła do San Jose solidną listę partnerów.

Najgłośniejszą technicznie zapowiedzią jest standard USFP - Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable - ogłoszony wspólnie z Cisco. To pierwszy w branży moduł dla sieci 400 Gb/s oparty na złączach USFP. Dla inżynierów sieciowych to ważna wiadomość: wyższa przepustowość w mniejszej obudowie oznacza możliwość budowania gęstszych, wydajniejszych tkanek sieciowych bez konieczności rewolucji w szafach.

Meta i NVIDIA poszły w stronę otwartej sieci AI, rozwijając wspólnie NVIDIA Spectrum-X Ethernet SuperNIC oraz innowacje w ramach Spectrum-6. To kontynuacja kierunku, w którym Meta od lat inwestuje w Ethernet jako alternatywę dla zastrzeżonych topologii - teraz z bezpośrednim wkładem sprzętowym od NVIDIA.

Google z kolei wchodzi w projekt Falcon Transport: wsparcie dla tego protokołu pojawi się w przyszłych kartach NVIDIA ConnectX-10 SuperNIC i procesorach BlueField DPU. Falcon Transport to protokół transportu sieciowego rozwijany z myślą o workload’ach AI w środowiskach chmurowych - ogłoszenie jego wsparcia w kolejnej generacji sprzętu NVIDIA to sygnał, że oba ekosystemy zamierzają grać do tej samej bramki.

Visionbay dorzuciło do tego zestawu projekt fabryki AI zasilanej 800 V DC, dostosowany do ery Vera Rubin. Wyższe napięcie stałoprądowe to trend, który branża centrów danych obserwuje od kilku lat - przy dużych mocach redukuje straty przesyłowe i pozwala na prostszą architekturę zasilania.

Open source i sieć rezystancji sieci energetycznej

Poza sprzętem NVIDIA uruchomiła nowe komponenty open source dla platformy NVIDIA DSX AI Factory. To oprogramowanie ma uzupełniać otwarte projekty sprzętowe - dokumentacja projektowa bez narzędzi do jej wdrożenia ma ograniczoną wartość praktyczną.

Równocześnie NVIDIA i hyperscalerzy opublikowali otwarte standardy dla fabryk AI nowej generacji, obejmujące zarówno standardy projektowe samych fabryk, jak i odporność sieci energetycznej (grid resilience). Ten drugi element jest coraz ważniejszy: fabryki AI w skali gigawatów stają się istotnymi węzłami w sieciach elektroenergetycznych i muszą radzić sobie z wahaniami zasilania bez utraty ciągłości obliczeń. Do całości NVIDIA dołączyła do inicjatywy Open DC - trzeciej generacji referencyjnych projektów centrów danych MGX - razem z otwartymi technologiami chłodzenia cieczą MQD i MQDB.

Czym jest MGX w tym kontekście? To architektura modułowa, którą NVIDIA traktuje jako wspólny język dla producentów serwerów, integratorów i operatorów centrów danych. Przekazując do OCP projekty Vera Rubin, firma zamienia własne rozwiązania w branżowe standardy, które inni mogą adoptować, produkować i skalować - bez licencyjnych barier.

Dla producentów systemów to konkretna oszczędność czasu i pieniędzy. Dla NVIDIA - szansa, że cały ekosystem będzie budował wokół jej architektury, nawet jeśli sam procesor graficzny pochodzi od niej, a reszta rack’u już niekoniecznie. To stary, skuteczny sposób na utrwalenie standardu: zanim rynek zdecyduje, co jest normą, zaproponuj mu normę samemu.