White paper NVIDIA задаёт рамки для построения корпоративных AI-фабрик с одним арендатором (single-tenant). Материал описывает стартовую референсную архитектуру и экосистемный подход, объединяющий ускоренные вычисления, высокопроизводительную сеть, системы хранения и AI-ПО. Руководство ориентировано на партнёров и корпоративные команды, отвечающие за проектирование, закупку и эксплуатацию инфраструктуры.
Какое решение описано
Референсная архитектура корпоративной single-tenant AI-фабрики на базе аппаратных и программных решений NVIDIA и сертифицированных партнёров: NVIDIA-Certified Systems, NVIDIA-Certified Storage, NVIDIA Networking, ускоренные вычисления, высокопроизводительная сеть и AI-ПО. Подход предполагает интеграцию OEM-, ISV- и системных партнёров для снижения проектных рисков и создания масштабируемой высокопроизводительной AI-инфраструктуры.
Главное
Документ рассматривает AI-фабрику как корпоративную инфраструктуру, которую необходимо проектировать одновременно по вычислительному, сетевому, storage- и программному контурам.
В качестве основы предлагается single-tenant архитектура, ориентированная на потребности одного предприятия.
NVIDIA позиционирует сертифицированную партнёрскую экосистему как механизм интеграции компонентов и снижения рисков AI-инфраструктурных проектов.
Целевые критерии AI-фабрики — экономическая эффективность, масштабируемость и высокая производительность.
Ключевыми участниками жизненного цикла решения названы OEM, ISV, системные интеграторы, AI-разработчики, MLOps, IT- и сетевые администраторы.
Что полезно собственнику ЦОД
Для собственника или проектной команды ЦОД материал полезен как исходная рамка для концепции выделенного AI-кластера: закупку и интеграцию следует оценивать не только по GPU-серверам, но и по совместимости сертифицированных серверов, СХД, сети и AI-ПО. Референсная архитектура может использоваться для формирования требований к поставщикам и распределения ответственности между OEM, интегратором, IT- и сетевой командами.
Научная статья предлагает метод количественной оценки гибкости электропотребления AI-ЦОД при взаимодействии с энергосистемой. Подход переносит во времени пакетные вычислительные задачи с учётом ограничений по задержке, непрерывности исполнения и доступным ресурсам CPU, GPU и памяти. Решения по планированию задач преобразуются в профиль серверной мощности, после чего оцениваются потенциал сглаживания пика и длительность устойчивого снижения нагрузки на основе реальных трасс GPU-кластера.