NVIDIA GTC Berlin: от настольного компьютера до инфраструктуры ИИ

Видеообзор NVIDIA GTC Berlin 2026 с русской озвучкой. Путь от настольного компьютера и обучения робота до вычислительной и инженерной инфраструктуры для искусственного интеллекта.

Что показано в обзоре

• Работа ИИ-агента с инженерными программами и обучение утки-робота в виртуальной среде.
• Вычислительные системы Vera Rubin и модульная инфраструктура DSX Pod: стойки, соединения, охлаждение и электропитание.
• Защищённая среда OpenShell и контроль доступа ИИ-агентов к данным и инструментам.

Для специалистов по ЦОД обзор интересен связью между развитием вычислительных платформ и требованиями к инженерным системам. Показанные решения помогают увидеть, почему вычисления, сеть, охлаждение и электропитание всё чаще рассматриваются как единая инфраструктура.

Текст перевода

Начало демонстрации

00:00 — У вас камера? О, да?

00:08 — Не споткнись. Ребята, можете сесть?

От настольного компьютера к обучению робота

00:24 — Этот маленький робот показывает конечный результат. На GTC в Берлине Дженсен Хуанг связал настольный компьютер с системами, которые обучают искусственный интеллект и применяют его на практике. Самая наглядная демонстрация — путь этой утки из виртуального мира в реальный.

RTX Spark

00:43 — Начнём с нового компьютера на Windows.

00:46 — Итак, вот он. После четырёх лет сотрудничества с Microsoft мы создали RTX Spark. Это совершенно новая линейка компьютеров. На неё ушли буквально тысячи человеко-лет инженерной работы.

00:59 — Мы тайно работали над этим четыре года. Создали чип N1X и совсем недавно объявили о нём вместе со всей компьютерной индустрией. Объединив усилия, мы создали настольные компьютеры, ноутбуки и рабочие станции.

Обучение утки-робота

01:14 — Агент и его инструменты работают на ноутбуке. Более крупные задачи обучения переносятся в облако. NVIDIA показывает, как происходит эта передача: создать виртуальную полосу препятствий, одновременно обучить множество виртуальных уток, затем проверить освоенное поведение и только после этого передать его роботу.

01:37 — В качестве среды работы агента я использую Hermes, а в качестве моделей — Nemotron и GPT-6 Astra от OpenAI. Инструменты ускоряются библиотеками CUDA-X: это FreeCAD, Blender, Isaac Sim, физический движок Newton и Isaac Lab.

01:56 — Всё работает на моём RTX Spark. Только более тяжёлые задачи я буду переносить в облако. Сначала опишу полосу препятствий и то, чему должна научиться утка-робот. На RTX Spark Hermes и Nemotron составляют план и список всех необходимых объектов.

02:16 — Затем за дело берётся Astra. Во FreeCAD она создаёт трёхмерные объекты, в Blender назначает материалы, а с помощью библиотек Omniverse SimReady добавляет физические свойства. После этого Astra собирает сцену в Isaac Sim.

02:39 — Astra настраивает шарниры, приводы и звенья утки-робота. Затем моделирует движения робота с помощью физического движка Newton.

02:52 — Теперь начинается обучение. В облаке тысячи виртуальных уток-роботов параллельно тренируются в Isaac Lab.

03:06 — Каждое падение — новый урок.

03:12 — Алгоритм управления улучшается с каждой попыткой. Библиотеки Omniverse моделируют камеры утки-робота, обучая её видеть.

03:21 — Зрение и физическая модель работают вместе. Теперь моя утка-робот умеет обходить препятствия, двигаться в тесных пространствах и приспосабливаться к окружению.

03:39 — Я загружаю алгоритм управления на RTX Spark. С помощью Nemotron и Isaac Sim проверяю утку-робота в сценарии согласованной работы нескольких роботов.

03:53 — Переношу проверенный алгоритм управления на настоящую утку — и она отправляется в путь.

04:01 — NVIDIA RTX Spark. Создавайте и запускайте ИИ-агентов и их ускоренные инструменты прямо на ноутбуке.

Vera Rubin: сборка и охлаждение

04:08 — За таким циклом обучения стоят огромные вычислительные ресурсы. Хуанг показал и оборудование, которое их обеспечивает, — Vera Rubin. Новая конструкция меняет сборку и охлаждение сервера. Это особенно важно, когда заказчики устанавливают их тысячами.

04:27 — Итак, Vera Rubin уже в полномасштабном производстве. Приятно увидеть её вживую. Мы впервые создали такой компьютер: без кабелей и проводов, со стопроцентным жидкостным охлаждением. И его так приятно… Упс, секунду.

04:44 — Очень приятно вот так выдвинуть его. Это один компьютер Vera Rubin. Итак, здесь два графических процессора, да.

05:03 — На сборку одного узла Grace Blackwell раньше уходило два часа. Когда увидите его, поймёте почему: повсюду кабели и провода, жидкостное охлаждение — на восемьдесят процентов. Теперь у Vera Rubin оно стопроцентное, а сборка занимает меньше пяти минут. Невероятное достижение.

DSX Pod: инфраструктура ИИ-фабрики

05:23 — С DSX Pod NVIDIA переносит тот же подход на уровень всей ИИ-фабрики: больше систем собирают и тестируют ещё до отправки заказчику. Обратите внимание на условие, связанное со сроками развёртывания: электропитание и остальные инженерные подключения площадки должны быть готовы.

05:43 — Сегодня мы представляем NVIDIA DSX Pod, всю эту многоуровневую платформу в виде интегрированной системы заводской сборки.

05:53 — В основе — Vera Rubin NVL72. Семь вычислительных стоек с жидкостным охлаждением, соединённых семнадцатью километрами кабелей Spectrum-X, образуют Vera Rubin DSX Pod.

06:07 — Системы Vera Rubin DSX Pod интегрируют, полностью соединяют кабелями и испытывают на заводе. Затем их доставляют в транспортных контейнерах.

06:17 — Вместо традиционного испарительного охлаждения используются сухие охладители. Для эффективной подачи питания к стойкам подводится постоянный ток напряжением восемьсот вольт.

06:29 — Когда инженерные подключения площадки готовы, расчётный срок развёртывания на месте сокращается с нескольких месяцев до нескольких дней.

06:39 — Ответственный подход заложен в основу NVIDIA DSX AI Factory. А теперь, с DSX Pod, ИИ-фабрики можно строить со скоростью света. Больше интеллекта на каждый ватт. Меньше времени до первого токена.

ИИ-агенты в инженерном проектировании

06:53 — Дополнительные вычислительные мощности приносят пользу, когда агент умеет работать с настоящими инструментами. В этом инженерном примере программа адаптирует конструкцию двери Volkswagen, проводит моделирование, обнаруживает проблему с вибрацией и дорабатывает конструкцию. Окончательный вариант выбирает инженер.

07:15 — На платформе Dassault Systèmes инженеру нужно адаптировать дверь Volkswagen Golf для Tiguan. Aura и LEO используют NVIDIA Nemotron для анализа инженерных требований.

07:29 — Среда управления координирует специализированных субагентов и сохраняет контекст на этапах планирования, проектирования и моделирования. Aura использует ENOVIA, чтобы спланировать работу с учётом размеров автомобиля, ограничений по массе и других инженерных требований.

07:49 — Агент LEO Design выбирает подходящую конструкцию двери Golf и в CATIA адаптирует её для Tiguan. Агент LEO Simulation проверяет варианты в SIMULIA с ускорением библиотеками NVIDIA CUDA-X и обнаруживает проблему с вибрацией. Результаты возвращаются агенту проектирования для доработки.

08:07 — Инженер оценивает доработанные конструкции и выбирает окончательную.

OpenShell: защита и контроль доступа

08:13 — Предоставляя агенту инженерные инструменты и файлы компании, мы даём ему и возможность совершить дорогостоящую ошибку. NVIDIA OpenShell ограничивает доступ агента правилами. Эти ограничения обеспечивает окружающая система. Поэтому одной просьбы вести себя правильно в промпте для защиты недостаточно.

08:35 — Безопасность — не просто пожелание. Это технологии и инженерная работа.

08:41 — NVIDIA OpenShell и Sentry воплощают этот подход на практике. Вы задаёте, к чему может обращаться каждый агент. OpenShell обеспечивает соблюдение этих правил на уровне системных вызовов, доступа к файлам и сетевых соединений.

08:58 — Формальная верификация сверяет каждое изменение политики с установленным пределом полномочий. Так агентам не предоставляется больше доступа, чем предусмотрено.

09:09 — Это похоже на ранний интернет. Вирусы были повсюду, пока браузеры не начали строго ограничивать возможности веб-страниц. OpenShell делает то же самое для агентов. Ограничения действуют вне агента, а не только на уровне защитных механизмов языковой модели.

09:27 — Так защита агентов встраивается в вашу инфраструктуру. Каждый агент работает в собственной изолированной среде без прямого выхода в сеть. Все исходящие сетевые запросы проходят через контролирующий компонент за её пределами. Он проверяет действие на соответствие вашей политике.

09:47 — Если действие не разрешено, оно блокируется. Ключи остаются у контролирующего компонента и добавляются только при обращении к разрешённой конечной точке. Взломанный агент не может раскрыть ключ, которого у него никогда не было.

Робототехническая платформа Agile ONE

10:03 — Аппаратная часть роботов тоже становится платформой. NVIDIA и Agile Robots разрабатывают эталонного человекоподобного робота с уже встроенными компьютером и программным обеспечением. Хуанг называет первый квартал следующего года. За этой платформой разработки стоит следить по мере её выхода к создателям роботов.

10:25 — Поэтому мы решили создать эталонного робота. Это NVIDIA Agile ONE, разработанный совместно с Agile Robots. Этот робот будет…

10:40 — Этот эталонный робот станет доступен в первом квартале следующего года. Он будет поставляться уже собранным, со встроенным компьютером и интегрированным программным обеспечением, и должен достаточно хорошо работать сразу после распаковки.

10:55 — Это хорошая отправная точка, которая поможет ускорить развитие робототехники.

Итоги

11:00 — Утка делает эту идею наглядной. Модель выбирает инструменты, симулятор проверяет поведение, а машина действует в реальном мире. Следующее испытание — насколько надёжно эта цепочка работает за пределами подготовленной демонстрации.

11:18 — NVIDIA хочет поставлять компьютеры и программное обеспечение для каждого этапа.