NVIDIA представила платформу DSX MaxLPS, позволяющую разместить больше ИИ-ускорителей в рамках заданного энергетического бюджета. Система координирует работу вычислительной и физической инфраструктуры, снижая энергопотребление при неполной загрузке серверов.
API DSX Exchange обеспечивает совместимость с оборудованием сторонних производителей, включая Vertiv и Schneider Electric. NVIDIA планирует сделать такую функциональность стандартной для ИИ-дата-центров.
Компания заинтересована не только в снижении нагрузки на энергосеть, но и в упрощении переговоров с энергокомпаниями: если часть нагрузки можно быстро отключить, разрешение на подключение новых мощностей выдаётся проще. Критические задачи при этом продолжают работать.
Подобные идеи не новы — Google и Microsoft ещё в 2023 году тестировали перераспределение фоновых нагрузок между ЦОД. В 2026 году Google обновила систему управления питанием американских дата-центров, заключив контракты с энергокомпаниями.
NVIDIA, Google и Emerald AI объявили о создании альянса AI Energy Management Alliance (AEMA). Цель — ускорить развитие ИИ-ЦОД, способных гибко корректировать энергопотребление в зависимости от состояния энергосистемы.
Эксперты The Register отмечают, что NVIDIA заинтересована в максимальном использовании доступных энергоресурсов: рост продаж ускорителей возможен только при достаточном энергоснабжении дата-центров. Обычный ЦОД на 100 МВт резервирует до 20% мощности на случай потерь и скачков нагрузки.
AEMA будет разрабатывать общие правила взаимодействия ИИ-ЦОД с энергосетями, включая регулирование потребления, реагирование на аварии, стандарты эффективности и обмен эксплуатационными данными.
По данным NVIDIA, стандартные процедуры подключения к сетям рассчитаны на стабильное потребление, а ИИ-ЦОД могут произвольно менять нагрузку, использовать накопители энергии и реагировать на сетевые инциденты — это ускорит и упростит подключение крупных объектов.
Альянс декларирует технологическую нейтральность: требования будут строиться не на конкретном оборудовании, а на измеримых показателях — скорости реакции на нештатные ситуации, предсказуемости и продолжительности возможного снижения нагрузки.
DSX Flex уже протестирован NVIDIA, Emerald AI и Silicon Valley Power — система позволяет временно высвобождать мощности ЦОД при пиковых нагрузках без остановки критических вычислений. Похожий эксперимент провели National Grid, Emerald AI и Nebius.
На уровне серверных стоек NVIDIA и Lambda показали, что умная координация энергопотребления позволяет разместить 19 вычислительных модулей вместо 16 в том же энергобюджете, увеличив производительность на ватт почти на 25%.