Em uma noite abafada de agosto em Silicon Valley, enquanto o sol se punha e as cargas do ar condicionado disparavam, a Silicon Valley Power enviou um sinal a uma fábrica de AI para ajustar seu consumo de energia. Varun Sivaram estava assistindo pelo Zoom com cerca de outras quarenta pessoas — sua equipe na Emerald AI em sua sala de conferências em São Francisco, engenheiros do data center e pessoas da própria concessionária. Ninguém tocou em nada. A plataforma Conductor da Emerald AI — uma plataforma de orquestração de rede da Emerald AI, parceira da NVIDIA, e um exemplo inicial do tipo de flexibilidade que o NVIDIA DSX Flex foi construído para oferecer — recebe sinais sobre as condições da rede e ajusta as cargas de trabalho computacionais flexíveis do data center. O trabalho que pode esperar é desacelerado ou reagendado, enquanto os serviços de maior prioridade continuam operando. O objetivo é reduzir a demanda de eletricidade quando a rede está restrita, sem interromper as cargas de trabalho críticas de AI — exatamente o que a Silicon Valley Power precisava. Quando a redução apareceu na tela, todos aplaudiram. “Estávamos assistindo com a respiração suspensa”, disse Sivaram. “Foi a primeira vez que implementamos em milhares de GPUs NVIDIA.” Sua chefe de produto, Mansi Shah, estava emocionada. “Isso parece um pouco com o lançamento de um foguete da SpaceX”, disse ela. Desde então, a Silicon Valley Power enviou mais de 200 sinais de demanda para aquela fábrica de AI. Funcionou todas as vezes. A equipe da Emerald AI em São Francisco observa enquanto o sinal de demanda da Silicon Valley Power atinge o chão de fábrica — a energia caindo de quatro megawatts para três, automaticamente, enquanto todos os trabalhos de alta prioridade continuam funcionando. Isso é flexibilidade de rede em produção. E aponta para algo muito maior do que uma única instalação em Santa Clara: um caminho para liberar a energia que as fábricas de AI da América precisam, sem esperar uma década para construir novas linhas de transmissão. Na AI Infra Summit na terça-feira, Ian Buck, vice-presidente de hiperescala e computação de alto desempenho da NVIDIA, fez da eficiência da fábrica de AI o ponto central de sua palestra sobre infraestrutura. Resultados de provedores de nuvem
Fonte: NVIDIA AI Blog
Publicado em 2026-09-15