Создайте AI-сеть с NVIDIA: Оркеструйте интеллект повсюду

Сервисы, ориентированные на ИИ, выявляют новую узкую горлышко в инфраструктуре ИИ: с ростом числа пользователей, агентов и устройств, требующих доступ к интеллекту, задача смещается от пиковой пропускной способности обучения к обеспечению детерминированного вывода в масштабе. На GTC 2026 NVIDIA объявила, что телекоммуникационные компании и распределенные облачные провайдеры преобразуют свои сети в AI-сети, внедряя ускоренные вычисления по всей сети региональных узлов, центральных офисов и периферийных местоположений для удовлетворения потребностей сервисов на основе ИИ.

AI-сети делают возможными реализацию многомодальных и гиперперсонализированных ИИ-опытов в реальном времени за счет выполнения вывода на распределенной, осведомленной о нагрузках, ресурсах и ключевых показателях эффективности (KPI) инфраструктуре ИИ. Справочная модель AI Grid от NVIDIA предоставляет единый фреймворк для создания географически распределенной, взаимосвязанной и оркестрированной инфраструктуры ИИ. Ключевым аспектом этого дизайна является управляющая плоскость AI-сети, которая превращает изолированные кластеры и регионы в единую программируемую платформу.

Умное размещение рабочих нагрузок имеет критическое значение для приложений, где задержка, пропускная способность, персонализация или суверенитет становятся первоочередными ограничениями проектирования. Например, для приложений с высокими требованиями к задержке, таких как физические ИИ (роботы, датчики), разговорные агенты и дополненная реальность, необходимо оптимизировать задержку и колебания. AI-сети не только ускоряют классические приложения на краю, но и открывают новый набор сервисов, основанных на ИИ, построенных вокруг генерации и персонализации в реальном времени.

Одним из примеров является использование AI-сетей для голосовых сервисов, где критически важна задержка. Услуги голосового ИИ чувствительны к задержке, и превышение 500 мс делает разговоры заметно запаздывающими для пользователей. Поэтому достижение этого времени первого токена на клиенте становится жестким целевым показателем. Важно, чтобы AI-сети обеспечивали значительные улучшения задержки, размещая вывод на региональных узлах, что сокращает время кругового путешествия и уменьшает задержку в очереди.

Бенчмарк от Comcast показывает, что развертывание AI-сети поддерживает задержку голосовых взаимодействий в пределах 500 мс, даже при пиковых нагрузках. Это достигается за счет размещения вывода на региональных узлах, что сокращает время кругового путешествия и уменьшает задержку в очереди. Кроме того, производительность при увеличении нагрузки также улучшается, так как четыре узла на краю поглощают спрос параллельно, достигая 42,362 токенов в секунду при пиковых нагрузках, что на 80.9% больше, чем в базовом режиме.