La compañía presentó DSX POD, un diseño modular que baja de seis meses a 14 días la puesta en marcha de infraestructura para IA.
Nvidia presentó DSX POD, un diseño de referencia para centros de datos de inteligencia artificial basados en su arquitectura Vera Rubin, con el que busca reducir el tiempo de implementación de seis meses a 14 días en un sitio preparado.
La compañía informó que sus socios fabrican estos sistemas dentro de contenedores modulares, integrados y validados desde fábrica para conectarse después a la electricidad, la refrigeración, las redes y el resto de la infraestructura de soporte.
El anuncio fue hecho durante la conferencia GTC Berlin y se centra en trasladar buena parte del trabajo de instalación a la planta de manufactura, con el objetivo de acelerar la puesta en marcha de los centros de datos.
De acuerdo con la empresa, esta estrategia permite que una infraestructura que antes requería medio año para operar pueda comenzar a funcionar en apenas dos semanas, debido a que el ensamblaje principal ocurre fuera del sitio final.
Montaje previo en fábrica
El diseño de DSX POD traslada a la planta el montaje de la computación, las redes, el cableado, la energía a nivel de rack y la refrigeración líquida.
Los socios fabricantes completan antes del envío el cableado de rack a rack, las tuberías y la validación funcional de cada unidad. Solo queda pendiente la preparación del sitio donde se instalará el contenedor.
Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia, explicó en un comunicado que “Una fábrica de IA crea valor cuando comienza a producir tokens, no cuando la construcción está completa”.
Huang agregó que el diseño reduce el tiempo de implementación “de meses a semanas” para que los clientes puedan poner en línea la producción generadora de ingresos más rápido.
La reducción de plazos constituye la propuesta central del anuncio y, según la empresa, busca simplificar el despliegue de capacidad de cómputo para inteligencia artificial a gran escala.
Capacidad de los módulos Vera Rubin
Cada contenedor de DSX POD alberga 504 GPU Rubin distribuidas en siete racks Vera Rubin NVL72, de acuerdo con datos publicados por The New Stack.
Se trata de una concentración considerable de capacidad de cómputo en un solo módulo transportable, pensado para integrarse en instalaciones preparadas para recibirlo.
El diseño está pensado para moverse por camión en carreteras ordinarias. Según CNBC, el módulo pesa aproximadamente 28.000 kilogramos, casi 62.000 libras, y sus dimensiones son comparables a las de un contenedor de envío estándar.
Ian Buck, vicepresidente de computación a gran escala de Nvidia, detalló durante una llamada informativa con periodistas que, una vez en el sitio, los equipos colocan el contenedor, lo conectan a las unidades contiguas y realizan una última ronda de pruebas de quemado.
“Lo único que tiene que suceder cuando llega al sitio es que se coloca en su ubicación, se conecta al resto de los otros contenedores y se valida a través de pruebas finales de quemado”, explicó Buck.
Socios industriales y entrega prevista
Nvidia confirmó que trabaja con una amplia red de empresas para producir y distribuir los sistemas DSX POD. Entre los socios mencionados por la compañía figuran Anduril, Armada, Bull, Crusoe, DayOne, Dell Technologies, Delta, Eaton, Foxconn (Ingrasys), Gigabyte, HPE, Lenovo, Pegatron, Quanta Cloud Technology, Schneider Electric, Vertiv y Wistron.
Estos fabricantes serán los encargados de construir y enviar las unidades a los clientes finales. Según la compañía, la entrega de los primeros sistemas DSX POD está prevista para principios de 2027.
Nvidia no ha revelado el precio de estos módulos. Sin embargo, estimaciones de analistas ubican el costo de un solo rack Vera Rubin en más de 7 millones de dólares.
Esa cifra da una idea del valor económico que podría representar un contenedor completo con siete racks, aunque la empresa no ofreció detalles oficiales sobre el costo total.
La evolución del catálogo de Nvidia
El lanzamiento de DSX POD se inscribe en una trayectoria de expansión constante dentro del catálogo de productos de Nvidia.
La compañía comenzó fabricando chips de GPU individuales, avanzó hacia servidores de cuatro y ocho GPU, luego hacia racks completos y ahora llega a módulos prefabricados que agrupan múltiples racks en una sola unidad.
Esta progresión refleja cómo Nvidia ha ido empaquetando niveles cada vez mayores de infraestructura bajo un mismo diseño de referencia.
El objetivo es simplificar el despliegue de capacidad de cómputo para inteligencia artificial a gran escala y acelerar su disponibilidad para clientes que buscan poner en marcha sus operaciones con mayor rapidez.
