NVIDIA Generative AI сообщает, что сегодня была запущена платформа AIOps под названием Minerva, предназначенная для помощи командам в более раннем выявлении проблем и поддержании продуктивности AI-фабрик. Платформа объединяет телеметрию с инфраструктуры и рабочих нагрузок ИИ, а затем применяет специально разработанные модели ИИ для превращения этих данных в своевременные и действенные рекомендации. AI-фабрики являются одними из самых сложных операций в мире, где огромное количество графических процессоров (GPU) работает по высокоскоростным сетям для обучения моделей и обслуживания приложений ИИ. На таком уровне даже одна неисправная компонента может замедлить выполнение всей задачи. Предупреждающие знаки могут быть легко упущены, такие как работа GPU при более высокой температуре, чем у его аналогов, или снижение производительности NVMe-диска под нагрузкой. Платформа сосредоточена на производительности AI-фабрики, которая измеряет полезную работу, производимую инфраструктурой через часы GPU, хорошую производительность, время работы кластера и производство токенов. Традиционные инструменты мониторинга часто разделяют центр обработки данных на отдельные представления. Сетевые, вычислительные, надежные и команды машинного обучения видят только свою часть операции. Minerva соединяет эти сигналы через GPU NVIDIA, сетевые устройства, хранилища, планировщики и рабочие нагрузки. С помощью этих сигналов Minerva строит динамическую графовую модель знаний, которая логически отображает инфраструктуру — GPU, SuperNIC, коммутаторы и кабели — и выполняемые на ней задачи. Этот контекст помогает операторам проследить за медленной задачей обучения до компонента, который на нее влияет, даже в фабрике с сотнями тысяч GPU. Платформа анализирует миллиарды точек данных в час, используя как контролируемое, так и неконтролируемое машинное обучение. Она изучает нормальное поведение, обнаруживает ранее не видимые аномалии, предсказывает возникающие сбои и коррелирует связанные события на основе топологии фабрики. Вместо того чтобы отправлять каждую симптоматику оператору, Minerva может сгруппировать бурю событий в единый инцидент с вероятной первопричиной. Платформа включает встроенного ИИ-ассистента и подключается к внешним агентным ИИ-инструментам, что добавляет интерфейс на естественном языке, основанный на живой телеметрии. Операторы могут исследовать состояние кластера и получать рекомендации по устранению неполадок через разговор. Способность коррелировать проблемы с рабочей нагрузкой и инфраструктурой, а также ее агентные ИИ-возможности помогают упростить операции AI-фабрики. Вместо того чтобы иметь дело с множеством предупреждений, Minerva агрегирует связанные проблемы в одну действующую задачу. Это позволяет командам AIOps перейти от реактивного к проактивному обслуживанию. Все это помогает AI-фабрикам максимизировать время работы GPU. Minerva приносит ценность для ключевых показателей, на которые ориентируются AI-фабрики: большее время между сбоями, так как Minerva обнаруживает проблемы до их возникновения, что позволяет задачам выполняться дольше без инцидентов; более быстрое время на устранение неполадок, так как при возникновении инцидента Minerva точно определяет проблему, что приводит к значительно более быстрому решению; и большее понимание, так как современная ИИ-инфраструктура генерирует поток данных, а Minerva фильтрует их, оставляя только те несколько предупреждений, которые действительно имеют значение. Компания IREN является одним из партнеров NVIDIA, использующих Minerva для оптимизации своих AI-фабрик. «По мере масштабирования наших AI-фабрик ключом к предоставлению наилучшего сервиса для наших клиентов является максимизация продуктивности наших GPU», — сказал Денис Скрининкофф, технический директор IREN. «NVIDIA Minerva предоставляет нашей операционной команде единое представление по сети, GPU и выполняемым задачам, что позволяет нам сосредоточиться больше на проактивном обслуживании, а не на устранении неполадок. Эта видимость укрепляет нашу операционную модель для инфраструктуры, которую мы строим дальше». Вместе с IREN, Aolani, Bitdeer AI, IBM, Jio, Lambda, Quake AI и Tesla планируют внедрить Minerva. Кроме того, компании Dell Technologies, Lenovo и Supermicro предложат Minerva как часть своих портфелей операций AI-фабрик. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.
Материал бастапқы дереккөзден алынған:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Толық мәтінді SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ сайтында оқуNVIDIA AI зауыттарында бақылауды жақсарту үшін Minerva-ны ұсынды
NVIDIA AI зауыттарының өнімділігін арттыру үшін Minerva платформасын ұсынды.
AI қорытындысы: Басты тезистер
- NVIDIA AI зауыттарының өнімділігін арттыру үшін Minerva платформасын ұсынды.
NVIDIA AI зауыттарында бақылауды жақсарту үшін Minerva-ны ұсынды
Ұқсас материалдар
Tesla кірісі 43% -ға құлдырады - компания роботтар мен AI-ға миллиардтаған ақша жұмсайды
🤖 Tesla табысы 43%-ға құлдырады - компания роботтарға миллиардтаған қаражат жұмсайды және AI Tesla 2026 жылдың үшінші тоқсанындағы қаржылық нәтижелерін жариялады. Табыс іс жүзінде өзгеріссіз қалды және 28,05 миллиард долларды құрады, ал таза пайда 43 пайызға төмендеп, 787 миллион долларды құрады. Оның бір себебі...
Уайлдвуд директорының айтуынша, AI «бұл студиядағы барлық нәрселерге қарсы»
Wildwood - бұл Coraline және ParaNorman сияқты танымал стоп-motion студиясы Лаиканың ең өршіл фильмі. Бұл бес жылға созылған қиял-ғажайып шытырман оқиға. Процесске 230-дан астам қуыршақ қатысты, оның ішінде 36 басты кейіпкер Прю…
OlmoEarth v1.3: Бүкіл ғаламшарға арналған ең заманауи ендірулер
Ai2-нің құшақтап тұрған беттегі блог жазбасы
AI ЖАРЫСЫНЫҢ АЯҚТАУЫ! OpenAI-дің ҚОРЫТЫНДЫ ЖОСПАРЫ. АИ БАРЛЫҒЫН ЖОҚ ЖАТАДЫ! Үш АЯҚТАУ сценарийі! Superintelligence One
Сэм Альтман жасанды интеллект болашағының үш ықтимал сценарийін ашты және олардың біреуі супер интеллект жасайтын және барлық бәсекелестерінің есептеу қабілетін жоя алатын бір компанияны қамтиды. Google тегін курстарына барлық сілтемелер...

