- Nvidia 推出 DSX POD，旨在将 AI 基础设施部署周期压缩至 14 天。
- 采用工厂预制集装箱模式，大幅减少现场组装工作量。
- Vera Rubin 系统作为核心计算单元集成于该模块化方案中。
Nvidia 近日发布了名为 DSX POD 的模块化基础设施解决方案。该设计将即将推出的 Vera Rubin 计算系统与数据中心基础设备进行了深度整合。
DSX POD 的核心思路是将计算硬件、网络设备、电力分配系统及液冷装置预先安装在工厂制造的集装箱内。这种“交钥匙”式的交付方式显著降低了部署现场的施工复杂度。
据 Nvidia 官方数据，在具备必要支持设施的前提下，该方案可将传统长达 6 个月的部署时间缩短至 14 天。
工厂预制模式加速 AI 算力落地
DSX POD 的设计逻辑在于将主要的系统集成工作从施工现场转移至制造环节。所有设备在出厂前均已完成组装与测试，确保运输到达后即可快速启用。
每个集装箱内部已预置电缆、电源接口、冷却管路及网络连接，运营商只需将其接入选址地的预备基础设施即可运行。
Nvidia 首席执行官 Jensen Huang 指出，更快的部署速度直接关联到收入产生的效率。“只有当 AI 工厂开始生产代币时，它才真正创造价值。”Huang 表示，“通过 NVIDIA DSX POD，我们将工厂制造的精度和速度引入 AI 基础设施建设，使客户能够更快扩展产能并尽早实现营收。”
缩短安装窗口意味着运营商可以提前启动模型训练和生产负载，从而更早地捕捉市场机会。参考设计基于 Vera Rubin NVL72 系统，Huang 描述该系统由七个液冷计算架组成，并通过约 17 公里的 Spectrum-X 电缆进行互联。
需要注意的是，14 天的部署承诺依赖于现场准备情况，包括电力供应、冷却能力、网络接入及其他辅助系统的就绪状态。
宣称降低能耗与水耗
除了建设速度的提升，Nvidia 还强调 DSX 平台在资源效率方面的优势，尽管具体的节约效果取决于设施设计与运营环境。
在冷却技术方面，该公司声称其方案可在正常热排放过程中消除水蒸发。通过结合闭环液体冷却与室外干冷器来释放热量，避免了传统冷却塔对水资源的依赖。
Nvidia 估算，在一个 2GW 规模的部署中，相比传统系统每天可节省约 5400 万升水。不过，极端温度条件下可能需要额外的机械冷却介入，这可能会根据当地气候和操作条件影响节水效果。
此外，Nvidia 介绍了 DSX MaxLPS 技术，称其能在既定电力预算内通过动态分配实现等效代币输出，同时降低 30% 的功率消耗。另一项组件 DSX Flex 则旨在根据电价波动、电网状况及公用事业要求灵活调整数据中心的电力使用策略。
目前，Nvidia 已与戴尔科技（Dell Technologies）、惠普（HP）、联想（Lenovo）、施耐德电气（Schneider Electric）及 Vertiv 等企业建立合作，共同在全球范围内生产和供应 DSX POD 系统。
首批交付预计将于 2027 年初开始。关于 Nvidia 所宣称的效率提升数据，目前尚需在真实运行环境中接受独立验证。
