Апаратне забезпечення: NVIDIA GB300 NVL72 від HPE

Vultr розгорне систему NVIDIA GB300 NVL72, зібрану HPE, як ядро своєї інфраструктури ШІ нового покоління. Ця стійкова архітектура об'єднує графічні процесори NVIDIA Blackwell Ultra та центральні процесори NVIDIA Grace в єдиному домені NVLink з 72 GPU . Ключові характеристики вражають:

• Продуктивність ШІ: до 1 440 PFLOPS продуктивності FP4
• Пам'ять: 279 ГБ пам'яті HBM3e на GPU (всього 37 ТБ на стійку) з пропускною здатністю 8 ТБ/с на GPU
• Архітектура: оптимізована для тренування великих моделей, донавчання та інференсу в реальному часі для моделей з понад 1 трильйоном параметрів
• Охолодження: повністю рідинне охолодження, інтегроване в архітектуру AI-фабрики HPE

GB300 NVL72 описується як «нова робоча конячка для інференсу/тренування» з чіткою метрикою вартості на токен, що відображає поворот галузі до операціоналізації моделей ШІ в реальному часі . За даними сторінки продукту NVIDIA, ця система забезпечує у 1,5 рази більше щільних обчислень FP4 Tensor Core FLOPS та вдвічі вищу продуктивність уваги (attention) порівняно з GPU NVIDIA Blackwell .

Високошвидкісні мережі: основа AI-інференсу

Високошвидкісні мережі є фундаментальною основою розгортання. Системи NVIDIA GB300 NVL72 з'єднані за допомогою NVIDIA Spectrum-X Ethernet — безвтратної високопродуктивної мережевої фабрики, призначеної для усунення вузьких місць у багатовузлових AI-навантаженнях .

Розгортання включає з'єднання 400GbE та 800GbE, оптичні трансивери, комутатори NVIDIA Spectrum-X Ethernet та SuperNIC . Без цієї фабрики масштабування інференсу до корпоративної пропускної здатності створювало б критичні затримки та вузькі місця пропускної здатності. Еталонна архітектура NVIDIA Enterprise для AI-фабрики NVL72 підтверджує, що ця двоплощинна мережева архітектура розроблена для живлення корпоративних датацентрів для тренування та інференсу ШІ у масовому масштабі, забезпечуючи роботу в реальному часі та моделі з трильйонами параметрів .

Стратегічний зсув: від тренування до інференсу

Хоча інфраструктура підтримує як тренування, так і інференс , анонс підкреслює зростаючий фокус підприємств на AI-інференс (продукційне розгортання) поряд із тренуванням. Кілька сигналів вказують на цей зсув:

• GB300 NVL72 створено спеціально для «інференсу з масштабуванням під час тестування та завдань логічного міркування ШІ»
• Він позиціонується з чіткою метрикою вартості на токен, вимірюючи цінність у вихідних даних інференсу, а не в сирій пропускній здатності тренування
• Ширше повідомлення HPE на заході було зосереджено на впровадженні ШІ у виробництво з безпекою, управлінням, масштабом та суверенітетом

Висновок очевидний: підприємства перейшли фазу експериментів і тепер шукають інфраструктуру, оптимізовану для розгортання моделей ШІ в продукційних середовищах у масштабі.

Інші анонси на HPE Discover Las Vegas 2026

Окрім партнерства з Vultr, HPE представила кілька суміжних ініціатив:

• Агентний ШІ: HPE анонсувала ширшу ініціативу впровадження агентного ШІ у виробництво разом з NVIDIA, з акцентом на безпеку, управління, масштаб та суверенітет
• Розгортання у клієнтів: компанія S k y Co., Ltd. розгорнула HPE Private Cloud AI як частину портфоліо NVIDIA AI Computing by HPE
• Nubax в Аргентині: компанія запустила споживчу модель AI-as-a-service, забезпечивши покращення прогнозування ланцюгів постачання на 62,5%, скорочення часу очікування на 35% та економію витрат на 40%, на базі NVIDIA AI Computing by HPE

Що це означає для корпоративного ШІ

Вибір Vultr на користь HPE та NVIDIA свідчить про важливий переломний момент. Як найбільший приватний гіперскейлер, Vultr робить ставку на те, що підприємствам потрібна інфраструктура, здатна обробляти як тренування, так і інференс у реальному часі в масштабах хмари. Поєднуючи стійкові обчислення NVIDIA з фабричною архітектурою HPE, рідинним охолодженням та послугами, Vultr позиціонує себе для обслуговування наступної хвилі корпоративних AI-навантажень — від тренування моделей до продукційного інференсу на моделях із трильйонами параметрів.

Апаратне забезпечення: NVIDIA GB300 NVL72 від HPE

Vultr розгорне систему NVIDIA GB300 NVL72, зібрану HPE, як ядро своєї інфраструктури ШІ нового покоління. Ця стійкова архітектура об'єднує графічні процесори NVIDIA Blackwell Ultra та центральні процесори NVIDIA Grace в єдиному домені NVLink з 72 GPU . Ключові характеристики вражають:

• Продуктивність ШІ: до 1 440 PFLOPS продуктивності FP4
• Пам'ять: 279 ГБ пам'яті HBM3e на GPU (всього 37 ТБ на стійку) з пропускною здатністю 8 ТБ/с на GPU
• Архітектура: оптимізована для тренування великих моделей, донавчання та інференсу в реальному часі для моделей з понад 1 трильйоном параметрів
• Охолодження: повністю рідинне охолодження, інтегроване в архітектуру AI-фабрики HPE

GB300 NVL72 описується як «нова робоча конячка для інференсу/тренування» з чіткою метрикою вартості на токен, що відображає поворот галузі до операціоналізації моделей ШІ в реальному часі . За даними сторінки продукту NVIDIA, ця система забезпечує у 1,5 рази більше щільних обчислень FP4 Tensor Core FLOPS та вдвічі вищу продуктивність уваги (attention) порівняно з GPU NVIDIA Blackwell .

Високошвидкісні мережі: основа AI-інференсу

Високошвидкісні мережі є фундаментальною основою розгортання. Системи NVIDIA GB300 NVL72 з'єднані за допомогою NVIDIA Spectrum-X Ethernet — безвтратної високопродуктивної мережевої фабрики, призначеної для усунення вузьких місць у багатовузлових AI-навантаженнях .

Розгортання включає з'єднання 400GbE та 800GbE, оптичні трансивери, комутатори NVIDIA Spectrum-X Ethernet та SuperNIC . Без цієї фабрики масштабування інференсу до корпоративної пропускної здатності створювало б критичні затримки та вузькі місця пропускної здатності. Еталонна архітектура NVIDIA Enterprise для AI-фабрики NVL72 підтверджує, що ця двоплощинна мережева архітектура розроблена для живлення корпоративних датацентрів для тренування та інференсу ШІ у масовому масштабі, забезпечуючи роботу в реальному часі та моделі з трильйонами параметрів .

Стратегічний зсув: від тренування до інференсу

Хоча інфраструктура підтримує як тренування, так і інференс , анонс підкреслює зростаючий фокус підприємств на AI-інференс (продукційне розгортання) поряд із тренуванням. Кілька сигналів вказують на цей зсув:

• GB300 NVL72 створено спеціально для «інференсу з масштабуванням під час тестування та завдань логічного міркування ШІ»
• Він позиціонується з чіткою метрикою вартості на токен, вимірюючи цінність у вихідних даних інференсу, а не в сирій пропускній здатності тренування
• Ширше повідомлення HPE на заході було зосереджено на впровадженні ШІ у виробництво з безпекою, управлінням, масштабом та суверенітетом

Висновок очевидний: підприємства перейшли фазу експериментів і тепер шукають інфраструктуру, оптимізовану для розгортання моделей ШІ в продукційних середовищах у масштабі.

Інші анонси на HPE Discover Las Vegas 2026

Окрім партнерства з Vultr, HPE представила кілька суміжних ініціатив:

• Агентний ШІ: HPE анонсувала ширшу ініціативу впровадження агентного ШІ у виробництво разом з NVIDIA, з акцентом на безпеку, управління, масштаб та суверенітет
• Розгортання у клієнтів: компанія S k y Co., Ltd. розгорнула HPE Private Cloud AI як частину портфоліо NVIDIA AI Computing by HPE
• Nubax в Аргентині: компанія запустила споживчу модель AI-as-a-service, забезпечивши покращення прогнозування ланцюгів постачання на 62,5%, скорочення часу очікування на 35% та економію витрат на 40%, на базі NVIDIA AI Computing by HPE

Що це означає для корпоративного ШІ

Вибір Vultr на користь HPE та NVIDIA свідчить про важливий переломний момент. Як найбільший приватний гіперскейлер, Vultr робить ставку на те, що підприємствам потрібна інфраструктура, здатна обробляти як тренування, так і інференс у реальному часі в масштабах хмари. Поєднуючи стійкові обчислення NVIDIA з фабричною архітектурою HPE, рідинним охолодженням та послугами, Vultr позиціонує себе для обслуговування наступної хвилі корпоративних AI-навантажень — від тренування моделей до продукційного інференсу на моделях із трильйонами параметрів.