Poskytovatel infrastruktury AI, Edge a HPC, společnost Amax, nasadila klastr s 64 Nvidia DGX B200 SuperPod pro nejmenovaného, ale „významného“ vývojáře generativní AI. Nebyly zveřejněny žádné informace o tom, kde bude systém umístěn, ale zákazník použije klastr k „pokročilému trénování modelů syntézy hlasu a tvorby obsahu,“ uvedl Amax.
Nasazení zahrnuje celkem 512 GPU Nvidia Blackwell propojených prostřednictvím síťové platformy Nvidia Quantum-2 InfiniBand, což poskytuje 4,6 exaflops výkonu pro trénování AI a 9,2 exaflops pro inferenční výkon. Amax uvedl, že navrhl a optimalizoval uspořádání racků a distribuci energie klastru, přičemž jeho inženýrský tým zajistil, že nasazení splňuje „přísné požadavky datových center.“
„Spojením odbornosti Amaxu v oblasti nasazování s nejnovějšími systémy Nvidia DGX poskytujeme skutečně klíčové AI řešení, které maximalizuje výkon, škálovatelnost a efektivitu pro naše zákazníky,“ řekl Don Wang, ředitel architektury řešení ve společnosti Amax.
Kromě nasazení Nvidia B200 společnost také nabízí systémy Nvidia DGX H200 a GB200.
Chai AI oznamuje rozšíření svého interního výpočetního klastru o 20 milionů dolarů
Také v červenci 2025 společnost Chai AI se sídlem v USA, známá také jako Chai Research, oznámila plány na vynaložení 20 milionů dolarů na rozšíření svého interního nasazení AI výpočtů, nazvaného kCluster.
Podle společnosti rozšíření umožní klastru kCluster nabídnout až 1,4 exaflops výpočetního výkonu, ačkoli Chai nespecifikoval, v jaké přesnosti byl tento benchmark měřen.
Systém využívá 5 000 GPU od společností AMD a Nvidia, dodala společnost, přičemž tvrdí, že klastr nabízí téměř 10x větší výkon než nasazení Sherlock HPC s 2 053 teraflopy na Stanfordské univerzitě a zpracovává 1,2 bilionů tokenů denně.
Společnost byla založena pěti bývalými studenty Univerzity v Cambridge v roce 2020 a nyní má sídlo v Palo Alto v Kalifornii. Platforma Chai umožňuje uživatelům vytvářet vlastní AI modely a tvrdí, že poskytuje více než 51 000 LLM uživatelům po celém světě.
Zdroj: Data Center Dynamics
