2026. július 21., kedd · Eszközök

Az NVIDIA bemutatta a hatodik generációs NVLink hálózati technológiát az AI-gyárak számára

Az NVIDIA technikai blogján ismertette a hatodik generációs NVLink skálázási hálózatot, amelyet kifejezetten AI-gyárak számára terveztek. A vállalat szerint a technológia GPU-nként akár 3,6 TB/s sávszélességet, rack-szinten 260 TB/s összesített sávszélességet és 130 TFLOPS hálózaton belüli számítási kapacitást biztosít, jelentősen felülmúlva a hagyományos Ethernet-megoldásokat nagy méretű nyelvi modellek és MoE-architektúrák esetén. Az NVIDIA állítása alapján a Hopper-ről Blackwell-generációra való áttérés ötvenszeres javulást hozott a tokenek per watt mutatóban. A platform szoftveres integráció (Dynamo, TensorRT-LLM, NCCL, NIXL) mellett üzembiztonsági funkciókat is kínál, mint a menet közbeni frissítés, dinamikus útválasztás és melegtárolócserélhető kapcsolók. A jövőbeli bővíthetőséget az NVLink Fusion és az NVLink-C2C technológiák szolgálják.

Miért fontos?

Az AI-számítási infrastruktúra skálázási korlátait célozza meg egy dedikált, nagy sávszélességű GPU-összeköttetési technológiával.

Források

NVIDIA Technical Blog Hivatalos

Kapcsolódó témák

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 21., kedd napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Az NVIDIA bizalmas számítástechnikája a Blackwell GPU-kon 98%-os teljesítményt nyújt hardveres AI-biztonság mellett

Az NVIDIA műszaki blogján közzétett benchmarkok szerint a Blackwell GPU-kra épülő Confidential Computing (CC) technológia minimális teljesítményveszteséggel biztosít hardverszintű védelmet az AI-inferencia során. A vállalat állítása alapján a HGX B300-on futtatott Qwen 3.5-397B modellel végzett tesztek azt mutatták, hogy a CC bekapcsolása jellemzően 8% alatti áteresztőképesség- és késleltetés-többletet okoz, vagyis a teljesítmény eléri a védelem nélküli megoldás 98%-át. A biztonság alapja a gyártáskor a chipbe égetett privát aláírókulcs, az NVLink titkosítás és a távoli hitelesítés (NRAS). Az NVIDIA kiemeli, hogy optimalizálásokkal – CC-safe autotuning, aszinkron D2H másolás, CUDA-gráf támogatás – sikerült a biztonságos munkabeadás és a titkosított sávszélesség korlátait kompenzálni, így a rendszer termelési szintű, szabályozásnak megfelelő telepítésekre is alkalmas.

Az Adobe kísérleti kameraappja generatív AI-eszközökkel bővül, a Google modelljére támaszkodva

Az Adobe frissítette kísérleti iOS-kameraalkalmazását, a Project Indigót, amely az 1.1-es verzióval egy AI Playground nevű eszközkészlettel egészül ki. A The Verge és a TechCrunch beszámolói szerint a funkciók négy területet fednek le: stílusszűrők, objektumeltávolítás, AI-alapú fotókritika és szabad szöveges szerkesztési utasítások. Marc Levoy, az Adobe munkatársa szerint a legtöbb funkció előre tervezett promptokat használó gombokkal működik, így a felhasználóknak nem kell saját szöveges utasításokat megfogalmazniuk. Az Adobe a Google Nano Banana modelljére támaszkodik egyelőre, de a jövőben más modellek támogatását is tervezi. A funkciót kis felhasználói csoporttal tesztelik, és sikere esetén fizetős verzió is várható.

Az NVIDIA Omniverse ovrtx szenzorszimuláció mostantól modulárisan integrálható meglévő alkalmazásokba

Az NVIDIA bejelentette, hogy az Omniverse könyvtárak – amelyek immár az NVIDIA Agent Toolkit részét képezik – moduláris API-kat kínálnak meglévő alkalmazások bővítéséhez. Az ovrtx nevű, előzetes kiadásként GitHubon elérhető könnyűsúlyú C/Python SDK kamera-, lidar- és radarszenzor-szimulációt valósít meg RTX technológiával, OpenUSD-jelenetekből valós idejű, fizikailag megalapozott kimeneteket állítva elő. A cég szerint a rendszer integrálható CAD-, Blender-, robotikai és felhőalapú tervezési munkafolyamatokba, például a PTC Onshape Render Studióba. Az ovrtx az Omniverse többi könyvtárával – fizikai szimuláció (ovphysx), streamelés (ovstream), adatkezelés (ovstorage) és megosztott USD-jelenetkezelés (ovstage) – együttműködve többmodális szimulációs csővezetékeket támogat szintetikus adatgyártáshoz, digitális ikrekhez és fizikai AI-validációhoz.

Az Amazon Quick és az NVIDIA NeMo Agent Toolkit együttműködése ellátásilánc-kezelő ügynökfolyamatokat kínál

Az AWS hivatalos blogján bemutatott megoldás az Amazon Quick és az NVIDIA NeMo Agent Toolkit összekapcsolásával specializált, ügynökalapú munkafolyamatokat épít ellátásilánc-kockázatok kezelésére. Az Amazon Quick egységes, beszélgetésalapú felületet biztosít strukturált és strukturálatlan vállalati adatokhoz, több mint száz előre elkészített csatlakozóval és MCP-protokollon keresztül elérhető ügynökfolyamatokkal. Az NVIDIA NeMo Agent Toolkit nyílt forráskódú, keretrendszer-független könyvtárként működik, amely LangChain, LlamaIndex, CrewAI és más eszközökkel is kompatibilis. A bemutatott példában egy ellátásilánc-elemző az irányítópult kontextusából kiindulva, a csevegőügynökön keresztül automatikusan vizsgálja a zavarokat, hívja meg az eszközöket, validálja a javaslatot, és rangsorolt kockázatcsökkentési tervet ad vissza a tervezőnek.