NVIDIA DAQIRI: реальный ИИ-инференс при высокоскоростном сборе данных
NVIDIA опубликовала DAQIRI — фреймворк для запуска ИИ-инференса в реальном времени поверх высокоскоростных потоков данных. Пример из статьи красноречив: AlphaFold2 совершил прорыв в разработке лекарств именно потому, что опирался на 170 000 структур белков, накопленных за 50 лет в Protein Data Bank. DAQIRI делает следующий шаг — позволяет ИИ анализировать данные прямо в момент их создания, а не после.
AI-обработка оригинала NVIDIA Developer Blog; редакция Hamidun News
NVIDIA представила DAQIRI — фреймворк для встраивания ИИ-инференса непосредственно в конвейер высокоскоростного сбора данных. Цель: ИИ должен работать там, где рождаются данные, а не ждать, пока их запишут и передадут на обработку.
Зачем нужен реальный ИИ в потоке Когда в 2020 году
AlphaFold2 произвёл революцию в поиске лекарств, его успех полностью зависел от ~170 000 структур белков, собранных учёными с 1971 года и хранящихся в Protein Data Bank. Это показательный пример: хорошие данные — фундамент любой ИИ-модели. Но у классической схемы «собрал — сохранил — обучил» есть принципиальный изъян: между появлением данных и моментом, когда ИИ на них реагирует, проходит время. В задачах научного эксперимента, промышленного контроля или медицинской диагностики это время может стоить результата.
Что такое DAQIRI DAQIRI (Data AcQuisition with
Intelligent Real-time Inference) — это программный слой от NVIDIA, который подключает GPU-ускоренный инференс прямо к высокоскоростному потоку с приборов и датчиков. Фреймворк решает несколько задач одновременно: Приём и буферизация потоковых данных без потерь Запуск ИИ-модели на GPU в режиме реального времени Фильтрация и маркировка событий на лету — до записи на диск Интеграция с научными инструментами через стандартные интерфейсы * Поддержка рабочих процессов, где объём сырых данных превышает пропускную способность хранилища Последний пункт особенно важен: в физических экспериментах и геномных исследованиях детекторы генерируют терабайты в секунду. Записать всё невозможно — нужно выбирать что сохранять. DAQIRI делает этот выбор в реальном времени, используя ИИ как фильтр.
Для каких задач это актуально Фреймворк ориентирован прежде всего на научные и промышленные
сценарии с высокоскоростными источниками данных: ускорители частиц и физические детекторы, геномное секвенирование, промышленный контроль качества на производственных линиях, медицинская визуализация в потоковом режиме.
«Измеренные данные — это фундамент всех ИИ-моделей и рабочих процессов, которые обрабатывают
данные в момент создания, реагируют на важное в реальном времени и анализируют данные для получения глубоких выводов», — из блога NVIDIA Developer. В каждом из этих случаев ценность события падает со временем. DAQIRI сдвигает ИИ как можно ближе к источнику сигнала.
Что это значит НАВИДИА последовательно продвигает концепцию «ИИ везде» — не только в
дата-центрах, но и на краю инфраструктуры, прямо в измерительных приборах. DAQIRI — ещё один шаг в этом направлении: инференс перемещается туда, где данные возникают, а не туда, где их удобно хранить.
- 1 июл. 2026 г.Together AI: GPT-5.5, Gemini и Opus не умеют писать быстрые мульти-GPU ядра
- 5 июл. 2026 г.Together AI привлекла $800 млн в раунде Series C для развития опенсорс-AI
- 10 июл. 2026 г.Nvidia объединила GPU с инференс-чипами стартапа d-Matrix вместо конкуренции с ним
- 30 апр. 2026 г.Huawei показала Atlas 350 и заявила о превосходстве над Nvidia H20 в AI-инференсе
Протестируйте новые LLM и мультимодальные модели в одном окне
Платформа Nomad AI (nomadnet.ai) даёт прямой доступ к Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, DeepSeek и автономным агентам без VPN, зарубежных карт и зоопарка подписок.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.