«Машины, которые делают машины»: NVIDIA и Foxconn повысили эффективность сборки платформ NVIDIA GB300 с помощью роботов

NVIDIA и тайваньская Hon Hai Precision Industry Co (Foxconn) повысили эффективность на ключевых этапах сборки стоечной ИИ-платформы NVIDIA GB300 NVL72, использовав специализированных роботов, сообщает Taipei Times. В посте «Машины, которые делают машины» NVIDIA рассказала, как компания при поддержке Foxconn организовала обучение роботов для сборки критических компонентов серверов, повысив стабильность производства и эффективность рабочего процесса.

Компания заявила, что доля успешного выполнения сборочных операций превысила 90 %, также заявлено, что компания уделила основное внимание сборке тестовых лотков GB300, используемых для проверки работоспособности и производительности вычислительных систем NVIDIA перед поставками заказчикам. Ключевыми задачами для роботов стали установка токопроводящих шин и подключение разъёмов.

Одной из главных сложностей при установке шины питания было обучение роботов её захвату, перемещению, установке на место и креплению винтами в 16 точках. Также роботам нужно было научиться управляться с двумя большими (DC-SCI) и двумя маленькими (MCIO) разъёмами с подсоединёнными кабелями, которые необходимо аккуратно вставить в гнёзда на серверной плате, причём допуски для этого очень малы.

Источник изображений: NVIDIA

Согласно тестовым данным, новый механизм автоматизации обеспечил уровень успешности установки DC-шины более 95 %, при этом время выполнения операции составляет 160 с. Это пока ниже целевых показателей в 99,5 % и 124 с соответственно. В случае с подключением коннекторов уровень успешности выполнения операции составил 90–95 %, а среднее время — 40 с на один кабель. При этом целевое время выполнения — не более 72 с на все четыре кабеля.

В NVIDIA подчеркнули, что при сборке тестовых лотков для GB300 нужны системы автоматизации, готовые к «неопределённости», поскольку быстрая смена циклов разработки и относительно небольшие объёмы производства делают создание сборочных линий с жёстко заданными параметрами нецелесообразным — роботы для реакции на изменения в процессе сборки должны быть достаточно «адптивными» и при этом надёжными. Подчёркивается, что технология пока не готова к массовому внедрению, поскольку есть проблемы с координацией роборук при подключении разъёмов и др.

Foxconn является одним из ключевых производственных партнёров NVIDIA. В прошлом году компания объявила, что работала с последней для строительства умного завода на площадке в Хьюстоне (Houston) в Техасе с использованием человекоподобных роботов, управляемых ИИ от NVIDIA, для выпуска ИИ-серверов для самой NVIDIA. Foxconn рассчитывает расширить применение подобных роботов на другие производства в Техасе, Висконсине и Калифорнии.

На долю Foxconn приходится более 40 % мирового рынка ИИ-серверов. При этом она сохраняет оптимизм относительно будущего этой отрасли. На конференции для инвесторов в августе она заявила, что поставки её стоечных ИИ-систем более чем удвоятся в сравнении с предыдущим годом.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. | Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.