Пространство и инфраструктура: Проектирование дата-центров под AI
КРАТКИЙ ОБЗОР СТАТЬИ: КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ И ВЫВОДЫ
- Сдвиг физической архитектуры:
Традиционная модель равномерного распределения ресурсов не справляется с концентрацией AI-нагрузок (до 100 кВт на стойку). В ответ внедряется overhead-модель (верхнего уровня), которая переносит ключевые инженерные системы (питание, охлаждение, сети) над стойками, создавая целевые зоны с экстремальной плотностью. Для плотности свыше 100 кВт на стойку эта модель становится физическим условием существования AI-кластеров - Переход к высоковольтному питанию:
Масштаб AI-кластеров (1–5 МВт) невозможен на старых схемах 400/230В. Требуется переход на высоковольтные системы (например, 575В AC / 400В DC), что обеспечивает квадратичное снижение потерь и уменьшение сечения кабелей - Модульность и интеграция:
AI-ЦОД проектируются как модульные (типовой кластер — 64–256 GPU-серверов). Для быстрого развертывания используются PFM (Prefabricated Modular Data Centers), а для управления — единая кибер-физическая система (DCIM + AI/ML) с использованием Цифровых двойников (Digital Twin), которая обеспечивает автоматизацию и прогнозирование состояния
Вывод: Проектирование дата-центров под AI требует радикального пересмотра всех принципов: от универсальности к специализации, от статичности к динамике, от распределенной модели к целевой. В конечном счете, эти принципы не просто оптимизируют стоимость владения, но и делают возможным само существование крупномасштабных AI-систем
<< Предыдущая статья
Термодинамический барьер..
Следующая статья >>
Масштабирование AI-инфраструктуры...