Развитие проектов в сфере искусственного интеллекта формирует новый сегмент рынка дата-центров. На первый взгляд они похожи на майнинговые производства: и там, и там нужны большие мощности и надежный доступ к электроэнергии. Но задачи и архитектура у этих центров принципиально разные.
AI-дата-центры создаются для работы с высокопроизводительным оборудованием — GPU, TPU и другими ускорителями. Эти узлы оптимизированы под обучение нейросетей и параллельную обработку огромных массивов данных. При этом они могут выполнять и криптографически защищенные операции — например, верификацию транзакций. Энергопотребление на одну стойку в таких центрах в 5–9 раз выше, чем в классических или майнинговых (70–90 кВт против 10–15 кВт).
Чтобы справиться с такими нагрузками, AI-центры используют специализированное охлаждение, автоматическую балансировку нагрузки и системы оптимизации потребления. Майнинговые ЦОДы ориентированы на однотипные вычисления для добычи криптовалют и не требуют столь гибкой инфраструктуры. По сути, дата-центры для AI становятся новым технологическим стандартом, где ключевым фактором является не количество ASIC-чипов, а возможность обеспечить бесперебойную работу сложных вычислительных узлов для искусственного интеллекта.
AI-дата-центры создаются для работы с высокопроизводительным оборудованием — GPU, TPU и другими ускорителями. Эти узлы оптимизированы под обучение нейросетей и параллельную обработку огромных массивов данных. При этом они могут выполнять и криптографически защищенные операции — например, верификацию транзакций. Энергопотребление на одну стойку в таких центрах в 5–9 раз выше, чем в классических или майнинговых (70–90 кВт против 10–15 кВт).
Чтобы справиться с такими нагрузками, AI-центры используют специализированное охлаждение, автоматическую балансировку нагрузки и системы оптимизации потребления. Майнинговые ЦОДы ориентированы на однотипные вычисления для добычи криптовалют и не требуют столь гибкой инфраструктуры. По сути, дата-центры для AI становятся новым технологическим стандартом, где ключевым фактором является не количество ASIC-чипов, а возможность обеспечить бесперебойную работу сложных вычислительных узлов для искусственного интеллекта.
