Энергетика для нейросетей: Эксперт рассказал, как строить инфраструктуру под ИИ

2 часа назад

© Фото: freepik.com

Нейросети – одна из самых энергоёмких современных технологий. Стандартный центр обработки данных для ИИ потребляет больше электричества, чем целые промышленные кластеры. Может ли современная инфраструктура выдержать такие нагрузки, и как её можно приспособить под нужды ИИ-ЦОДов?

По мнению главы «Запуск-групп» Александра Равинского, существующая энергетика просто не приспособлена к такому напряжении. Даже одна стойка GPU в современном ИИ-датацентре требует до 30-40 киловатт в день. Столько же, для сравнения, может потреблять полноценный завод. Весь же ЦОД может тратить десятки мегаватт, что сопоставимо с нуждами целого региона.

При этом такие датацентры работают в режиме постоянного пика, у них очень высокая плотность энергопотребления, колебания там не столь значительны. Современная сеть, отмечает Равинский, проста не способна мгновенно подавать до 100 мегаватт энергии в одну точку.

Строительство специализированных ИИ-кластеров под новые ЦОД

По этой причине строить ИИ-ЦОД под существующие мощности – нерационально, считает эксперт. По его мнению, сперва нужно выделить такие датацентры в специализированный тип объектов, близкий больше крупному промышленному предприятию, нежели стандартной точке напряжения.

По предположению Равинского, вокруг таких центров будут строиться специализированные кластеры энергетической инфраструктуры. Они будут учитывать особые потребности ИИ-ЦОД. Так, если на обычном объекте распределенная генерация и накопители – скорее резерв для аварийных ситуаций, то в таких центрах это будет обычная часть общей энергосистемы. Разумеется, потребуются такие дополнительные специализированные мощности.

По мнению эксперта, такие центры не могут появиться в качестве сиюминутного ответа на запросы ИИ-компаний. Они должны создавать заранее и целенаправленно, по четкому плану. Без такого подхода отрасль в стране не сможет развиваться адекватно.

Читайте также: Стоимость размещения в ЦОДах выросла на 19% в Петербурге и на 11% в Москве