Главная · Блог · ЦОД для AI

Машинное обучение и ЦОД: почему AI-стойки требуют 30–100 кВт

GPU-сервер с 8× NVIDIA H100 потребляет 10–15 кВт — одна AI-стойка (4–8 серверов) тянет 40–100 кВт, в 5–15 раз больше классического облака (5–8 кВт). Это другая инженерия: жидкостное охлаждение, усиленное электроснабжение, нагрузка на пол от 1500 кг/м². Заложить запас на AI нужно на этапе концепции.

GPU-серверы с жидкостным охлаждением — ЦОД для искусственного интеллекта
AI-нагрузка меняет проектную плотность зала в разы
Коротко
  • AI-стойка: 30–100 кВт vs облако 5–8 кВт.
  • Охлаждение: жидкостное (DLC, RDHx) при > 20 кВт/стойку.
  • Питание: отдельные линии 480V, busway, PDU 60A+.
  • Заложить на этапе проекта — переделка ×3–5 по цене.

Плотность: цифры

Мощность GPU-серверов
КонфигурациякВт
1× NVIDIA H100 (сервер)~700 W (TDP карты) → 3–4 кВт сервер
8× H100 (1U-4U сервер)10–15 кВт
Стойка 42U (4–8 GPU-серверов)40–100 кВт
Классическая облачная стойка5–8 кВт (коммерческий ЦОД Tier IV — 8 кВт)

Что ломается в обычном ЦОД

Решения для AI-ЦОД

В коммерческом ЦОД Tier IV в Москве мы уже закладывали запас под AI-нагрузку на этапе концепции — переделать охлаждение в работающем зале кратно дороже.

Вывод для заказчика

Если планируете GPU-кластер — сообщите на этапе проектирования. Мы рассчитаем охлаждение, питание и OPEX под целевую плотность.

Частые вопросы

Сколько кВт потребляет AI-стойка?

GPU-сервер с 8× H100 — 10–15 кВт. Стойка с 4–8 таких серверов — 40–100 кВт. Это в 5–15 раз больше классической облачной стойки (5–8 кВт).

Какое охлаждение нужно для GPU-ЦОД?

При плотности выше 20 кВт/стойку воздушного охлаждения недостаточно. Применяют: rear-door heat exchanger (RDHx), direct-to-chip liquid cooling (DLC) или immersion cooling. Заложить на этапе проектирования — переделка работающего зала в 3–5 раз дороже.

Можно ли разместить GPU в обычном ЦОД?

В существующем зале с проектной нагрузкой 5–8 кВт/стойку — нет без модернизации электроснабжения и охлаждения. Нужна отдельная зона или новый зал с расчётом под high-density.

Читайте также

Материал подготовлен командой ЦОДПРОЕКТ — проектирование и строительство центров обработки данных.

Заявка

Планируете GPU-кластер?

Спроектируем инфраструктуру под AI-нагрузку.

Оставить заявку