Прецизионное охлаждение ЦОД
CRAC/CRAH, фрикулинг и жидкостное охлаждение под плотность стоек.
Подробнее →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.
| Конфигурация | кВт |
|---|---|
| 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 стойка | 5–8 кВт (коммерческий ЦОД Tier IV — 8 кВт) |
В коммерческом ЦОД Tier IV в Москве мы уже закладывали запас под AI-нагрузку на этапе концепции — переделать охлаждение в работающем зале кратно дороже.
Если планируете GPU-кластер — сообщите на этапе проектирования. Мы рассчитаем охлаждение, питание и OPEX под целевую плотность.
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).
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.
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.
Материал подготовлен командой ЦОДПРОЕКТ — проектирование и строительство центров обработки данных.
Спроектируем инфраструктуру под AI-нагрузку.