Холдинг «Росэл» (входит в Ростех) запустил серийное производство вычислительных комплексов с жидкостным охлаждением для мощных нейросетей. Эта технология позволит сократить энергопотребление дата-центров в 1,5 раза, уменьшить их размеры и полностью отказаться от иностранных аналогов.
Холдинг «Росэл» Госкорпорации Ростех освоил технологию и промышленное производство высокопроизводительных вычислительных комплексов с жидкостным охлаждением, предназначенных для работы и обучения мощных нейросетей. Это решение включает сборку и монтаж оборудования по оригинальной архитектуре, что позволит снизить энергопотребление, уменьшить нагрев и габариты центров обработки данных, а также заменить импортные аналоги.
Суть технологии — погружение оборудования в специальный диэлектрик, который эффективно отводит тепло, не нарушая работу электроники. Благодаря заполнению всего пространства комплекса диэлектриком, компоненты можно размещать плотнее, что сокращает площадь ЦОДов в 3-5 раз по сравнению с традиционными системами. «Росэл» использует собственный диэлектрик, который нетоксичен, негорюч и биоразлагаем, что делает его более экологичным, чем традиционные хладагенты вроде фреона.
По словам представителей компании, жидкостное охлаждение — это не просто инновация, а стратегически важная технология, способная укрепить позиции России в сфере искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Она снижает углеродный след и может стать новым стандартом для машинного обучения, суперкомпьютеров и крупных ЦОДов. Россия входит в число немногих стран, развивающих эту технологию, наравне с США и Китаем, что позволяет сократить зависимость от зарубежных решений.
Ключевые преимущества технологии — бесшумность, долговечность и защита оборудования от пыли, коррозии и перепадов температур. Кроме того, она позволяет разгонять процессоры, включая графические, без риска перегрева, что ускоряет развитие ИИ и повышает эффективность обучения нейросетей.
Жидкостное охлаждение становится все более востребованным, поскольку традиционные воздушные системы уже не справляются с мощными процессорами и видеокартами, используемыми в нейросетях и суперкомпьютерах. При этом такие решения потребляют на 30-50% меньше энергии, чем лучшие воздушные аналоги.