惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

The Register - Security
The Register - Security
美团技术团队
Recent Announcements
Recent Announcements
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Jina AI
Jina AI
C
Check Point Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
I
InfoQ
S
Securelist
T
Tor Project blog
GbyAI
GbyAI
L
LINUX DO - 热门话题
V
Visual Studio Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
The Cloudflare Blog
腾讯CDC
K
Kaspersky official blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Recorded Future
Recorded Future
李成银的技术随笔
W
WeLiveSecurity
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
M
Microsoft Research Blog - Microsoft Research
G
Google Developers Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Schneier on Security
Schneier on Security
B
Blog
IT之家
IT之家
爱范儿
爱范儿
H
Help Net Security
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
NISL@THU
NISL@THU
J
Java Code Geeks
博客园 - 聂微东
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Cyberwarzone
Cyberwarzone
博客园 - 叶小钗
MyScale Blog
MyScale Blog
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Project Zero
Project Zero
F
Future of Privacy Forum
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
D
Docker
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
B
Blog RSS Feed
V
Vulnerabilities – Threatpost

Все публикации подряд на Хабре

Агенты выходят на работу (часть 3) Нехватка CUDA-памяти при обучении с GRPO: как перестать гадать и начать считать Окей, Lamoda, что надеть на вечеринку? Как обучить LLM навыкам ИИ-стилиста ArchiMate 4: Отказ от слоёв и унификация метамодели Дальнейшая судьба SFP-Master Игровой ПК или PlayStation 5: что выгоднее в 2026 году Flipper One — нам нужна ваша помощь Как мы построили корпоративную LLM-платформу: архитектура, грабли и выводы Устранить нельзя оставить — разбираем ситуацию с уязвимостями в российской виртуализации Bitrix и Laravel: веб-хуки, ERP и все-все-все (часть 5) Поиск секрета популярности лучших репозиториев GitHub за всё время существования платформы Сэкономили на облаке под 1С: ДО — заложили бюджет на штраф. Разбираем 152-ФЗ при работе с 1С Компьютерное зрение: что получается, когда у вас не идеальная лаборатория, а дождь, снег и подвижный манипулятор Параметризация в JUnit 5 и Allure Report Мне 15, и я собираю AI-стартап для недвижки: как я победил GPU, баги PyTorch и очередь в визовый центр Стратегия «Голубого океана»: как системный аналитик влияет на продукт Проектируем с нуля калькулятор на FPGA. Часть 3: Практические численные методы От видимости сети до кибербезопасности: главный миф о сетевой телеметрии, который мешает раскрыть потенциал NetFlow Как интегрировать ТСД с любой конфигурацией «1С: Предприятия»? Человеческие головы, сандалии и лягушки: стегоконтейнеры за тысячи лет до первого компьютера GigaIDE Pro для разработки на Django Как добиться непостоянного момента? Книга: «Kubernetes. Полное руководство по развертыванию и управлению Kubernetes в облачных и локальных средах. 2-е изд.» Почему IT-специалисты остаются: что работает на удержание в 2026 году Соединение деталей 3D-печатных изделий… Простое ли дело? Yamaha RGX121Z RM — современный суперстрат с японским вайбом второй половины 1980-х Как я написал плагин для WooCommerce под Yandex YCP или как купить в 1 клик из Алисы Креативное программирование: визуализация звука Сложно читать IT литературу на кривом русском? Есть решение — книжный ревью (рефакторинг) История о том, как человечество наняло очень странного сотрудника Как мы в отделе документации создали LLM агента для автоматизированного перевода с английского на другие языки Почему e-ink до сих пор не убил LCD, хотя должен был Как оплачивать нейросети и остальное недоступное в РФ в 2026: 9 способов с ценами и рисками, где можно влететь Решение проблем в управлении: почему мидл-менеджеры справляются с кризисами эффективнее топов Сколько телефонов и планшетов продали партнёры: единое хранилище данных для бренда электроники Google Fellow, студент Нанкина и создатель TikTok: кто сделал Seedream и Seedance. Досье SpeShu.AI В прорывном эксперименте из первых в мире полностью искусственных яиц вылупились птенцы Разворачиваем облачный ТОиР на заводе за две недели Vivaldi 8.0 — Унифицированная свобода выбора Как мы с нуля реализовали двустороннее доверие «лес–лес» с Microsoft Active Directory Хакер спас мир и сел в тюрьму: Невероятная история Маркуса Хатчинса и червя WannaCry Построение корпоративной архитектуры в ИТ-проектах, используя методологию TOGAF Пайплайн не должен хранить секрет: безопасное хранение и доставка секретов для CI/CD с Deckhouse Code и Stronghold ОГЭ информатика. 16 задание на Python Asus, MSI и Gigabyte урезают производство материнских плат. Что происходит на рынке Claudex: как я подружил Claude Code с ChatGPT/Codex OAuth без OpenAI API key Как измерить скорость интернета? Почему выгорают не слабые, а ваши Версионирование таблиц репозитория метаданных Sigla Vision Графическая утилита PostgreSQL mini Profiler (в помощь экспертам по технологическим вопросам 1С и не только им) Шахматные программы IV. Термины и методы Почему Я.Директ не приводит премиальных клиентов и что с этим делать – продали элитных туров на 600 млн Реестр отечественного ПО: как бизнесу выбрать решение среди 30 000 записей и не ошибиться Глаза не видят, а код пишется: как я настраиваю и программирую 100+ модулей в умном доме Архитектура AI-сервисов: почему монолит убивает latency и GPU Процессы: чего до сих пор не хватало обычным BPM (Часть 2) Книжный салон — дополнительные книги от издательства «БХВ». Предзаказ Как продакту довести фичу до прода без PMBOK и PRINCE2 Оргмодель, процессы и агенты (Часть 1) Probe-сеть из 10 регионов: что я не учёл про AS-разнесённость Как автоматизировать повторную обработку сообщений из архива в DATAREON Platform Arguments to Config — простая и мощная библиотека для парсинга аргументов в CLI-приложении на C# Как я обучил GPT с нуля на русском языке — и что из этого получилось Миллион алых нод: о выборе баз данных для хранения больших объёмов Билеты, баги и БДСМ: хроники тревел-стартапа От vSphere к VCD: как мы построили хранилище образов и нативный CSI для Kubernetes Фолдинг белка на ноутбуке. De novo дизайн KRAS G12D (Switch II) ингибитора. Докинг, валидация в AlfaFold Server и PyMOL Тебя уволят, и ничего не сломается. Возможно, станет даже лучше ИИ от Anthropic вскрыл банки G20, Цукерберг уволил 8000 человек за один день, а мы это пропустили Один за всех: как я в одиночку тащу фуллстек-проект, который незаметно разросся до соцсети Реакционная лженаука. Как СССР осудил кибернетику — и чем это аукнулось для ИИ Лёгкий мониторинг Proxmox-кластера: Pulse вместо большого Zabbix-стека RAG для тех, кто разочаровался: почему retrieval ломается и как это починить Три уровня субъективной реальности: почему непонимание в командах заложено биологически Дирижёр вместо конвейера: как AI ломает классический pipeline разработки Dart 3.12 — что нового в Dart? Четыре реакции — четыре тела. Можно ли измерить тип личности по сердцебиению? Flutter 3.44 — Что нового во Flutter? Найм инженеров в 2026: ботлнек — это не рынок, это вы Тонкие контроллеры и модели. Использование паттернов проектирования в Rails-приложении Тезис о расширенном разуме Сумасшедшая история Т9: Стартапы, дельфины и буддизм [Перевод] Открыл ли китайский компьютер «Цзючжан 4.0» эру квантового превосходства? Что такое DWH (КХД) и как работает корпоративное хранилище данных Как я создал сервис по написанию формальных документов Как сервисному бизнесу автоматизировать проверку качества обслуживания клиентов GitHub блокируют, Bun переписали за 9 дней, и частный космодром в России AsmX с движком Raptor: Архитектура абсолютного контроля Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 3 HLD и немного LLD Каким должен быть язык программирования, чтобы с ним хорошо работали AI-агенты Система распределённого управления на Rust Вы таки хотели реальный пример использования ИИ-агента в буднях DevOps-инженера? Вот он Кошмарная статья JTBD, мотиваторы, теория потребностей, оценка ценности: как четыре методики собрать в одну систему llms.txt в 2026: что это, как написать, и почему вашему сайту это нужно Как auto-update n8n нашёл мину которая лежала 8 месяцев в node_modules Повесть о конфигурации как инженерной гигиене Повесть о конфигурации как инженерной гигиене 12 паттернов, которые приведут твой код в порядок SSH как корпоративный L3-туннель: когда классические VPN-протоколы больше не работают
LLM-инференс на фотонах? Препарируем передовые технологии, представленные в апреле
skovalev (Se · 2026-05-21 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение9 мин

Охват и читатели0

Дайджест

Majestic Labs Prometheus, Kingston DC3000ME на 30,72 ТБ, TPU восьмого поколения от Google и не только... Как всегда, вендоры не дремлют и участвует в AI-гонке. И должен признать, иногда это приводит к появлению крайне неординарных решений на рынке.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер выделенных серверов в Selectel. В новом дайджесте собрал самые актуальные и передовые новинки в мире железа. Читайте, делитесь своим мнением — в общем, добро пожаловать под кат!

Серверные платформы

Majestic Labs Prometheus: 128 ТБ в одном сервере

Логотип на корпусе AI-сервера Majestic Labs Prometheus. Источник.

Логотип на корпусе AI-сервера Majestic Labs Prometheus. Источник.

При инференсе больших моделей GPU простаивают, пока ждут данные из памяти. И чем модель крупнее – тем сильнее просадка. Стартап Majestic Labs анонсировал серверную платформу Prometheus на базе собственных чипов Ignite (AIU). Решение примечательно большим суммарным объемом памяти, что позволяет снизить задержки. Подробнее о характеристиках и возможностях новой серверной платформы рассказали в Академии Selectel.

Главный вопрос, который компания аккуратно обходит: какая реальная пропускная способность у этих 128 ТБ? Если она окажется на уровне обычного DDR5, то Prometheus проигрывает HBM-решениям при любом объеме. В общем, ждем результаты независимого тестирования.

Lumai Iris для LLM-инференса на фотонах

Серверные стойки оптической вычислительной платформы Lumai. Источник.

Серверные стойки оптической вычислительной платформы Lumai. Источник.

Британский стартап Lumai из Оксфордского университета представил семейство серверов Iris. Целых три модели: Nova, Aura, Tetra — для инференса LLM с использованием оптических вычислений.

Технология трехмерной фотоники преодолевает ограничения последовательной кремниевой микроэлектроники за счет массового пространственного параллелизма, позволяя обрабатывать миллионы световых каналов одновременно в объемной структуре.

Компания заявляет, что именно это дает на порядок более высокую эффективность на этапе матричных умножений, которые составляют основу инференса трансформеров.

Технические характеристики

  • Гибридная архитектура: «оптика» для тензорных вычислений + «цифра» для управления.

  • Поддерживаемые модели: Llama 8B и Llama 70B (на Iris Nova).

  • Заявленное снижение энергопотребления: до 90% по сравнению с GPU-архитектурами.

  • Дезагрегированный инференс: эффективная обработка на этапе prefill.

Iris Nova открыта для оценки гиперскейлерами. Детали архитектуры, бенчмарки, цены пока не раскрываются. Но продолжим следить за новостями.

Оптическая вычислительная ИИ-платформа Lumai Iris Nova. Источник.

Оптическая вычислительная ИИ-платформа Lumai Iris Nova. Источник.

Фотоника теоретически дает огромный параллелизм при низком энергопотреблении. На практике ни одного публичного независимого теста нет. Доступность для оценки гиперскейлерами означает, что позже станет понятно, это технологический прорыв или красивый питч для инвесторов.

Слабое место фотонных вычислений — точность. Оптические вычисления по природе аналоговые и плохо масштабируются на высокую битность. Для инференса с INT8 или FP16 это еще может быть терпимо. Компания пока не объясняет, как устройства справляются с накопленными ошибками в длинных цепочках операций.

Supermicro на AMD EPYC 4005: компактные решения «младших» платформ

Компактный сервер начального уровня Supermicro AS-1116R-FN4. Источник.

Компактный сервер начального уровня Supermicro AS-1116R-FN4. Источник.

Supermicro выпустила три компактных сервера на младшей линейке с AMD EPYC 4005 Grado. 

Технические характеристики

  • CPU: EPYC 4005/4004, Socket AM5 (LGA-1718), TDP до 65 Вт.

  • Память: 4 слота DDR5-5600, до 192 ГБ.

  • Хранилище: 1 или 2 × SFF SATA + 1× M.2 2280 + 1× M.2 22110 (оба PCIe 5.0 x4).

  • Расширение: PCIe 5.0 x16.

AS-E300-14GR — в форм факторе mini-1U, AS-1116R-FN4 – 1U малой глубины а AS-3015TR-i4 в формате башенного корпуса. Последний сервер выполнен в форм-факторе Tower и поддерживает установку двухслотовых GPU без дополнительного питания. Это позволяет использовать его для инференса AI-моделей начального уровня — например, в задачах распознавания речи.

Башенный формат меньше всего эффективен для использования в дата-центрах. В остальном, серверы отлично подходят в роли edge-точек, а также для начальных задач инфраструктуры.

Снижаем цены на выделенные серверы в реальном времени

Успейте арендовать со скидкой до 35%, пока лот не ушел другому.

Подробнее →

GPU

TPU восьмого поколения от Google

Новые ИИ-ускорители Google TPU 8-го поколения. Источник.

Новые ИИ-ускорители Google TPU 8-го поколения. Источник.

На Google Cloud Next представили TPU восьмого поколения сразу в двух архитектурах. Фактически Google официально подтвердил тренд, который давно витал в воздухе: «один GPU под все» — устаревший подход. Подробнее о новинках уже рассказали в Академии Selectel.

Bolt Graphics Zeus: tape-out есть, готового чипа нет

Bolt Graphics объявила об успешном финальном этапе проектирования тестового чипа Zeus на производственных мощностях TSMC. Создатель компании до текущей деятельности занимался проектированием дата-центров и облачной инфраструктуры, но впоследствии переключился на создание GPU для рендеринга.

Архитектура печатной платы графического процессора Bolt Graphics Zeus. Источник.

Архитектура печатной платы графического процессора Bolt Graphics Zeus. Источник.

Также о прототипе новых GPU Bolt Graphics Zeus подробнее рассказали в отдельной статье.

Позиционирование Zeus — GPU для рендеринга и трассировки лучей, с прицелом на рендер-фермы, VFX-студии и отдельные HPC-задачи вроде ЭМ-симуляций. Это сознательный уход от прямой конкуренции с NVIDIA в инференсе, где разрыв в программном стеке непреодолим в обозримые сроки.

Диски

Micron 6600 ION 245 ТБ: самый большой SSD в продаже

Серверные твердотельные накопители Micron 6600 ION.

Серверные твердотельные накопители Micron 6600 ION.

Готовятся поставки новых NVMe емкостью 245 ТБ. Вся линейка 6600 ION объединена общей базой.

  • Интерфейс: PCIe Gen5.

  • NAND: 276-слойная G9 QLC.

  • Форм-факторы: E3.L и U.2 (оба варианта — это важно, см. ниже).

  • Поддерживаются также E3.S форм-фактор в емкостях до 122 ТБ.

Характеристики диска на 245,76 ТБ

  • Последовательное чтение: 13,7 ГБ/с.

  • Последовательная запись: 3,0 ГБ/с.

  • Случайное чтение: 1,78 млн IOPS.

  • Случайная запись: 42 000 IOPS (4 КБ блоки).

  • DWPD: 1 (последовательная запись), 0,075 (случайная 4 КБ).

  • Энергопотребление: до 30 Вт.

Стоит отметить, что конкуренты с аналогичным объемом пока не добрались до «полок магазинов». 

Kingston DC3000ME 30,72 ТБ: TLC для тех, кто пишет часто

Серверный NVMe-накопитель Kingston DC3000ME емкостью 30.72ТБ. Источник.

Серверный NVMe-накопитель Kingston DC3000ME емкостью 30.72ТБ. Источник.

На фоне Micron с ее 245 ТБ скромно вышел Kingston DC3000ME на 30,72 ТБ. Здесь принципиальное отличие: 3D eTLC NAND вместо QLC. TLC переносит намного больше циклов перезаписи, что видно по характеристикам. Это первая модель серии DC3000ME объемом 30 ТБ+ — предыдущие топовые варианты заканчивались на 15,36 ТБ.

Технические характеристики

  • Форм-фактор: U.2, 15 мм (SFF).

  • Интерфейс: PCIe 5.0 x4 (NVMe).

  • NAND: 3D eTLC.

  • Последовательное чтение: 14 ГБ/с.

  • Последовательная запись: 9,7 ГБ/с.

  • Случайное чтение: 2,6 млн IOPS (4 КБ).

  • Случайная запись: 350 000 IOPS (4 КБ).

  • DWPD: 1 в течение пяти лет (56 064 ТБ суммарной записи, TBW).

  • MTBF: 2 млн часов.

PetaIO: PCIe 6.0 + CXL 3.0 из Китая

Линейка твердотельных NVMe-накопителей компании PetaIO. Источник.

Линейка твердотельных NVMe-накопителей компании PetaIO. Источник.

Китайская компания PetaIO показала SSD нового поколения с интерфейсом PCIe 6.0 и поддержкой CXL 3.0. В основе дисков — контроллер Titanium Himalaya, собственная разработка на 6-нм техпроцессе.

У компании уже есть коммерческие продукты на PCIe 4.0 (серия PETA8118 в форматах U.2, M.2, E1.S), так что это не чистый стартап с одним слайдом.

Технические характеристики

  • Интерфейс: PCIe 6.0.

  • Протокол: CXL 3.0.

  • Пул памяти: до 256 ТБ.

  • Последовательное чтение: более 28 ГБ/с, что вдвое быстрее флагмана Micron 6600 ION.

  • Случайное чтение (512 Б): до 50 млн IOPS.

  • Задержка: 2,7 мкс.

  • Форм-фактор и емкость: не раскрыты.

Текущий стандарт серверных SSD — PCIe Gen5. PCIe 6.0 удваивает пропускную способность на линию. Оборудование и платформы с поддержкой Gen6 только начинает появляться в анонсах. CXL 3.0, в свою очередь, позволяет создавать пулы памяти через стандартный интерфейс — это интересная комбинация двух топовых технологий CXL и PCIe 6.0.

Стоимость, сроки, форм-факторы — неизвестны. Но вектор очевиден: Китай серьезно инвестирует в собственные контроллеры для серверных накопителей — и это не последняя такая новость. Если характеристики подтвердятся на реальном железе, то для AI-инференса, где нередко идут мелкие случайные чтения весов из кэш-хранилища, это могло бы существенно снизить задержки по сравнению с текущими Gen5-решениями.

Контроллеры

HighPoint — HBA и RAID-адаптеры на PCIe 5.0

Плата расширения HighPoint Rocket 1608A NVMe Switch. Источник.

Плата расширения HighPoint Rocket 1608A NVMe Switch. Источник.

HighPoint Technologies представила две серии контроллеров: Rocket 7600A (RAID для NVMe) и Rocket 1600 (для программно-определяемых хранилищ). Обе базируются на интерфейсе PCIe 5.0 x16.

Это решение оптимизирована для сред Hyper-V, Proxmox, S2D, ZFS, Ceph. Характерно, что HighPoint прямо указывает на этот контекст в пресс-релизе: компания явно ориентируется на волну миграций с VMware, которую Broadcom спровоцировал своей ценовой политикой.

Серия Rocket 7600A (RAID 0/1/10 для NVMe)

  • Rocket 7628A / 7628U: 4 × MCIO 8i, до 8 NVMe напрямую (до 32 через бэкплейн), U.2/U.3/E3.S; исполнение MD2; TAA-compliant у 7628U; SafeStorage OPAL SED.

  • Rocket 7624A: 2 × MCIO 8i, до 4 NVMe напрямую (до 16 через бэкплейн), чип Broadcom PEX89048, пропускная способность до 32 ГБ/с при 4 NVMe; U.2/U.3/E3.S/E1.S.

  • Rocket 7638D (гибрид): 1 × внешний порт CDFP-CopprLink (16 линий) + 2 × MCIO 8i — прямой канал GPU ↔ NVMe; ориентирован на AI/ML/HPC.

Серия Rocket 1600 (для SDS: S2D, ZFS, Ceph)

  • Rocket 1628A: 4 × MCIO 8i, до 8 NVMe напрямую (до 32 через бэкплейн), до 60 ГБ/с.

  • Rocket 1624A: 2 × MCIO 8i, до 4 NVMe напрямую (до 16 через бэкплейн), до 32 ГБ/с.

Все контроллеры имеют полноразмерный интерфейс PCIe 5.0 x16 и однослотовое исполнение. Это может создать узкое место на материнских платах с дефицитом слотов x16, где устройствам придется конкурировать за линии с видеокартами или другими адаптерами.

Rocket 7638D с прямым каналом GPU–NVMe особенно интересен для AI-задач: данные идут напрямую из хранилища на ускоритель без лишних копий через CPU. Rocket 7600A с RAID1 для загрузочных дисков — решение для Hyper-V и Proxmox, где отказ загрузочного SSD роняет весь хост. 60 ГБ/с у старшего 1628A – серьезный показатель для Ceph-кластеров. Пожелаем удачи новинке!

Возможно, вам будет интересно:

Сетевое оборудование

QNAP QSW-M7230-2X4F24T — L3-коммутатор с 100GbE под AI-инфраструктуру

Управляемый коммутатор L3 Lite QNAP QSW-M7230-2X4F24T. Источник. 

Управляемый коммутатор L3 Lite QNAP QSW-M7230-2X4F24T. Источник

QNAP выпустила управляемый коммутатор уровня L3 Lite. Новинка позиционируется как устройство для корпоративных сетей, сред хранения и AI-инфраструктуры.

Технические характеристики

  • Форм-фактор: 1U, внутренний блок питания.

  • Порты: 2 × 100GbE QSFP28 + 4 × 25GbE SFP28 + 24 × 10GbE RJ45 (всего 30 портов).

  • Неблокируемая пропускная способность: 540 Гбит/с.

  • Коммутационная матрица: 1 080 Гбит/с.

  • Поддержка PFC и ECN для RDMA/RoCE.

  • Совместимость с AMIZcloud (удаленный мониторинг и управление).

Конфигурация 100G uplink + 25G для серверов / NAS + 10G для рабочих станций — классическая трехуровневая схема без замены существующей 10G-базы. Из минусов: только L3 Lite, полный L3 с динамической маршрутизацией не для этой модели.

Foxconn FII — CPO-коммутаторы в массовое производство

Foxconn Industrial Internet (FII) начала пробные поставки CPO-коммутаторов (Co-Packaged Optics — оптика, интегрированная прямо в коммутирующий ASIC) и анонсировала массовое производство на третий квартал 2026 года. Первые образцы CPO-коммутаторов отгружены уже в первом квартале 2026 года.

Основные цифры

  • Прогноз рынка: рост с 23 000 единиц в 2026 году до 200 000+ к 2030 году.

  • Экосистема: совместимость с NVIDIA QuantumX/SpectrumX и Broadcom Tomahawk.

  • Доля собственного производства в AI-стойках FII: более 60% ключевых компонентов.

  • Выручка FII в 2025 году: $132 млрд (+48,2% год к году), облачный сегмент — $88 млрд (+88,7%).

CPO устраняет задержки на интерфейсе чип-оптика. Для плотных GPU-стоек в AI-ЦОД это принципиально.

FII — крупнейший контрактный производитель такого оборудования. Запуск массового производства в этом году означает, что CPO-коммутаторы к 2027 году могут стать стандартом, а не экзотикой. Возможно, что CPO при таком росте плотности стоек неизбежность, а не опция.

Системы охлаждения

Airsys LiquidRack — серверы под душем из диэлектрика

Система жидкостного охлаждения серверов Airsys LiquidRack. Источник.

Система жидкостного охлаждения серверов Airsys LiquidRack. Источник.

Airsys анонсировала систему жидкостного охлаждения LiquidRack, где диэлектрическая жидкость буквально распыляется на вертикально установленные серверы в специальных кассетах. Нагретая жидкость попадает в пластинчатый теплообменник и отдает тепло во внешний контур.

Принципиальное отличие от погружных СЖО в том, что серверы не тонут в ванне с жидкостью, а остаются в вертикальных кассетах. Это упрощает обслуживание: замена узла не требует слива и повторного заполнения системы, то есть достаточно вытащить кассету.

Технические характеристики

  • Мощность на сервер: от 0,5 до 8 кВт.

  • Мощность на стойку: до 80 кВт (10U).

  • Расход жидкости: на 80% меньше, чем у погружных СЖО.

  • Без компрессора — совместима с драйкулерами, чиллерами, адиабатическими системами.

  • Развертывание на действующих объектах без замены основной инфраструктуры.

  • Дополнительно анонсирована UniCool-Max: воздушная система до 60 кВт для модульных ЦОД и телекоммуникационных объектов.

LiquidRack заполняет нишу между обычным воздушным охлаждением и крупными СЖО с отдельными CDU. Ограничение — 80 кВт на 10U, в то время как современная GPU-стойка с H200/B300 легко уходит за 100 кВт.

Кроме того, решение использует на 80% меньше жидкости, чем у погружных систем — это также означает, что понадобится меньше диэлектрика для заправки и меньше расходов на обслуживание, так как диэлектрик периодически нужно менять.

Заключение

Апрель оказался насыщенным обновлениями. Вендоры продолжают выпускать AI-ориентированные инструменты, но в то же время «экспериментируют» с технологиями: от использования фотоники до сверхплотных флеш-носителей.

Что думаете по поводу новинок? Делитесь мнением в комментариях!