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

WordPress大学
WordPress大学
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
N
News and Events Feed by Topic
Forbes - Security
Forbes - Security
The Last Watchdog
The Last Watchdog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Schneier on Security
Schneier on Security
SecWiki News
SecWiki News
V
Vulnerabilities – Threatpost
Project Zero
Project Zero
O
OpenAI News
W
WeLiveSecurity
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
H
Hacker News: Front Page
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
Help Net Security
Help Net Security
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
K
Kaspersky official blog
S
Security @ Cisco Blogs
Latest news
Latest news
AWS News Blog
AWS News Blog
U
Unit 42
Martin Fowler
Martin Fowler
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
S
Secure Thoughts
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Scott Helme
Scott Helme
博客园 - 司徒正美
B
Blog RSS Feed
C
Check Point Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
D
Docker
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Jina AI
Jina AI
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Last Week in AI
Last Week in AI
月光博客
月光博客
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
S
SegmentFault 最新的问题
NISL@THU
NISL@THU
T
The Blog of Author Tim Ferriss
C
Cisco Blogs
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
小众软件
小众软件

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
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!