Вместе с анонсом ускорителей MI350X и MI355X также рассказала о планах на ближайшее будущее, включая выпуск ускорителей серий MI400 (Altair) в 2026 году и MI500 (Altair+) в 2027 году, а также решений UALink, Ultra Ethernet, DPU Pensando и стоечных архитектур, которые послужат основой ИИ-кластеров.

Так, AMD анонсировала новую архитектуру Helios AI с стойками двойной ширины, которая объединит процессоры AMD EPYC Venice с ядрами Zen 6, ускорители Instinct MI400 и DPU Vulcano. Благодаря приобретению ZT Systems компания смогла существенно ускорить разработку и интеграцию решений уровня стойки — Helios AI появятся уже в 2026 году.

Как сообщает DataCenter Dynamics, Эндрю Дикманн (Andrew Dieckmann), корпоративный вице-президент и генеральный менеджер AMD по ЦОД рассказал перед мероприятием, что решение об увеличении ширины стойки было принято в сотрудничестве с «ключевыми партнёрами» AMD, поскольку предложение должно соответствовать «правильной точке проектирования между сложностью, надёжностью и предоставлением преимуществ производительности».

По словам AMD, это позволит объединить тысячи чипов таким образом, чтобы их можно было использовать как единую систему «стоечного масштаба». «Впервые мы спроектировали каждую часть стойки как единую систему», — заявила генеральный директор AMD Лиза Су (Lisa Su) на мероприятии, пишет CNBC.

Источник изображений: AMD

Дикманн заявил, что Helios предложит на 50 % больше пропускной способности памяти и на 50 % больше горизонтальной пропускной способности (по сравнению с NVIDIA Vera Rubin), поэтому «компромисс [за счёт увеличения ширины стойки] был признан приемлемым, поскольку крупные ЦОД, как правило, ограничены не квадратными метрами, а мегаваттами».

Как указано в блоге компании, «Helios создана для обеспечения вычислительной плотности, пропускной способности памяти, производительности и горизонтального масштабирования, необходимых для самых требовательных рабочих ИИ-нагрузок, в готовом к развёртыванию решении, которое ускоряет время выхода на рынок».

Helios представляет собой сочетание технологий AMD следующего поколения, включая:

• Ускорители AMD Instinct MI400. Ожидается, что они будут предлагать до 432 Гбайт памяти HBM4, 20/40 Пфлопс (FP8/FP4), и 300-Гбайт/с полосу для горизонтального масштабирования. Эти ускорители обеспечат лидерство в производительности ИИ в стоечном масштабе для обучения массивных моделей и выполнения распределённого инференса.
• Возможность объединения до 72 ускорителей в одном домене посредством открытого стандарта UALink, что обеспечит совместимость и свободу выбора вендора. В Helios UALink используется для прямого объединения ускорителей между собой и с сетевыми адаптерами, а также (поверх Ethernet) для объединения ускорителей в нескольких узлах.
• Процессоры AMD EPYC Venice, которые получат до 256 ядер Zen 6. Они обеспечат до 1,7-кратный рост производительности и 1,6 Тбайт/с пропускной способности памяти в сравнении с текущими CPU.
• 800GbE DPU семейства Pensando Vulcano AI с поддержкой Ultra Ethernet и интерфейсами PCIe/UALink для прямого подключения к CPU и GPU. Vulcano имеет решающее значение для обеспечения быстрой и бесперебойной передачи данных в кластерах высокой плотности, эффективно устраняя узкие места в коммуникации для крупномасштабных ИИ-развертываний.

AMD отказалась сообщить стоимость анонсированных чипов, но, по словам Дикманна, ИИ-ускорители компании будут дешевле и в эксплуатации, и в приобретении в сравнении с чипами NVIDIA. «В целом, есть существенная разница в стоимости приобретения, которую мы затем накладываем на наше конкурентное преимущество в производительности, поэтому выходит значительная, исчисляемая двузначными процентами экономия», — сказал он.

AMD ожидает, что общий рынок ИИ-чипов превысит к 2028 году $500 млрд. Компания не указала, на какую долю общего пирога она будет претендовать — по оценкам аналитиков, в настоящее время у NVIDIA более 90 % рынка. Обе компании взяли на себя обязательство выпускать новые ИИ-чипы ежегодно, а не раз в два года, что говорит о том, насколько жёстче стала конкуренция и насколько важны передовые ИИ-технологии для гиперскейлеров.

AMD сообщила, что её чипы Instinct используются семью из десяти крупнейших игроков ИИ-рынка, включая OpenAI, Tesla, xAI и Cohere. По словам AMD, Oracle планирует предложить своим клиентам кластеры с более чем 131 тыс. ускорителей MI355X. Meta✴ сообщила, что уже использует AMD-кластеры для инференса Llama и что она планирует купить серверы с чипами AMD следующего поколения. В свою очередь, представитель Microsoft сказал, что компания использует чипы AMD для обслуживания ИИ-функций чат-бота Copilot.

Google представил технологию питания 400 В постоянного тока (DC) и систему жидкостного охлаждения пятого поколения Project Deschutes для стоек нового поколения, которы призваны поддержать стремительное развитие ИИ. В течение последних десяти лет компания использует питание 48 В DC, но переход к новому стандарту позволит повысить максимальную мощность на одну стойку со 100 кВт до 1 МВт.

Ожидается, что отдельные стойки с ИИ-системами будут потреблять свыше 500 кВт уже к 2030 году. Так, грядущий суперускоритель NVIDIA Rubin Ultra NVL576, который появится в 2027 году, будет «упакован» в стойку нового поколения Kyber и потреблять порядка 600 кВт. Google, надо полагать, разработает собственную модификацию данного ускорителя, адаптированного к её дата-центрам, как уже сделала для GB200 NVL72.

Использование 400 В позволяет задействовать цепочку поставок, используемую индустрией электромобилей, что способствует снижению затрат и повышению качества. Совместно с Meta✴ и Microsoft компания Google работает над проектом Mt. Diablo, в рамках которого вырабатываются общие стандарты электрических и механических интерфейсов. Первая версия спецификаций (v0.5) будет доступна для отраслевого обсуждения в мае 2025 года.

Источник изображения: Google

Подсистема питания в Mt. Diablo вынесена в отдельный модуль (sidecar). Это увеличивает полезное пространство в серверных стойках, позволяя целиком отдать их под ускорители, и повышает общую энергоэффективность приблизительно на 3 %, что в масштабах гиперскейлера очень существенно. В перспективе рассматривается переход на прямое распределение высоковольтного постоянного тока внутри ЦОД для ещё большей эффективности и повышения плотности.

Источник изображения: Google

С резким повышением энергопотребления чипов использование СЖО стало неизбежным. В последние семь лет Google развернула СЖО в более 2 тыс. кластеров TPU Pod. Впервые жидкостное охлаждение стало применяться для ИИ-ускорителей TPU v3, появившихся в 2018 году. Компания использует водоблоки, что позволяет практически удвоить плотность размещения вычислительных мощностей в сравнении с воздушным охлаждением. При переходе от TPU v2 к TPU v3 это также позволило вчетверо увеличить размер кластеров. СЖО применяются и для ускорителей Ironwood (TPU v7).

CDU-архитектура Project Deschutes, в которой используются резервные теплообменники и насосы, обеспечивает уровень доступности 99,999 %. Пятое поколение Project Deschutes Google планирует передать Open Compute Project (OCP) в 2025 году. Публикация спецификаций, проектных данных и рекомендаций по эксплуатации ускорит массовое внедрение СЖО в индустрии. В компании уверены, что совместные усилия помогут индустрии справиться с будущими вызовами в индустрии ИИ и масштабировать вычислительные мощности и дальше.

Облачная платформа Google Cloud объявила о запуске виртуальных машин A4 с ускорителями NVIDIA B200 и A4X на основе суперускорителей NVIDIA GB200 NVL72 поколения Blackwell. Эти инстансы ориентированы на ресурсоёмкие приложения ИИ.

Источник изображения: Google

По заявлениям Google, виртуальные машины A4 обеспечивают высокий уровень производительности при работе с ИИ-моделями на различных архитектурах. Инстансы подходят для таких рабочих нагрузок, как обучение и тонкая настройка. В свою очередь, экземпляры A4X специально созданы для обучения и обслуживания самых требовательных и сверхмасштабных задач ИИ, включая большие языковые модели (LLM) с наиболее ёмкими контекстными окнами и «рассуждающие» модели.

Суперускорители GB200 NVL72 объединяют в одной стойке 72 чипа B200 и 36 процессоров Grace. Применяются шина NVLink 5 и инфраструктура жидкостного охлаждения Google третьего поколения. Каждая система GB200 NVL72 обеспечивает быстродействие до 1,44 Эфлопс в режиме FP4 и до 720 Пфлопс в режиме FP8. По заявлениям Google, достигается четырёхкратное увеличение производительности при обучении LLM по сравнению с виртуальными машинами A3 на базе ускорителей NVIDIA H100.

Инстансы A4X допускают масштабирование до десятков тысяч графических процессоров Blackwell. Говорится об интеграции с сервисами хранения Cloud Storage FUSE, Parallelstore и Hyperdisk ML, что обеспечивает доступ к данным с малой задержкой (менее 1 мс) и высокую пропускную способность.

Новые виртуальные машины будут развёрнуты в различных регионах Google Cloud. Нужно отметить, что ранее о запуске общедоступных инстансов на базе NVIDIA GB200 NVL200 объявила компания CoreWeave, предоставляющая облачные услуги для ИИ-задач. Скоро эти суперускорители станут доступны и в облаке Lambda Labs.

Стартап Lambda Labs, по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, заключил партнёрское соглашение с серверным подразделением тайваньского ODM-производителя компьютерных комплектующих Pegatron. В рамках договора Pegatron развернёт суперускорители NVIDIA GB200 NVL72 для ИИ-инфраструктуры Lambda Labs.

Напомним, фирма Lambda Labs была основана в 2012 году. Она предоставляет услуги облачных ИИ-вычислений с использованием собственных систем, оснащённых ускорителями NVIDIA, а также процессорами AMD и Intel. Кроме того, компания продаёт рабочие станции на базе GPU и предоставляет услуги колокации. Lambda Labs провела несколько раундов финансирования: полученные средства направляются на наращивание вычислительных мощностей и увеличение штата.

В июле 2024 года сообщалось, что у суперускорителей с чипами NVIDIA GB200 возникли проблемы с СЖО: из-за дефектных компонентов фиксировались протечки. А в ноябре появилась информация, что стойки NVL72 перегревались, в связи с чем NVIDIA была вынуждена обратиться к поставщикам с просьбой внести ряд изменений в конструкцию стоек. Кроме того, NVIDIA и Schneider Electric занялись разработкой эталонной архитектуры охлаждения для ЦОД на основе GB200 NVL72.

Источник изображения: Pegatron

Впрочем, на текущий момент все проблемы устранены, а NVIDIA и партнёры организовали полномасштабное производство серверов на базе Blackwell. При этом клиенты уже приступили к монтажу суперускорителей GB200 NVL72. Такие системы, в частности, устанавливает стартап xAI Илона Маска (Elon Musk). Как отмечается, стратегическое партнёрство с Lambda Labs позволит Pegatron выйти на стремительно расширяющийся рынок ИИ-серверов. Первая система GB200 NVL72 (производства Supermicro), принадлежащая Lambda, была запущена на прошедших выходных в «водородном» дата-центре EdgeCloudLink.

Корпорация Microsoft в сотрудничестве с Meta✴ представила дизайн серверной стойки нового поколения для дата-центров, ориентированных на задачи ИИ. Спецификации системы, получившей название Mount Diablo, предоставляются участникам проекта Open Compute Project (OCP).

Отмечается, что инфраструктура ЦОД постоянно эволюционирует, а наиболее значительное влияние на неё оказывает стремительное внедрение ИИ. Тогда как традиционные стойки с вычислительным оборудованием и средствами хранения данных имеют мощность максимум до 20 кВт, при размещении современных ИИ-ускорителей этот показатель исчисляется сотнями киловатт. В результате при развёртывании дата-центров могут возникать различные сложности.

Идея Mt. Diablo заключается в разделении стойки на независимые шкафы для компонентов подсистемы питания и вычислительного оборудования. То есть, речь идёт о дезагрегированной архитектуре, позволяющей гибко регулировать мощность в соответствии с меняющимися требованиями.

Источник изображения: Microsoft

Одним из ключевых преимуществ нового подхода является оптимизация пространства. Утверждается, что в каждой серверной стойке можно размещать на 35 % больше ИИ-ускорителей по сравнению с традиционным дизайном. Ещё одним достоинством названа масштабируемость: конфигурацию стойки питания можно изменять в соответствии с растущими потребностями. Плюс к этому модульная конструкция позволяет реализовывать несколько проектов одновременно.

Отмечается, что в современных OCP-системах уже используется единая шина питания постоянного тока с напряжением 48 В. В случае с новым дизайном возможен переход на архитектуру 400 В DC. Это открывает путь для создания более мощных и эффективных систем ИИ. Однако для внедрения стандарта 400 В потребуется общеотраслевая стандартизация. В индивидуальных проектах — например, суперкомпьютерах — для питания узлов уже используется шина DC.

Microsoft представила на конференции Microsoft Ignite новые специализированные чипы Azure Boost DPU и Azure integrated Hardware Security Module (HSM), предназначенные для использования в ЦОД с целью поддержки рабочих нагрузок в облаке Azure и повышения безопасности.

Источник изображений: Microsoft

Чтобы снизить зависимость от поставок чипов сторонних компаний, Microsoft занимается разработкой собственных решений для ЦОД. Например, на прошлогодней конференции Microsoft Ignite компания представила Arm-процессор Azure Cobalt 100 и ИИ-ускоритель Azure Maia 100 собственной разработки. Azure Boost DPU включает специализированные ускорители для работы с сетью и хранилищем, а также предлагает функции безопасности. Так, скорость работы с хранилищем у будущих инстансов Azure будет вчетверо выше, чем у нынешних, а энергоэффективность при этом вырастет втрое.

Не вызывает сомнений, что в разработке Azure Boost DPU участвовали инженеры Fungible, производителя DPU, который Microsoft приобрела в декабре прошлого года. Как отмечает TechCrunch, в последние годы популярность DPU резко увеличилась. AWS разработала уже несколько поколений Nitro, Google совместно с Intel создала IPU, AMD предлагает DPU Pensando, а NVIDIA — BlueField. Есть и другие нишевые игроки. Согласно оценкам Allied Analytics, рынок чипов DPU может составить к 2031 году $5,5 млрд.

Ещё один кастомный чип — Azure integrated Hardware Security Module (HSM) — отвечает за хранение цифровых криптографических подписей и ключей шифрования в защищённом модуле «без ущерба для производительности или увеличения задержки». «Azure Integrated HSM будет устанавливаться на каждом новом сервере в ЦОД Microsoft, начиная со следующего года, чтобы повысить защиту всего парка оборудования Azure как для конфиденциальных, так и для общих рабочих нагрузок», — заявила Microsoft. Azure Integrated HSM работает со всем стеком Azure, обеспечивая сквозную безопасность и защиту.

Microsoft также объявила, что задействует ускорители NVIDIA Blackwell и кастомные серверные процессоры AMD EPYC. Так, инстансы Azure ND GB200 v6 будут использовать суперускорители NVIDIA GB200 NVL 72 в собственном исполнении Microsoft, а интерконнект Quantum InfiniBand позволит объединить десятки тысяч ускорителей Blackwell. Компания стремительно наращивает закупки этих систем. А инстансы Azure HBv5 получат уникальные 88-ядерные AMD EPYC 9V64H с памятью HBM, которые будут доступны только в облаке Azure. Каждый инстанс включает четыре таких CPU и до 450 Гбайт памяти с агрегированной пропускной способностью 6,9 Тбайт/с.

Кроме того, Microsoft анонсировала новое решение Azure Local, которое заменит семейство Azure Stack. Azure Local — это облачная гибридная инфраструктурная платформа, поддерживаемая Azure Arc, которая объединяет локальные среды с «большим» облаком Azure. По словам компании, клиенты получат обновление до Azure Local в автоматическом режиме.

Наконец, Microsoft анонсировала новые возможности в Azure AI Foundry, новой «унифицированной» платформе приложений ИИ, где организации смогут проектировать, настраивать и управлять своими приложениями и агентами ИИ. В числе новых опций — Azure AI Foundry SDK (пока в виде превью).

Компания NVIDIA, по информации аналитика Минг-Чи Куо (Ming-Chi Kuo), приняла решение отказаться от выпуска двухстоечных ИИ-систем NVL36×2 на основе ускорителей GB200 в пользу одностоечных машин NVL72 и NVL36. Объясняется это ограниченностью ресурсов и предпочтениями клиентов.

Изначально планировалось выпустить три суперсистемы GB200 на базе ускорителей Blackwell для рабочих нагрузок ИИ и HPC — NVL72, NVL36 и NVL36×2. Первая объединяет в одной стойке 18 узлов 1U, каждый из которых содержит два ускорителя GB200. В сумме это даёт 72 чипа B200 и 36 процессоров Grace. Задействована шина NVLink 5, а энергопотребление системы находится на уровне 120 кВт. В свою очередь, NVL36 насчитывает 36 чипов B200, тогда как NVL36×2 объединяет две такие системы.

Источник изображения: NVIDIA

Ожидалось, что конфигурация NVL36×2 получит более широкое распространение, нежели NVL72. Дело в том, что дата-центры большинства клиентов NVIDIA не могут удовлетворить требования NVL72 в плане питания и охлаждения. С этой точки зрения NVL36×2 представляет собой компромиссное решение. С другой стороны, NVL72 требует меньше пространства для установки и обладает меньшим суммарным энергопотреблением: каждая из стоек NVL36×2 требует 66 кВт, что в сумме даёт 132 кВт. При этом обеспечивается несколько меньшая производительность.

По сведениям Минг-Чи Куо, некоторые заказчики (в частности, Microsoft) отдали предпочтение NVL72 перед NVL36×2. При этом между компании ещё на этапе обсуждения возникли разногласия по поводу конфигурации стоек. Кроме того, для NVIDIA управление тремя разными проектами по созданию суперускорителей на базе GB200 стало сложной задачей. Поэтому от двухстоечной машины решено отказаться.

Отмечается также, что массовое производство NVL72 может быть отложено до II половины 2025-го, хотя ранее называлось I полугодие следующего года. Впрочем, отдельные заказчики, включая Microsoft, начнут получать эти системы уже в декабре.

Компания NVIDIA значительно увеличила заказ на ускорители Blackwell у TSMC, сообщает TrendForce со ссылкой на United Daily News (UDN). По данным источника, NVIDIA намерена получить уже не 40 тыс., а 60 тыс. суперускорителей нового поколения, причём 50 тыс. из них придётся на стоечные системы GB200 NVL36. При этом Blackwell всё равно будут в дефиците, как и обещал ещё зимой глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

B200 включает два тайла, объединённых 2,5D-упаковкой CoWoS-L и соединённых интерконнектом NV-HBI. Чип имеет 208 млрд транзисторов, изготовленных по кастомному техпроцессу TSMC 4NP. GB200 объединяет два ускорителя B200 и один 72-ядерный Arm-процессор Grace. А суперускоритель GB200 NVL72, в свою очередь, объединяет в рамках одной стойки Oberon сразу 18 1U-узлов с парой GB200 в каждом (плата Bianca, 72 × B200 и 36 × Grace), провязанных шиной NVLink 5. Вся эта система потребляет порядка 120 кВт, оснащена СЖО и единой DC-шиной питания.

Однако у GB200 NVL72 довольно специфические требования к окружению, поэтому NVIDIA предлагает суперускоритель попроще — GB200 NVL36, который как раз и должен стать наиболее массовым в данной серии. Эта платформа точно так же занимает целую стойку, но использует 2U-узлы с теми же платами Bianca (суммарно 36 × B200 и 18 × Grace), потребляя всего 66 кВт. При этом всё равно подразумевается использование двух стоек GB200 NVL36, объединённых интерконнектом, так что GB200 NVL72 всё равно получается более энергоэффективным решением.

NVIDIA GB200

Как отмечает SemiAnalysis, GB200 NVL36 также будет доступен в варианте с платами Ariel, имеющими по одному чипу B200 и Grace. Наконец, во II квартале 2025 года появятся системы B200 NVL72 и B200 NVL36 с x86-процессорами (Miranda). Кроме того, NVIDIA представила и отдельные MGX-узлы GB200 NVL2 с парой GB200. В общем, ускорителей B200 компании понадобится много, чтобы наверняка удержать лидерство на рынке.

Источник изображения: NVIDIA

По словам UDN, GB200 NVL36 будет стоить порядка $1,8 млн, а GB200 NVL72 обойдётся уже в $3 млн. Одиночный GB200 будет стоить $60–$70 тыс., а самый простой ускоритель B100 оценён в $30–$35 тыс. Нужно подчеркнуть, что это оценки сторонних аналитиков. Сама компания официально не раскрывает стоимость своих продуктов. Это устоявшаяся практика на данном рынке, против которой пошла только Intel, публично назвавшая стоимость ИИ-ускорителей Gaudi. Впрочем, ранее глава NVIDIA намекнул, что B200 будет стоить приблизительно $30–$40 тыс.

У компаний Microsoft и NVIDIA, по сообщению The Information, возникли разногласия по поводу использования новейших ускорителей B200 на архитектуре Blackwell. NVIDIA настаивает на том, чтобы клиенты приобретали эти изделия в составе полноценных серверных стоек, тогда как Microsoft с этим не согласна.

Отмечается, что NVIDIA, удерживающая приблизительно 98 % рынка ускорителей для ЦОД, стремится контролировать использование своих продуктов. В частности, компания накладывает ограничения в отношении дизайна ускорителей, которые партнёры создают на чипах NVIDIA.

Во время презентации Blackwell глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) неоднократно указывал на то, что теперь минимальной единицей для развёртывания должен стать суперускоритель GB200 NVL72. То есть NVIDIA призывает клиентов приобретать вместо отдельных ускорителей целые стойки и даже кластеры SuperPOD. По заявлениям компании, это позволит повысить ИИ-производительность благодаря оптимизации всех компонентов и их максимальной совместимости друг с другом. Кроме того, такая бизнес-модель позволит NVIDIA получить дополнительную выручку от распространения серверного оборудования и ещё больше укрепить позиции на стремительно развивающемся рынке ИИ.

Источник изображения: NVIDIA

Однако у Microsoft, которая оперирует огромным количеством разнообразных ускорителей и других систем в составе своей инфраструктуры, возникли возражения в отношении подхода NVIDIA. Сообщается, что вице-президент NVIDIA Эндрю Белл (Andrew Bell) попросил Microsoft приобрести специализированные серверные стойки для ускорителей Blackwell, но редмондский гигант ответил отказом. По заявлениям Microsoft, решения NVIDIA затруднят корпорации внедрение альтернативных ускорителей, таких как AMD Instinct MI300X.

Ещё один вариант OCP-стойки с СЖО (Источник изображения: Microsoft)

Дело в том, что форм-факторы стоек NVIDIA и стоек Microsoft различаются на несколько дюймов. Из-за этого могут возникнуть сложности с изменением конфигурации и модернизацией, предусматривающей использование конкурирующих компонентов. Так, Microsoft использует единую базовую платформу и для ускорителей NVIDIA, и для ускорителей AMD. Microsoft эксплуатирует вариант стоек OCP и старается максимально унифицировать инфраструктуру своих многочисленных дата-центров. NVIDIA, в конце концов, согласилась с доводами Microsoft и пошла на уступки, но это, похоже, не последнее подобное разногласие между компаниями.

Компания Meta✴ в ходе саммита OCP (Open Compute Project) рассказала о планах по внедрению жидкостного охлаждения в своих ЦОД. Речь идёт об использовании гибридной системы AALC (Air-Assisted Liquid Cooling), предусматривающей совмещение компонентов воздушного охлаждения и жидкостного контура.

Отмечается, что по мере развития машинного обучения и метавселенных всё острее встаёт проблема эффективного отвода тепла от оборудования. Дело в том, что внедряемые алгоритмы требуют больших вычислительных мощностей, что приводит к увеличению энергозатрат. Система AALC предназначена для охлаждения серверов в ЦОД, которые изначально могли быть и не спроектированы под использование СЖО. Отметим, что QCT уже представила аналогичное, полностью интегрированное решение.

Источник изображений: Meta✴

AALC совместима со стойкой Open Rack v3 (ORV3), которая, впрочем, может интегрироваться и с другими вариантами СЖО. Система AALC в исполнении Meta✴ использует водоблоки для самых горячих компонентов, которые подключаются к отдельной стойке с помпами и прочим оборудованием. На задней панели или двери стойки располагается теплообменник, позволяющий охлаждать жидкость за счёт воздуха, циркулирующего в ЦОД. Прототипы решения справляются с охлаждением оборудования мощностью до 40 кВт на стойку.

ORV3 также предлагает общую архитектуру стойки и подсистемы питания для устранения разрыва между нынешними и будущими ЦОД. Обеспечивается широкий спектр вариантов использования, включая поддержку Grand Teton. Модуль питания для общей на всю стойку шины 48 В DC не имеет жёстко определённого расположения и может устанавливается в любом месте стойки, что обеспечивает гибкость конфигурации. При этом он может быть не один, так что пиковая мощность может достигать 30 кВт на стойку.

Усовершенствованный ИБП обеспечивает работу в течение 4 мин. при мощности 15 кВт (против 1,5 мин. у решения предыдущего поколения). Этот блок также может монтироваться в любом месте стойки, а дополнительно возможно применение второго резервного блока. Всё это позволит Meta✴ уже сейчас развёртывать в ЦОД высокоплотную инфраструктуру для ИИ и иных требовательных к питанию и охлаждению решений.