Развитие искусственного интеллекта зависит не только от алгоритмов и чипов, но и от того, сколько энергии способна принять вычислительная площадка. Чем мощнее оборудование, тем заметнее потери при каждом преобразовании тока и тем больше места занимают силовые установки. Инженерное решение, которое долго оставалось предметом обсуждений, теперь доведено до промышленного применения.
Источник изображения: Envision Energy
Компания Envision Energy объявила о запуске первой в мире коммерческой интегрированной системы питания постоянного тока с напряжением 800 вольт. Она установлена в центре обработки данных Galaxy AI, который расположен в городе Уланчаб во Внутренней Монголии. Система под названием Dubhe работает с августа и уже признана готовой к промышленной эксплуатации.
Привычный путь электричества в дата-центре выглядит как цепочка преобразований: из сети переменного тока его переводят в постоянный, затем снова в переменный, понижают напряжение ступенями и только на последнем этапе подают к серверам. Каждый переход означает потери энергии и лишнее оборудование. Китайская разработка сокращает эту цепочку, преобразуя ток напрямую из сети среднего напряжения в 10 киловольт в шину постоянного тока на 800 вольт. Иначе говоря, вместо нескольких громоздких блоков остается один компактный узел.
Внутри системы работают три ключевых элемента. Первый — твердотельный трансформатор, который стабильно держит преобразование даже при колебаниях в сети. Второй — накопитель энергии, способный мгновенно, за секунды, подхватить нагрузку и обеспечить резерв на несколько минут. Третий — управляющий контроллер на основе искусственного интеллекта, который согласует работу первых двух компонентов с точностью до миллисекунд, сглаживая резкие скачки потребления, характерные для задач машинного обучения.
По словам компании, такая схема дает сразу несколько практических выгод. Ускорители можно ставить плотнее в пределах той же площади, потому что система питания занимает меньше места и требует меньше меди для кабелей. По сути, центр может наращивать вычислительную мощность, не расширяя энергетическую инфраструктуру пропорционально. Сейчас Galaxy AI рассчитан на 3 гигаватта мощности, а в перспективе должен поддерживать до одного миллиона ИИ-ускорителей.
