Поделиться
«Яндекс» модернизировал дата-центры для быстрого внедрения ИИ
Команда Yandex Infrastructure модернизировала подход к строительству и охлаждению дата-центров. Новая концепция кампусов дата-центов и внедрение жидкостного охлаждения поможет ускорить создание и вывод на рынок ИИ-сервисов «Яндекса».
Для поддержания растущих ИИ-нагрузок «Яндекс» изменил подход к размещению вычислительных мощностей. Компания внедрила концепцию кампусов — несколько независимых дата-центров в одной локации с общей внешней инфраструктурой. Такие кампусы позволяют повысить эффективность использования ресурсов, снизить издержки и увеличить мощности в три раза до 180 МВт — рекордного в России показателя. Для пользователей это означает надежную работу дата-центров и возможность гибко масштабировать сервисы под свои задачи.
«Яндекс» внедряет жидкостное охлаждение в своих дата-центрах. Для модернизации существующей инфраструктуры инженеры компании разработали сайдкары — дополнительные стойки с жидкостно-воздушными радиаторами. Они позволяют использовать жидкостное охлаждение в дата-центрах с фрикулингом (охлаждение воздухом) без масштабной реконструкции. Сочетание двух технологий обеспечивает эффективное терморегулирование и ускоряет адаптацию инфраструктуры к растущим нагрузкам со стороны сервисов «Яндекса» и внешних партнеров.
По данным IDC на 2024 г., 22% центров обработки данных используют жидкостное охлаждение. В условиях роста объема вычислительных нагрузок, связанных с ИИ, этот показатель отражает тенденцию к переходу на более эффективные системы отвода тепла и снижают энергопотребление.
Благодаря фрикулингу и отказу от доохлаждения дата-центры «Яндекса» уже достигают одного из лучших в мире показателей энергоэффективности — PUE 1,1. Внедрение жидкостного охлаждения позволит дополнительно снизить энергозатраты и повысить экологичность дата-центров, делая их еще более «зелеными».
Команда Yandex Infrastructure создаёт и предоставляет внутреннюю инфраструктуру «Яндекса», необходимую абсолютно любому сервису компании. Это собственные дата-центры, сеть, распределённые хранилища на эксабайты данных, платформы разработки и деплоя, инфраструктура для ML.
Короткая ссылка
