Поделиться
В России пошло в серию «железо» для нейросетей с инновационной системой охлаждения
Холдинг «Росэл» (входит в госкорпорацию «Ростех») запустил промышленное производство высокопроизводительных вычислительных комплексов с жидкостным охлаждением. По словам разработчиков, это оборудование сделано по оригинальной архитектуре и предназначено для обучения мощных нейронных сетей. Новое решение позволит снизить энергозатраты и нагрев центров обработки данных, уменьшит их размеры и заменит импортные решения.
Серийное производство
Сотрудники холдинга «Росэл» (входит в «Ростех») запустили серийное производство оборудования для нейронных сетей с жидкостным охлаждением на российском диэлектрике, об этом пишет пресс-служба «Ростеха» в Telegram-канале. Эта технология позволит сократить энергопотребление дата-центров в 1,5 раза, уменьшить их размеры и полностью отказаться от иностранных аналогов.
Технология заключается в погружении оборудования в диэлектрическую жидкость, которая эффективно отводит тепло, не влияя на работу электроники. Заполнение диэлектриком всего пространства комплекса позволяет размещать компоненты компактнее, сокращая площадь центров обработки данных (ЦОД) в три-пять раз по сравнению с традиционными решениями. Инженеры «Росэл» применяет собственный экологичный диэлектрик — нетоксичный, негорючий и биоразлагаемый, что делает его более безопасным и устойчивым аналогом традиционных хладагентов, таких как фреон.
Диэлектрическая жидкость — это жидкость с очень низкой электропроводностью, используемая в качестве изолятора в электротехнике и для охлаждения в различных устройствах. Она находит применение в электроэрозионной обработке, военной технике, а также в качестве теплоносителя и средства для очистки.
По информации «Росэл», жидкостное охлаждение — это стратегически значимая технология, которая укрепляет позиции России в области искусственного интеллекта (ИИ) и высокопроизводительных вычислений. Она снижает углеродный след и может стать новым стандартом для машинного обучения, суперкомпьютеров и крупных дата-центров. Россия, наряду с США и Китаем, входит в число лидеров по развитию этой технологии, что способствует снижению зависимости от иностранных решений.
Технология отличается бесшумностью, долговечностью и защитой оборудования от пыли, коррозии и температурных перепадов. Она также позволяет безопасно разгонять процессоры, в том числе графические, без риска перегрева, что ускоряет развитие ИИ-технологий и повышает эффективность обучения нейронных сетей.
Жидкостное охлаждение набирает популярность, так как традиционные воздушные системы не справляются с высокопроизводительными процессорами и видеокартами, применяемыми в нейронных сетях и суперкомпьютерах. Такие решения потребляют на 30-50% меньше энергии по сравнению с лучшими воздушными аналогами.
Стандартизация ИИ-технологий
Россия занимает лидирующие позиции на мировой арене в области стандартизации ИИ-технологий, об этом сообщил ТАСС в июне 2025 г. глава Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) Антон Шалаев. По его словам, в отличие от глобальной практики, сосредоточенной на разработке универсальных стандартов ИИ-технологий, в России акцент сделан на их прикладную проверку и оценку.
«Россия входит в число мировых лидеров по стандартизации ИИ-технологий. Но если в мире пошли по пути стандартизации самих технологий, то у нас — в сторону верификации, проверки, оценки технологий применительно к конкретному случаю», — пояснил Антон Шалаев.
Летом 2025 г. в России принято порядка 150 ГОСТов, охватывающих верификацию ИИ-технологий в таких отраслях, как здравоохранение, транспорт, дистанционное зондирование Земли и другие.
Мультиагентные системы
Россия до 2030 г. может пережить радикальную трансформацию системы управления — как в бизнесе, так и в государственном секторе. По прогнозу эксперта в сфере цифровой трансформации, заместителя директора компании стратегического планирования «АРБ Про» Романа Копосова, вместо традиционных управленческих команд ключевую роль будут играть мультиагентные системы на базе ИИ-технологий.
Эксперт отметил, что мир переходит от концепции «одного умного алгоритма» к распределенной архитектуре коллективного ИИ. Мультиагентные системы — это координированная работа десятков или сотен ИИ-агентов, каждый из которых выполняет свою специализированную функцию: от анализа данных и построения сценариев до принятия решений. Такой подход уже используется в логистике, агросекторе и кибербезопасности, а в будущем, по мнению эксперта, проникнет и в государственные структуры.
Роман Копосов весной 2025 г. подчеркнул, что речь не идет о вытеснении людей, а скорее об изменении их роли. Управленцы будут становиться архитекторами ИИ-команд, а не координаторами процессов. Аналитика, планирование и даже согласование документов — все это уже сегодня может быть передано нейронным сетям, способным обработать тысячи факторов за минуты и предложить обоснованные управленческие решения.
По словам эксперта, особое внимание стоит уделить потенциалу мультиагентных ИИ в создании цифровых двойников городов, отраслей и целых регионов. Такие системы позволят не только управлять ресурсами и прогнозировать риски, но и моделировать поведение государственных структур в условиях кризисов. Приоритетными направлениями внедрения станут демографическая политика, региональное планирование, антикризисное реагирование и цифровые услуги населению.
Короткая ссылка
