Техногиганты тысячами сокращают сотрудников. Meta✴ рассчитывает уволить значительную часть персонала, а Microsoft предлагает уволиться самостоятельно. Это происходит на фоне ужесточения конкуренции за первенство на рынке ИИ-решений, стремительного роста зарплат специалистов в области ИИ и увеличения капитальных затрат на ИИ ЦОД, передаёт Bloomberg.

Сокращения в Meta✴ коснутся приблизительно 8 тыс. сотрудников, это около 10 % штата компании. Meta✴ официально подтвердила давно ходившие слухи о сокращениях. Правда, в марте источники Reuters говорили о сокращении пятой части штата. Ожидается, что высвободившиеся средства потратят на приоритетные сферы деятельности, а агентство Bloomberg недавно сообщало, что компания не намерена заполнять около 6 тыс. вакантных должностей.

Meta✴ уже проинформировала инвесторов, что в 2027 году её расходы составят $162–$169 млрд (€143-150 млрд), а капитальные затраты, связанные с ИИ, в 2026 году должны составить от $115 до $135 млрд. Это связано с тратами на инфраструктуру и растущими зарплатами, предлагаемыми специалистам по ИИ. По данным экспертов Wedbush, Meta✴ использует ИИ-инструменты для автоматизации задач, ранее требовавших больших команд, что даёт компании возможность оптимизировать операции с сокращением затрат и сохранением производительности. Также растёт потребность в «более компактной» рабочей инфраструктуре.

Источник изображения: Jon Tyson/unsplash.com

В четверг о намерении избавиться от тысяч сотрудников в США объявила и компания Microsoft. Однако она предлагает выплату компенсаций за добровольные увольнения. По данным источников, знакомых с планом компании, в начале мая техногигант предложит уволиться приблизительно 8750 сотрудникам, это около 7 % американского персонала. По данным CNBC, уволиться будут предлагать тем, у кого сумма возраста и стажа составляет 70 и более лет, но на топ-менеджеров это не распространяется.

Microsoft решила не прибегать к более «грубым» методам массовых увольнений, какие используют Meta✴ и Oracle, но даёт возможность покинуть компанию «на собственных условиях». Впрочем, необходимость сокращений, вероятно, и в этом случае обусловлена огромными затратами на создание ИИ-инфраструктуры. В 2026 финансовом году капитальные затраты компании должны составить $120 млрд, а то и $160 млрд.

На содержание растущей сети ЦОД и сопутствующие расходы вроде инструментов вроде Copilot компания Microsoft потратила миллиарды долларов. По данным CNBC, получившего образцы внутренней переписки топ-менеджмента Microsoft, бизнес «желает предоставить имеющим на это право сотрудникам «возможность сделать новый шаг на своих собственных условиях при щедрой поддержке со стороны компании».

Компания Meta✴, по сообщению The Register, объявила о расширении сотрудничества с облаком AWS. Речь идёт об использовании Arm-процессоров Graviton5 для поддержания определённых ИИ-нагрузок, в частности, агентных систем. Сама AWS говорит о невероятном спросе на собственные процессоры. Крупным заказчиком является, например, Uber.

AWS представила чипы Graviton5 в конце прошлого года. Эти изделия содержат 192 ядра Neoverse V3 (Poseidon), каждое из которых имеет 2 Мбайт кеша L2. Общий объём L3-кеша составляет 192 Мбайт. Присутствуют 12 каналов памяти DDR5-8800. Утверждается, что прирост производительности достигает 25 % по сравнению с процессорами Graviton предыдущего поколения.

Meta✴ намерена использовать для своих задач «десятки миллионов» ядер Graviton5. Таким образом, компания станет одним из крупнейших клиентов, применяющих чипы собственной разработки AWS. Руководитель отдела инфраструктуры Meta✴, заявил, что сотрудничество с AWS направлено на диверсификацию вычислительных ресурсов. По его словам, это необходимо в свете реализации масштабных проектов в области ИИ.

Источник изображения: AWS

Ранее Meta✴ объявила о стратегическом партнёрстве с компанией Arm Holdings, которое направлено на «масштабирование эффективности ИИ на каждом уровне вычислений, охватывающем ПО и инфраструктуру ЦОД». В частности, Meta✴ намерена использовать чипы Arm AGI, специально оптимизированные для агентного ИИ. Однако, как уточняет The Register, эти изделия начнут поступать в дата-центры Meta✴ не ранее конца текущего года, поэтому компания пока будет разворачивать соответствующие нагрузки на базе Graviton5 в облаке AWS.

Аналитики Counterpoint Research прогнозируют, что к 2029 году на Arm-решения будет приходиться до 90 % рынка серверных ASIC-изделий, ориентированных на ИИ. Между тем сама Meta✴ проектирует фирменные ИИ-ускорители MTIA, которые в зависимости от модификации могут применяться для обучения моделей, инференса и пр.

Серверная является одной из наиболее уязвимых частей ИТ-инфраструктуры. Любое отклонение от нормальных условий эксплуатации оборудования способно привести к отказам сервисов, потере данных и простою бизнес-процессов. Именно поэтому мониторинг серверной должен рассматриваться не как дополнительная функция, а как обязательный элемент инженерной инфраструктуры.

Варианты построения системы мониторинга

Система может быть реализована в различных конфигурациях в зависимости от масштаба инфраструктуры. В небольших проектах используется один контроллер, который обслуживает одну серверную. В более сложных случаях применяется несколько контроллеров, объединённых в единую систему мониторинга.

Для удалённых объектов возможно использование моделей с GSM-модулем, что обеспечивает передачу уведомлений даже при отсутствии основной сети связи.

Источник изображений: NetPing Контроллеры NetPing

Использование контроллеров NetPing в составе системы мониторинга позволяет не только фиксировать аварийные события, но и выявлять отклонения в работе оборудования до их перехода в критическое состояние. Например, постепенный рост температуры в верхней части стойки может указывать на ухудшение работы системы охлаждения или засорение воздушных фильтров.

Контроль разницы температур между верхней и нижней частью шкафа даёт представление о правильности организации воздушных потоков и эффективности охлаждения. Фиксация кратковременных пропаданий питания позволяет выявить нестабильность электросети, которая может быть незаметна при обычной эксплуатации.

Таким образом, система мониторинга на базе NetPing используется не только для реагирования на аварии, но и как инструмент анализа состояния инфраструктуры.

Пример наполнения серверного шкафа

Расположение контроллера NetPing и датчиков внутри серверного шкафа

Для мониторинга стойки можно использовать следующий комплект:

1. NetPing 8/PWR-220 v7.6/ETH.
2. Датчик температуры NetPing THS.
3. Датчик протечки H2O.
4. Датчик наличия электропитания NetPing 995S1.
5. Датчик открытия двери ИО102-20/Б2П.
6. Датчик температуры и влажности NetPing HS.

В основе системы используется контроллер NetPing 8/PWR-220 v7.6/ETH, объединяющий функции мониторинга и управления. Устройство собирает данные с датчиков, передаёт их во внешние системы через SNMP, HTTP API или посредством email-уведомлений, а также позволяет управлять нагрузкой через встроенные реле. При исчезновении питания на основном вводе устройство автоматически переключает все розетки на резервный ввод.

Контроллер NetPing 8/PWR-220 v7.6/ETH

• Контроллер (1) размещается внутри шкафа и подключается к сети.
• Датчик температуры (2) размещается в верхней части стойки в зоне горячего воздуха перед вытяжными вентиляторами, что позволяет фиксировать перегрев на ранней стадии.
• Датчик температуры и влажности (6) устанавливается в нижней части шкафа на входе холодного воздушного потока и используется для оценки эффективности охлаждения.
• Датчик протечки (3) размещается в нижней точке шкафа и контролирует появление воды.
• Датчик наличия электропитания (4) устанавливается на линии ввода до ИБП и фиксирует пропадание внешнего питания.
• Датчик открытия двери (5) монтируется на корпусе и двери шкафа и используется для контроля доступа.
• Все датчики подключаются непосредственно к контроллеру NetPing (1), что упрощает монтаж и снижает количество соединений.

Подключение датчиков к контроллеру NetPing 8/PWR-220 v7.6/ETH

Контроллер NetPing 8/PWR-220 v7.6/ETH и набор датчиков позволяют реализовать полноценный мониторинг серверного шкафа без сложной интеграции. Решение обеспечивает контроль ключевых параметров и снижает риск аварий при эксплуатации оборудования.

Tesla ввела в эксплуатацию кластер Cortex 2 для обучения ИИ, расположенный на территории кампуса Gigafactory Texas. Это знаменует новый шаг на пути компании к расширению собственных вычислительных мощностей для создания систем автономного вождения, робототехники и других задач в сфере ИИ, сообщает Converge Digest.

В презентации для акционеров, посвящённой итогам I квартала 2026 года, компания указала, что кластер Cortex 2 находится на стадии «раннего масштабирования». Установленная годовая производительность составляет эквивалент более 130 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA H100. Кроме того, имеется ещё и кластер Cortex 1, эквивалентный 100 тыс. H100.

По данным Tesla, Cortex 2 уже выполняет задачи обучения моделей. Кроме того, компания разрабатывает и архитектуру Dojo 3 для суперкомпьютеров нового поколения, чтобы снизить затраты на обучение в будущем. Развитие ИИ-инфраструктуры Tesla напрямую связывается с с масштабированием планов по созданию роботизированных такси и Optimus. В материалах отчёта также упоминается, что расширение вычислительных мощностей осуществляется в рамках более масштабного плана развития в сфере аккумуляторных технологий, материалов и сервисов мобильности.

Источник изображения: Tesla

Кроме того, в отчёте указано на запуск в апреле системы FSD (Supervised) версии 14.3, улучшении «обучения с подкреплением» и обработки в системах машинного зрения, задержка инференса сокращена на 20 %. Кроме того, т.н. Digital Optimus обозначен как следующий этап развития ИИ-платформы Tesla.

Также раскрыты планы компании в полупроводниковой отрасли. Было заявлено, что Tesla расширяет сферу производства и намерена заняться выпуском полупроводников, начиная с мощностей Research Fab на территории Gigafactory в Техасе. Сообщалось, что в апреле компания окончательно завершила разработку чипа нового поколения AI5.

Также объявлено, что партнёрство со SpaceX направлено на создание «крупнейшего в истории» завода по выпуску чипов, с вертикальной интеграцией, включающей логические микросхемы, память и передовые технологии упаковки. Утверждение о масштабе, конечно, является словами самой Tesla, но оно косвенно свидетельствует о том, насколько агрессивно компания сейчас связывает ИИ-вычисления, разработку чипов и производственную стратегию.

Согласно отчётам, приуроченным к Дню Земли, рост числа дата-центров в США помогает продлевать сроки эксплуатации угольных электростанций. Поддержка работы станций на ископаемом топливе мешает «зелёному переходу» и усугубляет состояние окружающей среды, сообщает The Register. Авторы подчёркивают, что использовать для электроснабжения технологий будущего электростанции далёкого прошлого — абсурд.

Хотя в последнее десятилетие возобновляемая энергетика активно развивается в США, начавшийся недавно бум строительства ЦОД стремительно увеличивает спрос на электричество. В результате энергокомпании вынуждены продолжать эксплуатацию некоторых электростанций на ископаемом топливе, вместо того чтобы закрыть их. Более того, некоторые ЦОД переходят на питание от угольных электростанций. Сообщалось, что правительство намерено отложить их вывод из эксплуатации.

В исследовании «Энергетический переход под угрозой» (Energy Transition at Risk) использованы сведения Управления энергетической информации США (EIA), свидетельствующие о замедлении темпов вывода из эксплуатации наиболее вредных для экологии США электростанций. Также упоминается о новых и новых заявках на строительство газовых электростанций, в том числе объектов для локальной выработки электроэнергии на территориях при дата-центрах — это позволяет операторам не зависеть от магистральных электросетей.

Источник изображения: Gabriela/unsplash.com

Представленные в отчёте данные свидетельствуют, что около 40 % запланированных выводов из эксплуатации угольных электростанций или их перевод на другое топливо не состоялись. Утверждается, что если бы электростанции выводили темпами, характерными для 2022 года, все они закрылись бы к 2040 году, однако с нынешними темпами они будут работать до 2065 года. Параллельно растут мощности газовых электростанций. По данным на декабрь 2025 года, к 2030 году планировалось вывести 13,2 ГВт таких источников из эксплуатации, но одновременно запустят 41,8 ГВт новых. Такие станции служат 30–40 лет.

В докладе «Электростанции, работающие на ископаемом топливе, останутся в эксплуатации дольше» (Fossil fuel power plants are staying online longer), подсчитано, что сейчас работают 15 «электростанций-зомби», которые давно должны были закрыться. Только в 2023 году они выбросили в атмосферу почти 65 млн т парниковых газов. Более того, загрязняющие вещества вроде диоксида серы (SO₂) и оксиды азота (NO_x) не только вредны сами по себе, но и способствуют накоплению озона вблизи земной поверхности. Кроме того, угольные электростанции выбрасывают и ртуть.

По словам авторов докладов, необходимо повысить энергоэффективность, устранить барьеры для перехода на чистую энергетику и ускорить вывод из эксплуатации электростанций на ископаемом топливе. Впрочем, они сомневаются, что при администрации Дональда Трампа эти цели достижимы. Президент США неоднократно критиковал ветроэнергетику и принимал меры по ограничению поддержки возобновляемой энергетики в целом, а также принял меры для реанимации угольных проектов. Также был издан запрет на одобрение новых проектов ветряной и солнечной энергетики на федеральных землях. Основной мотив заключается в том, что победа над Китаем в гонке ИИ важнее, чем предотвращение климатических изменений.

Cisco Systems представила прототип универсального сетевого коммутатора для квантовых систем Cisco Universal Quantum Switch, позволяющий соединять квантовые компьютеры разных производителей, а также квантовые датчики различных типов в единую когерентную сеть, путём перемещения запутанных фотонов с сохранением их квантового состояния. Устройство преобразует все основные режимы квантовой запутанности и кодирования и работает при комнатной температуре, на телекоммуникационных частотах, по стандартному оптоволоконному кабелю, не требует криогенной среды или специальной инфраструктуры.

Исследователи и предприятия уже используют квантовые компьютеры в качестве дополнительных сопроцессоров для решения конкретных, математически сложных задач, которые недоступны для классических суперкомпьютеров. Одна из самых актуальных проблем, стоящих перед квантовыми вычислениями, связана с масштабированием. Большинство квантовых систем могут взаимодействовать с другими системами, использующими только тот же режим кодирования.

Для того чтобы получить систему на миллионы кубитов, что необходимо для обеспечения научных прорывов, нужно или изыскать возможность создания более крупных и мощных квантовых компьютеров или найти способ соединения вместе нескольких квантовых компьютеров, возможно, от разных вендоров, подобно тому, как классические компьютеры соединяются в ЦОД, чтобы они функционировали как единое целое.

Источник изображений: Cisco

Cisco выбрала второй путь. Универсальный коммутатор использует запатентованную Cisco систему преобразования, которая преобразует различные режимы кодирования, используемые различными квантовыми технологиями на входе и выходе. Квантовые системы в основном используют четыре основных метода кодирования: поляризационное, временное, частотное и траекторное, и они используют различные схемы запутанности поверх них.

Универсальный квантовый коммутатор Cisco разработан для поддержки всех четырёх модальностей и динамически переключается между ними, позволяя системам с различными физическими архитектурами взаимодействовать без изменения их работы. Cisco заявила, что на данный момент система протестирована с поляризацией, которая использует ориентацию фотонов для передачи информации.

Как отметил ресурс SiliconANGLE, преобразование модальностей обеспечивает реальную гетерогенность как для квантовых компьютеров, так и для квантовых датчиков. Квантовый процессор на основе нейтральных атомов может взаимодействовать с квантовым процессором на основе захваченных ионов, который, в свою очередь, может взаимодействовать с фотонным датчиком или сенсором на основе нейтральных атомов через тот же коммутатор. Квантовые ЦОД и сети квантовых датчиков, построенные таким образом, могут развиваться и интегрировать новые технологии по мере их появления, не будучи ограниченными единым стандартом модальности или архитектурой.

В настоящее время квантовая индустрия развивается в нескольких направлениях. Производители создают различные типы квантовых систем, и на данный момент неизвестно, какой аппаратный подход и метод кодирования будет преобладать, и какая экосистема станет доминирующей. Поэтому создание универсального коммутатора крайне важно.

Коммутатор Cisco Universal Quantum Switch разработан с учётом реальных условий ЦОД, с целью интеграции в уже существующую инфраструктуру. За пределами ЦОД, по словам Cisco, текущая дальность действия коммутатора составляет до 100 км, хотя утверждается, что со временем расстояние перестанет быть ограничивающим фактором.

Компания отметила, что коммутатор является частью масштабной инициативы Cisco Quantum Labs по созданию квантовых сетей, охватывающей все уровни — от чипов и протоколов до приложений. В прошлом году Cisco представила прототип специализированного сетевого квантового чипа для генерации запутанных фотонов, позволяющий масштабировать квантовые системы, объединяя квантовые процессоры в единую инфраструктуру.

Компания «Киберпротект» сообщила о выпуске новой версии программного комплекса «Кибер Бэкап» 18.5, предназначенного для резервного копирования IT-систем любой сложности.

В обновлённом релизе продукта реализовано многопоточное файловое резервное копирование: один агент может параллельно обрабатывать до 24 потоков при чтении файлов с локальных или сетевых дисков, что кратно ускоряет защиту больших файловых ресурсов и сокращает окно резервного копирования. Для СУБД PostgreSQL добавлена поддержка многопоточного инкрементного резервного копирования.

Система резервного копирования «Кибер Бэкап» (источник изображения: «Киберпротект» / cyberprotect.ru)

Существенное развитие получили инструменты защиты виртуальных сред. В частности, была обеспечена возможность использования аппаратных моментальных снимков СХД Yadro Tatlin.Unified для платформы oVirt и российских решений на её основе. В дополнение к этому «Кибер Бэкап» 18.5 получил интеграцию с платформой виртуализации «Горизонт-ВС» на уровне гипервизора (безагентное резервное копирование и поддержка тегов) и дополнительный механизм файлового резервного копирования постоянных томов Kubernetes с поддержкой меток в веб-консоли управления.

В программный интерфейс (API) добавлена поддержка вызовов, относящихся к работе с резервными копиями и планами резервного копирования. Новые функции обеспечивают просмотр резервных копий и архивов, удаление резервных копий, а также резервное копирование платформ виртуализации и ряда приложений. В веб-консоли реализовано пакетное управление планами защиты (массовый запуск/остановка, включение/отключение), оптимизированы таблицы, фильтрация и представление данных о ленточных хранилищах. Добавлена нативная интеграция с системами централизованного мониторинга Prometheus и Loki, а также разработана базовая контрольная панель для Grafana с возможностью гибкой кастомизации и пользовательскими метриками.

Архитектура платформы «Кибер Бэкап» (источник изображения: «Киберпротект» / cyberprotect.ru)

В числе прочего «Кибер Бэкап» 18.5 дополнился поддержкой защищённого протокола LDAPS для всех совместимых служб каталогов (Active Directory, FreeIPA, SambaDC, РЕД АДМ, ALD Pro) и возможностями гранулярного восстановления архивных почтовых ящиков MS Exchange. Полный список изменений приведён в прилагаемой к продукту документации.

Система резервного копирования и восстановления данных «Кибер Бэкап» зарегистрирована в реестре российского ПО Минцифры России и может использоваться для реализации стратегии технологической независимости от импортных решений.

Компания Selectel, являющаяся специализированным поставщиком IT-решений на базе собственной сети дата-центров, сообщила об обновлении собственной ИИ-платформы, упрощающей внедрение искусственного интеллекта в корпоративные процессы и позволяющей организациям быстро разворачивать и масштабировать ИИ-модели в облаке без необходимости самостоятельно настраивать IT-инфраструктуру для работы с ними.

Ключевым изменением ИИ-платформы Selectel стала обновлённая версия Foundation Models Catalog — сервиса для тестирования, запуска и интеграции больших языковых моделей (LLM) в приложения и бизнес-процессы, дополненного средствами управления ИИ-моделями через REST API и пользовательский интерфейс, а также инструментами мониторинга и автоматизации, помогающими отслеживать работу моделей и улучшать их производительность.

Как устроена ИИ-инфраструктура Selectel (источник изображения: selectel.ru/solutions/ai-infrastructure)

Среди прочих обновлений в продукте разработчик отмечает следующие:

• встроенные средства развёртывания ИИ-моделей на выделенной инфраструктуре с возможностью быстрого автомасштабирования;
• доработанная архитектура платформы: в качестве основного компонента для инференса задействован vLLM — высокопроизводительный open source-фреймворк для запуска LLM;
• в каталог добавлены новые open source-модели: решения от IBM (Granite), Alibaba (Qwen), DeepSeek, Microsoft (Phi), Mistral AI и OpenAI;
• улучшенный пользовательский интерфейс: в каталоге появилась фильтрация по характеристикам, упрощающая поиск и выбор подходящих моделей.

Оплата за пользование ИИ-платформой Selectel осуществляется за фактически используемые вычислительные ресурсы. В ближайшее время заказчикам станет доступна новая модель тарификации по количеству токенов.

На следующий день после того, как Международное энергетическое агентство (IEA) заявило, что война на Ближнем Востоке создаёт серьёзнейший энергетический кризис за мировую историю, агентство Gartner сообщила о вероятном росте расходов на IT почти на 3 п.п., сообщает The Register. Стремительный рост цен на нефть и газ, вызванный кризисом, по мнению Gartner, не имеет прямого влияния на расходы в IT. И хотя косвенное влияние на уверенность бизнеса и потребителей не исключено, это пока не подтверждается цифрами.

В Gartner прогнозируют, что мировые расходы на IT вырастут в 2026 году на 13,5 % до $6,31 трлн. В феврале агентство прогнозировало рост на 10,8 %, до $6,15 трлн. Подчёркивается, что цена на нефть мало соотносится с ростом расходов. Отчасти кризис оказал влияние лишь на цены на электричество в некоторых странах, например в АТР, где это стало реальной проблемой. Единственным значимым эффектом можно признать изменение уверенности бизнеса, но пока не произошло и этого.

За пределами сегментов облачной инфраструктуры и ИИ, инвестиции в IT тоже находятся в относительно нормальном состоянии. Расходы на потребительские IT-решения растут всего на 4,1 %, и то из-за изменения стоимости памяти. Даже рост корпоративных IT-расходов оценивается приблизительно в 7 %, а показатель в 13,5 % достигается только с учётом расходов гиперскейлеров. А без учёта ЦОД и ИИ-серверов общий рост расходов составит текущем году 7,2 %.

Источник изображения: Towfiqu barbhuiya/unsplash.com

Таким образом, строительство ЦОД, совместные разработки новых технологий для ИИ, создание ИИ-моделей и т.п. оказывают существенное влияние на рынок. При этом в долгосрочной перспективе, вероятно, корпоративные пользователи окупят инвестиции. Ожидается, что к 2026 году компании выйдут из периода «избавления от иллюзий» в отношении ИИ-проектов. Сейчас ожидания находятся на самом низком уровне и выход будет найден к началу 2027 года.

IT-руководители ищут ПО на базе ИИ у своих текущих поставщиков. Более мелкие проекты помогают добиться немедленных улучшений. В контексте ИИ-агентов в 2026 году ожидается гораздо больше провальных проектов, после чего индустрия выйдет на «плато продуктивности» — станет понятно, что именно следует делать с этими технологиями, а сами они станут более надёжными, предсказуемыми и стабильными, но это вряд ли произойдёт раньше 2030 года.

Впрочем, прогноз основан на предположении, что война на Ближнем Востоке будет «относительно кратковременным конфликтом». Если она продлится весь год, мир, вероятно, потеряет доверие к мировой экономике, и IT-бюджеты некоторых компаний могут пострадать от этого. Впрочем, даже если это произойдёт, в гонке поставщиков ИИ-технологий вряд ли что-то изменится, поскольку игроки этого рынка оперируют «четырёхлетними циклами».

Российский провайдер облачной инфраструктуры Selectel анонсировал «AI-Сервер» — высокопроизводительную систему формата 8U, ориентированную на ресурсоёмкие нагрузки, такие как обучение ИИ-моделей, инференс, рендеринг, финансовое моделирование, виртуальные рабочие столы и аналитика в реальном времени.

В состав платформы входят плата Selectel SSE-MB-201 и специализированное шасси SSECH-812. Задействованы два процессора Intel Xeon 6 6500/6700 поколения Granite Rapids-SP. Поддерживается до 8 Тбайт оперативной памяти DDR5-6400 в виде 32 модулей. Могут быть установлены 12 накопителей с интерфейсом NVMe/SAS/SATA, а также два SSD типоразмера M.2 с интерфейсом PCIe 5.0. Упомянуты контроллер BMC AST2600, модуль TPM 2.0, 176 линий PCIe (PCIe 5.0 / CXL и OCP 3.0) и два сетевых порта 1GbE.

Сервер допускает монтаж до 16 ускорителей на базе GPU формата FHFL двойной ширины или до восьми ускорителей FHFL тройной ширины. В частности, могут применяться карты NVIDIA H100, H200, RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition и др. Питание обеспечивают семь блоков мощностью 2000 Вт с сертификатом 80 Plus Platinum.

Источник изображений: Selectel

Selectel разрабатывает BIOS и BMC собственными силами: это, как утверждается, даёт полный контроль над процессом и возможность оперативно вносить изменения и дорабатывать функциональность в соответствии с запросами заказчиков. Подчёркивается, что усиленные подсистемы питания и охлаждения рассчитаны на высокую плотность ускорителей и длительную работу под нагрузкой. Конструкция упрощает обслуживание и эксплуатацию сервера в ЦОД.

«Запуск нового AI-сервера является частью стратегии Selectel по формированию собственного портфеля серверных решений, включая специализированные инфраструктурные продукты для задач в сфере ИИ. Новая аппаратная платформа обеспечит стабильную, быструю и предсказуемую работу AI-моделей в реальных условиях с полным контролем над данными и производительностью», — говорит компания.