Мы используем cookies для корректной работы сайта и подключаем аналитику (Яндекс.Метрика), чтобы понимать, что улучшать
Строительство ЦОД для ИИ под ключ
Цена по запросу
Дата-центр для ИИ под высокоплотные GPU-нагрузки
ЦОД для ИИ – это дата-центр для искусственного интеллекта, рассчитанный на серверы с GPU и другими вычислительными ускорителями. Такая инфраструктура для ИИ отличается от обычного ЦОД плотностью мощности, тепловыделением, требованиями к питанию, охлаждению, СКС и мониторингу.
СИНТО строит AI ЦОД как отдельный объект, высокоплотную зону в действующем дата-центре или модернизацию существующей площадки под нейросети, большие языковые модели, LLM и генеративный ИИ.
Стоимость строительства ЦОД для ИИ
Стоимость ЦОД для ИИ рассчитывается индивидуально – по мощности, формату объекта и требованиям к отказоустойчивости. На бюджет влияют количество стоек, кВт на стойку, схема резервирования, тип охлаждения, состояние площадки, объем строительно-монтажных работ, СКС, мониторинг и требования к импортозамещению.
| Что считаем | Что получает заказчик |
|---|---|
| Предварительный бюджет проекта | Ориентир по стоимости ключевых узлов: питание, охлаждение, СКС, мониторинг, строительная часть |
| Паспорт мощностей площадки | Понимание, сколько GPU-стоек можно разместить без риска перегрева и перегрузки электросети |
| Варианты реализации | Новый ЦОД, высокоплотная зона в действующем ЦОД или модернизация существующей площадки |
| Состав оборудования | ИБП, PDU, щиты, ДГУ, CDU, коллекторы, датчики протечек, сетевое и мониторинговое оборудование |
| Этапность запуска | Что можно ввести сразу, а что заложить под масштабирование GPU-нагрузки |
Чтобы подготовить расчет, нужны исходные данные: количество стоек, целевая мощность на стойку, тип нагрузки, доступная электрическая мощность, требования к резервированию, наличие действующего ЦОД или помещения, ограничения по срокам и оборудованию.
Оставьте заявку – разберем исходные данные и подготовим предварительную структуру бюджета по основным инженерным системам.
Что входит в ЦОД для ИИ
| Блок | Что делаем |
|---|---|
| Стойки 30–100+ кВт | Считаем размещение GPU-серверов и плотность нагрузки |
| Электропитание | Проектируем вводы, ИБП, PDU, щиты, резервное питание |
| Охлаждение | Подбираем воздушную, гибридную или жидкостную схему |
| Жидкостный контур | Закладываем DLC, CDU, насосные группы, коллекторы, датчики протечек |
| СКС и сеть | Проектируем оптические трассы, коммутацию и контур управления |
| Мониторинг | Контролируем мощность, температуру, протечки, PUE и аварии |
| Строительная часть | Проверяем перекрытия, трассы, помещения и размещение стоек |
| Документация | Передаем проект, смету, паспорт мощностей и регламенты |
Форматы реализации
| Формат | Когда подходит |
|---|---|
| Новый ЦОД для ИИ | Нужен отдельный дата-центр под постоянную GPU-нагрузку |
| Высокоплотная зона | Нужно разместить GPU-стойки в действующем ЦОД |
| Модернизация ЦОД | Существующая площадка не рассчитана на нейросети и LLM |
| Локальный AI-контур | Нужен инференс или видеоаналитика рядом с источником данных |
| Модульный ввод мощности | Нужно запускать инфраструктуру поэтапно |
Для каких задач
✔ Обучение и дообучение нейросетей.
✔ Инфраструктура для больших языковых моделей.
✔ ЦОД для LLM и генеративного ИИ.
✔ Инференс и корпоративные ИИ-сервисы.
✔ Видеоаналитика и компьютерное зрение.
✔ Локальный запуск моделей на собственной площадке.
✔ Инфраструктура для нейросетей с требованиями к данным и отказоустойчивости.
Результат для заказчика
| Результат | Что получает заказчик |
|---|---|
| Паспорт мощностей | Понятно, сколько кВт можно безопасно разместить по стойкам и зонам |
| Проект ЦОД для ИИ | Зафиксирована архитектура питания, охлаждения, СКС и мониторинга |
| Смета и спецификация | Видны ключевые узлы бюджета до начала работ |
| Масштабируемая архитектура | GPU-нагрузку можно увеличивать без полной перестройки объекта |
| Документация | Эксплуатационная служба получает регламенты и исполнительные материалы |
| Единая ответственность | Один подрядчик ведет проект, поставку, монтаж и ввод |
Этапы работ
- Аудит площадки: мощность, охлаждение, перекрытия, трассы, ограничения.
- Расчет нагрузки: кВт на стойку, тепловыделение, пики потребления.
- Выбор формата: новый ЦОД, высокоплотная зона или модернизация.
- Проектирование: питание, охлаждение, СКС, мониторинг, строительная часть.
- Поставка оборудования и строительно-монтажные работы.
- Пусконаладка, испытания, документация и обучение персонала.
Почему СИНТО
✔ Строим ЦОД для ИИ как единый инженерный комплекс – питание, охлаждение, стойки, СКС, мониторинг и эксплуатация.
✔ Работаем с новыми объектами, действующими дата-центрами и высокоплотными зонами под GPU.
✔ Закладываем инфраструктуру для нейросетей, LLM, больших языковых моделей и GPU-кластеров с запасом на рост.
✔ Учитываем доступность оборудования, сроки поставки и требования импортозамещения.
✔ Передаем паспорт мощностей, исполнительную документацию и регламенты эксплуатации.
Опыт
СИНТО строила ЦОД уровня Tier III для группы компаний «Тензор» (СБИС): объект рассчитан на непрерывную работу корпоративных сервисов и пиковые нагрузки свыше 1 млн одновременных сессий.
Также у СИНТО есть опыт внедрения водяного охлаждения в действующем дата-центре – для размещения оборудования высокой плотности до 100 кВт в одной или нескольких стойках без демонтажа существующих инженерных систем.
Получите расчет проекта
Планируете построить ЦОД для ИИ, дата-центр для нейросетей или выделенную зону под GPU-кластер?
Оставьте заявку – разберем исходные данные, оценим мощность, охлаждение, резервирование и подготовим предварительную структуру бюджета по ключевым узлам.
FAQ
Строить свой ЦОД для ИИ или арендовать GPU в облаке?
Строить выгодно при постоянной нагрузке, длинном горизонте и требованиях к данным (КИИ, ФЗ-152, банковская или медицинская тайна), а также когда нужна плотность, которой нет на колокейшн-площадках. Аренда и облако уместнее для пилотов и непостоянной нагрузки. При круглосуточной работе собственный объект обычно выигрывает по стоимости на горизонте эксплуатации, тем более что ставки аренды GPU растут.
В чем разница между инфраструктурой для обучения и для инференса?
Объект под обучение строится под максимальную плотность и сверхнизкую задержку внутри кластера. Объект под инференс чаще распределен ближе к пользователям, работает при умеренно-высокой плотности, но требует более строгой непрерывности сервиса.
Что делать, если на выбранной площадке не хватает сетевой мощности?
Два варианта: искать альтернативную площадку в профицитном по энергии регионе или рассматривать автономную генерацию – например, газопоршневые станции как основной или резервный источник питания. Второй вариант в последние годы используется все чаще именно из-за дефицита сетевых мощностей.
Можно ли переоборудовать существующий ЦОД под такие нагрузки?
Да, это Браунфилд-подход. На аудите проверяем несущую способность перекрытий, доступный лимит электроэнергии и возможность модернизации системы охлаждения под высокую плотность.
Обязательно ли жидкостное охлаждение?
Нет. До 20-30 кВт на стойку обычно достаточно воздушного охлаждения с изоляцией коридоров и, при необходимости, теплообменников заднего модуля. Выше этого порога жидкостное охлаждение становится технически необходимым и экономически оправданным.
Сколько кВт закладывать на стойку?
Зависит от конфигурации серверов. Восьмипроцессорные GPU-серверы текущего поколения обычно требуют 30-60 кВт на стойку, для плотных кластеров с жидкостным охлаждением закладывают 80-100+ кВт. Точную цифру считаем на этапе аудита под выбранную платформу.
