Meta рассказала в материале, опубликованном 27 августа 2026 года, как большинство её новых центров обработки данных, оптимизированных для искусственного интеллекта, используют замкнутое жидкостное охлаждение, а обучение с подкреплением — для оптимизации работы систем охлаждения. Такой подход применяется на фоне роста температуры серверов искусственного интеллекта: по мере увеличения возможностей оборудования и плотности графических процессоров охлаждение только воздухом становится менее эффективным.
Материал написал Tom Shaw, которого Meta представила как Software Developer and Content Creator, после посещения принадлежащей компании инфраструктуры искусственного интеллекта в Техасе. В материале этот дизайн сравнивается с предыдущим экспериментом в центре обработки данных в городе Altoona, штат Айова, где стойки с 16 модулями Nvidia H100 охлаждались воздухом при ограниченном использовании воды, без непосредственной подачи воды к оборудованию.
Как работает замкнутое охлаждение?
Смесь воды и гликоля проходит через оборудование, отводя тепло от серверных стоек, после чего жидкость поступает в теплообменники, которые отводят тепло от неё. После охлаждения жидкость возвращается к стойкам в непрерывном цикле, а не сбрасывается за пределы объекта. Meta заявляет, что рассчитывает использовать эти жидкости до десяти лет без необходимости их замены.
Способ отвода тепла зависит от расположения и условий окружающей среды центра обработки данных. Когда оборудование жидкостного охлаждения устанавливается на объектах без встроенной жидкостной инфраструктуры, Meta использует систему под названием Air-Assisted Liquid Cooling, которая включает стойки с насосами и теплообменниками, выполняющими ту же функцию в меньшем и более распределённом масштабе.
Экономия воды и пространства
По данным Meta, типичный центр обработки данных для искусственного интеллекта, использующий замкнутое жидкостное охлаждение с сухими охладителями, может ежегодно потреблять меньше воды, чем два ресторана с полным обслуживанием. Компания также считает, что преимущества дизайна не ограничиваются сокращением потребления ресурсов: по её оценке, воздушное охлаждение серверов потребовало бы пространства, примерно вдвое превышающего размер серверного лотка, для размещения необходимого охлаждающего оборудования.
Прямое охлаждение чипов через замкнутый жидкостный контур позволяет разместить больше графических процессоров в одной стойке, что может сократить количество стоек, необходимых для размещения сопоставительной вычислительной мощности. Это означает, что объект с фиксированной площадью может увеличить плотность вычислений без пропорционального расширения пространства.
Открытая экосистема и управление с помощью обучения с подкреплением
Meta заявляет, что делится некоторыми проектами инфраструктуры с отраслью через Open Compute Project — инициативу в области открытого оборудования и программного обеспечения, основанную в 2011 году. В 2025 году компания объявила о платформе IcePack для стоек сетевого оборудования с жидкостным охлаждением и бесплатно предоставила её дизайн через этот проект.
Инженерные команды также создали физический симулятор для тестирования решений по охлаждению до их применения в действующих центрах обработки данных. Система моделирует погоду, нагрузки на серверы и поведение оборудования охлаждения, после чего модель обучения с подкреплением проверяет способы сокращения охлаждения при сохранении серверов в оптимальных рабочих условиях. В ходе первоначального эксперимента в одном из центров обработки данных Meta этот подход в среднем снизил энергопотребление вентиляторов подачи воздуха для охлаждения на 20%, а также сократил потребление воды на 4% при различных погодных условиях.
Почему эта новость важна?
Фактическое развитие здесь заключается не просто в замене воздуха жидкостью, а в сочетании прямого высокоплотного охлаждения, рециркуляции жидкости и программной оптимизации работы. Это важно для операторов центров обработки данных, сталкивающихся с ограничениями по энергии, воде и площади, однако не устраняет инженерные ограничения, связанные с различиями между местоположениями объектов: сама Meta отмечает, что дизайн охлаждения зависит от окружающей среды и доступной инфраструктуры. Кроме того, показатели снижения энергопотребления и потребления воды остаются данными, представленными компанией по результатам конкретного эксперимента, и сами по себе не доказывают возможность их распространения на все центры обработки данных.