Калифорнийский стартап Span совместно с технологическим гигантом Nvidia разработал мини-центры обработки данных для установки на фасадах жилых домов, сообщает CNBC. Новые устройства под названием XFRA призваны использовать свободные мощности местных электросетей для удовлетворения растущего спроса на вычисления в сфере искусственного интеллекта.

Сеть из множества таких узлов способна заменить традиционный дата-центр* малого или среднего размера. В компании Span отмечают, что установка 8000 блоков XFRA обойдется в пять раз дешевле и пройдет в шесть раз быстрее, чем строительство стандартного центра мощностью 100 мегаватт. Устройства оснащены системами жидкостного охлаждения и графическими процессорами** Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, которые работают абсолютно бесшумно. «Мы пытаемся получить доступ к энергии, которой сейчас много в сети, поскольку найти большие мощности для крупных дата-центров становится все сложнее», — пояснил старший управляющий директор Nvidia Марк Шпилер.

Изначально стартап Span специализировался на умных электрических панелях для снижения счетов за коммунальные услуги. Теперь интегрированные системы будут устанавливаться на новостройках, а владельцы домов получат компенсацию за использование энергии и интернета. Крупнейшая строительная компания PulteGroup уже начала тестирование технологии в нескольких жилых комплексах, оценивая ее экономическую эффективность и потенциал для снижения нагрузки на местную инфраструктуру.

*Дата-центр — специализированное здание или помещение, в котором размещается серверное и сетевое оборудование для обработки, хранения и передачи больших объемов информации. Такие центры требуют мощных систем электропитания и промышленного охлаждения для бесперебойной работы вычислительной аппаратуры.

**Графический процессор — микросхема, изначально созданная для обработки и вывода изображений на экран компьютера. Благодаря своей архитектуре и способности выполнять множество операций одновременно, сегодня такие процессоры массово применяются для сложных математических вычислений, обучения нейросетей и работы искусственного интеллекта.

Подпишись на MP в MAX