پرش به محتوای اصلی
پرش به محتوای مقاله

مدل ماژولار Corenix سرعت استقرار مراکز دادهٔ هوش مصنوعی را افزایش داد

·۶ مهر ۱۴۰۵۴ دقیقه مطالعه۲ بازدید
افتتاح شرکت مرکس برای مراکز داده مدولار هوش مصنوعی توسط گروه سابمر
افتتاح شرکت مرکس برای مراکز داده مدولار هوش مصنوعی توسط گروه سابمر
اشتراک‌گذاری
واقعاً چه چیز جدید است؟

تغییر پارادایم از «ساخت مرکز داده» به «خرید محصول مرکز داده»؛ تبدیل زیرساخت‌های عظیم به ماژول‌های پیش‌ساخته و تست‌شده در کارخانه برای حذف خطاهای نصب در محل.

اگر امروز برای خرید GPUهای نسل جدید هزینه می‌کنید، احتمالاً هفته‌ها یا ماه‌ها منتظر می‌مانید تا سیستم خنک‌کننده و برق مرکز داده‌تان آماده شود. این شکاف بحرانی میان دسترسی به سخت‌افزار و ظرفیت عملیاتی، حالا با یک رویکرد صنعتی جدید در حال پر شدن است. کارخانه‌های هوش مصنوعی با سرعتی رشد می‌کنند که فراتر از سرعت ساخت‌وسازهای سنتی است و همین موضوع باعث ایجاد فاصله میان موجودی سخت‌افزاری و توان عملیاتی شده است.

Submer Group در ۲۸ سپتامبر ۲۰۲۶ از Corenix پرده‌برداری کرد؛ شرکتی که زیرساخت‌های مرکز داده (Data Center) — شبیه قطعات پیش‌ساخته‌ای که در کارخانه ساخته و در محل نصب می‌شوند — را به‌صورت ماژولار عرضه می‌کند تا سرعت استقرار ظرفیت‌های هوش مصنوعی را افزایش دهد.

ساخت یک خوشه محاسباتی مدرن، شبیه تلاش برای ساخت آزمایشگاهی پیشرفته است که تجهیزات داخلی‌اش هر شش ماه یک‌بار تغییر می‌کنند. طبق گزارش این شرکت، روش‌های سنتی ساخت ساختمان نمی‌توانند با تقاضای شدید برق و خنک‌سازی محاسبات شتاب‌یافته همگام شوند. Corenix این فرآیند را از یک «پروژه ساخت‌وساز» به یک «مدل تحویل محصول» تغییر می‌دهد.

زمینه و بستر زیرساختی هوش مصنوعی

Submer Group که در سال ۲۰۱۵ در بارسلونا تأسیس شد، خود را یک شرکت زیرساخت هوش مصنوعی «فول-استک» (Full-stack) معرفی می‌کند. این گروه در سطح جهانی فعالیت می‌کند و مراکز استراتژیک خود را در هیوستون و تایپه مستقر کرده است. این مجموعه مدیریت footprint گسترده‌ای را بر عهده دارد و بیش از ۸ گیگاوات زمین برق‌دار را در مناطق آمریکا، EMEA (اروپا، خاورمیانه و آفریقا) و APAC (آسیا-پاسیفیک) در اختیار دارد.

برای پشتیبانی از این مقیاس عظیم، گروه Submer از سه آزمایشگاه تحقیق و توسعه (R&D) جهانی استفاده می‌کند و مشارکت‌های استراتژیک با بیش از ۹۰ شبکه مخابراتی (Telco) در سراسر جهان برقرار کرده است. این زیربنای گسترده به آن‌ها اجازه می‌دهد تا لایه استقرار زیرساخت‌های هوش مصنوعی را برای «نئو-کلودها» (Neoclouds)، هایپراسکیلرها (Hyperscalers) و اپراتورهای AI مدیریت کنند. این رویکرد در راستای نیاز به زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر است، مشابه آنچه در مدیریت صدها پردازنده Vera Rubin توسط CoreWeave برای ایجاد سیستم‌های محاسباتی یکپارچه مشاهده می‌کنیم.

بر اساس مستندات این شرکت، مدل Corenix شامل طراحی و یکپارچه‌سازی کامل ماژول‌های عملیاتی — شامل IT، برق، خنک‌سازی و شبکه — در محیط کارخانه است. این سیستم‌ها بر اساس طراحی‌های مرجع NVIDIA ساخته می‌شوند اما برای نیازهای خاص هر مشتری به‌صورت سفارشی مهندسی شده‌اند. پس از اینکه این ماژول‌ها در کارخانه به‌طور کامل تست شدند، برای نصب نهایی و راه‌اندازی (Commissioning) به سایت مشتری ارسال می‌شوند.

جزئیات فنی زیرساخت یکپارچه

Corenix بر لایه استقرار پشته (Stack) هوش مصنوعی تمرکز دارد و چندین جزء حیاتی را در یک سیستم واحد ادغام می‌کند:

  • برق و خنک‌سازی رک: مهندسی حرارتی با تراکم بالا برای پشتیبانی از GPUهای نسل بعد و نسل‌های متوالی محاسبات با تراکم بالا.
  • شبکه‌سازی: اتصال‌های یکپارچه در کارخانه برای کاهش خطاهای انسانی در محل نصب و تضمین قابلیت سرویس‌دهی.
  • یکپارچگی IT: تحویل سخت‌افزار پیش‌نصب‌شده به‌صورت کلید در دست (Turnkey)، از مرحله ساخت در کارخانه تا راه‌اندازی در محل.
  • فرآیند استقرار: یک توالی دقیق شامل نصب، اتصال به زیرساخت‌های سایت، تست پذیرش سایت (SAT) و آمادگی عملیاتی.

مارتین رنکیس (Martin Renkis)، مدیرعامل جدید Corenix و مدیر سابق Johnson Controls، بر مسئله مسئولیت‌پذیری و شفافیت تأکید دارد. او به نقل از بیانیه شرکت می‌گوید که Corenix تاریخ دقیق بهره‌برداری (Go-live date) را حتی پیش از امضای قرارداد تضمین می‌کند تا ابهامات معمول در پروژه‌های زیرساختی بزرگ حذف شود. رنکیس می‌گوید: «Corenix پیش از وجود هرگونه قراردادی، یک برنامه زمان‌بندی شده و تاریخ بهره‌برداری را روی میز می‌گذارد.»

رنکیس تخصص عمیقی را به این نقش می‌آورد. او در Johnson Controls مدیر اجرایی خدمات زیرساخت مرکز داده بود و در آنجا پیشنهاداتی برای بازیابی حرارت، تأمین مالی و عملیات AI توسعه داد. او همچنین Smartvue (یک پلتفرم IoT که توسط Johnson Controls خریداری شد) و Trainersoft (یک شرکت آموزش الکترونیکی که توسط OutStart و سپس IBM خریداری شد) را تأسیس کرده بود.

Submer Group برای اجرای این مدل از صفر شروع نکرده است. شرکت مادر پیش از این بیش از ۵۰۰ مگاوات زیرساخت خنک‌کننده مایع را مستقر کرده است. آن‌ها پیش‌تر این مقیاس ماژولار را با تحویل یک پردیس با ظرفیت صدها مگاوات، تنها در ۹ ماه از زمان سفارش تا تحویل، به اثبات رسانده بودند.

Corenix به عنوان بخشی از یک اکوسیستم گسترده‌تر عمل می‌کند. این شرکت در کنار Rubix Data Centers (که توسعه و عملیات پردیس را مدیریت می‌کند) و Radian Arc (که خدمات GPU-as-a-Service و AI-as-a-Service ارائه می‌دهد) فعالیت می‌کند. این سه نهاد در کنار هم، تمام زنجیره را از زمین و برق تا لبه ابری (Cloud Edge) پوشش می‌دهند. این مدل از ارائه خدمات زیرساختی، شباهت زیادی به استراتژی‌های تأمین هوش مصنوعی حاکمیتی توسط Nebius دارد که بر ایجاد بستر تخصصی برای نیازهای خاص متمرکز است.

پاتریک اسمتس، مدیرعامل Submer Group، خاطرنشان کرد که بازار به روشی سریع‌تر و پیش‌بینی‌پذیرتر برای ایجاد ظرفیت نیاز دارد. او اشاره کرد که یک دهه تجربه مهندسی در زمینه خنک‌کننده مایع، کاتالیزور اصلی ایجاد این کسب‌وکار تخصصی بوده است.

این چرخش به سمت ماژولار بودن نشان می‌دهد که گلوگاه رشد هوش مصنوعی از «تأمین تراشه» به «تأمین برق و استقرار فیزیکی» منتقل شده است. با تبدیل مرکز داده به یک «دستگاه ماژولار» به‌جای یک «ساختمان»، اپراتورها می‌توانند ظرفیت خود را در عرض چند هفته به‌جای چند سال افزایش دهند.

برای رهبران کسب‌وکار، این یعنی ریسک «ظرفیت رها شده» (Stranded Capacity) — وضعیتی که در آن GPUها در جعبه‌ها می‌مانند چون سیستم خنک‌کننده آماده نیست — به‌شدت کاهش می‌یابد. توانایی تکرار و به‌روزرسانی نسل‌های سخت‌افزاری بدون نیاز به بازسازی کل تأسیسات، یک مزیت رقابتی بزرگ است.

باید منتظر ماند و دید سایر ارائه‌دهندگان زیرساخت چگونه به این مدل «کارخانه به سایت» پاسخ می‌دهند، زیرا رقابت برای حاکمیت هوش مصنوعی اکنون به اندازه معماری مدل‌ها، به مهندسی برق وابسته است.

گام بعدی شما

  • اگر در حال برنامه‌ریزی برای گسترش زیرساخت‌های محاسباتی هستید، مدل‌های «کارخانه به سایت» را جایگزین پیمانکاری‌های سنتی ساخت‌وساز کنید.
  • روی استانداردهای خنک‌کننده مایع سرمایه‌گذاری کنید، زیرا تراکم GPUهای آینده بدون این فناوری غیرممکن است.
  • زمان‌بندی استقرار سخت‌افزار را با تاریخ تحویل ماژول‌های زیرساختی هماهنگ کنید تا از اتلاف هزینه GPUهای خریداری‌شده جلوگیری شود.
چرا این موضوع مهم است؟

این رویکرد با تکیه بر تخصص مهندسی Submer در خنک‌کننده مایع، ریسک توقف عملیاتی به دلیل نبود زیرساخت را حذف می‌کند. اعتبار طراحی‌های مرجع انویدیا در این مدل، استقرار سریع‌تر را برای ابرهای کوچک (Neoclouds) ممکن می‌سازد.

تأثیر برای ایران

به‌دلیل تحریم‌ها و محدودیت‌های دسترسی به سخت‌افزارهای انویدیا، این مدل استقرار در حال حاضر اثر مستقیمی بر زیرساخت‌های داخلی ایران ندارد.

·نگاه ما
تحریریه دات‌هوش

انتقال مرکز داده از حوزه عمران به حوزه تولید صنعتی، نشان‌دهنده بلوغ سخت‌افزاری AI است. وقتی زیرساخت به یک «محصول» تبدیل شود، سرعت تکرار (Iteration) سخت‌افزاری افزایش می‌یابد و وابستگی به تقویم‌های کندِ ساخت‌وساز حذف می‌شود. این یعنی رقابت در سال ۲۰۲۶، بیش از آنکه بر سر کدها باشد، بر سر سرعتِ فیزیکیِ استقرار است.

منابع

این گزارش با خط‌لولهٔ خودکار دات‌هوش از منابع معتبر جهانی تدوین و زیر نظر تحریریه منتشر شده است. روش کار ما

گفتگو

پنج‌شنبه‌های هوش‌محور

بسته‌ی هفتگی دات‌هوش

۵ خبر، ۲ ابزار، ۱ پرامپت در هر شماره. به‌زودی راه‌اندازی می‌شود — هر پنج‌شنبه صبح.

خبر کلیدی
ابزار کاربردی
پرامپت حرفه‌ای
تحلیل پژوهش
به‌زودی
زاویه‌ی ایرانی
به‌زودی
تمرین این هفته
به‌زودی

راهنماهای دات‌هوش

راهنماهای کاربردیِ دات‌هوش برای کار با هوش مصنوعی — از همین‌جا شروع کنید:

دات‌هوش

راهنمای فارسی هوش مصنوعی — با نگاه به ایران

اخبار روزانه، معرفی ابزارها و مدل‌ها، و آموزشِ کار با هوش مصنوعی؛ همیشه با این پرسش که از ایران چه چیزی کار می‌کند و چه چیزی نه.