← Материалы разборы Yersham
разбор · оркестрациябалл 6.0#348 из 438 · 2026-06-25

Radiant строит глобальную инфраструктуру для AI с упором на мощные GPU-ряды и быструю реализацию дата-центров, используя доступ к земле, энергии и капиталу через слияние с Brookfield. Их ПО обеспечивает гибкую оркестрацию bare-metal и виртуальных сред с мониторингом и высокой надежностью.

Designing Data Centers for 400kW GPU Racks | Researcher Conversations at GTC

смотреть видео
Что забрать0/4
отметь, что применил →
вывод оператора · что осталось

Оператору входа в AI полезно применять подход Radiant для оркестрации и автоматизации: строить гибкие платформы, поддерживающие быстрое перепрофилирование ресурсов и мониторинг, а также использовать партнерства для доступа к инфраструктуре и энергии.

полный разбор ролика · 5 глав
01

Введение и опыт

Patrick O'Shaughnessy рассказывает о своём опыте в HPC и текущей роли главы инфраструктуры Radiant, которая недавно запустила Neo Cloud. Компания фокусируется на создании мощной инфраструктуры для AI.

02

Глобальная инфраструктура и планы

Radiant строит инфраструктуру на основе четырёх ключевых столпов: софт, вычисления, земля и капитал. Благодаря слиянию с Brookfield решена проблема доступа к земле и энергии, что позволяет запускать дата-центры за 12 месяцев. Планируется использовать новейшие GPU-архитектуры Nvidia.

03

Партнёрства и подготовка к новым нагрузкам

Brookfield предоставляет доступ к множеству компаний и дата-центров, что позволяет Radiant проектировать площадки под будущие высокомощные GPU-решения. Это даёт уникальное преимущество в подготовке инфраструктуры к новым требованиям Nvidia.

04

Энергетические решения и устойчивость

Radiant рассматривает как подключение к сетевой энергии, так и собственную генерацию энергии на площадках для ускорения запуска и повышения устойчивости дата-центров. Это помогает снизить зависимость от сетевых задержек и повысить надёжность.

05

Софт и гибкость платформы

Radiant Cloud OS обеспечивает управление bare-metal, виртуальными машинами и Kubernetes, позволяя динамично перепрофилировать ресурсы под разные задачи и клиентов. Это даёт гибкость и масштабируемость для разных сценариев использования.

#оркестрация#инфраструктура#gpu#автоматизация
дальше в дело
Собрать это в маршрут
все маршруты →
ещё разборы