AWS представила сеть дата-центров с рекордной экономией

30.05.2026 Amazon инфраструктура Искусственный Интеллект Новости

Amazon представила новую архитектуру сетей для дата-центров, которая повышает скорость передачи данных и уменьшает потребление энергии. Инновация основана на «квазислучайной» топологии. В AWS сообщили, что разработка велась с 2023 года, а внедрение в инфраструктуру стартовало в конце 2025. Для проекта компания создала собственное оптическое устройство ShuffleBox, которое автоматически перераспределяет кабельные соединения между маршрутизаторами.

По словам вице-президента AWS Network Engineering Мэтта Редера, специалистам удалось «выровнять сеть» и устранить узкие места, присущие традиционным решениям. Он отметил, что Amazon стала первой, кто масштабировал такой подход до уровня реальной эксплуатации.

В апреле компания опубликовала научный труд RNG: Flat Datacenter Networks at Scale. RNG расшифровывается как resilient network graphs.

Как утверждает Amazon, по сравнению с классическими сетями архитектура RNG:
— требует на 69% меньше маршрутизаторов и коммутаторов;
— увеличивает пропускную способность на 33%;
— снижает энергопотребление на 40%;
— сокращает операционные расходы на 27%.

Первый запуск состоялся в Дублине в 2024 году. Затем систему внедрили в Германии и Испании. Сейчас большинство новых дата-центров AWS строятся с использованием RNG.

С середины 1980-х в дата-центрах преимущественно применяется топология fat-tree — многоуровневая иерархия коммутаторов. Она отличается надежностью, но является жесткой и требует сложной кабельной инфраструктуры. Сеть Amazon объединяет около 20 млн км оптоволокна.

Отправной точкой для проекта стала концепция Jellyfish, предложенная в 2012 году исследователями Иллинойсского университета. Она предполагала случайную графовую топологию как альтернативу fat-tree, но вызывала трудности с маршрутизацией и прокладкой кабелей.

Как рассказал один из авторов работы Джакомо Бернарди, команда сначала тестировала более регулярную схему, вдохновленную мозаикой Пенроуза. Однако симуляции показали слабую устойчивость и незначительный прирост эффективности. В итоге инженеры остановились на квазислучайной модели.

В AWS подчеркнули, что архитектура не разрабатывалась специально для генеративного ИИ. Паттерны обучения моделей слишком централизованы для случайного графа. Речь идет об оптимизации базовой сетевой инфраструктуры.

Напомним, крупнейший региональный оператор по передаче электроэнергии США PJM Interconnection сообщил, что бум дата-центров привел к дополнительным расходам в размере $23,1 млрд только в его зоне ответственности.

Обменять