GTC Schneider Electric разработала цифровую двойную систему для моделирования работы центра обработки данных AI, чтобы точно разработать соответствующие требования к мощности.
Биз энергетической инфраструктуры говорит, что он работал со специалистом в цифровом электрическом ETP, чтобы разработать систему, которая основана на NVIDIA OMVERVESГигантская платформа GPU для создания реалистичных моделируемых 3D -миров с использованием OpenUSD Описание универсальной сцены с открытым исходным кодом.
Объявленный на мероприятии NVIDIA GTC 2025, инструмент проектирования будет доступен для клиентов оператора обработки данных Schneider. Он готов предоставить им лучшее понимание и лучшее контроль над электрическими системами и потребностями в мощности при создании совместимых битов AI — что Nvidia любит фэнтези называть «фабрики ИИ».
Эта потребность возникает в результате рабочих нагрузок ИИ, что значительно увеличивает потребление данных в течение некоторого времени. В отличие от традиционных задач, ИИ операции, так что модельное обучение требует значительной вычислительной мощности, что приводит к более высокой плотности мощности и при перемешивании определенных компаний для переосмысления проектирования и управления данными.
В определенных развертываниях наблюдается увеличение плотности мощности с 10 кВт до 30 кВт на стойку и, вероятно, увеличится, в то время как традиционные установки были построены вокруг комнат для передачи данных с только 2-5 кВт стойки. Жидкое охлаждение также становится необходимостью для некоторых из этих развертываний высокой плотности, что еще больше усложняет планирование инфраструктуры.
«Вместе, ETAP, Schneider Electric и Nvidia не только продвигают технологию обработки данных — мы позволяем компаниям оптимизировать операции и прозрачно плавать в требованиях к кормам IA», — сказал Панкадж Шарма, вице -президент Schneider для обработки обработки данных, сетей и услуг.
Цифровая платформа Twin позволяет пользователям создавать виртуальную копию электрической инфраструктуры своего центра обработки данных и объединять их с данными системы кормления в реальном времени, расширенным анализом и идеями для анализа и прогнозирования моделей потребления и распределения энергии, говорит компания.
Это означает мониторинг производительности в режиме реального времени, оптимизацию энергопотребления, анализ сценария «и если», прогнозное обслуживание и оценки надежности системы, по словам Шнайдера.
«Поскольку рабочие нагрузки ИИ развиваются в сложности и масштабе, точное управление властью имеет важное значение для гарантирования эффективности, надежности и устойчивости», — сказал Дион Харрис, главный директор NVIDI HPC и IA Factory Solutions.
«Мы предлагаем беспрецедентные операторы данных и контролируем динамику питания, что позволяет им оптимизировать свою инфраструктуру и ускорить принятие ИИ, повышая эксплуатационную устойчивость».
Это решение следует за закрытием Schneider в феврале о соглашении о принятии большинства в Motivair, специалисту по технологии охлаждения и теплового управления для высокопроизводительных ИТ -систем (HPC).
В то время как у Schneider уже была собственная технология охлаждения, у мотива было больше опыта с развертываниями высокой плотности, необходимых для ИИ. Компания заявила, что приобретение дало ему «самый широкий портфель, когда вы смотрите на эту сетку в чипе, к чипу для охлаждения». ®
