Con el objetivo de aumentar la eficiencia de los centros de datos y mejorar la fiabilidad y el rendimiento de la red de las fábricas de inteligencia artificial (IA), las compañías Schneider Electric y ETAP han presentado un gemelo digital de vanguardia que puede diseñar y simular con precisión las necesidades energéticas de las fábricas de IA. A través de este gemelo digital, se proporciona una mejor comprensión y control de los sistemas eléctricos y los requisitos energéticos, lo que ofrece la oportunidad de obtener importantes mejoras en eficiencia, fiabilidad y sostenibilidad.
Aprovechando el NVIDIA Omniverse Blueprint para gemelos digitales de fábricas de inteligencia artificial, Schneider Electric y ETAP permiten el desarrollo de gemelos digitales que reúnen múltiples entradas para sistemas mecánicos, térmicos, de redes y eléctricos para simular cómo funciona una fábrica de IA.
Aunque hasta ahora era posible una visualización básica de los sistemas eléctricos, la integración de las tecnologías ETAP y NVIDIA Omniverse permite crear un gemelo digital completo de fábrica de IA en el que múltiples dinámicas interactúan óptimamente. La sofisticada tecnología de modelado de ETAP creará una réplica virtual de la infraestructura eléctrica de un centro de datos y la combinará con datos del sistema eléctrico en tiempo real, análisis avanzados y perspectivas.
Por su parte, los algoritmos inteligentes analizan y predicen patrones de consumo y distribución de energía, permitiendo obtener información sobre diseño y simulación avanzada de sistemas eléctricos, análisis dinámico en hipótesis ‘Y si…’, seguimiento del rendimiento de la infraestructura eléctrica en tiempo real y optimización avanzada de la eficiencia energética.
Además de obtener información sobre mantenimiento predictivo y evaluación de la fiabilidad del sistema, los operadores podrán conocer las necesidades de infraestructura basadas en el uso de la energía, que pueden ayudar a reducir el coste total de propiedad.
Optimización desde la red hasta el chip
Desde los clústeres de formación a gran escala hasta los servidores de inferencia, las cargas de trabajo de IA están provocando un aumento significativo del consumo energético de los centros de datos.
A diferencia de las tareas informáticas tradicionales, las operaciones de inteligencia artificial -en particular la formación de modelos y los procesos de inferencia complejos- requieren una potencia de cálculo sustancial, lo que conduce a mayores densidades de potencia de rack.
A medida que se acelera la adopción de la IA, las startups, las empresas, los proveedores de colocación y los gigantes de Internet deben replantearse el diseño y la gestión de los centros de datos para hacer frente a la creciente necesidad de eficiencia energética.
La colaboración entre ETAP y NVIDIA introduce un innovador enfoque ‘Grid to Chip’ que aborda los retos críticos de la gestión de la energía, la optimización del rendimiento y la eficiencia energética en la era de la IA. Actualmente, los operadores de centros de datos pueden estimar el consumo medio de energía a nivel de rack, pero el nuevo gemelo digital de ETAP pretende aumentar la precisión en el modelado del comportamiento dinámico de la carga a nivel de chip para mejorar el diseño de los sistemas de alimentación y optimizar la eficiencia energética.