Acelere o projeto de fábricas de IA com arquiteturas de infraestrutura comprovadas

Em um data hall ou otimização em escala de cluster, em vez de um requisito de curto prazo para todo o site. Se sua infraestrutura atual for baseada em corrente alternada (CA), a questão de curto prazo não é substituir toda a instalação, mas sim definir onde introduzir a conversão para corrente contínua (CC) e quão próximo dos racks essa conversão pode ser posicionada. A compensação prática é entre preservar a distribuição de CA upstream, adicionar sidecars de energia adjacentes ao rack e reservar espaço físico e elétrico suficiente para suportar futuras cargas de 800 VCC. As abordagens de sidecar ou de power-rack permitem que os operadores hospedem equipamentos de 800 VCC sem converter todo o data center em CC, o que é importante porque a adoção inicial de 800 VCC será aplicada a clusters específicos de IA de alta densidade, e não a todas as cargas do edifício. Futuras expansões maiores podem justificar um suporte mais centralizado de 800 VCC, mas isso se torna

A principal escolha a ser feita aqui é entre flexibilidade e isolamento. Uma cadeia de alimentação compartilhada pode oferecer aos operadores mais margem de manobra nos dias em que a carga mecânica diminui (por exemplo, quando os resfriadores não estão trabalhando tanto e uma parte maior da capacidade disponível pode ser direcionada para a carga de TI). Uma arquitetura separada cria um limite mais claro para futuras alterações na infraestrutura de TI, incluindo atualizações para 800 VCC. Por outro lado, dificulta a realocação da energia destinada aos sistemas mecânicos, já que essa capacidade permanece restrita ao seu próprio circuito de alimentação. Antes de optar por qualquer uma das abordagens, os operadores devem avaliar cenários de operação sazonal, manutenção, carregamento de geradores, caminhos de alimentação das CDUs e a distribuição esperada entre ambientes resfriados a ar, resfriados a líquido e futuras cargas de TI alimentadas em corrente contínua.

Não necessariamente. No-break e BESS têm finalidades diferentes, e o fato de o BESS poder ou não substituir um no-break depende da disponibilidade da carga de trabalho de IA e dos requisitos de ride-through. Para aplicativos de IA que não toleram interrupções, como cargas de trabalho de inferência de alta disponibilidade, um no-break continua sendo a principal camada de proteção, pois oferece passagem instantânea, suporte à qualidade da energia e proteção contra distúrbios de curta duração. O BESS desempenha uma função complementar ao permitir a otimização de energia, o gerenciamento de demanda de pico, os serviços de rede, a integração de energia renovável e a energia armazenada de longa duração. Em muitas instalações de IA, o BESS fortalece a estratégia geral de energia, enquanto o no-break continua a proteger as cargas críticas contra interrupções. Antes de substituir um no-break por um BESS, as organizações devem avaliar cuidadosamente a tolerância da carga de trabalho, os requisitos de resiliência e as expectativas de autonomia.

Para obter orientação sobre casos de uso de BESS, considerações sobre arquitetura e critérios de adoção, leia nosso white paper, Understanding BESS: Battery Energy Storage Systems for Data Centers.

A orientação da Schneider Electric para data centers também posiciona o BESS como uma ferramenta para resiliência, sustentabilidade e otimização de energia, em vez de um substituto direto para a proteção de energia crítica

A pré-fabricação pode abranger muito mais do que apenas skids de potência. Os operadores devem pensar em quais atividades desejam remover do caminho crítico do projeto. Os principais elementos passíveis de pré-fabricação incluem equipamentos de média tensão, e-houses, sistemas de distribuição de baixa tensão, skids de potência, pods de TI, racks integrados, resfriadores compactos com bombas integradas e determinados conjuntos de tubulação ou corredores de serviços. O principal benefício é reduzir a necessidade de coordenação em campo entre prestadores de serviços elétricos, prestadores de serviços mecânicos, gerentes de construção e equipes de comissionamento. Skids de potência podem integrar no-breaks, painéis de distribuição, baterias, ATS e softwares de gerenciamento, com configurações disponíveis de 1.250 kW em 480 V/60 Hz e modelos de 2 MW, 2,25 MW e 2,5 MW em 400 V.

Uma maneira útil de pensar sobre projetos de referência não é como uma escolha entre “padronizado” e “personalizado”, mas entre um “ponto de partida validado” e um “projeto em branco”. Os projetos de referência preparados para IA podem reduzir significativamente o ciclo de planejamento ao fornecer uma base previamente desenvolvida para energia, resfriamento, layout de TI e integração de controles. Os atuais projetos de referência da Schneider Electric incluem clusters de IA com resfriamento líquido NVIDIA GB200 NVL72 de 7,392 MW, projetos NVIDIA GB300 NVL72 de 7,536 MW, projetos Vera Rubin NVL72 de 10 MW-12,4 MW, soluções de IA pré-fabricadas de 12 racks de 1 MW e a solução AMD Helios Rackscale Solution com GPUs AMD Instinct™ MI455X. A desvantagem é que os elementos modulares podem ser pré-fabricados em grandes partes, enquanto a arquitetura completa do local ainda requer integração entre a interconexão de serviços públicos, a planta mecânica, a distribuição de média tensão, a estratégia de implantação de TI e o sequenciamento da construção.

É possível utilizar a capacidade redundante para aumentar a capacidade computacional, mas isso deve ser tratado como uma decisão operacional e não como capacidade gratuita. Instalações tradicionalmente projetadas para manutenção simultânea reservam capacidade elétrica e mecânica adicional para que os sistemas possam ser retirados de operação para manutenção sem afetar a carga de TI comprometida. A IA altera essa lógica econômica porque a capacidade da rede elétrica, a velocidade de implantação e a demanda computacional tornam mais difícil justificar a capacidade redundante ociosa. Por exemplo, uma instalação com manutenção simultânea pode ser capaz de operar acima de sua carga de TI comprometida, mas isso consome a capacidade que foi originalmente reservada para manter a resiliência durante as atividades de manutenção ou eventos de falha. A verdadeira questão é definir se o negócio valoriza mais a geração adicional de tokens por instalação ou a estratégia original de redundância. Antes de reduzir as margens, defina explicitamente o estado operacional: modo normal com redundância, modo de alto rendimento, modo de manutenção e modo de resposta a falhas.

As cargas de trabalho devem orientar o projeto assim que o operador definir se a instalação dará suporte ao colocation de uso geral, clientes neocloud de alta densidade, clusters de treinamento, plataformas de inferência ou uma combinação desses modelos. Uma instalação de colocation de uso geral pode precisar preservar flexibilidade nos sistemas principais de energia e resfriamento até que os requisitos dos locatários estejam claramente definidos. Uma nuvem de IA dedicada ou uma fábrica de IA de finalidade específica pode ser projetada diretamente em torno de um roteiro conhecido de GPUs, da topologia do cluster, da densidade dos racks e dos requisitos de resfriamento. A oferta de data centers para IA da Schneider Electric aborda esse mesmo desafio por meio de uma infraestrutura integrada que engloba resfriamento, energia, software, sistemas de pods e racks e serviços para todo o ciclo de vida, voltados para cargas de trabalho de IA de alto desempenho.

Não projete todo o data center como se todas as cargas viessem a operar em 800 VCC. A questão prática de projeto é determinar onde os 800 VCC entram na arquitetura e qual deve ser o tamanho do bloco de conversão CC. As implantações iniciais podem utilizar sidecars instalados junto aos racks, geralmente associados a um ou dois racks de GPUs, dentro de um data center existente baseado em CA, sem exigir uma grande modernização da infraestrutura a montante. Clusters maiores no futuro podem justificar blocos centralizados de 800 VCC na faixa de 2 MW a 5 MW, com potencial de expansão para capacidades ainda maiores, enquanto arquiteturas de longo prazo poderão levar a média tensão para sistemas de conversão baseados em transformadores de estado sólido em escalas próximas a 10 MW. As arquiteturas de 800 VCC atendem às densidades de potência de racks que ultrapassam 400 kW ao transferir a conversão CA-CC para fora do rack de TI e utilizar racks de potência ou sidecars para minimizar impactos em instalações existentes baseadas em CA.

O principal dilema é entre o isolamento e o compartilhamento dinâmico de capacidade. Cadeias de alimentação separadas podem simplificar a definição dos limites entre a infraestrutura de TI e a infraestrutura de resfriamento, principalmente quando grandes resfriadores, CDUs e data halls não se alinham perfeitamente dentro do mesmo incremento de capacidade. Uma infraestrutura compartilhada pode preservar a flexibilidade durante condições de resfriamento livre, pois a capacidade mecânica não utilizada pode ser redirecionada para cargas de TI, desde que o transformador e a arquitetura a jusante permitam essa redistribuição. O risco da separação completa é a existência de capacidade ociosa não aproveitada: se a carga mecânica diminuir, mas o transformador de TI já estiver operando em seu limite, o operador não conseguirá utilizar essa capacidade excedente da infraestrutura de resfriamento para ampliar a capacidade computacional. Ponto importante: essa decisão de projeto exige modelagem específica para cada instalação, considerando o tamanho do data hall, a capacidade dos resfriadores, a alocação dos transformadores, os requisitos de redundância e os modos sazonais de operação antes que possa ser adotada como padrão.

A modelagem elétrica, do fluxo de ar e do fluxo de líquidos deve ser realizada antes da finalização do projeto, pois cada modelo aborda um tipo diferente de falha. A modelagem elétrica valida corrente de curto-circuito, proteção, segurança, confiabilidade e cenários hipotéticos relacionados à manutenção ou ao acréscimo de cargas. A simulação CFD ou de fluxo de ar valida estratégias de contenção, capacidade dos sistemas de ar e o comportamento do resfriamento redundante. A modelagem de tubulações e do fluxo de fluidos verifica se cada rack recebe a vazão de fluido refrigerante necessária durante condições normais de operação, redundância e manutenção. A etapa seguinte consiste em conectar o comportamento das cargas de TI ao comportamento da instalação, permitindo que as variações das cargas de IA se propaguem pelos sistemas de energia elétrica, CDUs, controles dos resfriadores e circuitos de resfriamento antes que a instalação opere sob carga real.