L’usine d’IA en demande toujours plus. Nous livrons.
Schneider Electric : le seul partenaire de bout en bout pour l’IA industrielle, du réseau à la puce, de la puce au refroidisseur, pour une IA évolutive.
Schneider Electric, en collaboration avec un écosystème mondial de partenaires, fournit des solutions, des logiciels et des services éprouvés pour concevoir, alimenter, refroidir et exploiter des usines d’IA à grande échelle.
En collaborant avec tous les principaux fabricants de processeurs graphiques et de processeurs de traitement du texte, dont NVIDIA, nous sommes à la pointe des innovations qui transforment la façon dont les centres de données sont construits, exploités et entretenus.
Les solutions d’usine d’IA de Schneider Electric comprennent des conceptions entièrement intégrées, un jumeau numérique, un refroidissement par liquide et par air, une alimentation haute densité, des modules, des bâtis, des logiciels et des services de cycle de vie, tous conçus pour les centres de données prêts pour l’IA.
Grâce à notre coopération et à notre interopérabilité avec NVIDIA et OpenUSD, nos solutions d’usine d’IA évoluent efficacement et fonctionnent de manière transparente sur l’ensemble de l’infrastructure d’IA.
Modèles de référence validés pour les centres de données IA (ANSI/CEI) + guide de sélection.
Jumeaux numériques OpenUSD avec ETAP et NVIDIA Omniverse pour la modélisation de l’infrastructure d’IA.
Architectures 800 V CC, alimentation au niveau du bâti et distribution d’énergie résiliente.
Refroidissement direct sur puce, par immersion et hybride pour les charges de travail d’IA haute densité.
Modules modulaires et modules d’espace blanc (délai de préparation).
Gestion des infrastructures du centre de données (DCIM), planification/modélisation, gestion des alarmes, cybersécurité des systèmes opérationnels.
Collaboration avec NVIDIA pour les usines d’IA
Schneider Electric s’associe à NVIDIA pour développer des plans validés permettant de concevoir, simuler, construire, exploiter et maintenir des usines d’IA à l’échelle du gigawatt.
Lancement de nouvelles solutions pour centres de données
Schneider Electric lance de nouvelles solutions pour centres de données afin de répondre aux défis posés par l’IA haute densité et les applications de calcul accéléré.
Jumeau numérique pour la simulation des besoins énergétiques d’une usine d’IA
ETAP et Schneider Electric dévoilent le premier jumeau numérique au monde permettant de simuler les besoins énergétiques d’une usine d’IA, du réseau électrique jusqu’au niveau de la puce, grâce à NVIDIA Omniverse.
Jumeaux numériques d’IA avec OpenUSD pour les opérations de cycle de vie
Déploiement à grande échelle de jumeaux numériques basés sur l’IA tout au long du cycle de vie des centres de données grâce à OpenUSD et interopérabilité transparente tout au long du cycle de vie.
Accélération de la mise à l’échelle des usines d’IA grâce à la technologie NVIDIA
Schneider Electric accélère le développement et le déploiement à grande échelle d’usines d’IA avec NVIDIA.Usines d’IA, de l’impact environnemental, des jetons par watt et du refroidissement par liquide à l’électricité d’appoint provenant du réseau, au besoin d’alimentation de 800 V CC et à la pénurie de talents.
Une usine d’IA est une installation spécialement conçue pour fonctionner comme un unique et vaste cluster de calcul destiné à l’entraînement et au déploiement de modèles d’IA. Contrairement aux centres de données traditionnels qui prennent en charge des charges de travail mixtes, les usines d’IA optimisent le débit processeurs graphiques à grande échelle. Comme l’explique Jensen Huang de NVIDIA, ces installations fonctionnent comme des usines de production : les données et la puissance de calcul y entrent, et les modèles entraînés et les résultats en sortent.
Comme détaillé dans le Livre blanc 110de Schneider Electric, l’ampleur et les besoins en énergie de ces clusters de processeurs graphiques, lors de l’entraînement de modèles d’IA, entraînent une consommation électrique de pointe simultanée. Alors que les centres de données traditionnels étaient dimensionnés en fonction de charges moyennes et diversifiées, les usines d’IA doivent être dimensionnées pour le pic synchrone, une exigence de conception électrique fondamentalement différente qui affecte les systèmes d’onduleur, les appareillages de commutation et l’interconnexion au réseau électrique.
L’augmentation de la puissance thermique de conception (TDP) des calculs d’IA modernes pousse les densités de bâtis bien au-delà de 100 kW, dépassant largement les limites thermiques du refroidissement par air. Comme indiqué dans le Livre blanc 133de Schneider Electric, le refroidissement par liquide direct sur la puce devient nécessaire au-dessus d’environ 20 à 30 kW par bâti. La conductivité thermique et la capacité thermique de l’eau la rendent bien plus efficace que l’air à ces densités. Point crucial, de nombreux serveurs d’IA de dernière génération sont livrés sans aucun ventilateur, ce qui reporte l’intégralité de la charge thermique sur l’infrastructure liquide au niveau de l’installation.
Comme l’explique Steven Carlini, l’expert et défenseur en IA chez Schneider Electric, dans cet article, les centres de données sont des immeubles et des installations physiques qui stockent l’infrastructure informatique pour des applications spécifiques et des services connexes. Ils servent également de référentiels pour le stockage et la gestion des données associées à ces applications. En revanche, les usines d’IA sont des installations qui produisent des données numériques à partir de centres de données.
Les usines d’IA gèrent l’ensemble du cycle de vie de l’IA, depuis l’entraînement et le réglage fin des modèles jusqu’à l’exécution des inférences. À mesure que les modèles d’IA gagnent en autonomie, les charges de travail d’inférence optimisées devraient fonctionner en continu à partir de nouvelles données, générant ainsi une valeur ajoutée. Alors que les centres de données traditionnels ne peuvent pas supporter ces densités de puissance plus élevées et ces dégagements thermiques intenses, les usines d’IA utilisent des conceptions de référence innovantes pour répondre à ces exigences opérationnelles.
Les jumeaux numériques réduisent les risques en permettant aux opérateurs de simuler et de valider l’infrastructure sur un modèle virtuel de l’installation avant et pendant le déploiement, et en continu pendant l’exploitation. Avant la construction, ils modélisent la consommation d’énergie, le refroidissement et le comportement de la charge de travail afin de détecter au plus tôt les défauts de conception, qui seraient coûteux à corriger après la construction (par exemple, un refroidissement sous-dimensionné ou une capacité électrique limitée).
Lors du déploiement, les jumeaux numériques permettent de comparer des options telles que les constructions préfabriquées et les constructions traditionnelles à l’aide de simulations de charges de travail réelles. Plutôt que de sélectionner les technologies sur la base de fiches techniques, les équipes peuvent valider le comportement réel sous des charges de travail d’IA simulées avant que les décisions d’installation ne soient finalisées. Une fois opérationnels, les jumeaux numériques utilisent des données en temps réel pour simuler l’impact d’une modification planifiée (par exemple, l’ajout d’un nouveau cluster de processeurs graphiques ou le rééquilibrage des zones de refroidissement) avant son exécution en production. Ils peuvent également détecter les premiers signes de défaillance, donnant ainsi aux équipes suffisamment de temps pour intervenir avant qu’une séance d’entraînement ne soit interrompue.
Les usines d’IA ne peuvent tolérer les interruptions imprévues ; une simple panne peut interrompre un processus d’entraînement de plusieurs semaines. Les modèles d’entretien traditionnels, basés sur des calendriers fixes ou des réparations réactives, ne sont plus suffisants. La meilleure pratique est l’entretien conditionnel (CBM), qui utilise des données en temps réel pour équipement de service uniquement lorsque cela est nécessaire.
Le modèle EcoCare de Schneider Electric applique cette approche grâce à une surveillance 24 h/24 et 7 j/7, des analyses basées sur l’IA et une assistance d’experts. Les systèmes électriques sont surveillés en permanence afin de gérer les pics de charge sur les alimentations sans interruption (ASI) et les appareillages de commutation, tandis que les systèmes de refroidissement par liquide sont analysés pour détecter rapidement les risques tels que les fuites ou les baisses de performance. En optant pour l’entretien prédictif, les opérateurs peuvent prévenir les pannes avant qu’elles ne surviennent et assurer le fonctionnement continu des infrastructures d’IA critiques.
Lire l’accord de refroidissement durable
L’efficacité est mesurée en jetons par watt par dollar. L’alimentation électrique avancée, le refroidissement par liquide et l’automatisation peuvent améliorer considérablement l’efficacité par jeton, réduisant ainsi les coûts énergétiques et l’impact environnemental.
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