Les usines d'IA en demandent davantage. Nous offrons.
Schneider Electric : le seul partenaire industriel proposant une solution IA de bout en bout – du réseau à la puce, de la puce au refroidisseur – pour une IA évolutive.
Schneider Electric, en collaboration avec un réseau mondial de partenaires, propose des solutions, des logiciels et des services éprouvés pour la conception, l'alimentation, le refroidissement et l'exploitation d'usines d'IA à grande échelle.
En collaboration avec tous les principaux fabricants de GPU et de TPU, notamment NVIDIA, nous sommes à la pointe des innovations qui redéfinissent la manière dont les data centers sont construits, traités et entretenus.
Les solutions d'usine d'IA de Schneider Electric comprennent des conceptions entièrement intégrées, des jumeaux numériques, des systèmes de refroidissement par liquide et par air, une alimentation haute densité, des pods modulaires, des racks, des logiciels et des services de cycle de vie, le tout conçu pour des data centers prêts pour l'IA.
Grâce à notre collaboration et à notre interopérabilité avec NVIDIA et OpenUSD, nos solutions d'usine d'IA s'adaptent efficacement et fonctionnent de manière transparente sur l'ensemble de l'infrastructure d’IA.
Modèles de référence validés pour les data centers IA (ANSI/CEI) + guide de sélection.
Jumeaux numériques OpenUSD avec ETAP et NVIDIA Omniverse pour la modélisation d'infrastructures d'IA.
Architectures 800 VCC, alimentation au niveau des racks et distribution d'énergie résiliente.
Refroidissement direct sur puce, par immersion et hybride pour les charges de travail d’IA à haute densité.
Pods modulaires et modules d'espace libre (délai de mise en service).
DCIM, planification/modélisation, gestion des alarmes, cybersécurité des technologies opérationnelles.
Partenariat avec NVIDIA pour les usines d'IA
Schneider Electric s'associe à NVIDIA pour développer des plans de référence validés destinés à la conception, à la simulation, à la construction, à l'exploitation et à la maintenance d'usines d'IA d'une puissance de l'ordre du gigawatt.
Lancement de nouvelles solutions pour data centers
Schneider Electric lance de nouvelles solutions pour data centers afin de relever les défis posés par l'IA à haute densité et les applications de calcul accéléré.
Jumeau numérique pour la simulation des besoins en énergie d'une usine d'IA
ETAP et Schneider Electric dévoilent le premier jumeau numérique au monde capable de simuler les besoins en énergie d'une usine d'IA, du réseau à la puce, grâce à NVIDIA Omniverse.
Jumeaux numériques IA avec OpenUSD pour la gestion du cycle de vie
Déployer à grande échelle des jumeaux numériques IA tout au long du cycle de vie des data centers grâce à OpenUSD et assurer une interopérabilité sans faille tout au long de ce cycle.
Accélérer 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 en collaboration avec NVIDIA.Les usines d'IA : de l'impact environnemental, du nombre de jetons par watt et du refroidissement par liquide à l'électricité d'appoint provenant du réseau, en passant par le besoin en alimentation 800 VCC et la pénurie de main-d'œuvre qualifiée.
Une usine d'IA est un site spécialement conçu pour fonctionner comme un immense cluster de calcul unique, destiné à l'entraînement et au déploiement de modèles d'IA. Contrairement aux data centers traditionnels qui supportent des charges de travail mixtes, les usines d'IA sont optimisées pour offrir un débit maximal des GPU à grande échelle. Comme l'explique Jensen Huang, de NVIDIA, ces installations fonctionnent comme des usines de production : on y introduit des données et de la puissance de calcul, et on en retire des modèles entraînés et des résultats.
Comme l'explique le livre blanc n° 110 de Schneider Electric, l'ampleur et les besoins en énergie de ces clusters de GPU, lors de l'entraînement de modèles d'IA, engendrent une consommation de puissance de pointe simultanée. Alors que les data centers traditionnels étaient dimensionnés en fonction de charges moyennes et diversifiées, les usines d'IA doivent être dimensionnées pour faire face aux pics synchrones, ce qui représente une exigence de conception électrique fondamentalement différente qui a des répercussions sur les systèmes d’onduleur, l'appareillage de commutation et le raccordement au réseau public.
La puissance thermique nominale (TDP) croissante des systèmes de calcul d’IA modernes fait grimper la densité des racks bien au-delà de 100 kW, dépassant largement les limites thermiques du refroidissement par air. Comme indiqué dans le livre blanc n° 133 de Schneider Electric, le refroidissement par liquide directement sur la puce devient nécessaire au-delà d’environ 20 à 30 kW par rack. La conductivité thermique et la capacité thermique de l'eau le rendent bien plus efficace que l'air à ces densités. Il est important de noter que de nombreux serveurs d'IA de la génération actuelle sont livrés sans aucun ventilateur, ce qui fait peser l'intégralité de la charge thermique sur l'infrastructure de refroidissement par liquide au niveau du site.
Comme l'explique Steven Carlini, notre expert et ambassadeur IA chez Schneider Electric, dans cet article, les data centers sont des bâtiments et des installations physiques qui hébergent l'infrastructure informatique nécessaire à des applications spécifiques et aux services associés. Ils servent également de référentiels pour le stockage et la gestion des données associées à ces applications. D'autre part, les usines d'IA sont des installations qui produisent des contenus numériques à partir de data centers.
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 data centers traditionnels ne sont pas en mesure de supporter ces densités de puissance plus élevées et ces décharges thermiques intenses, les usines d'IA ont recours à des conceptions de référence innovantes pour répondre à ces exigences opérationnelles.
Les jumeaux numériques permettent de réduire les risques en offrant aux opérateurs la possibilité de simuler et de valider l'infrastructure sur un modèle virtuel de l'installation avant et pendant le déploiement, ainsi que de manière continue pendant l'exploitation. Avant la construction, ils modélisent la consommation électrique, le refroidissement et le comportement des charges de travail afin de détecter rapidement les défauts de conception, dont la correction serait coûteuse une fois la construction achevée (par exemple, un système de refroidissement sous-dimensionné ou une capacité électrique limitée).
Lors du déploiement, les jumeaux numériques permettent de comparer différentes options, telles que la construction préfabriquée et la construction traditionnelle, à l'aide de simulations de charge de travail réelles. Plutôt que de choisir des technologies en se basant uniquement sur les fiches techniques, les équipes peuvent valider leur comportement réel dans le cadre de charges de travail d'IA simulées avant de finaliser leurs décisions d'installation. Une fois opérationnels, les jumeaux numériques utilisent des données en temps réel pour simuler l'impact d'un changement prévu (par exemple, l'ajout d'un nouveau cluster de GPU ou le rééquilibrage des zones de refroidissement) avant de le mettre en œuvre en production. Ils permettent également de détecter les premiers signes de défaillance, ce qui laisse aux équipes suffisamment de temps pour intervenir avant qu'une session d'entraînement ne soit interrompue.
Les usines d'IA ne peuvent se permettre aucun temps d'arrêt imprévu ; une seule panne peut interrompre un processus d'entraînement qui s'étend sur plusieurs semaines. Les modèles de maintenance traditionnels, fondés sur des calendriers fixes ou des réparations réactives, ne suffisent plus. La meilleure pratique consiste à recourir à la maintenance conditionnelle (CBM), qui utilise des données en temps réel pour n'intervenir sur les équipements qu'en cas de besoin.
Le modèle EcoCare de Schneider Electric met en œuvre cette approche grâce à une surveillance 24 h/ 24, 7 j/7, à des analyses basées sur l'intelligence artificielle et à l'assistance d'experts. Les systèmes électriques font l'objet d'une surveillance continue afin de gérer les pics de charge sur les onduleurs (UPS) et l'appareillage 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 performances. En adoptant la maintenance prédictive, les opérateurs peuvent prévenir les pannes avant qu'elles ne surviennent et assurer le fonctionnement continu des infrastructures d'IA essentielles.
En savoir plus sur l'accord sur le refroidissement durable
L'efficacité se mesure en jetons par watt par dollar. Des systèmes d'alimentation avancés, le refroidissement par liquide et l'automatisation peuvent améliorer considérablement le rendement par jeton, ce qui permet de réduire à la fois les coûts énergétiques et l'impact environnemental.
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