Fremskynd design af AI-fabrikker med gennemprøvede infrastrukturtegninger
Muliggør design af AI-infrastruktur ved at bygge nye AI-fabrikker eller eftermontere eksisterende datacentre med fuldt konstruerede, validerede infrastrukturtegninger. Udnyt NVIDIA-samarbejdsarkitekturer til at reducere risikoen, fremskynde implementeringen og skalere AI med tillid.


Udgangspunkt for design af datacenter
Et referencedesign til et datacenter er en forhåndsvalideret, færdigudviklet plan, der definerer, hvordan strøm-, køle- og IT-infrastrukturen skal organiseres for at opbygge et pålideligt, skalerbart og AI-klar datacenter.
- Bruger gennemprøvede, standardiserede layouts.
- Sikrer infrastrukturkompatibilitet.
- Mindsker risikoen under implementeringen.
- Understøtter AI-arbejdsbelastninger.
- Gør det muligt at opbygge datacentre hurtigere.
Vi arbejder tæt sammen med alle de førende producenter af GPU’er, TPU’er, serverproducenter og integratorer udvider vi løbende vores bibliotek af færdigudviklede referencedesigns for at imødekomme den høje hastighed og de forandringer, som branchen oplever. AI kræver flere 'referencedesigns', leverer vi.
Få adgang til det enkelte referencedesigns sammenfatnings-PDF for at se en detaljeret oversigt over tilbuddet.
Ofte stillede spørgsmål
I en datahal eller en optimering på klyngeniveau snarere end et kortsigtet behov for hele anlægget. Hvis dit eksisterende infrastruktur-design er AC-baseret, er det akutte spørgsmål ikke, om du skal rive det hele ned og erstatte det, men snarere hvor du skal introducere DC-konverteringen, og hvor tæt på racket du kan placere den. Den praktiske afvejning står mellem at bevare den opstrøms AC-distribution, tilføje rack-tilstødende power sidecars, og reservere tilstrækkelig fysisk og elektrisk plads til at understøtte fremtidige 800 VDC-belastninger. Sidecar- eller power-rack-tilgange giver operatørerne mulighed for at være vært for 800 VDC-udstyr uden at konvertere hele datacentret til DC, hvilket er vigtigt, fordi tidlig indførelse af 800 VDC vil gælde for specifikke AI-klynger med høj tæthed, ikke alle belastninger i bygningen. Større fremtidige udvidelser kan retfærdiggøre mere centraliseret 800 VDC-support, men det bliver
Den centrale afvejning her er fleksibilitet kontra isolation. En fælles strømkæde kan give operatørerne større råderum på dage, hvor den mekaniske belastning falder (f.eks. når køleanlæggene ikke arbejder så hårdt, og en større del af den tilgængelige kapacitet kan dække IT-belastningen). En adskilt arkitektur giver IT-siden en klarere afgrænsning for fremtidige ændringer, herunder opgraderinger til 800 VDC, men det gør det også sværere at omfordele den mekaniske strøm, fordi den kapacitet ligger i sit eget kredsløb. Før man lægger sig fast på en af strukturerne, bør operatører trykteste sæsonbetingede driftstilstande, vedligeholdelsesscenarier, generatorbelastning, CDU-strømveje samt den forventede fordeling mellem luftkølet, væskekølet og fremtidigt DC-strømforsynet IT.
Ikke nødvendigvis. UPS og BESS tjener forskellige formål, og om BESS kan erstatte en UPS, afhænger af AI-arbejdsbyrdens tilgængelighed og krav til gennemkørsel. For AI-anvendelser, der ikke tåler afbrydelser, såsom inferens-arbejdsbelastninger med høj tilgængelighed, udgør en UPS fortsat det primære beskyttelseslag, da den sikrer øjeblikkelig strømforsyning under afbrydelser, understøttelse af strømkvaliteten og beskyttelse mod kortvarige forstyrrelser. BESS spiller en supplerende rolle ved at muliggøre energioptimering, styring af spidsbelastning, nettjenester, integration af vedvarende energi og lagring af energi over længere tid. I mange AI-anlæg styrker BESS den overordnede energistrategi, mens UPS-anlægget fortsat beskytter kritiske forbrugere mod strømafbrydelser. Før organisationer udskifter en UPS med BESS, bør de omhyggeligt evaluere tolerancen for arbejdsbelastning, krav til robusthed og forventninger til gennemløb.
Læs vores whitepaper Understanding BESS: Battery Energy Storage Systems for Data Centers for at få vejledning i BESS brugscases, arkitekturovervejelser og adoptionskriterier.
Schneider Electrics retningslinjer for datacentre fremhæver ligeledes BESS som et redskab til at sikre robusthed, bæredygtighed og energioptimering snarere end som en direkte erstatning for beskyttelse af kritiske strømforsyninger
Præfabrikerede løsninger kan omfatte mere end blot strømforsyningsmoduler, men operatørerne bør overveje, hvilke aktiviteter på byggepladsen de ønsker at fjerne fra den kritiske vej. Store præfabrikerede elementer kan omfatte mellemspændingsanlæg, e-houses, lavspændings-powertrains, Power Skids, IT-pods, integrerede racks, kompakte kølemaskiner med indbyggede pumper samt udvalgte rørførings- eller korridorsystemer. Den praktiske værdi kommer fra at reducere koordineringen i marken mellem elinstallatører, VVS-installatører, byggeledere og idriftsættelsesteams. Power Skids kan integrere UPS, koblingsanlæg, batterier, ATS og styringssoftware med godkendte konfigurationer, der omfatter 1250 kW ved 480 V/60 Hz samt 400 V-modeller på 2 MW, 2,25 MW og 2,5 MW.
En nyttig måde at betragte referencedesign på er ikke som "standard over for tilpasset", men som "valideret udgangspunkt over for ingeniørarbejde fra bunden.” AI-parate referencedesigns kan forkorte planlægningscyklussen ved at give projektteamet et færdigudviklet udgangspunkt for strøm, køling, IT-layout og integration af styresystemer. Schneider Electrics nuværende referencedesigns omfatter 7,392 MW NVIDIA GB200 NVL72 væskekølede AI-klynger, 7,536 MW NVIDIA GB300 NVL72-designs, 10 MW-12,4 MW Vera Rubin NVL72-designs, 1 MW 12-rack præfabrikerede AI-løsninger og AMD Helios Rackscale Solution drevet af AMD Instinct™ MI455X GPU'er. Kompromisset er, at modularitet kan præfabrikeres i store bidder, mens den komplette anlægsarkitektur stadig kræver integration på tværs af forsyningsforbindelser, mekaniske anlæg, mellemspændingsdistribution, IT-implementeringsstrategi og byggerækkefølge.
Du kan godt bruge redundant kapacitet til mere computerkraft, men operatører bør behandle det som en beslutning om driftstilstand snarere end som gratis kapacitet. Traditionelle faciliteter med fuld parallel vedligeholdelse reserverer elektrisk og mekanisk råderum, så systemer kan tages ud af drift til vedligeholdelse, mens den tilsluttede IT-belastning forbliver online. AI ændrer det økonomiske pres, fordi netkapacitet, udrulningshastighed og efterspørgsel på computerkraft gør det sværere at retfærdiggøre ubenyttet redundant kapacitet. Et anlæg, der kan vedligeholdes sideløbende, kan f.eks. være i stand til at køre med en højere IT-belastning end den aftalte, men dette forbruger kapacitet, der oprindeligt var afsat til at opretholde robustheden under vedligeholdelsesaktiviteter eller i tilfælde af nedbrud. Den reelle beslutning er, om virksomheden værdsætter yderligere tokens per facilitet højere, end den værdsætter den oprindelige redundansstrategi. Før margenerne indsnævres, skal driftstilstanden defineres eksplicit: normal redundant tilstand, højgennemstrømningstilstand, vedligeholdelsestilstand og fejlreaktionstilstand.
Arbejdsbyrden bør være afgørende for udformningen, når operatøren ved, om anlægget skal understøtte almindelig colocation, Neocloud-kunder med høj tæthed, træningsklynger, inferensplatforme eller en kombination af disse modeller. Et generelt colocation-anlæg kan have brug for at bevare fleksibiliteten på det overordnede strøm- og kølingsniveau, indtil lejerens krav bliver klare. En fokuseret AI-cloud eller en enkeltformåls AI-fabrik kan designe direkte ud fra en kendt GPU-roadmap, klyngestruktur, racktæthed og et kendt kølingskrav. Schneider Electrics AI-datacenter-tilbud rammer det samme problem ind omkring integreret infrastruktur til køling, strøm, software, pod- og racksystemer samt livscyklus-tjenester til højtydende AI-arbejdsbyrder.
Man bør ikke dimensionere hele datacenteret ud fra den antagelse, at alle belastninger vil komme op på 800 VDC. Det praktiske spørgsmål er, hvor 800 VDC kommer ind i arkitekturen, og hvor stor DC-konverteringsblokken skal være. Tidlige udrulninger kan anvende rack-tilstødende sidecars, ofte tilpasset til et eller to GPU-racks, inde i et eksisterende AC-datacenter uden en større upstream-eftermontering. Større fremtidige klynger kan retfærdiggøre centraliserede 800 VDC-blokke i området 2 MW til 5 MW, med potentiel skalering mod større enheder, mens langsigtede arkitekturer kan bringe mellemspænding ind i solid-state transformer-baseret konvertering på en skala i cirka 10 MW-klassen. 800 VDC-arkitekturer håndterer racktætheder, der bevæger sig over 400 kW, ved at flytte AC-til-DC-konverteringen ud af IT-racket og bruge strømracks eller sidecars for at reducere forstyrrelser i eksisterende AC-baserede faciliteter.
Den centrale afvejning er mellem isolering og dynamisk kapacitetsdeling. Separate drivlinjer kan forenkle grænserne mellem IT- og køleinfrastruktur, især når store kølemaskiner, CDU'er, og datahaller ikke passer rent ind i de samme intervaller. Delt infrastruktur kan bevare fleksibiliteten under frikølingsforhold, fordi ubrugt mekanisk kapacitet kan omdirigeres til IT-belastningen, hvis transformeren og den efterfølgende arkitektur tillader det. Risikoen ved fuld adskillelse er uudnyttet strømkapacitet: Hvis den mekaniske belastning falder, men IT-transformeren allerede kører på sin maksimale kapacitet, kan operatøren ikke genvinde den ubrugte kølekapacitet til compute-belastningen. Uoverensstemmelse der skal markeres: Dette designvalg kræver stedsspecifik modellering omkring datahallens størrelse, kølemaskinens blokstørrelse, transformerallokering, redundansmål og sæsonbetingede driftstilstande, før det kan blive en holdbar standard.
Elektrisk modellering samt modellering af luft- og væskestrømme bør finde sted, før designet færdiggøres, fordi hver model adresserer en forskellig klasse af fejl. Elektrisk modellering validerer fejlstrøm, beskyttelse, sikkerhed, pålidelighed og "hvad nu hvis"-scenarier omkring vedligeholdelse eller tilført belastning. CFD- eller luftstrømssimulering validerer indeslutning, kapaciteten på luftsiden samt adfærden ved redundant køling. Modellering af rørføring og væskestrømme validerer, om hvert rack modtager det nødvendige kølemiddelflow under normale tilstande, redundanstilstande og vedligeholdelsestilstande. Det næste trin er at koble IT-belastningsadfærden til facilitetens adfærd, så fluktuationer i AI-belastningen kan forplante sig gennem strømsystemer, CDU'er, styresystemer til kølemaskiner og kølesløjfer, før anlægget idriftsættes under reel belastning.
Modellen bør starte i designfasen og modnes hen imod operationel "hvad nu hvis"-analyse, efterhånden som live-data bliver tilgængelige. En statisk model i stil med ETAP kan allerede understøtte offline-scenarier såsom vedligeholdelseskobling, tilføjelse af udstyr eller test af, om en konfiguration belaster den elektriske infrastruktur. Den stærkere driftsmodel forbinder reelle belastningsdata med simuleringslaget, så operatører kan evaluere, hvad der sker, når kølemaskiner går offline, belastninger skifter, eller store AI-klynger tænder hurtigt op, før ændringerne udføres i praksis. EcoStruxure Power Monitoring Expert understøtter strømanalyse, bølgeformsanalyse af spændingsforstyrrelser, alarmgruppering, sporing af systemkapacitet og strømkvalitetsanalyse, mens EcoStruxure IT understøtter overvågning, planlægning, modellering, strøm- og energianalyse samt køleoptimering.
Udforsk kontrolreferencedesignet, der supplerer NVIDIA GB200-, GB300- og Vera Rubin NVL72-baserede arkitekturer, og som understøtter implementeringer af højtætheds- og AI-parate datacentre.

I samarbejde med NVIDIA leverer vi validerede AI-referencedesign, der understøtter væskekølede klynger med høj tæthed. Udforsk fuldstændige facilitetsarkitekturer til GB300- og NVL72-baserede implementeringer.

Modulære datacenterløsninger imødekommer behovene hos både hyperscale- og edge-anvendelser for at håndtere AI-revolutionen. De leverer den infrastruktur, elektriske strøm og køling, der er nødvendig for at nå strategiske AI-mål.


Samling af værktøjer til afvejning af fordele og ulemper
Udforsk vores bibliotek med afvejningsværktøjer for at udforske designvalg.
Fra elnettet til chippen, fra chippen til køleanlægget – til skalerbar AI.
OpenUSD-digitale tvillinger med ETAP og NVIDIA Omniverse til modellering af AI-infrastruktur.
800 VDC-arkitekturer, strømforsyning på rack-niveau og robust energifordeling.
Direkte køling af chips, nedsænkningskøling og hybridkøling til AI-arbejdsbelastninger med høj tæthed.
Modulære enheder og white-space-moduler (tid til klargøring).
DCIM, planlægning/modellering, alarmhåndtering, cybersikkerhed inden for driftsteknologi.
Brug for hjælp?
Produktvælger
Find hurtigt og nemt de rette produkter og det rette tilbehør til dine anvendelser.
Få et tilbud
Start din salgsforespørgsel online, så vil du blive kontaktet af en ekspert.
Find forhandler
Find den nærmeste Schneider Electric-distributør.
Hjælpecenter
Find supportressourcer til alle dine behov på ét sted.


