Accelera la progettazione di Hub di sviluppo dell’AI grazie a modelli infrastrutturali collaudati

In una sala dati o in un'ottimizzazione su scala cluster, piuttosto che un requisito a breve termine per l'intero sito. Se la tua infrastruttura attuale è basata sulla corrente alternata, la questione più urgente non è se procedere a una sostituzione completa, bensì dove introdurre la conversione in corrente continua e quanto vicino al rack sia possibile collocarla. In pratica, si tratta di trovare un compromesso tra il mantenimento della distribuzione CA a monte, l'aggiunta di moduli di alimentazione adiacenti ai rack e la prenotazione di spazio fisico ed elettrico sufficiente a supportare futuri carichi a 800 V CC.. Le soluzioni con sistema DC dedicato o rack di alimentazione consentono agli operatori di ospitare apparecchiature a 800 V CC senza convertire l’intero data center alla corrente continua, un aspetto importante perché l’adozione iniziale degli 800 V CC riguarderà specifici cluster di IA ad alta densità, non tutti i carichi dell’edificio. Le future espansioni potrebbero giustificare un supporto più centralizzato a 800 V CC, ma ciò diventerebbe

Il compromesso fondamentale in questo caso è tra flessibilità e isolamento. Una catena di alimentazione condivisa può offrire agli operatori maggiore margine nei giorni in cui il carico meccanico diminuisce (ad esempio, quando i refrigeratori non sono sottoposti a un carico elevato e una quota maggiore della capacità disponibile può sostenere il carico IT). Un'architettura separata offre al reparto IT un confine più netto per le modifiche future, compresi gli aggiornamenti a 800 V CC, ma rende anche più difficile la riallocazione della potenza meccanica poiché tale capacità rimane confinata nella propria catena di alimentazione. Prima di optare per una delle due soluzioni, gli operatori dovrebbero sottoporre a prove di stress le modalità operative stagionali, gli scenari di manutenzione, il carico dei generatori, i percorsi di alimentazione delle CDU e la ripartizione prevista tra apparecchiature IT raffreddate ad aria, raffreddate a liquido e quelle future alimentate in corrente continua.

Non necessariamente. UPS e BESS svolgono funzioni diverse e la possibilità che un BESS possa sostituire un UPS dipende dai requisiti di disponibilità e di continuità dell’alimentazione del carico di lavoro dell’intelligenza artificiale. Per le applicazioni di intelligenza artificiale che non tollerano interruzioni, come i carichi di lavoro di inferenza ad alta disponibilità, l'UPS rimane il principale livello di protezione perché fornisce una protezione istantanea, un supporto alla qualità dell'alimentazione e una protezione contro i disturbi di breve durata. Il BESS svolge un ruolo complementare, consentendo di ottimizzare l’energia, gestire i picchi di domanda, fornire servizi alla rete, integrare le fonti rinnovabili e disporre di energia accumulata per periodi di tempo più lunghi. In molte strutture dedicate all’intelligenza artificiale, il BESS rafforza la strategia energetica complessiva, mentre l’UPS continua a proteggere i carichi critici dalle interruzioni dell’alimentazione. Prima di sostituire un UPS con un BESS, le organizzazioni dovrebbero valutare attentamente la tolleranza dei carichi di lavoro, i requisiti di resilienza e le esigenze di continuità dell’alimentazione.

Per una guida ai casi d'uso dei BESS, alle considerazioni sull'architettura e ai criteri di adozione, leggi il nostro white paper, Capire i BESS: sistemi di accumulo dell’energia a batteria per i data center.

Le indicazioni di Schneider Electric per i data center considerano analogamente i BESS uno strumento per migliorare la resilienza, la sostenibilità e l’ottimizzazione energetica, anziché una soluzione sostitutiva diretta per la protezione dell’alimentazione dei carichi critici

La prefabbricazione può andare oltre i semplici skid di alimentazione, ma gli operatori dovrebbero concentrarsi sulle attività in sito che vogliono eliminare dal percorso critico. Tra i principali elementi prefabbricati figurano quadri di media tensione, e-house, linee elettriche di bassa tensione, Power Skid, moduli IT, rack integrati, gruppi frigoriferi compatti con pompe integrate e specifici gruppi di tubazioni o moduli per corridoi di servizio. Il vantaggio pratico consiste nel ridurre il coordinamento in cantiere tra gli appaltatori elettrici, gli appaltatori meccanici, i direttori dei lavori e i team di messa in servizio. I Power Skid possono integrare UPS, quadri di comando, batterie, ATS e software di gestione; le configurazioni disponibili includono modelli da 1.250 kW a 480 V/60 Hz e modelli da 2 MW, 2,25 MW e 2,5 MW a 400 V.

Un modo utile per considerare i progetti di riferimento non è "standard contro personalizzato", ma "punto di partenza collaudato contro progettazione partendo da zero.” I progetti di riferimento predisposti per l'intelligenza artificiale possono ridurre i tempi di progettazione, fornendo ai team di progetto una base già pronta per l'alimentazione, il raffreddamento, la disposizione dei sistemi IT e l'integrazione dei controlli. Gli attuali progetti di riferimento di Schneider Electric includono cluster di IA NVIDIA GB200 NVL72 raffreddati a liquido da 7,392 MW, progetti NVIDIA GB300 NVL72 da 7,536 MW, progetti Vera Rubin NVL72 da 10 MW–12,4 MW, soluzioni prefabbricate per l’intelligenza artificiale da 1 MW con 12 rack e la soluzione AMD Helios Rackscale Solution basata su GPU AMD Instinct™ MI455X. Il compromesso è che gli elementi modulari possono essere prefabbricati in grandi blocchi, mentre l’architettura complessiva del sito richiede comunque l’integrazione tra la connessione alla rete elettrica, l’impianto meccanico, la distribuzione in media tensione, la strategia di implementazione dell’infrastruttura IT e la sequenza delle attività di costruzione.

È possibile utilizzare la capacità ridondante per aumentare la potenza di calcolo, ma gli operatori dovrebbero considerarla una scelta relativa alla modalità operativa piuttosto che come capacità inutilizzata. Le strutture tradizionali gestibili in modo concorrente prevedono margini di capacità elettrica e meccanica tali da consentire la messa fuori servizio dei sistemi per la manutenzione, mentre il carico IT previsto rimane attivo. L'intelligenza artificiale modifica le dinamiche economiche, perché la disponibilità di capacità di rete, la rapidità di implementazione e la domanda di capacità di elaborazione rendono più difficile giustificare capacità ridondante inutilizzata. Ad esempio, una struttura progettata per consentire la manutenzione senza interrompere le operazioni può essere in grado di funzionare al di sopra del carico IT impegnato, ma farlo significa utilizzare una capacità originariamente riservata per mantenere la resilienza durante le attività di manutenzione o in caso di guasti. La vera questione è stabilire se, per l’azienda, aumentare la produzione di token per struttura abbia un valore maggiore rispetto al mantenimento della strategia di ridondanza originaria. Prima di ridurre i margini di sicurezza, è necessario definire esplicitamente lo stato operativo: modalità normale con ridondanza, modalità ad alta capacità di elaborazione, modalità di manutenzione e modalità di risposta ai guasti.

La progettazione dovrebbe essere determinata dal carico di lavoro, una volta che l'operatore avrà stabilito se la struttura sarà in grado di supportare servizi di colocation generici, clienti neocloud ad alta densità, cluster di addestramento, piattaforme di inferenza o una combinazione di questi modelli. Una struttura di colocation potrebbe dover mantenere una certa flessibilità a livello di alimentazione elettrica e raffreddamento fino a quando le esigenze degli utenti non saranno definite. Un cloud dedicato all'intelligenza artificiale o un Hub di sviluppo dell’AI monouso può essere progettato direttamente sulla base di una roadmap nota delle GPU, della topologia del cluster, della densità dei rack e dei requisiti di raffreddamento. L'offerta di Schneider Electric per i data center dedicati all'intelligenza artificiale affronta lo stesso problema attraverso un'infrastruttura integrata per il raffreddamento, l'alimentazione elettrica, il software, i sistemi a pod e rack e i servizi lungo l'intero ciclo di vita, destinata ai carichi di lavoro IA ad alte prestazioni.

Non progettare l'intero data center come se ogni carico dovesse arrivare a 800 V CC. La questione pratica,dal punto di vista progettuale, è stabilire in quale punto dell’architettura entra l’alimentazione a 800 V CC e quali dimensioni debba avere il blocco di conversione in CC. Le implementazioni iniziali possono utilizzare moduli laterali adiacenti ai rack, generalmente associati a uno o due rack GPU, all'interno di un data center AC esistente senza richiedere importanti interventi di adeguamento dell'infrastruttura a monte. I futuri cluster di maggiori dimensioni potrebbero giustificare l'adozione di blocchi centralizzati da 800 V CC nella fascia compresa tra 2 e 5 MW, con la possibilità di scalare verso unità di dimensioni maggiori, mentre le architetture a più lungo termine potrebbero introdurre la media tensione nella conversione basata su trasformatori a stato solido su una scala di circa 10 MW. Le architetture a 800 V CC consentono di superare i 400 kW di densità per rack, spostando la conversione da CA a CC all'esterno del rack IT e utilizzando rack di alimentazione o moduli aggiuntivi per ridurre le interruzioni nelle strutture esistenti basate sulla CA.

Il compromesso fondamentale è tra isolamento e condivisione dinamica delle risorse. L'utilizzo di sistemi di alimentazione separati può semplificare la demarcazione tra l'infrastruttura IT e quella di raffreddamento, soprattutto quando i grandi refrigeratori, le unità di raffreddamento (CDU) e le sale dati non si allineano perfettamente nello stesso spazio. Un'infrastruttura condivisa può garantire flessibilità durante le condizioni di raffreddamento naturale, poiché la capacità meccanica inutilizzata può essere reindirizzata verso il carico IT, se il trasformatore e l'architettura a valle lo consentono. Il rischio legato alla separazione totale è quello della potenza inutilizzata: se il carico meccanico diminuisce ma il trasformatore IT opera già al limite delle sue capacità, l'operatore non può riutilizzare quella capacità inutilizzata del lato raffreddamento per le attività di calcolo. Da chiarire: questa scelta progettuale richiede una modellizzazione specifica per ogni sito in relazione alle dimensioni della sala dati, alle dimensioni del gruppo di refrigerazione, alla distribuzione dei trasformatori, agli obiettivi di ridondanza e alle modalità operative stagionali, prima di poter diventare uno standard giustificabile.

La modellazione dei circuiti elettrici, dei flussi d'aria e dei flussi di liquidi dovrebbe essere effettuata prima di finalizzare il progetto, poiché ciascun modello riguarda una diversa categoria di guasti. La modellazione elettrica consente di verificare la corrente di guasto, la protezione, la sicurezza e l'affidabilità, oltre a simulare scenari ipotetici relativi alla manutenzione o all'aumento del carico. La simulazione CFD o del flusso d'aria verifica l'efficacia del contenimento, la capacità del lato aria e il funzionamento del sistema di raffreddamento ridondante. La modellazione delle tubazioni e del flusso dei fluidi verifica che ogni rack riceva la portata di refrigerante richiesta in condizioni di funzionamento normale, in modalità ridondante e durante gli interventi di manutenzione. Il passo successivo consiste nel collegare il comportamento del carico IT a quello dell'impianto, in modo che le fluttuazioni del carico generate dall'intelligenza artificiale possano propagarsi attraverso le reti elettriche, le unità di distribuzione (CDU), i sistemi di controllo dei refrigeratori e i circuiti di raffreddamento prima che il sito operi con un carico reale.