AIファクトリーシミュレーション
AIファクトリーシミュレーションにより、組織は実際に建設を始める前に電力・冷却システムの設計を検証・確認することができ、システムの規模設定、配置、各要素の連携が適切に行われていることを保証します。これにより、コストのかかる手直しやインフラ上の制約を回避できます。
AI-対応のデジタルツインを活用することで、チームは建設が始まる前に、電気容量、熱的挙動、気流、および制御戦略を早期に評価することができます。What-ifシナリオを実行することで、組織はインフラの安全性を検証し、規模を最適化し、ステークホルダーや経営陣の承認を得るためのデータ駆動の証拠を生成できます。
AIファクトリーの設計をシミュレーションすることは、アーキテクチャが確定した後に問題を修正するよりも優れており、潜在的な遅延を最小限に抑え、機能強化や改良にかかるコストを削減するのに役立ちます。
このアプローチでは、AVEVAのデジタルツインと情報管理機能をシステムレベルの統合レイヤーとして統合し、OpenUSDを活用することで、設計、エンジニアリング、運用にわたるマルチドメイン間の相互運用性を実現します。そのような環境において、ETAPの電気デジタルツインが送電網からラックまでの電力挙動や障害シナリオをモデル化し、NVIDIA Omniverseがリアルタイムの可視化と共同シミュレーションを提供し、EcoStruxure™ IT Design CFDが正確な気流および熱解析を実現します。
ライフサイクルAIファクトリーデジタルツイン
OpenUSDによるデータセンターシミュレーションにより、機械、電気、ITの各制御システムを統合するための、単一かつ信頼性の高い真実の源が実現します。
AIファクトリーでは、電力容量の不明確さ、空冷と液体冷却の混在した冷却方式、チーム間の連携不足、そしてレビューの遅延による遅延やコストのかかる手戻りが頻繁に発生しています。
電力の安定性と安全性
AIクラスターは d電力消費量が大きく変動するため、 不安定です。ETAPおよびOmniverseによるシミュレーションを活用することで、チームは建設前に故障、保護、および開閉操作のシナリオを安全に検証し、リスクを低減することができます。シミュレーションにより、建設開始前に運用シナリオを実行できるため、設計と運用の間の垣根が低くなります。有用なAIファクトリーモデルは、単に3D空間をレンダリングするだけではありません。幾何学的形状、技術的特性、リアルタイムまたは過去の運用データを統合することで、チームは物理的な変更に多額の費用がかかる前に、機器の配置、電力特性、気流、冷却能力、構造上の制約、およびワークロードへの影響を検証することができます。
これは重要な点です。なぜなら、AIファクトリーはインフラの限界に近い状態で稼働しており、設計上の些細な想定違いが、利用可能なトークンの出力を減少させたり、電力や冷却能力を余剰にさせたり、あるいは保守的な稼働率を余儀なくさせたりする可能性があるからです。その実用的な価値は、設計段階において "運用同様の" シナリオを検証できる点にあります。具体的には、ラックの移動、次世代アクセラレータの交換、電力密度の向上、異なるCDUの選定、一次ループの変更、断熱冷却塔の想定、およびAIワークロードのプロファイルなどが挙げられます。
個別のツールはポイント分析には有効ですが、複数のペルソナが同じ施設、資産、運用状況について共通のビューを必要とする場合、その有効性は失われてしまいます。AIファクトリーにおける設計では、CFD、電力シミュレーション、技術文書、資産モデル、ITテレメトリ、OTテレメトリ、および運用履歴が必要であり、これらを実際の設備と照合する必要があります。
共通の統合レイヤーがない場合、各ツールが独自のビューポート、命名規則、データモデルを作成することになり、チームはアセットを手作業で整合させることを余儀なくされます。OpenUSD は、3Dジオメトリを複数のデータソースやソルバーに接続するための標準化レイヤーを提供します。Schneider Electric、AVEVA、およびETAPが OpenUSD に加盟し、ソフトウェアの相互運用性、産業シミュレーション、共同設計、およびAIインフラシステムを支援しています。
トークンの出力は、コンピュートスタック内部で何が起きるかによって決まるため、モデルにはラックレベル以下の可視性が必要です。CPU使用率、メモリ使用率、GPU使用率、ネットワークの動作状況、ディスクの稼働状況、およびワークロードの状態を把握することで、ITシステムの動作と、電力消費、放熱、流量要件、熱リスクといったOTシステムへの影響との関連性を把握することができます。
ラックレベルの抽象化では、特定のワークロード、ノード、あるいはコンポーネントの挙動がインフラの状態を左右しているかどうかを見逃してしまいます。だからこそ、AIファクトリーのシミュレーションではITデータとOTデータを組み合わせる必要があります。施設は単に部屋を冷やすことで価値を生み出すのではなく、高価なコンピューティングラックが安全な範囲内で最大限の稼働率を維持できるようにすることで価値を生み出すからです。 Schneider ElectricとNVIDIAの参考設計では、AIファクトリーの設計をMaxPやMaxQといった動作点と明確に結びつけています。特にMaxQは、電力制約によりコンピューティング性能を最適化する必要がある状況において、ワットあたりのトークン数を増加させることを可能にします。
CFDシミュレーションでは、基準シナリオおよび仮定シナリオの両方について、気流、温度、速度、圧力、および冷却挙動を検証することができます。具体的な活用例は単純明快です。まず、室内の基準状態を設定し、AIワークロードを増大させたり、熱負荷をあるラックの位置から別の位置へ移動させたりして、冷気流、冷却能力、および封じ込め戦略が依然としてその負荷に対応できているかどうかを可視化します。空冷環境やハイブリッド環境において、仮定の操作を行う場合、必ずしも 配線工事 や 配管の交換を行う必要は必ずしもありません。モデルを使用すれば、電力損失プロファイルを変更し、その結果生じる熱的挙動を検証することができます。
電力シミュレーションにより、障害や保守状況がITの可用性にどのような影響を与えるかを定量的に把握することができます。具体的なシナリオとして、リモート電源パネルの故障に加え、別の要素がメンテナンスモードに入るというケースが挙げられます。このシミュレーションにより、施設が依然として必要な冗長性を維持できているかどうか、またN+1構成を維持するためにIT電力をどの程度制限する必要があるかが確認できます。
その出力結果をもとに、運用開始前にワークロードのスケジューリングルール、電力上限、または周波数低減の設定を行うことができます。ETAPの電気デジタルツイン機能は、高度な電気システムの設計とシミュレーション、動的なwhat-ifシナリオ分析、電気インフラのパフォーマンスのリアルタイム追跡、エネルギー効率の最適化、予知保全、および電力使用量に基づくインフラ計画をサポートします。
シミュレーションを活用すれば、調達や建設に先立ち、電力、冷却、構造面への影響を検証することで、ある世代のGPUを別の世代のものに置き換えた場合の影響を評価することができます。具体的な例として、モデル内でラックを選択し、将来導入される高密度かつ重量の大きいプラットフォームをシミュレーションすることで、床、配管のサイズ、冷却ループ、および電気インフラが、その変更に対応できるかどうかを検証することが挙げられます。
これは、AIファクトリーは従来の施設よりも迅速に更新されるため重要であり、次世代のラックプラットフォームでは、重量、放熱量、配管サイズ、流量要件、および電力密度が変更される可能性があるからです。
保守的な仮定や設計ミスがもたらすコストがあまりにも高いため、AIファクトリーにおいてシミュレーションは実務上の必須要件となりつつある。もし、施設管理チームが冷却、電力、あるいは冗長性の余裕について確信を持てないために、高価値のラックを90％の稼働率でしか運用できない場合、オペレーターは建物内で最も価値のある資産の稼働余力を無駄にすることになります。
AIファクトリーでは、施設の設計、作業負荷の動向、および 稼働率 の経済性は密接に関連しているため、シミュレーションが必要となる。ETAPによる電力シミュレーション、CFD、リアルタイムテレメトリ、および視覚的な「もしも」のシナリオを活用することで、オペレーターはAIファクトリーがエッジに近い環境で安全に稼働できるかどうかを左右する条件を検証することができます。OpenUSDベースのデジタルツインは、設計、建設、運用にわたるシステムレベルの推論を可能にすることで、データやツールのサイロ化という課題をさらに解決します。
OpenUSDを活用したAI対応デジタルツインの拡張
このホワイトペーパーでは、Schneider Electricが、データセンターのライフサイクル全体にわたるAI対応デジタルツインの実現に向けて、OpenUSDおよびNVIDIA Omniverseを支援する理由について解説しています。
グリッドからチップへ、チップからチラーへ、スケーラブルなAIを実現するために。
検証済みのAIデータセンター参照パターン (ANSI/IEC) + 選定ガイド。
800 VDCアーキテクチャ、ラックレベルの電源供給、耐障害性の高い電力分配。
高密度AIワークロード向けのダイ直結冷却、液浸冷却、ハイブリッド冷却。
モジュラー型ポッドおよびホワイトスペースモジュール（準備完了までの時間）。
DCIM、計画/モデリング、アラーム管理、OTサイバーセキュリティ。
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