La fábrica de IA exige más. Nosotros lo hacemos posible
Schneider Electric: el único socio integral de fábricas de IA, desde la red hasta el chip, del chip al enfriador, para IA escalable.
Schneider Electric, junto con un ecosistema global de socios, ofrece soluciones probadas, software y servicios para diseñar, suministrar energía, enfriar y operar fábricas de IA a escala.
En colaboración con todos los principales fabricantes de GPU y TPU, incluido NVIDIA, lideramos las innovaciones que están remodelando la manera en se construyen, operan y mantienen los centros de datos.
Las soluciones de fábricas de IA de Schneider Electric incluyen diseños completamente integrados, gemelos digitales, enfriamiento líquido y por aire, energía de alta densidad, pods modulares, racks, software y servicios de ciclo de vida, todos diseñados para centros de datos listos para la IA.
Gracias en nuestra colaboración e interoperabilidad con NVIDIA y OpenUSD, nuestras soluciones de fábricas de IA escalan de manera eficiente y funcionan a la perfección en toda la infraestructura de IA.
Patrones de referencia validados para centros de datos de IA (ANSI/IEC) + guía de selección.
Gemelos digitales OpenUSD con ETAP y NVIDIA Omniverse para el modelado de infraestructuras de IA.
Arquitecturas de 800 VCC, energía a nivel de rack y distribución de energía resiliente.
Enfriamiento directo al chip, por inmersión e híbrido para cargas de trabajo de IA de alta densidad.
Pods modulares y módulos de espacio blanco (tiempo de preparación).
DCIM, planificación/modelado, gestión de alarmas, ciberseguridad de TO.
Nos asociamos con NVIDIA para ofrecer fábricas de IA
Schneider Electric se asocia con NVIDIA para desarrollar planos validados para diseñar, simular, construir, operar y mantener fábricas de IA a escala de gigavatios.
Lanzamiento de nuevas soluciones para centros de datos
Schneider Electric lanza nuevas soluciones de centros de datos para enfrentar los desafíos de IA de alta densidad y aplicaciones de cómputo acelerado.
Gemelo digital para simulación de requisitos de energía de fábrica de IA
ETAP y Schneider Electric presentan el primer gemelo digital del mundo capaz de simular los requisitos de energía de fábrica de IA, desde el nivel de red hasta el chip, utilizando NVIDIA Omniverse.
Gemelos digitales de IA con OpenUSD para operaciones de ciclo de vida
Ampliamos el uso de gemelos digitales habilitados por la IA a través del ciclo de vida del centro de datos con OpenUSD y habilitamos la interoperabilidad fluida del ciclo de vida.
Aceleramos el escalamiento de fábricas de IA con tecnología NVIDIA
Schneider Electric acelera el desarrollo y la implementación de fábricas de IA a escala con NVIDIA.Fábricas de IA: desde el impacto ambiental, los tokens por vatio y el enfriamiento líquido hasta el suministro eléctrico complementario de la red, la necesidad de energía de 800 VCC y la escasez de talento.
Una fábrica de IA es una instalación construida específicamente para funcionar como un único y gran clúster de computación destinado a entrenar e implementar modelos de IA. A diferencia de los centros de datos tradicionales que soportan cargas de trabajo mixtas, las fábricas de IA están optimizadas para ofrecer el máximo rendimiento de las GPU a escala. Como lo describe Jensen Huang de NVIDIA, estas instalaciones actúan como plantas de producción: entran datos y cómputos, y salen modelos entrenados y resultados.
Tal como se detalla en el Informe Técnico 110 de Schneider Electric, la gran escala y las necesidades de energía de estos clústeres de GPU, al entrenar Modelos de IA, generan picos de consumo de energía simultáneos. Mientras que los centros de datos tradicionales se dimensionaban en función de cargas promedio y diversificadas, las Fábricas de IA deben dimensionarse para el pico sincrónico, un requisito de diseño eléctrico fundamentalmente diferente que afecta a los sistemas UPS, a los equipo de conmutación y a la interconexión de servicios públicos.
El creciente Thermal Design Power (TDP) del cómputo de la IA moderna empuja las densidades de rack muy por encima de los 100 kW, excediendo con creces los límites térmicos del enfriamiento por aire. Como se documenta en el Informe Técnico 133 de Schneider Electric, el enfriamiento líquido directo al chip se vuelve necesario por encima de aproximadamente 20-30 kW por rack. La conductividad térmica y la capacidad calorífica del agua la hacen órdenes de magnitud más efectiva que el aire a estas densidades. Críticamente, muchos servidores de IA de la generación actual se comercializan directamente sin ventiladores, lo que traslada toda la carga térmica a la infraestructura de enfriamiento líquido a nivel de instalación.
Como explica nuestro residente defensor y experto en IA de Schneider Electric, Steven Carlini, en este artículo, los centros de datos son edificios físicos e instalaciones que almacenan infraestructura de TI para aplicaciones específicas y servicios relacionados. También sirven como depósitos para almacenar y gestionar datos asociados con estas aplicaciones. Por otro lado, las fábricas de IA son instalaciones que producen salida digital a partir de centros de datos.
Las fábricas de IA gestionan todo el ciclo de vida de la IA, desde el entrenamiento y ajuste fino del modelo hasta la realización de inferencias. A medida que los modelos de IA se vuelven más autodirigidos, se espera que las cargas de trabajo de inferencia optimizadas se ejecuten continuamente a partir de nuevos datos, produciendo así valor adicional. Mientras que los centros de datos tradicionales no pueden soportar estas densidades de potencia más altas y salidas térmicas intensas, las fábricas de IA están utilizando diseños de referencia innovadores para cumplir con estos requisitos operativos.
Los gemelos digitales reducen el riesgo al permitir a los operadores simular y validar la infraestructura en un modelo virtual de la instalación antes y durante la implementación, y continuamente durante la operación. Antes de la construcción, modelan los sistemas de energía, el enfriamiento y el comportamiento de la carga de trabajo para detectar fallas de diseño de manera temprana, las que serían costosas de remediar una vez terminada la construcción (por ejemplo, enfriamiento insuficiente o capacidad eléctrica limitada).
Durante la implementación, los gemelos digitales ayudan a comparar opciones como construcciones prefabricadas en comparación con las tradicionales mediante la simulación de cargas de trabajo reales. En lugar de seleccionar tecnologías sobre la base de hojas de especificaciones, los equipos pueden validar el comportamiento real bajo cargas de trabajo de IA simuladas antes de que se completen las decisiones de instalación. Una vez en vivo, los gemelos digitales utilizan datos en tiempo real para simular el impacto de un cambio planificado (por ejemplo, agregar un nuevo clúster de GPU o reequilibrar zonas de enfriamiento) antes de ejecutarlo en producción. También pueden detectar signos tempranos de fallas, dando a los equipos tiempo de anticipación suficiente para intervenir antes de que se interrumpa una ejecución de entrenamiento.
Las fábricas de IA no pueden tolerar tiempo de inactividad no planificado; una sola falla puede detener un trabajo de entrenamiento de muchas semanas. Los modelos de mantenimiento tradicionales basados en horarios fijos o reparaciones reactivas ya no son suficientes. La mejor práctica es el mantenimiento basado en las condiciones (CBM, por sus siglas en inglés), que utiliza datos en tiempo real para prestar servicio al equipo solo cuando es necesario.
El modelo EcoCare de Schneider Electric aplica este enfoque con monitoreo 24/7, análisis impulsados por la IA y soporte experto. Los sistemas eléctricos se monitorean continuamente para gestionar cargas pico en sistemas de alimentación ininterrumpida (UPS) y equipos de conmutación, mientras que los sistemas de enfriamiento líquido se analizan para detectar riesgos tales como fugas o caídas de rendimiento de forma temprana. Al cambiar al mantenimiento predictivo, los operadores pueden prevenir las fallas antes de que ocurran y mantener la operación continua de la infraestructura crítica de la IA.
Lee el acuerdo de enfriamiento sostenible
La eficiencia se mide como tokens por vatio por dólar. La energía avanzada, el enfriamiento líquido y la automatización pueden mejorar significativamente la eficiencia por token, reduciendo tanto los costos de energía como el impacto ambiental.
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