Simulacija AI fabrike
Simulacija AI fabrike omogućava organizacijama da testiraju i provere valjanost dizajna za sisteme napajanja i hlađenja pre nego što se bilo šta izgradi, čime se obezbeđuje da sistemi budu pravilno dimenzionisani, postavljeni i koordinisani. Na taj način se izbegavaju skupi naknadni radovi i ograničenja infrastrukture.
Koristeći tehnologiju digitalnih blizanaca zasnovanu na veštačkoj inteligenciji‑, timovi u ranim fazama projekta mogu da procene električni kapacitet, termičko ponašanje, protok vazduha i strategije kontrole – pre nego što započne izgradnja. Pokretanjem hipotetičkih scenarija, organizacije mogu da provere valjanost u pogledu bezbednosti infrastrukture, da optimizuju dimenzionisanje i generišu dokaze zasnovane na podacima kako bi dobili odobrenje zainteresovanih strana i rukovodstva.
Simulacija dizajna AI fabrika omogućava da se problemi otkriju pre nego što arhitektura bude završena, čime se smanjuje rizik od kašnjenja i izbegavaju troškovi naknadnih poboljšanja i unapređenja.
Ovaj pristup objedinjuje mogućnosti preduzeća AVEVA u pogledu tehnologije digitalnog blizanaca i upravljanja informacijama kao sloj integracije na nivou sistema, uz korišćenje OpenUSD standarda kako bi se omogućila interoperabilnost kroz različite domene projektovanja, inženjeringa i operacija. U okviru tog okruženja,ETAP električni digitalni blizanacmodeluje ponašanje sistema napajanja od elektroenergetske mreže do reka, kao i scenarije otkazivanja sistema, dokNVIDIA Omniverse obezbeđuje vizualizaciju u realnom vremenu i kolaborativnu simulaciju, a EcoStruxure™ IT Design CFDpruža preciznu analizu protoka vazduha i termičku analizu.
Digitalni blizanac za životni ciklus AI fabrike
Jedinstven i pouzdan izvor informacija koji usklađuje mehaničke, elektroenergetske i IT sisteme upravljanja zahvaljujući OpenUSD simulaciji data centra.
AI fabrike se često suočavaju sa nejasno definisanim kapacitetom napajanja, kombinovanim strategijama vazdušnog i vodenog hlađenja, nepovezanim timskim procesima i sporim revizijama koje dovode do kašnjenja i skupih naknadnih dorada.
Stabilnost i bezbednost napajanja
Kako AI klasteri imaju veoma promenljivu potrošnju električne energije, oni su nestabilni. ETAP i Omniverse simulacije omogućavaju timovima da bezbedno testiraju scenarije otkazivanja sistema, zaštite i komutacije, pre izgradnje same arhitekture, kako bi ste na taj način smanjili rizik.Simulacijom se smanjuje granica između dizajna i rada tako što se timovima omogućava da pokreću operativne scenarije pre početka izgradnje. Korisni model AI fabrike ne služi samo za prikaz 3D prostora; on povezuje geometriju, inženjerske atribute i aktuelne ili istorijske operativne podatke, kako bi timovi mogli da testiraju raspored, ponašanje sistema napajanja, protok vazduha, kapacitet hlađenja, strukturna ograničenja i uticaj opterećenja pre nego što fizičke izmene postanu skupe.
Ovo je važno jer AI fabrike rade blizu infrastrukturnih granica, gde i najmanje pretpostavke u pogledu dizajna same arhitekture mogu da smanje raspoloživi izlaz tokena, ostave neiskorišćen kapacitet napajanja ili hlađenja, ili nametnu konzervativne operativne margine. Praktična vrednost dolazi iz testiranja „operativnih” scenarija još u fazi dizajna: pomeranje rekova, zamena akceleratora nove generacije, napajanje veće gustine, različiti izbori CDU jedinica, promene u primarnoj petlji, pretpostavke u pogledu adijabatskog tornja za hlađenje i profili AI radnih opterećenja.
Zasebne alatke su korisne kada je reč o analizi pojedinačnih elemenata, ali ne funkcionišu najbolje kada više korisničkih uloga treba zajednički prikaz istog objekta, opreme i operativnog stanja. Dizajn AI fabrike zahteva da se CFD, simulacije napajanja, inženjerska dokumentacija, modeli opreme, IT telemetrija, OT telemetrija i operativna istorija usklade sa istom fizičkom opremom.
Bez zajedničkog sloja integracije, svaka alatka kreira sopstveni prikaz, konvenciju imenovanja i model podataka, zbog čega su timovi primorani da ručno usklađuju opremu. OpenUSD obezbeđuje sloj standardizacije za povezivanje 3D geometrije sa više izvora podataka i alatki za pronalaženje rešenja. Schneider Electric, AVEVA i ETAP su se pridružili organizaciji „Alijansa za OpenUSD“ kako bi unapredili interoperabilnost softvera, industrijsku simulaciju, zajednički dizajn i AI sisteme infrastrukture.
Izlaz tokena zavisi od onoga što se dešava unutar računarskog steka, stoga je modelu potrebna vidljivost ispod nivoa reka. Iskorišćenost CPU jedinice, iskorišćenost memorije, iskorišćenost GPU jedinice, ponašanje elektroenergetske mreže, aktivnost diska i stanje radnog opterećenja pomažu da se poveže ponašanje IT modula sa OT rezultatima kao što su potrošnja električne energije, odbacivanje toplote, zahtevi za protokom i termički rizik.
Apstrakcija na nivou rekova ne pokazuje da li radno opterećenje, čvor ili ponašanje komponente zapravo pokreće stanje infrastrukture. Zato simulacija AI fabrike mora da kombinuje IT i OT podatke: objekat ne stvara vrednost tako što održava prostorije hladnim; vrednost nastaje tako što se omogućava da skupi računarski rekovi rade na najvišem bezbednom nivou iskorišćenja. Schneider Electric i NVIDIA referentni dizajni direktno povezuju dizajn AI fabrike sa operativnim tačkama kao što su MaxP i MaxQ, pri čemu MaxQ omogućava više tokena po vatu kada energetska ograničenja zahtevaju optimizovane računarske performanse.
CFD simulacija može testirati protok vazduha, temperaturu, brzinu, pritisak i ponašanje sistema hlađenja u odnosu na osnovne i hipotetičke scenarije. Praktični slučaj upotrebe je prilično jednostavan: počnite sa osnovnim stanjem u prostoriji, primenite veće AI radno opterećenje ili premestite termičko opterećenje sa jedne lokacije reka na drugu, pa napravite vizuelizaciju toga da li protok hladnog vazduha, kapacitet hlađenja i strategija zadržavanja i dalje podržavaju opterećenje. Za okruženja s vazdušnim hlađenjem ili hibridna okruženja, scenario mogućeg premeštanje ne zahteva uvek potpuno ponovno postavljanje kablova ili cevi; model može da promeni profil disipacije u kilovatima i testira posledično termičko ponašanje.
Simulacija napajanja može kvantifikovati kako kvar ili stanje održavanja utiče na upotrebljivi IT kapacitet. Praktičan scenario je kvar na udaljenom panelu napajanja u kombinaciji sa ulaskom drugog elementa u režim održavanja. Simulacija može pokazati da li objekat i dalje održava potreban status redundantnosti i koliko IT napajanja mora biti ograničeno da bi se očuvalo N+1 ponašanje.
Taj rezultat zatim može da posluži kao osnova za pravila planiranja radnog opterećenja, ograničenja napajanja ili smanjenje frekvencije pre početka rada. Mogućnosti ETAP električnog digitalnog blizanca podržavaju napredno projektovanje i simulaciju elektroenergetskih sistema, dinamičku analizu mogućih scenarija, praćenje performansi elektroenergetske infrastrukture u realnom vremenu, optimizaciju energetske efikasnosti, prediktivno održavanje i planiranje infrastrukture na osnovu potrošnje električne energije.
Simulacija omogućava procenu uticaja prelaska s jedne generacije GPU jedinice na drugu kroz ispitivanje efekata na sisteme napajanja i hlađenja, kao i samu strukturu prije nabavke ili gradnje. Praktičan primer je izbor rekova u modelu i testiranje buduće platforme s većim opterećenjem i gustinom kako bi se procenilo da li pod, dimenzionisanje cevi, rashladna petlja i elektroenergetska infrastruktura mogu da podrže promenu.
Ovo je važno jer se AI fabrike obnavljaju brže od tradicionalnih objekata, a platforme rekova sledeće generacije mogu da promene težinu, način odbacivanja toplote, dimenzije cevi, zahteve za protokom i gustinu sistema napajanja.
Simulacija postaje praktična obaveza u AI fabrikama, jer su troškovi pogrešnih dizajnerskih odluka ili previše konzervativnih pretpostavki preveliki. Ako rek visoke vrednosti može da radi samo na 90% jer tim zadužen za objekat nema dovoljno poverenja u sisteme hlađenja, napajanja ili margine redundantnosti, operater se odriče kapaciteta u vidu tokena na opremi najveće vrednosti u zgradi.
Simulacija je neophodna za AI fabrike jer su dizajn infrastrukture, ponašanje radnih opterećenja i ekonomija iskorišćenosti čvrsto međusobno povezani. ETAP simulacija napajanja, CFD, telemetrija u realnom vremenu i hipotetički vizuelni scenariji pomažu operaterima da testiraju uslove koji određuju da li AI fabrika može bezbedno da radi na ivici svojih mogućnosti.Digitalni blizanci zasnovani na OpenUSD standardu dodatno rešavaju problem silosa podataka i alatki, čime se omogućava sistemsko razmatranje kroz projektovanje, izgradnju i operaciju.
Skaliranje digitalnih blizanaca zasnovanih na veštačkoj inteligenciji uz OpenUSD
Ova bela knjiga objašnjava razloge zbog kojih Schneider Electric podržava OpenUSD i NVIDIA Omniverse za digitalne blizance zasnovane na veštačkoj inteligenciji tokom celog životnog ciklusa data centra.
Od elektroenergetske mreže do čipa, od čipa do rashladnog uređaja – za skalabilnu AI.
Provereni referentni obrasci za AI data centre (ANSI/IEC) + vodič za izbor.
800 VDC arhitekture, napajanje na nivou rekova i otporna distribucija električne energije.
Sistemi hlađenja: direktno na čipu, imerzijsko i hibridno za AI opterećenja visoke gustine.
Modularni pod-ovi i moduli slobodnog prostora (vreme do puštanja u rad).
DCIM, planiranje/modelovanje, upravljanje alarmima, OT kibernetička bezbednost.
Potrebna vam je pomoć?
Izbor proizvoda
Brzo i lako pronađite prave proizvode i dodatnu opremu za vaše primene.
Zatražite ponudu
Pokrenite upit na mreži i stupićemo u kontakt sa vama.
Gde kupiti?
Lako pronađite najbližeg partnera kompanije Schneider Electric na svojoj lokaciji.
Centar za pomoć
Pronađite resurse za podršku za sve vaše potrebe na jednom mestu.