ETAP et Schneider Electric présentent le premier jumeau numérique permettant de simuler les besoins énergétiques d'une usine d'IA, grâce à NVIDIA Omniverse
- Le jumeau numérique offre une visibilité et un contrôle accrus sur les systèmes électriques et les besoins énergétiques des usines d'IA.
- Cette collaboration intègre la technologie avancée de jumeau numérique électrique d'ETAP avec les API cloud NVIDIA Omniverse™.
- Les opérateurs bénéficient d'une efficacité énergétique accrue, d'une maintenance prédictive et d'une réduction du coût total de possession.
Schneider Electric, leader mondial de la transformation digitale de la gestion de l’énergie et de l’automatisation, et ETAP, référence en matière de conception et d'exploitation des systèmes électriques, dévoilent un jumeau numérique de pointe permettant de modéliser et de simuler avec précision les besoins énergétiques des usines d'IA. Exploitant le Blueprint Omniverse™ pour les jumeaux numériques des usines d'IA, cette solution intègre des données issues de multiples systèmes (mécaniques, thermiques, réseaux et électriques) pour simuler le fonctionnement d'une usine d'IA. Cette collaboration transforme la conception et l'exploitation des usines d'IA en offrant une meilleure visibilité sur les systèmes électriques et leurs besoins, avec des gains potentiels en efficacité, fiabilité et durabilité.
Jusqu'à présent, la visualisation des systèmes électriques était limitée. L'intégration des technologies ETAP et NVIDIA Omniverse permet désormais de créer un jumeau numérique d'usine d'IA où différents paramètres interagissent en temps réel. La technologie avancée de modélisation d'ETAP génère une réplique virtuelle de l'infrastructure électrique des centres de données et l'associe à des données en temps réel, des analyses avancées et des informations prédictives. Les algorithmes intelligents analysent et anticipent la consommation et la distribution de l'énergie, offrant des perspectives inédites sur :
- La conception et la simulation avancées des systèmes électriques
- L'analyse dynamique des scénarios "What-If"
- Le suivi en temps réel des performances de l'infrastructure électrique
- L'optimisation de l'efficacité énergétique
- La maintenance prédictive et l'évaluation de la fiabilité des systèmes
- L'ajustement des infrastructures en fonction de la consommation énergétique pour réduire le coût total de possession
Les charges de travail IA, qu'il s'agisse de clusters d'entraînement à grande échelle ou de serveurs d'inférence en périphérie, entraînent une hausse considérable de la consommation énergétique des centres de données. Contrairement aux tâches informatiques traditionnelles, les opérations IA – en particulier l'entraînement de modèles et les processus d'inférence complexes – exigent une puissance de calcul élevée, augmentant la densité énergétique des baies. Face à l'accélération de l'adoption de l'IA, startups, entreprises, fournisseurs de colocation et géants du web doivent repenser la conception et la gestion de leurs centres de données pour améliorer leur efficacité énergétique.
La collaboration entre ETAP et NVIDIA introduit une approche innovante "du réseau à la puce", répondant aux défis critiques de gestion de l'énergie, d'optimisation des performances et d'efficacité énergétique dans l'ère de l'IA. Actuellement, les opérateurs de centres de données peuvent estimer la consommation moyenne d'énergie au niveau des baies, mais le nouveau jumeau numérique d'ETAP vise à modéliser avec précision le comportement dynamique des charges électriques jusqu'au niveau de la puce, afin d'améliorer la conception des systèmes électriques et d'optimiser l'efficacité énergétique.
Cette initiative illustre l'engagement d'ETAP et de NVIDIA en faveur de l'innovation dans le secteur des centres de données, permettant aux entreprises d'optimiser leurs infrastructures et de gérer efficacement les défis liés aux charges de travail IA. Cette collaboration vise à améliorer l'efficacité des centres de données tout en renforçant la fiabilité et les performances du réseau électrique.
"Alors que les charges de travail IA gagnent en complexité et en ampleur, une gestion énergétique précise est essentielle pour garantir efficacité, fiabilité et durabilité", déclare Dion Harris, Senior Director of HPC and AI Factory Solutions chez NVIDIA. "Grâce à notre collaboration avec ETAP et Schneider Electric, nous offrons aux opérateurs de centres de données une visibilité et un contrôle inédits sur les dynamiques énergétiques, leur permettant d'optimiser leur infrastructure et d'accélérer l'adoption de l'IA tout en renforçant leur résilience opérationnelle."
"Cette collaboration représente bien plus qu'une simple solution technologique", affirme Tanuj Khandelwal, PDG d'ETAP. "Nous réimaginons fondamentalement la manière dont les centres de données peuvent être conçus, gérés et optimisés à l'ère de l'IA. En associant l'ingénierie électrique à la virtualisation avancée et aux technologies d'IA, nous créons un nouveau paradigme pour la gestion des infrastructures."
Pankaj Sharma, Executive Vice President for Data Centers, Networks & Services chez Schneider Electric, ajoute : "La collaboration, la rapidité et l'innovation sont les moteurs de la transformation des infrastructures numériques nécessaires pour répondre aux besoins des charges de travail IA. Ensemble, ETAP, Schneider Electric et NVIDIA ne se contentent pas d'améliorer la technologie des centres de données – nous donnons aux entreprises les moyens d'optimiser leurs opérations et de naviguer sereinement dans les exigences énergétiques de l'IA."
Ward Vanhee