Come cambiano i consumi elettrici e le esigenze di raffreddamento quando un data center AI introduce nuovi hardware o aumenta la densità dei rack? Per rispondere prima di intervenire fisicamente sugli impianti, Schneider Electric, Aveva, Nscale e Start Campus hanno sviluppato Immersive Twin, un progetto pilota che permette di simulare nuove configurazioni e valutarne gli effetti sull'intera infrastruttura.
La soluzione utilizza il Blueprint Nvidia Omniverse Dsx e riunisce in un unico modello digitale dati ingegneristici, informazioni operative e requisiti dei carichi di lavoro. In questo modo, gli operatori possono confrontare scenari alternativi e individuare opportunità di ottimizzazione prima di applicare le modifiche sul campo.
Digital twin per data center AI: integrare i sistemi
Il progetto pilota è in corso presso SIN01, nel Sines Data Campus da 1,2 GW in Portogallo, sviluppato da Start Campus. Il sito è progettato per supportare le successive generazioni di infrastrutture AI e si prepara a ospitare oltre 66.000 Gpu NVIDIA Rubin.
In strutture di queste dimensioni, alimentazione, raffreddamento e capacità di calcolo devono evolvere in modo coordinato. Di conseguenza, valutare separatamente i singoli sistemi può non essere sufficiente. Immersive Twin li collega invece in un ambiente digitale comune, integrando anche i dati IT e OT.
Il modello si basa sullo standard OpenUSD e combina le tecnologie di Schneider Electric, Etap, Aveva e altri fornitori. In particolare, il software Aveva mette a disposizione strumenti per l'ingegneria, la simulazione e la gestione delle informazioni sugli asset. La visualizzazione avviene attraverso Viewport, l'applicazione basata su Nvidia Omniverse.
Simulare gli interventi per ridurre i rischi
Il vantaggio operativo consiste nella possibilità di confrontare scenari alternativi prima di impegnare risorse e modificare gli impianti. Gli operatori possono così valutare aggiornamenti, espansioni e nuove configurazioni. Inoltre, possono verificare le scelte progettuali, individuare opportunità di ottimizzazione e ridurre i rischi legati agli approvvigionamenti.
La simulazione consente anche di analizzare come l'introduzione di nuovi hardware possa influire sulla distribuzione dell'energia e sui circuiti di raffreddamento a liquido. In questo modo, progettisti, operatori e clienti possono condividere lo stesso modello e concordare la configurazione prima della realizzazione fisica.
Nscale punta a utilizzare la piattaforma per accelerare il time to token, migliorare l'efficienza dei token e aumentare la flessibilità operativa.
Dal progetto alla gestione operativa
Immersive Twin si inserisce nella collaborazione tra Schneider Electric, Aveva, Etap e Nvidia per sviluppare architetture di riferimento e soluzioni integrate per le AI factory. Il modello è pensato per accompagnare l'intero ciclo di vita dell'infrastruttura, dalla progettazione alla gestione operativa.
In prospettiva, collegare simulazione e dati reali può aiutare a valutare nuove configurazioni e a migliorare progressivamente le prestazioni. Il digital twin diventa così uno strumento per governare la complessità delle AI factory, nelle quali le scelte sul calcolo devono essere valutate insieme alle esigenze energetiche e termiche.
