Kiedy sztuczna inteligencja redefiniuje sposób dzia?ania ca?ych bran?, równie g??boka transformacja musi zaj?? po stronie infrastruktury, która j? zasila. Trzy znacz?ce firmy – Schneider Electric, ETAP i NVIDIA – po??czy?y si?y, by odpowiedzie? na jedno z najwa?niejszych pyta? w ?wiecie AI: jak zaprojektowa? i zarz?dza? zu?yciem energii, gdy obci??enia rosn? wyk?adniczo?
Ich odpowied? to cyfrowy bli?niak dedykowany fabrykom AI – narz?dzie, które ??czy ?wiat fizyczny i wirtualny, pozwalaj?c projektowa?, symulowa? i optymalizowa? z?o?one ?rodowiska elektroenergetyczne z niespotykan? dot?d precyzj?.
Od ogólnych szacunków do kontroli „od sieci do chipa”
Dotychczas operatorzy centrów danych bazowali na ?rednich szacunkach zu?ycia energii – g?ównie na poziomie szaf serwerowych. To podej?cie traci jednak racj? bytu w erze AI, gdzie trenowanie modeli, inferencja i obliczenia brzegowe generuj? nierównomierne i bardzo intensywne obci??enia. Nowe podej?cie, okre?lane przez partnerów mianem „Grid to Chip”, pozwala modelowa? zu?ycie energii z dok?adno?ci? si?gaj?c? pojedynczego chipa GPU czy CPU.
W tym celu wykorzystano ETAP – zaawansowan? platform? do symulacji systemów elektroenergetycznych – zintegrowan? z NVIDIA Omniverse Blueprint, ?rodowiskiem s?u??cym do budowy cyfrowych bli?niaków. U podstaw rozwi?zania le?y za?o?enie, ?e tylko zintegrowane podej?cie – ??cz?ce dane mechaniczne, termiczne, sieciowe i elektroenergetyczne – mo?e odzwierciedli? rzeczywiste warunki panuj?ce w centrum danych z AI.
Nowy paradygmat w projektowaniu infrastruktury
Wspólna inicjatywa to co? wi?cej ni? tylko kolejny produkt – to próba ustanowienia nowego paradygmatu. Schneider Electric wnosi do?wiadczenie w zarz?dzaniu energi? i automatyzacji, ETAP zapewnia precyzj? in?yniersk? w modelowaniu systemów elektroenergetycznych, a NVIDIA dostarcza nie tylko platform? Omniverse, ale i g?ówny kontekst biznesowy: zapotrzebowanie AI na moc obliczeniow?.
Dzi?ki cyfrowemu bli?niakowi mo?na dzi?:
- symulowa? obci??enia „co je?li” w czasie rzeczywistym,
- przewidywa? zu?ycie energii i awarie systemów zasilania,
- optymalizowa? projekt infrastruktury elektroenergetycznej jeszcze przed jej fizycznym wdro?eniem,
- analizowa? TCO z uwzgl?dnieniem scenariuszy wzrostu zapotrzebowania na AI.
W rezultacie zyskuj? wszyscy: startupy i hyperscalerzy mog? szybciej wdra?a? AI, zachowuj?c kontrol? nad kosztami i ?ladem w?glowym. A operatorzy centrów danych – efektywno?? i odporno??, które s? dzi? kluczowe w kontek?cie globalnej konkurencji i presji regulacyjnej.
AI staje si? najwi?kszym konsumentem energii
Wed?ug szacunków International Energy Agency (IEA), centra danych w 2024 roku odpowiadaj? ju? za ok. 2–3% globalnego zu?ycia energii elektrycznej, a w ci?gu dekady udzia? ten mo?e si? podwoi?. Przyczyn? s? w?a?nie obci??enia generowane przez AI. Im bardziej z?o?ony model, tym wi?cej potrzebuje mocy – a to przek?ada si? na nowe wyzwania w obszarach zasilania, ch?odzenia i niezawodno?ci.
W tym kontek?cie cyfrowy bli?niak nie jest tylko narz?dziem do optymalizacji – staje si? wr?cz warunkiem przetrwania w dynamicznie zmieniaj?cym si? krajobrazie technologicznym. Jak uj?? to Tanuj Khandelwal, CEO ETAP: „To fundamentalna zmiana w podej?ciu do projektowania, zarz?dzania i optymalizacji centrów danych w erze sztucznej inteligencji”.
