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07
'25
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ETAP und Schneider simulieren KI-Fabrik-Energiebedarf mit NVIDIA Omniverse
Der digitale Zwilling kombiniert ETAP und NVIDIA Omniverse für verbesserte Energieeffizienz, präventive Wartung und geringere Betriebskosten in KI-Fabriken durch optimierte Systemeinblicke.
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Schneider Electric, der führende Anbieter für digitale Transformation von Energiemanagement und Automatisierung, und ETAP, Branchenführer im Bereich Stromsysteme und -betrieb, präsentieren einen hochmodernen digitalen Zwilling, der den Energiebedarf von KI-Fabriken präzise entwerfen und simulieren kann. Schneider Electric und ETAP nutzen den NVIDIA Omniverse™ Blueprint, um digitale Zwillinge zu entwickeln. Diese Modelle integrieren mechanische, thermische, Netzwerk- und elektrische Systeme, um die Funktionsweise einer KI-Fabrik zu simulieren. Die Zusammenarbeit wird das System und den Betrieb von KI-Fabriken grundlegend revolutionieren, indem sie verbesserte Einblicke und Kontrolle über die elektrischen Systeme und Stromanforderungen bietet und einen signifikanten Effizienz-, Zuverlässigkeits- und Nachhaltigkeitsvorsprung ermöglicht.
Während die grundlegende Visualisierung elektrischer Systeme bisher möglich war, ermöglicht die Integration der Technologien von ETAP und NVIDIA Omniverse die Erstellung eines umfassenden digitalen Zwillings für KI-Fabriken, bei dem mehrere Dynamiken nahtlos interagieren. Die fortschrittliche Modellierungstechnologie von ETAP kann eine virtuelle Nachbildung der elektrischen Infrastruktur eines Rechenzentrums erstellen und mit Echtzeit-Stromsystemdaten, fortschrittlichen Analysen und Einblicken kombinieren.
Intelligente Algorithmen analysieren und prognostizieren Stromverbrauchs- und Verteilungsmuster und ermöglichen beispiellose Einblicke in:
- Fortgeschrittenes Design und Simulation elektrischer Systeme
- Dynamische „Was-wäre-wenn“-Szenarioanalyse
- Echtzeit-Überwachung der Leistung der elektrischen Infrastruktur
- Optimierung der Energieeffizienz
- Vorausschauende Wartung und Bewertung der Systemzuverlässigkeit
- Infrastrukturanforderungen basierend auf Stromverbrauch können helfen, die Gesamtbetriebskosten zu senken
Von groß angelegten Trainingsclustern bis hin zu Edge-Inferenzservern treiben KI-Workloads einen erheblichen Anstieg des Stromverbrauchs in Rechenzentren voran. Im Gegensatz zu traditionellen Rechenaufgaben erfordern KI-Operationen – insbesondere Modelltraining und komplexe Inferenzprozesse – erhebliche Rechenleistung, was zu höheren Rack-Stromdichten führt. Mit der beschleunigten Einführung von KI müssen Startups, Unternehmen, Colocation-Anbieter und Internetgiganten das Design und Management von Rechenzentren neu überdenken, um den wachsenden Bedarf an Energieeffizienz zu adressieren.
Die Zusammenarbeit von ETAP und NVIDIA führt einen innovativen „Grid to Chip“-Ansatz ein, der die kritischen Herausforderungen des Strommanagements, der Leistungsoptimierung und der Energieeffizienz im Zeitalter der KI angeht. Derzeit können Rechenzentrumsbetreiber den durchschnittlichen Stromverbrauch auf Rack-Ebene nur schätzen. Der neue digitale Zwilling von ETAP zielt darauf ab, die Präzision bei der Modellierung des dynamischen Lastverhaltens auf Chip-Ebene zu erhöhen, um das Design von Stromsystemen zu verbessern und die Energieeffizienz zu optimieren.
Diese Zusammenarbeit unterstreicht das Engagement von ETAP und NVIDIA, Innovationen im Rechenzentrumssektor voranzutreiben und Unternehmen zu befähigen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Workloads effektiv zu bewältigen. Die Effizienz von Rechenzentren zu verbessern und gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Leistung des Netzes zu steigern, ist das erklärte Ziel.
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Die Zusammenarbeit von ETAP und NVIDIA führt einen innovativen „Grid to Chip“-Ansatz ein, der die kritischen Herausforderungen des Strommanagements, der Leistungsoptimierung und der Energieeffizienz im Zeitalter der KI angeht. Derzeit können Rechenzentrumsbetreiber den durchschnittlichen Stromverbrauch auf Rack-Ebene nur schätzen. Der neue digitale Zwilling von ETAP zielt darauf ab, die Präzision bei der Modellierung des dynamischen Lastverhaltens auf Chip-Ebene zu erhöhen, um das Design von Stromsystemen zu verbessern und die Energieeffizienz zu optimieren.
Diese Zusammenarbeit unterstreicht das Engagement von ETAP und NVIDIA, Innovationen im Rechenzentrumssektor voranzutreiben und Unternehmen zu befähigen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren und die Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Workloads effektiv zu bewältigen. Die Effizienz von Rechenzentren zu verbessern und gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Leistung des Netzes zu steigern, ist das erklärte Ziel.
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