Schneider Electric, leader globale nella tecnologia per l’energia, AVEVA, leader nel software industriale, Nscale, piattaforma cloud AI full-stack, e Start Campus, sviluppatore e operatore di data center, annunciano oggi uno dei primi progetti di digital twin end-to-end sviluppato con NVIDIA Omniverse DSX Blueprint, parte di NVIDIA DSX Sim. Il progetto pilota Immersive Twin segna un passo importante verso l’applicazione della tecnologia di digital twin di Schneider Electric, basata sul software AVEVA, alle infrastrutture AI reali, permettendo a Nscale di accelerare la produzione di token e ottimizzarne l’efficienza.
L’implementazione riguarda le attività di Nscale nel data center SIN01, all’interno del SINES Data Campus da 1,2 GW in Portogallo, sviluppato da Start Campus. Tra le AI factory più grandi e sostenibili d’Europa, il SINES Data Campus è progettato per supportare generazioni successive di infrastrutture AI e ospiterà a breve oltre 66.000 GPU NVIDIA Rubin, una delle più grandi installazioni AI della regione.
Combinando dati ingegneristici e operativi con simulazioni avanzate di alimentazione e raffreddamento e con i requisiti dei carichi di lavoro, il nuovo Immersive Twin di Schneider Electric e AVEVA offre una visione unificata delle prestazioni del data center, aiutando a individuare opportunità di ottimizzazione dell’infrastruttura prima che le modifiche vengano applicate sul campo.
Time to token più rapido
Grazie al digital twin, Nscale si aspetta di ottenere un time to token più rapido, una maggiore efficienza dei token, operazioni potenziate, maggiore flessibilità e un rischio ridotto negli aggiornamenti o nelle modifiche al proprio stack tecnologico.
“Insieme a Start Campus, Schneider Electric e NVIDIA, utilizziamo i digital twin per modellare il funzionamento reale dei data center AI, dall’alimentazione al raffreddamento fino alla distribuzione dei token”, ha dichiarato David Power, Chief Technology Officer di Nscale. “Questo ci offre una visione più chiara di dove sia possibile realizzare ottimizzazioni full-stack prima di intervenire sul campo. Si tratta di usare intelligenza e simulazione per costruire e gestire l’infrastruttura AI in modo più efficiente e sostenibile su larga scala”.
Un’esperienza end-to-end collaborativa
Il buon esito di questo progetto riflette la forza di un approccio collaborativo end-to-end, che riunisce competenze complementari provenienti da tutto l’ecosistema AI, tra cui gestione dell’energia, ingegneria, simulazione e operatività delle infrastrutture AI, per offrire una visione più completa delle prestazioni del data center.
Immersive Twin supporta l’intero ciclo di vita delle AI factory, dalla progettazione alla gestione operativa, attraverso la creazione di un digital twin basato su OpenUSD che collega le tecnologie di Schneider Electric, ETAP, AVEVA e di terze parti. Consente di testare rapidamente scenari ipotetici su alimentazione, raffreddamento e comportamento dei processi, per validare le decisioni progettuali, valutare l’impatto degli aggiornamenti, ridurre il rischio negli approvvigionamenti e ottimizzare continuamente le prestazioni collegando i dati IT e OT. Parallelamente, favorisce l’interoperabilità tramite file di asset pronti per la simulazione, accelerandone l’integrazione nei digital twin.
Start Campus mette a disposizione l’infrastruttura reale, le competenze ingegneristiche e l’ambiente operativo per dimostrare come la tecnologia di digital twin possa trasformare la progettazione, lo sviluppo e la gestione dei data center AI. Riunire dati, tecnologia e competenze permette a Nscale di usare il digital twin per modellare e testare scenari ipotetici relativi a nuove configurazioni o tecnologie prima dell’implementazione, accelerando i tempi di messa in opera e riducendo in modo significativo i rischi.
“Siamo orgogliosi di aver unito le forze con Schneider Electric, NVIDIA, Nscale e Start Campus per sviluppare e implementare questo digital twin unificato, progettato appositamente per le AI factory”, ha dichiarato Caspar Herzberg, CEO di AVEVA. “Riunendo alimentazione, raffreddamento e infrastruttura in un unico ambiente, gli operatori possono simulare aggiornamenti, espansioni e progetti greenfield, ottimizzando in continuo le operazioni fisiche al variare delle condizioni, con benefici sia sul ‘time to token’ sia sull’efficienza complessiva. Basato su tecnologie AVEVA consolidate, tra cui CONNECT, PI System, AVEVA Process Simulation, AVEVA Unified Engineering e AVEVA Asset Information Management, il digital twin supporta sia la simulazione sia la visibilità in tempo reale sulle prestazioni degli asset in un’unica vista, grazie a Viewport, l’applicazione di visualizzazione di NVIDIA Omniverse”.
“L’infrastruttura AI deve evolvere con la stessa rapidità della tecnologia che supporta”, ha aggiunto Robert Dunn, Chief Executive Officer di Start Campus. “La collaborazione con Schneider Electric, Nscale e NVIDIA ci ha insegnato che operatori e clienti progettano, sviluppano e gestiscono i data center al meglio quando lavorano sullo stesso modello. Grazie al digital twin possiamo simulare come un aumento della densità dei rack si propaga lungo la catena di alimentazione e il circuito di raffreddamento a liquido prima che diventi realtà fisica: così possiamo testare nuove generazioni di hardware, concordare la configurazione con il cliente e costruire una sola volta. Questo accelera l’implementazione, migliora l’efficienza e massimizza il valore di ogni megawatt. È un passo importante verso la realizzazione di un’infrastruttura AI resiliente su larga scala”.
Un’estensione delle partnership esistenti
Questo nuovo progetto amplia la collaborazione di Schneider Electric, AVEVA ed ETAP con NVIDIA. L’anno scorso le tre aziende hanno aderito all’Alliance for OpenUSD (AOUSD) per accelerare lo sviluppo di digital twin e AI factory attraverso il Blueprint NVIDIA Omniverse DSX.
Le società continueranno a collaborare su architetture di riferimento, infrastrutture integrate e soluzioni software per alimentare e raffreddare la prossima generazione di AI factory, sfruttando le librerie NVIDIA Omniverse per simulare e migliorare l’efficienza energetica in ambienti reali.
