La crescente domanda di capacità di calcolo per l'intelligenza artificiale sta trasformando la progettazione dei data center in una sfida ingegneristica sempre più complessa. Non basta installare un numero crescente di GPU: alimentazione elettrica, raffreddamento, infrastrutture fisiche e sistemi di controllo devono essere progettati come componenti interdipendenti di un unico sistema mentre i requisiti per limitare gli impatti ambientali moltiplicano il livello di sfida. Per affrontare questa complessità, Dassault Systèmes e Vertiv hanno annunciato una collaborazione che mira a validare virtualmente le infrastrutture delle AI factory prima ancora di avviare i lavori di costruzione.
L'accordo, presentato in occasione di NVIDIA GTC Berlin, combina la piattaforma 3DEXPERIENCE di Dassault Systèmes con le competenze di Vertiv nelle infrastrutture critiche per i data center. Le due aziende intendono sviluppare un approccio nel quale i progetti delle AI factory possano essere configurati, simulati e verificati in un ambiente digitale, riducendo la necessità di apportare modifiche durante le fasi di installazione e messa in servizio. Il progetto prende come riferimento le architetture NVIDIA Vera Rubin DSX AI Factory e NVIDIA Omniverse DSX Blueprint con l'obiettivo di accelerare il passaggio dai requisiti iniziali alla disponibilità effettiva delle risorse di calcolo.
Il gemello virtuale diventa uno strumento di progettazione
Dal lato di Vertiv, la collaborazione vede l’elemento centrale in Vertiv SmartRun, una soluzione di infrastruttura fisica convergente per la quale Vertiv ha sviluppato un gemello virtuale configurabile, estendendone l'approccio ad altre soluzioni destinate alle AI factory, tra cui Vertiv OneCore. Quest'ultima è una soluzione per data center basata su un modello costruttivo ibrido che integra alimentazione elettrica critica, gestione termica e infrastrutture di supporto. L'idea è trasferire questi componenti in un ambiente digitale nel quale non siano rappresentati soltanto attraverso modelli geometrici, ma anche mediante le loro caratteristiche funzionali e le relazioni con gli altri elementi dell'infrastruttura.
La piattaforma 3DEXPERIENCE mette a disposizione le funzionalità di Model-Based Systems Engineering (MBSE), simulazione multifisica e gestione del gemello virtuale necessarie per rappresentare il comportamento complessivo dell'AI factory nel mondo reale.
Il modello finale sarà in grado, infine, di sfruttare il modulo specifico Vertiv SimReady per calcolare le conseguenze di una modifica alla configurazione dei sistemi GPU anche sui carichi elettrici e sulla dissipazione termica. Allo stesso modo, una diversa disposizione dei sistemi di raffreddamento può essere analizzata considerando i vincoli fisici della struttura e le esigenze di alimentazione dei rack.
Attraverso 3DEXPERIENCE, questi asset diventano componenti configurabili con cui costruire un modello dell'infrastruttura adattato alle esigenze del singolo cliente, partendo dai progetti di riferimento NVIDIA. Gli ingegneri possono così confrontare differenti configurazioni, analizzare gli effetti delle modifiche progettuali e verificare il comportamento complessivo del sistema prima di procedere alla realizzazione fisica.
L'integrazione permette inoltre di mantenere tracciabilità delle decisioni progettuali e coerenza fra i requisiti iniziali, le simulazioni e la documentazione tecnica utilizzata nella costruzione.
Fino a dieci settimane di anticipo della disponibilità del calcolo AI
Il principale vantaggio economico atteso dalla collaborazione non deriva da un aumento delle prestazioni dei processori o da una maggiore efficienza energetica, ma dalla possibile riduzione dei tempi di realizzazione delle factory, rendendo operativa in anticipo la capacità di calcolo acquistata. Secondo le simulazioni realizzate, l'approccio integrato potrebbe rendere fino a dieci volte più rapido il passaggio dai requisiti iniziali a una soluzione configurata e validata, riducendo fino al 50% la durata della fase di realizzazione infrastrutturale considerata nel modello. Le ipotesi elaborate da Vertiv indicano inoltre la possibilità di anticipare di circa dieci settimane l'entrata in funzione dell'AI factory rispetto a uno scenario convenzionale di riferimento.