Schneider Electric und NVIDIA: Blueprints für KI-Rechenzentren im Gigawattbereich

Schneider Electric hat gemeinsam mit NVIDIA neue Technologien und Referenzarchitekturen für KI-Rechenzentren vorgestellt, die Leistung, Energieeffizienz und Betriebssicherheit deutlich verbessern sollen.

Im Zentrum stehen validierte Blueprints, mit denen Betreiber komplexe Infrastrukturen im Gigawattbereich planen, simulieren und optimieren können.

Validierte Referenzarchitektur für Stromversorgung und Kühlung

Ein zentraler Baustein ist die neue NVIDIA Vera Rubin NVL72 Referenzarchitektur für Stromversorgung und Kühlung. Sie ist speziell für rack-skalierte KI-Systeme ausgelegt und in die Steuerungsdesigns von Schneider Electric integriert. Das Design berücksichtigt unter anderem:

• Stromverteilung mit 480 Volt Wechselstrom für höhere Effizienz
• Optimierte Vorlauftemperaturen von 45 Grad Celsius im TCS-Loop
• Clusterarchitekturen für GPU-, CPU-, Netzwerk- und Storage-Racks mit separater Spannung für GPU-Racks
• Maximierung der Token-Performance durch unterschiedliche Betriebsmodi der GPU-Racks (MaxP und MaxQ)

Die Architektur wurde durch ETAP-Modelle für elektrische Systeme und ITD-CFD-Simulationen für Luftstrom und Layout validiert.

Mit AVEVA und NVIDIA hat Schneider Electric außerdem eine Digital-Twin-Lösung entwickelt, die die Planung, den Bau und Betrieb von KI-Rechenzentren optimiert. Die Lifecycle-Architektur basiert auf NVIDIA Omniverse DSX Blueprints und integriert AVEVA-Software, sodass Betreiber virtuelle Systemarchitekturen erstellen, simulieren und verifizieren können.

Auf diese Weise lassen sich Designvarianten schnell vergleichen, thermische, elektrische und airflow-bezogene Effekte simulieren und der optimale Aufbau final validieren, bevor physische Hardware installiert wird. Das Ergebnis ist ein schnelleres Engineering bei höherer Umsetzungsgenauigkeit.

Agentisches KI-Alarmmanagement steigert Betriebseffizienz

Ein weiterer Fokus liegt auf agentischem Alarmmanagement mithilfe von NVIDIA Nemotron. Dieser Ansatz analysiert Echtzeit-IoT-Daten aus mehreren Systemen, erkennt Ursachen für Alarme und empfiehlt automatisiert Gegenmaßnahmen. Ziel ist es, Störungen schneller zu beheben, unnötige Einsätze zu reduzieren und die Resilienz des Rechenzentrums zu erhöhen.

Effizienz und Planungssicherheit für KI-Infrastrukturen

Die Kombination aus validierten Blueprints, Digital Twins und agentischem KI-Management ermöglicht es Betreibern, KI-Rechenzentren effizient, skalierbar und planbar zu gestalten. Laut Manish Kumar, Executive Vice President bei Schneider Electric, ermöglicht diese enge Integration von Elektro-, Kühl- und digitalen Architekturen, „Infrastruktur zu simulieren und zu optimieren, bevor überhaupt ein Rack installiert ist. Das reduziert Risiken, beschleunigt die Umsetzung und stärkt Effizienz und Resilienz.“

Diese Neuerungen markieren einen wichtigen Schritt in Richtung skalierbarer und energieeffizienter KI-Infrastrukturen, die sowohl leistungsfähig als auch zuverlässig betrieben werden können.