Schneider Electric et AMD ont publié une conception de référence développée conjointement, destinée à servir de plan directeur aux exploitants de centres de données qui déploient des infrastructures d’IA à haute densité.

La conception repose sur la plateforme rackscale Helios d’AMD et peut prendre en charge des racks d’IA avec des densités de puissance allant jusqu’à 246kW, ainsi que des environnements modulaires multi-clusters pouvant atteindre 10.4MW de capacité IT. Pour mettre ce niveau de densité en perspective, les racks traditionnels des centres de données d’entreprise fonctionnent généralement dans une plage de 5–15kW, ce qui signifie que ce plan vise une augmentation d’un ordre de grandeur de la consommation électrique par rack, portée par les charges de travail d’entraînement et d’inférence IA fortement dépendantes des GPU. Selon les entreprises, la conception de référence peut être utilisée aussi bien par les opérateurs construisant de nouvelles usines d’IA que par ceux qui intègrent une infrastructure d’IA à haute densité dans des centres de données existants.

Rob Bunger, directeur mondial de l’architecture des solutions pour centres de données chez Schneider Electric, a déclaré que cette conception arrive alors que l’intensification des charges de travail d’IA pousse l’infrastructure des centres de données vers ce qu’il a décrit comme des « limites sans précédent ».

« Les opérateurs doivent gérer des densités de puissance, des exigences thermiques et une complexité opérationnelle nettement plus élevées, tout en réduisant le risque de déploiement », a déclaré Bunger à AI Business.

Outils de simulation et couverture de l’infrastructure

Pour répondre à ces défis, la conception intègre les outils de simulation ETAP et EcoStruxure IT Design CFD de Schneider Electric, permettant aux opérateurs de tester, prévoir et gérer les performances de l’infrastructure avant le déploiement.

La conception de référence couvre quatre domaines d’infrastructure : l’alimentation des installations, le refroidissement des installations, l’espace IT et les logiciels de cycle de vie. En modélisant les performances de l’infrastructure physique d’un centre de données, les entreprises affirment que ce plan raccourcit les processus de planification en définissant clairement la manière dont l’alimentation, le refroidissement et l’infrastructure IT doivent être organisés.

« Ces capacités aident les organisations à construire des usines d’IA fiables et évolutives plus rapidement, avec davantage de confiance, moins de risques et moins de complexité », a ajouté Bunger.

La conception comprend également une surveillance et des analyses en temps réel, une maintenance prédictive pilotée par l’IA et une optimisation au niveau du système couvrant l’alimentation, le refroidissement et l’infrastructure IT.

Le déploiement d’infrastructures d’IA comme défi d’ingénierie

La publication de ce plan intervient à un moment où le déploiement d’infrastructures d’IA change de priorité : il ne s’agit plus seulement d’obtenir de la capacité de calcul, mais d’intégrer des systèmes complexes à l’échelle de toute une opération, notamment l’alimentation, le refroidissement, le réseau et la gestion continue. Cette évolution a entraîné une vague de collaborations entre fournisseurs produisant des architectures de référence prévalidées, alors que les opérateurs individuels rencontrent de plus en plus de difficultés à intégrer seuls des systèmes GPU à l’échelle du rack, le refroidissement liquide et la distribution électrique haute tension.

« La conception de référence AMD Helios comble l’écart entre les plateformes avancées de calcul IA, les technologies énergétiques et la mise en œuvre concrète dans les centres de données grâce à un plan développé et validé conjointement », a déclaré Bunger. « Bien que l’accès à l’électricité reste une contrainte majeure pour le secteur, les conceptions de référence fondées sur l’ingénierie permettent aux organisations de passer plus rapidement de la planification au déploiement avec davantage de confiance, d’efficacité et de fiabilité. »

La référence de Bunger à l’électricité comme contrainte reflète un défi largement rapporté dans le secteur : les délais de raccordement aux réseaux électriques, les limites de capacité du réseau et les autorisations locales sont devenus des goulets d’étranglement importants pour les déploiements d’IA hyperscale et d’entreprise dans plusieurs régions.

La conception vise à soutenir une mise à l’échelle modulaire, en accueillant des clusters d’IA allant jusqu’à 10.4MW de capacité IT pour les déploiements sur sites nouveaux, tout en fournissant une infrastructure capable de prendre en charge des charges de travail d’IA à haute densité dans des installations existantes.

Validation des normes

La conception de référence a été validée selon les normes ANSI pour les déploiements aux États-Unis, avec des plans visant à étendre le cadre afin de prendre en charge les normes de l’International Electrotechnical Commission (IEC) pour les mises en œuvre mondiales.

Source : AI Business