Schneider Electric и AMD выпустили совместно разработанный эталонный проект, предназначенный служить схемой для операторов дата-центров, развертывающих высокоплотную инфраструктуру AI.

Проект построен вокруг стоечной платформы AMD Helios и способен поддерживать AI-стойки с плотностью мощности до 246kW, а также модульные многокластерные среды с IT-мощностью до 10.4MW. Для сравнения: традиционные стойки корпоративных дата-центров обычно работают в диапазоне 5–15kW, а значит, эта схема ориентирована на увеличение энергопотребления на стойку примерно на порядок, обусловленное нагрузками AI-обучения и инференса с высокой долей GPU. По данным компаний, эталонный проект может использоваться как операторами, строящими новые AI-фабрики, так и теми, кто внедряет высокоплотную AI-инфраструктуру в существующие дата-центры.

Роб Бангер, глобальный директор по архитектуре решений для дата-центров в Schneider Electric, заявил, что проект появляется в момент, когда усиливающиеся AI-нагрузки подводят инфраструктуру дата-центров к тому, что он назвал "беспрецедентными пределами".

"Операторам необходимо управлять значительно более высокой плотностью мощности, тепловыми требованиями и операционной сложностью, одновременно снижая риск развертывания", — сказал Бангер AI Business.

Инструменты моделирования и охват инфраструктуры

Для решения этих задач проект включает инструменты моделирования Schneider Electric ETAP и EcoStruxure IT Design CFD, позволяющие операторам тестировать, прогнозировать и управлять производительностью инфраструктуры до развертывания.

Эталонный проект охватывает четыре инфраструктурные области: электропитание объекта, охлаждение объекта, IT-пространство и программное обеспечение жизненного цикла. Моделируя производительность физической инфраструктуры дата-центра, компании утверждают, что схема сокращает процессы планирования за счет четкого определения того, как должны быть организованы электропитание, охлаждение и IT-инфраструктура.

"Эти возможности помогают организациям быстрее строить надежные и масштабируемые AI-фабрики с большей уверенностью, меньшим риском и меньшей сложностью", — добавил Бангер.

Проект также включает мониторинг и аналитику в реальном времени, предиктивное обслуживание на основе AI и оптимизацию на уровне системы, охватывающую электропитание, охлаждение и IT-инфраструктуру.

Развертывание AI-инфраструктуры как инженерная задача

Публикация схемы происходит в период, когда фокус развертывания AI-инфраструктуры смещается — от обеспечения вычислительных мощностей к интеграции сложных систем в рамках всей операции, включая электропитание, охлаждение, сетевую инфраструктуру и текущее управление. Этот сдвиг вызвал волну сотрудничества между поставщиками, которые создают предварительно валидированные эталонные архитектуры, поскольку отдельным операторам все сложнее самостоятельно интегрировать стоечные GPU-системы, жидкостное охлаждение и высоковольтное распределение электроэнергии.

"Эталонный проект AMD Helios преодолевает разрыв между передовыми AI-вычислительными платформами, энергетическими технологиями и реальным внедрением в дата-центрах благодаря совместно разработанной и валидированной схеме", — сказал Бангер. "Хотя доступ к электроэнергии остается серьезным отраслевым ограничением, эталонные проекты, подкрепленные инженерной проработкой, позволяют организациям быстрее переходить от планирования к развертыванию с большей уверенностью, эффективностью и надежностью".

Упоминание Бангером электроэнергии как ограничения отражает широко освещаемую отраслевую проблему: сроки подключения к коммунальным сетям, ограничения пропускной способности энергосетей и местные разрешительные процедуры стали значительными узкими местами для гипермасштабных и корпоративных AI-проектов в разных регионах.

Проект предназначен для поддержки модульного масштабирования, позволяя размещать AI-кластеры с IT-мощностью до 10.4MW для развертываний на новых площадках, а также предоставляя инфраструктуру, способную справляться с высокоплотными AI-нагрузками на существующих объектах.

Валидация стандартов

Эталонный проект был валидирован по стандартам ANSI для развертываний в США; в дальнейшем планируется расширить фреймворк для поддержки стандартов International Electrotechnical Commission (IEC) для глобальных внедрений.

Источник: AI Business