Pe măsură ce centrele de date trec de la experimentarea cu modele AI la producție la scară, provocarea nu mai este doar performanța GPU, ci orchestrarea unei infrastructuri fizice capabile să susțină densități extreme, cu răcire și energie integrate din prima zi. În acest context, Schneider Electric lansează, în parteneriat cu NVIDIA, noi scheme de referință care promit să reducă timpul de proiectare și punere în operare pentru fabricile de AI de generație nouă, inclusiv cele bazate pe rackurile NVL la peste 100 kW per rack, răcite integral cu lichid. În practică, nu mai vorbești despre piese cărate pe șantier, ci despre planuri validate, cu piese compatibile și interfețe software deja aliniate.
Dincolo de anunțuri, miza e simplă: să treci de la “merge și-așa” la un cadru repetabil, auditabil și interoperabil. O schemă de referință bine făcută îți dă din start răspunsuri la întrebări critice despre putere disponibilă, trasee hidraulice, redundanțe, limita termică pe rack sau interfațarea cu software-ul de orchestrare a unui întreg campus AI.
Ce înseamnă, concret, o schemă de referință
Gândește-te la o schemă de referință ca la o hartă tehnică end-to-end: descrie cum pui cap la cap alimentarea electrică a facilității, răcirea la nivel de sală, echipamentele IT și straturile de software care leagă totul într-un ciclu de viață coerent. Documentația standardizată îți specifică dinainte topologiile electrice, nivelurile de redundanță, buclele de răcire, componentele recomandate și pașii de testare, astfel încât echipele de proiect să nu reinventeze roata la fiecare implementare. În loc de o colecție de PDF-uri disparate, primești un pachet validat care scade riscul de integrare și reduce iterațiile pe șantier.
În noile proiecte co-dezvoltate cu NVIDIA, primul design de referință pune accent pe integrarea controlului de răcire cu lichid și a managementului de energie într-un cadru comun de automatizare. Componenta de răcire include soluții Motivair by Schneider Electric și vine cu mecanisme de control sincron pentru pompare, supape, schimbătoare de căldură și monitorizarea parametrilor critici (debit, temperaturi supply/return, presiuni diferențiale), astfel încât să eviți atât thermal throttling-ul, cât și supraconsumul. Din perspectiva ta, înseamnă mai puține puncte „oarbe” și un traseu clar de la design la operare.
De ce contează interoperabilitatea cu NVIDIA Mission Control
Într-o fabrică AI, orchestrarea clusterelor nu mai poate fi decuplată de infrastructura fizică. Integrarea cu NVIDIA Mission Control – platforma de operare și orchestrare pentru fabrici AI – aduce într-un singur tablou starea clusterelor, alocarea sarcinilor, consumurile și siguranțele operaționale. Practic, datele din infrastructura critică sunt „văzute” de software-ul care îți rutează joburile, astfel încât planificarea să țină cont de limitele reale de energie și termică. Pentru tine, efectul este reducerea timpilor morți și o exploatare mai eficientă a resurselor, fără să rulezi clusterul la limita roșie.
Această interoperabilitate devine esențială odată cu trecerea la arhitecturi Blackwell Ultra și platforme rack-scale complet răcite cu lichid. În loc să calibrezi separat curbele de răcire și politicile de workload, le vei coordona pe o axă comună: când sarcina se intensifică sau se rebalansează, controlul de infrastructură reacționează automat, păstrând performanța stabilă și evitând supraprovisionarea.
Răcire cu lichid la 142 kW pe rack: ce presupune în teren
Al doilea design de referință vizează o sală de date cu rackuri până la 142 kW per rack, în special NVIDIA GB300 NVL72, cu documentație pentru patru arii: alimentare a facilității, răcire a facilității, spațiu IT și software de lifecycle. Ai disponibile configurații atât pe ANSI, cât și pe IEC, ceea ce simplifică conformitatea în proiecte multi-regiune. Dincolo de cifre, asta înseamnă bucle primare/secundare bine dimensionate, unități CDU potrivite pentru fluxul termic, colectoare, senzori și scenarii de avarie testate, ca să nu descoperi limitele abia în producție.
GB300 NVL72 este o platformă rack-scale complet răcită cu lichid, care unifică 72 de GPU-uri Blackwell Ultra cu procesoare Grace într-o singură unitate optimizată pentru reasoning și inferență la scară. Densitatea de putere implică bucle de lichid cu debite ridicate și disipare termică pe schimbătoare eficiente, dar și o arhitectură electrică capabilă să livreze stabil aceste niveluri. Dacă vii din generația precedentă, diferența nu e doar la nivel de TFLOPS, ci la disciplina cu care proiectezi și operezi energia și termica din jurul clusterului.
De ce aceste scheme scurtează „time-to-AI”
În proiectele clasice, multe blocaje apar când echipele electrice, mecanice și IT negociază târziu compatibilitățile. Un design de referință îți reduce aceste fricțiuni prin alegeri validate în amonte: de la tipuri de PDU, la trasee de țeavă, la interfețele BMS/DCIM și corelarea lor cu orchestrarea clusterului. Câștigul nu este doar calendaristic, ci și operațional: ai un baseline de eficiență și fiabilitate pe care îl poți replica în campusuri multiple, cu o curbă de învățare mai scurtă pentru echipe.
În plus, pe fundalul creșterii accelerate a consumului energetic generat de AI, abordările standardizate sunt una dintre puținele modalități prin care poți controla costurile și impactul asupra rețelei. Proiectarea cu răcire cu lichid integrată și control inteligent al energiei permite atât densități mai mari, cât și o fereastră reală de optimizare a OPEX-ului, fără compromisuri asupra performanței.