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AVEVA e NVIDIA accelerano i digital twin per AI Factory
AVEVA integra il proprio software nell’ecosistema NVIDIA Omniverse DSX Blueprint per sviluppare una nuova architettura di digital twin per le AI Factory su larga scala.
www.aveva.com
Le cosiddette AI Factory stanno emergendo come infrastrutture chiave della nuova economia digitale, progettate per supportare workload di intelligenza artificiale su scala sempre più ampia.
In questo contesto, AVEVA annuncia una collaborazione strategica con NVIDIA per integrare le proprie soluzioni di ingegneria e operations nel NVIDIA Omniverse DSX Blueprint, creando un’architettura avanzata di digital twin dedicata ai data center AI.
L’obiettivo è accelerare il cosiddetto time-to-token, ovvero il tempo necessario affinché un’infrastruttura AI inizi a generare output, attraverso simulazioni avanzate, progettazione collaborativa e ottimizzazione delle risorse computazionali.
Integrazione tra ingegneria industriale e AI infrastructure
La collaborazione si basa sull’estensione delle metodologie tipiche dei progetti EPC (engineering, procurement and construction) al mondo delle infrastrutture AI.
Grazie all’integrazione con NVIDIA Omniverse, il software AVEVA consente di:
- progettare e simulare data center AI ad alta densità
- ottimizzare l’utilizzo delle GPU
- ridurre tempi e costi di implementazione
- migliorare la collaborazione tra team di progettazione e operations
L’iniziativa si inserisce inoltre in un ecosistema più ampio che coinvolge Schneider Electric ed ETAP, con l’obiettivo di creare una piattaforma completa per la progettazione e gestione delle AI Factory.
Digital twin lungo l’intero ciclo di vita
L’architettura sviluppata da AVEVA estende il concetto di digital twin a tutte le fasi del ciclo di vita delle AI Factory.
Progettazione e riutilizzo degli asset digitali
Attraverso l’integrazione con ambienti OpenUSD SimReady, è possibile importare e riutilizzare modelli esistenti, accelerando la progettazione e migliorando la qualità delle simulazioni.
Gestione centralizzata degli asset
Con le soluzioni di Asset Information Management, i clienti possono mantenere una single source of truth, allineando progettazione e operazioni in modo continuo.
Simulazione avanzata dei sistemi di raffreddamento
Le AI Factory richiedono sistemi di cooling altamente efficienti. Le soluzioni AVEVA permettono di modellare e ottimizzare reti di raffreddamento a liquido, fondamentali per data center ad alta densità.
Integrazione dati IT/OT e analisi in tempo reale
Uno degli elementi chiave della nuova architettura è l’integrazione tra dati IT e OT su larga scala.
Il PI System di AVEVA consente di aggregare dati provenienti da:
Digital twin lungo l’intero ciclo di vita
L’architettura sviluppata da AVEVA estende il concetto di digital twin a tutte le fasi del ciclo di vita delle AI Factory.
Progettazione e riutilizzo degli asset digitali
Attraverso l’integrazione con ambienti OpenUSD SimReady, è possibile importare e riutilizzare modelli esistenti, accelerando la progettazione e migliorando la qualità delle simulazioni.
Gestione centralizzata degli asset
Con le soluzioni di Asset Information Management, i clienti possono mantenere una single source of truth, allineando progettazione e operazioni in modo continuo.
Simulazione avanzata dei sistemi di raffreddamento
Le AI Factory richiedono sistemi di cooling altamente efficienti. Le soluzioni AVEVA permettono di modellare e ottimizzare reti di raffreddamento a liquido, fondamentali per data center ad alta densità.
Integrazione dati IT/OT e analisi in tempo reale
Uno degli elementi chiave della nuova architettura è l’integrazione tra dati IT e OT su larga scala.
Il PI System di AVEVA consente di aggregare dati provenienti da:
- sistemi energetici (UPS, PDU, generatori)
- infrastrutture di raffreddamento
- rack server e workload AI
- sistemi di gestione edificio (BMS, EPMS)
L’integrazione futura con modelli AI come NVIDIA NV-Tesseract permetterà funzionalità avanzate di anomaly detection e predictive analytics, migliorando la gestione operativa dei data center.
Gestione unificata e ottimizzazione operativa
Attraverso piattaforme come AVEVA Operations Control e Unified Operations Center, gli operatori possono gestire in modo centralizzato tutte le infrastrutture del data center.
Questo approccio consente di:
Gestione unificata e ottimizzazione operativa
Attraverso piattaforme come AVEVA Operations Control e Unified Operations Center, gli operatori possono gestire in modo centralizzato tutte le infrastrutture del data center.
Questo approccio consente di:
- monitorare le prestazioni in tempo reale
- identificare rapidamente le cause dei problemi
- ricevere raccomandazioni operative
- individuare trend di degrado con l’aumento della densità computazionale
Verso una nuova generazione di digital twin industriali
Secondo Rob McGreevy, le AI Factory rappresentano i nuovi motori dell’economia digitale globale e richiedono strumenti avanzati per progettazione e gestione.
Allo stesso modo, Vladimir Troy sottolinea come la crescita delle infrastrutture AI su scala gigawatt richieda una nuova generazione di intelligenza industriale in grado di ottimizzare l’intero ciclo di vita dei data center.
Con questa collaborazione, AVEVA e NVIDIA pongono le basi per una nuova generazione di digital twin su larga scala, in grado di integrare simulazione, dati e AI per progettare, costruire e ottimizzare le infrastrutture digitali del futuro.
Modificato da un giornalista industriale, Lekshman Ramdas, con il supporto dell’AI.
www.aveva.com
Secondo Rob McGreevy, le AI Factory rappresentano i nuovi motori dell’economia digitale globale e richiedono strumenti avanzati per progettazione e gestione.
Allo stesso modo, Vladimir Troy sottolinea come la crescita delle infrastrutture AI su scala gigawatt richieda una nuova generazione di intelligenza industriale in grado di ottimizzare l’intero ciclo di vita dei data center.
Con questa collaborazione, AVEVA e NVIDIA pongono le basi per una nuova generazione di digital twin su larga scala, in grado di integrare simulazione, dati e AI per progettare, costruire e ottimizzare le infrastrutture digitali del futuro.
Modificato da un giornalista industriale, Lekshman Ramdas, con il supporto dell’AI.
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