GTCシュナイダーエレクトリックは、適切な電力要件を正確に設計するために、AI データセンターの動作をシミュレートするデジタル ツイン システムを開発しました。
エネルギーインフラ企業は、電気デジタルツインの専門企業ETAPと協力し、オープンソースのOpenUSDユニバーサルシーン記述技術を使用してリアルなシミュレーション3D世界を構築するGPU大手のプラットフォームであるNvidia Omniverseをベースにしたシステムを開発したと述べている。
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NVIDIAのGTC 2025イベントで発表されたこの設計ツールは、シュナイダーエレクトリックのデータセンター運営会社顧客向けに提供される予定です。このツールは、AI対応のビットバーン（NVIDIAが「AIファクトリー」と呼ぶ）の構築において、電気システムと電力要件に関するより詳細な情報と制御を提供します。
このニーズは、AIワークロードの増加に起因しており、AIワークロードは長年にわたりデータセンターの電力消費を大幅に増加させてきました。従来のタスクとは異なり、モデルトレーニングなどのAI運用には膨大なコンピューティングパワーが必要となるため、ラックの電力密度が高まり、一部の企業はデータセンターの設計と管理の見直しを迫られています。
一部の導入では、ラックあたりの電力密度が10kWから30kWに増加しており、今後さらに増加する見込みです。一方、従来の施設は、ラックあたり2～5kWの電力密度を持つデータホールを中心に構築されていました。こうした高密度導入の一部では、液冷も必須となり、インフラ計画をさらに複雑化させています。
「ETAP、シュナイダーエレクトリック、NVIDIA は協力して、データセンター技術を進化させているだけではありません。企業が業務を最適化し、AI の電力要件にシームレスに対応できるように支援しています」と、シュナイダーのデータセンター、ネットワーク、サービス担当副社長であるパンカジ・シャルマ氏は主張しています。
同社によれば、デジタルツインプラットフォームにより、ユーザーはデータセンターの電気インフラの仮想レプリカを作成し、それをリアルタイムの電力システムデータ、高度な分析、洞察と組み合わせて、電力消費と配電パターンを分析・予測することができるという。
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シュナイダーによれば、これはリアルタイムのパフォーマンス追跡、エネルギー使用の最適化、「What if」シナリオ分析、予測メンテナンス、システム信頼性評価を意味します。
「AIワークロードの複雑さと規模が増大するにつれて、効率、信頼性、持続可能性を確保するには正確な電力管理が重要になります」と、NVIDIAのHPCおよびAIファクトリーソリューション担当シニアディレクター、ディオン・ハリス氏はコメントしています。
「当社はデータセンター運営者に、電力動態に関する前例のない可視性と制御を提供し、インフラストラクチャを最適化し、AIの導入を加速しながら運用の回復力を強化することを可能にします。」
この動きは、シュナイダーが2月に高性能コンピューティング（HPC）システム向け液体冷却および熱管理技術の専門企業であるモティベアの経営権を取得する契約を締結したことを受けてのものだ。
シュナイダーエレクトリックは既に独自の冷却技術を有していましたが、モティベアはAIに必要な高密度実装において豊富な経験を有していました。同社は今回の買収により、「グリッドからチップ、チップからチラーに至るまで、最も幅広いポートフォリオ」を獲得したと主張しています。®
