Французская корпорация Schneider Electric объявила о сотрудничестве с NVIDIA с целью оптимизации инфраструктуры ЦОД, что позволит добиться новых достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) и технологий цифровых двойников.

Используя опыт в области инфраструктуры ЦОД и передовые ИИ-технологии NVIDIA, Schneider Electric разработает первые в своём роде общедоступные эталонные проекты дата-центров, призванные переопределить стандарты развёртывания и эксплуатации ИИ в экосистемах ЦОД. Эти проекты будут адаптированы для кластеров ускорителей NVIDIA и предназначены для поддержки нагрузок инженерного моделирования, автоматизации электронного проектирования, автоматизированного проектирования лекарств и генеративного ИИ.

Особое внимание будет уделено обеспечению системам распределения большой мощности, системам жидкостного охлаждения и средствам управления для обеспечения простого ввода в эксплуатацию и надёжной работы высокоплотных кластеров. Эталонные проекты предложат надёжную основу для внедрения аппаратных платформ NVIDIA в ЦОД, одновременно оптимизируя производительность, масштабируемость и общую устойчивость объектов. Эти же проекты можно будет использовать для развёртывания ИИ-серверов высокой плотности в существующих ЦОД.

Изображение: Steve Johnson / Unsplash

В рамках объявленного сотрудничества AVEVA, дочерняя компания Schneider Electric, подключит свою платформу цифровых двойников к NVIDIA Omniverse, создав единую среду для виртуального моделирования и совместной работы. Это позволит ускорить проектирование и развёртывание сложных систем, а также сократить время их вывода на рынок и затраты. «Технологии NVIDIA расширяют возможности AVEVA по созданию реалистичного и захватывающего опыта совместной работы, основанного на богатых данных и возможностях интеллектуального цифрового двойника AVEVA», — отметил глава AVEVA.

Компании NVIDIA и Siemens сообщили о расширении сотрудничества с целью внедрения иммерсивной визуализации и генеративного ИИ в промышленное проектирование и производство. В частности, Siemens интегрирует новый программный интерфейс NVIDIA Omniverse Cloud API в свою платформу Xcelerator.

Напомним, Omniverse Cloud представляет собой комплексный пакет облачных сервисов, позволяющих проектировать, публиковать, эксплуатировать и тестировать приложения метавселенной вне зависимости от местонахождения. В свою очередь, Xcelerator — интегрированный пакет ПО и сервисов для разработки приложений.

NVIDIA и Siemens совмещают платформы Omniverse и Xcelerator, выводя промышленную автоматизацию на новый уровень. Партнёры объединяют обширную промышленную экосистему Xcelerator и физически точный механизм создания виртуального мира в реальном времени с поддержкой ИИ. Это позволяет создавать точные реалистичные цифровые двойники.

Источник изображения: NVIDIA

В рамках сотрудничества Siemens, в частности, интегрирует NVIDIA Omniverse Cloud API в состав Teamcenter X (входит в Xcelerator). Облачная система Teamcenter X предоставляет пользователям безопасный доступ к данным управления жизненным циклом изделия (PLM) из любой точки мира, с любого устройства и в любое время. Благодаря использованию API Omniverse могут быть ускорены различные рабочие процессы при создании цифровых двойников, такие как изменение условий освещения, применение тех или иных материалов и пр.

Источник изображения: NVIDIA

Отмечается, что традиционно компании в значительной степени полагались на физические прототипы при реализации крупномасштабных промышленных проектов. Такой подход является дорогостоящим, ограничивает инновации и замедляет время выхода решений на рынок. Совместная инициатива Siemens и NVIDIA позволяет устранить указанные препятствия путём создания фотореалистичных цифровых двойников, учитывающих физику реального мира. Это означает, что такие компании, как HD Hyundai (занимается судостроением, тяжёлым оборудованием и машиностроением), могут унифицировать и визуализировать сложные инженерные проекты непосредственно в Teamcenter X.

В частности, API USD Query позволяет пользователям Teamcenter X перемещаться и взаимодействовать с физически точными объектами, тогда как API USD Notify обеспечивает автоматическое обновление дизайна и сцен в режиме реального времени. В дальнейшем Siemens планирует внедрить технологии NVIDIA и в другие продукты Xcelerator.

Компания NVIDIA анонсировала облачную исследовательскую платформу 6G Research Cloud, которая призвана помочь в разработке технологий связи следующего поколения. В число первых пользователей и партнёров по экосистеме вошли Ansys, Швейцарская высшая техническая школа Цюриха (ETH Zurich), Fujitsu, Keysight, Nokia, Северо-Восточный университет (Northeastern University), Rohde & Schwarz, Samsung, SoftBank и Viavi.

Утверждается, что 6G Research Cloud предоставляет комплексный набор инструментов для внедрения ИИ в области сетей радиодоступа (RAN). NVIDIA отмечает, что платформа позволяет организациям ускорить развитие сервисов 6G, которые соединят «триллионы устройств» с облачными инфраструктурами, заложив основу для гиперинтеллектуального мира.

NVIDIA 6G Research Cloud состоит из трёх ключевых компонентов. Это, в частности, подсистема NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin for 6G: специализированный «цифровой двойник», позволяющий физически точно моделировать системы 6G — от одной башни до масштабов целого города. Двойник включает в себя программно-определяемые симуляторы RAN и пользовательского оборудования, а также набор реалистичных свойств местности и объектов. Используя систему, исследователи смогут моделировать и создавать алгоритмы работы базовой станции на основе данных, специфичных для конкретной площадки, а также обучать модели в режиме реального времени для повышения эффективности передачи информации.

Источник изображения: NVIDIA

Ещё один компонент называется NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN: это программно-определяемый стек RAN, который предназначен для настройки, программирования и тестирования сетей 6G в режиме реального времени. Третьим элементом является фреймворк NVIDIA Sionna Neural Radio Framework, обеспечивающий бесшовную интеграцию с популярными платформами, такими как PyTorch и TensorFlow. При этом задействованы ускорители NVIDIA на базе GPU для генерации и сбора данных, а также обучения моделей ИИ.

Исследователи могут применять NVIDIA 6G Research Cloud для реализации различных проектов в сфере 6G. Это могут быть сервисы для автономного транспорта, интеллектуальных пространств, расширенной реальности, иммерсивного обучения, коллективной работы и пр.

Компания NVIDIA на конференции GTC 2024 приоткрыла завесу тайны над новым вычислительным кластером, предназначенным для решения ресурсоёмких задач в области ИИ. Полностью работоспособный дата-центр продемонстрирован в виде цифрового двойника на платформе Omniverse. Показанный кластер выполнен на платформе NVIDIA GB200 NVL72.

Отмечается, что проектирование и создание современных ЦОД — очень трудоёмкий процесс, который требует объединения усилий самых разных команд специалистов. При этом должно учитываться огромное количество факторов, от которых зависят энергетическая эффективность, производительность, возможность масштабирования и пр. Цифровые двойники дают возможность упростить и ускорить процесс.

Источник изображения: NVIDIA

Цифровой двойник создан на платформе Cadence Reality с применением Omniverse. Для создания цифровой копии будущего ЦОД, который заменит один из устаревших дата-центров NVIDIA, компания Kinetic Vision просканировала площадку с помощью носимого сканера NavVis VLX на основе лидара. В результате были получены высокоточные данные о физических характеристиках объекта и панорамные фотографии. Далее с помощью ПО Prevu3D была сформирована реалистичная 3D-модель ЦОД. Инженеры объединили и визуализировали несколько наборов данных САПР с высокой точностью с помощью платформы Cadence Reality.

Источник изображения: NVIDIA

Программные интерфейсы Omniverse Cloud обеспечили совместимость с другими инструментами, включая Patch Manager и NVIDIA Air. С помощью Patch Manager специалисты разработали физическую схему кластера и сетевой инфраструктуры, включая необходимые кабели с расчётом их длины. Кроме того, были рассчитаны воздушные потоки и параметры СЖО от таких партнёров, как Vertiv и Schneider Electric.

NVIDIA показала, что цифровые двойники позволяют проектировать, тестировать и оптимизировать ЦОД полностью в виртуальной среде. Визуализируя производительность дата-центра, команды могут изучать различные варианты компоновки и оценивать всевозможные сценарии. Таким образом, можно добиться оптимальной структуры ЦОД ещё до создания физического объекта.

Компания Juniper Networks Inc. представила новый инструмент Marvis Minis на базе ИИ, который позволяет моделировать влияние изменений в сети, чтобы определить, может ли это привести к техническим проблемам.

Marvis Minis использует ИИ для выявления причин сбоев в сети и автоматически генерирует предложения по устранению неполадок. Инструмент имеет диалоговый интерфейс, используя который администратор сможет запрашивать подсказки при настройке маршрутизаторов и других компонентов.

Marvis Minis автоматически распознаёт конфигурацию и параметры сети. Затем он моделирует подключения пользователей, устройств этих пользователей и приложения, работающие на этих устройствах. Моделируемый трафик позволяет выявить сбои в сети, о которых администратор узнал бы лишь после того, как они вызвали бы технические проблемы у сотрудников.

Источник изображений: Juniper Networks

После обнаружения проблемы в сети Marvis Minis отправляет собранные данные об инциденте в службу Marvis Actions, автоматически генерирующую рекомендации по устранению неисправностей и способную самостоятельно исправить некоторые проблемы без вмешательства человека. Благодаря интеграции Minis в платформу сетевой автоматизации Marvis нет необходимости установки дополнительных внешних программных компонентов в сети для сбора данных по выявлению неполадок, что упрощает работу администраторов.

Juniper сообщила, что использование инструмента облегчит администраторам доступ к информации о кабелях, конфигурации и других технических деталях сети. Marvis Minis работает как с собственным сетевым оборудованием компании, так и с оборудованием других фирм.

«ИИ — это крупнейший технологический переломный момент со времен появления самого интернета, и его постоянное влияние на сети невозможно недооценить», — цитирует заявление гендиректора Juniper Рами Рахим (Rami Rahim) ресурс SiliconANGLE. «Расширяя операции с ИИ от конечного пользователя до приложения и на каждом сетевом домене между ними, мы делаем большой шаг к тому, чтобы сбои в сети, заявки на неисправности и простои приложений остались в прошлом», — добавил он.

Juniper также сообщила об обновлении своего предложения AI Data Center, включающего Marvis, платформу сетевого управления Apstra, маршрутизаторы и коммутаторы. В частности, обновлённая платформа Apstra поможет быстрее обрабатывать Ethernet-трафик ИИ-приложений. Juniper также представила новые маршрутизаторы PTX и линейные модули на базе собственных чипов Express 5, а семейство коммутаторов Juniper QFX пополнилось решениями на базе Broadcom Tomahawk 5.