NVIDIA Expande o Omniverse Blueprint para Gêmeos Digitais de Fábrica de IA com Novas Integrações de Ecossistema e Ferramentas de Desenvolvimento

por Madison Huang

Capacitando as equipes de engenharia com mais ferramentas para a construção de fábricas de IA, a NVIDIA anunciou recentemente uma expansão significativa do NVIDIA Omniverse Blueprint para gêmeos digitais de fábrica de IA, agora disponível como uma prévia.

O blueprint apresenta novas integrações nos ecossistemas de energia, resfriamento e rede da fábrica de IA com os líderes do setor Delta Electronics, Jacobs e Siemens, juntando-se aos parceiros existentes Cadence, Schneider Electric com ETAP e Vertiv.

Esse ecossistema crescente unifica o design e a simulação de bilhões de componentes necessários para construir gêmeos digitais de fábricas de IA. O blueprint expandido equipará as equipes de engenharia para projetar, simular e otimizar fábricas inteiras de IA em ambientes virtuais fisicamente precisos, permitindo a detecção precoce de problemas e o desenvolvimento de instalações mais inteligentes e confiáveis.

Construído em arquiteturas de referência para fábricas de IA com tecnologia NVIDIA GB200 NVL72, o blueprint aproveita as bibliotecas de ativos Universal Scene Description (OpenUSD). Isso permite que os desenvolvedores agreguem dados 3D e de simulação detalhados que representam todos os aspectos do data center em um único modelo unificado, permitindo que eles projetem e simulem uma infraestrutura avançada de IA otimizada para eficiência, taxa de transferência e resiliência.

O Omniverse Blueprint para gêmeos digitais de fábrica de IA unifica os componentes de energia, resfriamento e rede da fábrica de IA em uma simulação.

Equipes do Ecossistema de Fábrica de IA com a NVIDIA

O Omniverse Blueprint para gêmeos digitais de fábrica de IA reúne diversos parceiros e ferramentas para otimizar o design, a simulação, a implantação e as operações das fábricas de IA. Recentemente, a NVIDIA anunciou que novos parceiros estão contribuindo para o framework.

A Siemens está construindo modelos 3D de acordo com o blueprint e se envolvendo com o esforço de padronização pronto para simulação, ou SimReady, enquanto a Delta Electronics está adicionando modelos de seus equipamentos. Como eles são construídos com OpenUSD, os usuários obtêm simulações precisas de seus equipamentos de instalações. Jacobs está ajudando a testar e otimizar o workflow do blueprint de ponta a ponta.

Eles se juntam a líderes em soluções de energia e resfriamento de data centers, como a Schneider Electric com a ETAP e a Vertiv, que contribuem com ativos do SimReady para preencher o gêmeo digital da fábrica de IA com modelos 3D de sistemas de energia, resfriamento e mecânicos.

“À medida que as fábricas de IA continuam a escalar em um ritmo sem precedentes, as demandas de energia que elas geram estão remodelando todo o cenário da infraestrutura digital”, diz Tanuj Khandelwal, CEO da ETAP. “Usando os ativos do Omniverse Blueprint e do SimReady, os clientes podem testar e otimizar a eficiência energética para a complexidade e intensidade de suas cargas de trabalho de IA antes mesmo de começar.”

As conexões com a Plataforma Cadence Reality Digital Twin e o ETAP fornecem simulação térmica e de energia, permitindo que as equipes de engenharia testem e otimizem a energia, o resfriamento e a rede muito antes do início da construção. Essas contribuições ajudam a NVIDIA e seus parceiros a reformular a forma como a infraestrutura de IA é construída para obter designs mais inteligentes, evitar o tempo de inatividade e aproveitar ao máximo as fábricas de IA.

“Os gêmeos digitais são fundamentais para atender à crescente demanda global por fábricas de IA”, disse Ben Gu, vice-presidente corporativo de P&D para análise de sistemas multifísicos da Cadence. “A integração da plataforma Cadence Reality Digital Twin com o NVIDIA Omniverse Blueprint transforma todo o processo de engenharia para projetar fábricas de IA com mais eficiência e operá-las com mais eficiência do que nunca. Estamos entusiasmados em continuar nossa colaboração full-stack com a NVIDIA.”

Criando Ativos SimReady para Fábricas de IA

Os modelos baseados em OpenUSD dentro do blueprint são inerentemente SimReady, projetados desde o início para serem baseados na física. Isso é especialmente valioso para desenvolver e testar IA física e IA baseada em agentes dentro dessas fábricas de IA, permitindo simulações de IA industrial rápidas e em larga escala de sistemas de energia e refrigeração, automação predial e operações gerais de IT.

O workflow de padronização do SimReady permite que os desenvolvedores visualizem simulações padronizadas do fluxo de ar térmico em um ambiente de gêmeo digital.

Um aprimoramento importante para este blueprint é o workflow de padronização do SimReady. Originalmente desenvolvido como uma proposta de padronização do SimReady para simplificar a criação interna de ativos OpenUSD da NVIDIA, este recurso agora disponível publicamente, independente do setor, oferece requisitos e processos padronizados para o desenvolvimento de recursos do SimReady. Ele capacita os desenvolvedores e proprietários de data centers a estabelecer, otimizar e testar rigorosamente com eficiência seus próprios gêmeos digitais de infraestrutura crítica, especialmente para gerenciamento elétrico e térmico em fábricas de IA.

Um Caminho Mais Inteligente Para a Infraestrutura de IA

A expansão do NVIDIA Omniverse Blueprint para gêmeos digitais de fábrica de IA marca um salto significativo na forma como os engenheiros projetam, simulam e constroem a infraestrutura sofisticada necessária para a IA industrial.

Ao fornecer um gêmeo digital unificado e fisicamente preciso, construído sobre a base robusta do OpenUSD e guiado pela padronização SimReady, esse blueprint permite que o setor reduza o risco do desenvolvimento, otimize o desempenho e acelere a implantação de fábricas de IA de última geração.

Saiba mais sobre o NVIDIA Omniverse e visualize o Omniverse Blueprint para gêmeos digitais de fábrica de IA.

Imagem em destaque cortesia da Cadence, ETAP, Schneider Electric e Vertiv.