El proyecto piloto Immersive Twin conecta los requisitos de las cargas de trabajo de inteligencia artificial con modelos eléctricos, energéticos, de refrigeración y operativos para acelerar el despliegue de fábricas de IA. Desarrollado sobre la base de NVIDIA Omniverse DSX Blueprint, integra las tecnologías de Schneider Electric, AVEVA y ETAP en una única plataforma digital. Schneider Electric, AVEVA, Nscale y Start Campus han anunciado el éxito de este piloto.
El proyecto se centra en las operaciones de Nscale en el centro de datos SIN01, ubicado en el campus de centros de datos SINES, de 1,2 GW, desarrollado por Start Campus en Portugal. El campus está diseñado para dar soporte a sucesivas generaciones de infraestructura de IA y, conforme a los planes anunciados, albergará más de 66.000 GPU NVIDIA Rubin.
Al combinar datos de ingeniería y operaciones con simulaciones avanzadas de suministro eléctrico y refrigeración, así como con los requisitos de las cargas de trabajo, el nuevo Immersive Twin de Schneider Electric y AVEVA ofrece una visión unificada del rendimiento del centro de datos. De este modo, ayuda a identificar oportunidades para optimizar la infraestructura antes de aplicar cambios en las instalaciones.
Simulación del suministro eléctrico y la refrigeración
Gracias al gemelo digital, Nscale espera reducir el tiempo hasta la generación del primer token, aumentar la eficiencia en su generación, mejorar las operaciones, incrementar la flexibilidad y reducir los riesgos al actualizar o modificar su conjunto de tecnologías. David Power, director de tecnología de Nscale, explica que la modelización abarca desde el suministro eléctrico y la refrigeración hasta la entrega de tokens y permite identificar dónde optimizar la infraestructura antes de introducir cambios sobre el terreno.
El piloto Immersive Twin da soporte a todo el ciclo de vida de las fábricas de IA, desde el diseño hasta las operaciones, mediante la creación de un gemelo digital basado en OpenUSD que conecta las tecnologías de Schneider Electric, ETAP, AVEVA y terceros. Permite probar distintos escenarios hipotéticos relacionados con el suministro eléctrico, la refrigeración y el comportamiento de los procesos para validar decisiones de diseño y evaluar el impacto de las actualizaciones.
La conexión de los datos de tecnologías de la información y de operación permite analizar el rendimiento y reducir los riesgos de adquisición. Asimismo, el piloto impulsa la interoperabilidad mediante archivos de activos preparados para la simulación, lo que facilita su integración en los gemelos digitales.
Start Campus aporta la infraestructura real, la experiencia en ingeniería y el entorno operativo. La integración de estos datos, tecnologías y conocimientos permite a Nscale utilizar el gemelo digital para modelizar y probar nuevas configuraciones o tecnologías antes de implantarlas. Pankaj Sharma, vicepresidente ejecutivo de software y servicios de Schneider Electric, destaca la conexión entre los requisitos de las cargas de trabajo y la infraestructura de TI de Nscale y los datos de las instalaciones físicas de Start Campus.
Modelos compartidos para evaluar nuevas configuraciones
Robert Dunn, director ejecutivo de Start Campus, señala que trabajar sobre un mismo modelo permite a operadores y clientes acordar la configuración antes de construirla. La simulación permite evaluar cómo un aumento de la densidad de los racks repercute en la cadena eléctrica y en el circuito de refrigeración líquida, así como probar nuevas generaciones de hardware antes de materializar los cambios.
Este proyecto piloto amplía el trabajo que Schneider Electric, AVEVA y ETAP llevan a cabo con NVIDIA. Las tres compañías se incorporaron en 2025 a la Alliance for OpenUSD (AOUSD) para acelerar el desarrollo de gemelos digitales y fábricas de IA mediante NVIDIA Omniverse DSX Blueprint.
Las compañías siguen colaborando en arquitecturas de referencia, infraestructuras integradas y soluciones de software para suministrar energía y refrigeración a la próxima generación de fábricas de IA. También utilizan las bibliotecas de NVIDIA Omniverse para simular y mejorar la eficiencia energética en entornos reales.
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