{"id":27936,"date":"2025-03-24T04:03:44","date_gmt":"2025-03-24T04:03:44","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27936"},"modified":"2025-03-24T04:03:44","modified_gmt":"2025-03-24T04:03:44","slug":"schneider-electric-y-etap-crean-un-gemelo-digital-para-mejorar-los-sistemas-electricos-de-fabricas-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27936","title":{"rendered":"Schneider Electric y ETAP crean un gemelo digital para mejorar los sistemas el\u00e9ctricos de f\u00e1bricas de IA"},"content":{"rendered":"
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Con el objetivo de aumentar la eficiencia de los centros de datos y mejorar la fiabilidad y el rendimiento de la red de las f\u00e1bricas de inteligencia artificial (IA), las compa\u00f1\u00edas Schneider Electric<\/a> y ETAP han presentado un gemelo digital de vanguardia que puede dise\u00f1ar y simular con precisi\u00f3n las necesidades energ\u00e9ticas de las f\u00e1bricas de IA. A trav\u00e9s de este gemelo digital, se proporciona una mejor comprensi\u00f3n y control de los sistemas el\u00e9ctricos y los requisitos energ\u00e9ticos, lo que ofrece la oportunidad de obtener importantes mejoras en eficiencia, fiabilidad y sostenibilidad.<\/p>\n

\"Gemelo
El gemelo digital proporciona informaci\u00f3n sobre sobre dise\u00f1o y simulaci\u00f3n avanzada de sistemas el\u00e9ctricos, seguimiento del rendimiento de la infraestructura el\u00e9ctrica en tiempo real y optimizaci\u00f3n avanzada de la eficiencia energ\u00e9tica.<\/figcaption><\/figure>\n

Aprovechando el NVIDIA Omniverse Blueprint para gemelos digitales de f\u00e1bricas de inteligencia artificial, Schneider Electric<\/a> y ETAP permiten el desarrollo de gemelos digitales que re\u00fanen m\u00faltiples entradas para sistemas mec\u00e1nicos, t\u00e9rmicos, de redes y el\u00e9ctricos para simular c\u00f3mo funciona una f\u00e1brica de IA.<\/p>\n

Aunque hasta ahora era posible una visualizaci\u00f3n b\u00e1sica de los sistemas el\u00e9ctricos, la integraci\u00f3n de las tecnolog\u00edas ETAP y NVIDIA Omniverse permite crear un gemelo digital completo de f\u00e1brica de IA en el que m\u00faltiples din\u00e1micas interact\u00faan \u00f3ptimamente. La sofisticada tecnolog\u00eda de modelado de ETAP crear\u00e1 una r\u00e9plica virtual de la infraestructura el\u00e9ctrica de un centro de datos y la combinar\u00e1 con datos del sistema el\u00e9ctrico en tiempo real, an\u00e1lisis avanzados y perspectivas.<\/p>\n

Por su parte, los algoritmos inteligentes analizan y predicen patrones de consumo y distribuci\u00f3n de energ\u00eda, permitiendo obtener informaci\u00f3n sobre dise\u00f1o y simulaci\u00f3n avanzada de sistemas el\u00e9ctricos, an\u00e1lisis din\u00e1mico en hip\u00f3tesis \u2018Y si\u2026\u2019, seguimiento del rendimiento de la infraestructura el\u00e9ctrica en tiempo real y optimizaci\u00f3n avanzada de la eficiencia energ\u00e9tica.<\/p>\n

Adem\u00e1s de obtener informaci\u00f3n sobre mantenimiento predictivo y evaluaci\u00f3n de la fiabilidad del sistema, los operadores podr\u00e1n conocer las necesidades de infraestructura basadas en el uso de la energ\u00eda, que pueden ayudar a reducir el coste total de propiedad.<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n desde la red hasta el chip<\/h2>\n

Desde los cl\u00fasteres de formaci\u00f3n a gran escala hasta los servidores de inferencia, las cargas de trabajo de IA est\u00e1n provocando un aumento significativo del consumo energ\u00e9tico de los centros de datos.<\/p>\n

A diferencia de las tareas inform\u00e1ticas tradicionales, las operaciones de inteligencia artificial -en particular la formaci\u00f3n de modelos y los procesos de inferencia complejos- requieren una potencia de c\u00e1lculo sustancial, lo que conduce a mayores densidades de potencia de rack.<\/p>\n

A medida que se acelera la adopci\u00f3n de la IA, las startups, las empresas, los proveedores de colocaci\u00f3n y los gigantes de Internet deben replantearse el dise\u00f1o y la gesti\u00f3n de los centros de datos para hacer frente a la creciente necesidad de eficiencia energ\u00e9tica.<\/p>\n

La colaboraci\u00f3n entre ETAP y NVIDIA introduce un innovador enfoque \u2018Grid to Chip\u2019 que aborda los retos cr\u00edticos de la gesti\u00f3n de la energ\u00eda, la optimizaci\u00f3n del rendimiento y la eficiencia energ\u00e9tica en la era de la IA. Actualmente, los operadores de centros de datos pueden estimar el consumo medio de energ\u00eda a nivel de rack, pero el nuevo gemelo digital de ETAP pretende aumentar la precisi\u00f3n en el modelado del comportamiento din\u00e1mico de la carga a nivel de chip para mejorar el dise\u00f1o de los sistemas de alimentaci\u00f3n y optimizar la eficiencia energ\u00e9tica.<\/p>\n

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