Dassault Systèmes e Vertiv definem metas modeladas para fábricas de IA

A Dassault Systèmes e a Vertiv anunciaram a colaboração durante a NVIDIA GTC Berlin. O trabalho amplia o Vertiv SmartRun, um gémeo virtual configurável, para infraestruturas mais amplas de fábricas de IA, incluindo o Vertiv OneCore. O OneCore é descrito como solução de centro de dados de construção híbrida que integra energia crítica, gestão térmica e infraestrutura de apoio. O anúncio combina engenharia de sistemas e simulação da Dassault Systèmes com projetos de energia e arrefecimento da Vertiv para avaliar uma instalação integrada antes da construção.

O objetivo declarado é reduzir a complexidade no local da obra e acelerar o percurso desde o início do projeto até à capacidade produtiva de IA. O comunicado descreve as fábricas de IA como sistemas interligados nos quais energia, arrefecimento, rede, controlos e computação se influenciam. Uma alteração numa área pode afetar outras; por isso, os parceiros dizem que os engenheiros devem avaliar o sistema integrado antes da implementação.

Os projetos de referência baseiam-se no projeto NVIDIA Vera Rubin DSX AI Factory e no Omniverse DSX Blueprint. A Dassault Systèmes fornece a plataforma 3DEXPERIENCE, engenharia de sistemas baseada em modelos, simulação e gémeos virtuais; a Vertiv contribui recursos SimReady configuráveis de energia e arrefecimento e experiência em infraestrutura. As empresas dizem que esses recursos podem ser representados como modelos de sistema e adaptados às necessidades dos clientes. A colaboração passa do gémeo SmartRun para soluções que incluem OneCore e liga energia, sistemas térmicos e planeamento de computação num processo de projeto comum.

No fluxo descrito, os engenheiros podem comparar configurações, propagar alterações entre disciplinas, efetuar validação ao nível do sistema e multifísica e gerar entregáveis num ambiente comum. O modelo pretende preservar a intenção do projeto durante a construção e entrada em funcionamento e em futuras atualizações tecnológicas. Isto é relevante porque uma alteração de energia ou arrefecimento pode afetar outras partes de uma fábrica de IA fortemente interligada.

Os valores pretendidos referem-se a etapas e medidas distintas: configuração e validação até dez vezes mais rápidas; redução até 50% do período definido de implementação; capacidade disponível cerca de dez semanas antes da referência convencional modelada pela Vertiv; e até 30% mais tokens acumulados nos primeiros doze meses após o início do projeto, com a mesma capacidade instalada. A Vertiv afirma que esta última diferença resulta apenas da prontidão antecipada das instalações, não de maior eficiência operacional. São resultados de cenários baseados no modelo, não resultados medidos em clientes nem poupanças garantidas.

O comunicado esclarece que a diferença na produção de tokens decorre exclusivamente da prontidão antecipada das instalações e não representa maior eficiência operacional nem um resultado medido num cliente. A comparação depende, portanto, da referência modelada, das hipóteses do projeto e da definição do período de implementação. As percentagens e o prazo devem ser lidos como resultados de cenários fornecidos pela Vertiv, não como previsões validadas de forma independente ou poupanças garantidas.

Na NVIDIA GTC Berlin, de 20 a 22 de outubro, os parceiros disseram que demonstrariam elementos do processo, incluindo como os requisitos das instalações orientam a configuração e como as equipas podem avaliar virtualmente limitações de energia e arrefecimento.