Gêmeo Imersivo da Schneider AVEVA Ajuda Fábricas de IA a Obter Mais Computação por Watt

A análise de processos, energia e resfriamento muitas vezes envolve solucionadores especializados, e a transferência de dados entre ferramentas separadas torna as transferências mais difíceis. As equipes de engenharia também podem ter solucionadores dos quais já dependem. O Schneider Electric EcoStruxure IT Design CFD, por exemplo, modela o fluxo de ar dentro do data hall; estender a análise para fora do prédio requer recursos adicionais.

O Immersive Twin da AVEVA une essas ferramentas. Ele mantém uma ontologia — um mapa que vincula os equipamentos na cena do OpenUSD com solucionadores de engenharia e dados de medição — e combina essas informações no gêmeo digital. No lado do design, a solução se baseia em workflows e ferramentas de engenharia existentes, integrando-se a soluções de autoria, como o AVEVA Unified Engineering, para gerar a cena do OpenUSD. A ontologia e o modelo de dados podem ser definidos e rastreados como uma única fonte de verdade dentro da solução ou gerenciados por meio de conexões com sistemas externos, como o AVEVA Asset Information Management. 

No lado da simulação, a solução se conecta ao Schneider Electric EcoStruxure IT Design CFD, ao ETAP para simulação de energia e ao AVEVA Process Simulation. A arquitetura também foi projetada para oferecer suporte a solucionadores de terceiros selecionados pelo cliente. A conectividade de dados é igualmente extensível: por meio do NVIDIA DSX Exchange™, as equipes podem integrar uma ampla variedade de fontes de dados e, em seguida, armazenar, selecionar e alinhá-las em sistemas como o AVEVA PI.

A aplicação é renderizada em GPUs NVIDIA RTX e transmitida para um navegador da web usando o recurso de Streaming WebRTC do Omniverse. Ele pode ser implantado e escalado localmente ou na infraestrutura de cloud com as GPUs NVIDIA RTX™.

Para acelerar o desenvolvimento, mantendo a qualidade, a AVEVA combinou a programação assistida por IA com uma arquitetura modular OpenUSD, CI/CD, revisões de código e testes automatizados. A empresa credita o Blueprint NVIDIA Omniverse DSX por acelerar significativamente seus esforços para abordar um novo mercado. A equipe usou ferramentas de IA para estruturar o código de integração do Omniverse e gerar casos de teste iniciais. A mesma abordagem ajudou a equipe a identificar algumas das computações pesadas da janela de visualização e transferi-las para a GPU. A AVEVA relata que essas alterações melhoraram significativamente a capacidade de resposta das janelas de visualização e o desempenho geral. A AVEVA diz que a assistência de IA também ajuda a equipe a transformar o feedback dos clientes em protótipos rápidos e ciclos de validação ágeis. A AVEVA progrediu de seu workshop inicial para um protótipo de trabalho em quatro semanas.

Em apenas seis meses, uma Tiger Team da AVEVA entregou o primeiro MVP Gêmeo Imersivo de ponta a ponta. Ele combina a composição de cenas do OpenUSD, um hub extensível de integração e orquestração e seis integrações representativas de solucionadores e fontes de dados. Usando práticas de Engenharia de Alta Velocidade, incluindo o desenvolvimento assistido por IA, a equipe transformou rapidamente uma visão ambiciosa em uma solução integrada e funcional, além de estabelecer a base arquitetônica para a adoção empresarial, com rastreabilidade, extensibilidade e um caminho claro para a produção.

Todas as fábricas de IA operam dentro de um envelope de energia definido. O design de resfriamento ineficiente pode desviar a energia da computação de IA, limitando a utilização da GPU e a eficiência geral. O desafio é reduzir a energia de resfriamento sem levar o equipamento para além de suas metas de temperatura.

A AVEVA aborda isso com um otimizador de resfriamento incorporado em sua aplicação de Gêmeo Digital, desenvolvida com o NVIDIA Omniverse e o OpenUSD. A aplicação usa o Omniverse Kit SDK para sua interface 3D. Trabalhando a partir do layout atual do data hall, o otimizador mantém constante a carga de TI e ajusta a temperatura do líquido de resfriamento nas CDUs na simulação. Os engenheiros podem ver como as temperaturas respondem em relação aos seus alvos em uma visão animada, revisar painéis detalhados e aplicar a mesma análise ao treinamento, à inferência e a cenários de workload em rajada.

O otimizador foi projetado para ajudar os engenheiros a identificar configurações de resfriamento que reduzem a necessidade de energia da parede de ventiladores e da CDU, ao mesmo tempo em que atendem às metas de temperatura, potencialmente tornando mais energia disponível para cargas de trabalho de IA dentro do mesmo limite de energia da instalação.

Quando o equipamento de TI muda, as demandas na infraestrutura de resfriamento também mudam, tornando a configuração de equipamentos outra parte importante do workflow de engenharia.