Skalierbare Elektro- und Energiearchitektur für Infrastrukturen der künstlichen Intelligenz

Siemens hat in Zusammenarbeit mit Nvidia, Fluence und nVent eine elektrische, energie- und steuerungstechnische Referenzarchitektur entwickelt, die auf die Nvidia DSX Vera Rubin-Plattform abgestimmt ist. Dieses integrierte System wurde speziell für Hyperscale-Rechenzentren, Colocation-Einrichtungen und spezialisierte Cloud-Infrastruktur-Anbieter konzipiert, die hochverdichtete Workloads im Bereich der künstlichen Intelligenz ausführen.

Energieverteilungsinfrastruktur und Kapazitätsskalierung
Das Referenzdesign etabliert einen vollständigen Stromversorgungspfad, der für eine Gesamtanlagenkapazität von 136 MW ausgelegt ist und eine dedizierte IT-Last von 100 MW unterstützt. Die Architektur steuert die Energieverteilung ausgehend von einem nominalen 34,5-kV-Netzanschluss und regelt die Spannung über Mittelspannungs-Verteilungssysteme bis hin zu modularen Niederspannungs-Leistungsblöcken herunter, die direkt an die Server-Rack-Schnittstelle anbinden.

Das System wurde so konzipiert, dass es die Tier-III-Standards für gleichzeitige Instandhaltbarkeit gemäß dem Uptime Institute erfüllt. Dadurch wird garantiert, dass jede einzelne Komponente für Wartungs- oder Reparaturarbeiten isoliert und außer Betrieb genommen werden kann, ohne den IT-Betrieb zu unterbrechen.

[Netzanschluss: 34,5 kV]
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[Mittelspannungs-Verteilung]
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[Modulare Niederspannungs-Leistungsblöcke]
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[Server-Rack-Schnittstelle (Vera Rubin NVL72)]

Die Infrastruktur nutzt wiederholbare, vorgefertigte elektrische Bausteine, die auf spezifische Bereitstellungseinheiten abgestimmt sind. Diese strukturelle Modularität ermöglicht es Betreibern, die Kapazität phasenweise zu skalieren. So können anfängliche Installationen von einigen Dutzend Megawatt auf Hunderte von Megawatt oder mehr erweitert werden, ohne dass eine grundlegende Neugestaltung der primären elektrischen Topographie erforderlich ist.

Thermisches Management und vorgefertigte Bereitstellung
Um die von intensiver Rechenhardware erzeugte thermische Last zu bewältigen, integriert das Konzept strukturelle elektrische Designparameter, die für Flüssigkeitskühlungs-Architekturen optimiert sind. Formelle Spezifikationen für das thermische Management sind für eine spätere Veröffentlichung vorgesehen. Traditionelle luftgekühlte Systeme verfügen nicht über die erforderliche Effizienz bei der Wärmeabfuhr, die für diese hochverdichteten Setups notwendig ist, da diese oft 100 kW pro Rack überschreiten. Werkseitig montierte und vorab geprüfte Mittel- und Niederspannungs-Skids werden eingesetzt, um strukturelle Layoutfehler zu reduzieren, die Bauzeiten vor Ort zu minimieren und die Inbetriebnahmezyklen des Systems zu verkürzen.

Das Referenzdesign unterstützt die DSX MaxLPS-Konfiguration, wodurch die Rechenleistung und die Token-Produktion innerhalb fester, vorgegebener Energiebudgets optimiert werden. Darüber hinaus umfasst die Infrastruktur automatisierte Steuerungen und Software zur digitalen Zwillingssimulation, um physische Anlagen abzubilden. Dies ermöglicht es den Betreibern, die Leistungsdynamik zu simulieren und die Bereitstellungspipeline zu beschleunigen.

Netzintegration, Speicherung und Infrastruktur-Software
Die Integration von Batterie-Energiespeichern sorgt für betriebliche Resilienz in Regionen mit kapazitätsbeschränkten Stromnetzen. Durch den Einsatz der Fluence Smartstack-Plattform bietet das Energiespeichersystem automatisierte Spannungs- und Frequenz-Ride-Through-Fähigkeiten, die einen kontinuierlichen Betrieb bei vorübergehenden Netzstörungen gewährleisten. Die Speicherarchitektur unterstützt zudem Black-Start-Protokolle, um Systeme nach einem Ausfall unabhängig wieder hochzufahren, verwaltet die Teilnahme an der Netznachfrageregelung und wendet Algorithmen zur Lastglättung an, um extreme Leistungsspitzen abzumildern, die durch schwankende Rechenanforderungen entstehen.

Der zentralisierte Betrieb wird über eine Integrated Data Center Management Suite aufrechterhalten. Diese Softwareschicht konsolidiert die Telemetriedaten von Energieverteilungshardware, Kühlsystemen und aktiven Rechenknoten in einer einheitlichen Verwaltungsoberfläche. Dies ermöglicht eine Echtzeitüberwachung und Ressourcenbalancierung über das gesamte Ökosystem der Anlage hinweg.

Zusätzlicher Kontext: Technische Spezifikationen und Wettbewerbs-Benchmarking
Hochverdichtete Rechenanwendungen erfordern grundlegende Modifikationen an traditionellen Strategien zur Energieverteilung in Rechenzentren. Klassische Architekturen von Unternehmensrechenzentren unterstützen typischerweise Rack-Dichten zwischen 7 kW und 15 kW. Im Gegensatz dazu benötigen Plattformen wie die Nvidia Vera Rubin NVL72 Flüssigkeitskühlungs-Infrastrukturen, um Leistungsdichten aufrechtzuerhalten, die von 100 kW auf über 130 kW pro Rack skalieren können.

Um die Effizienz bei dieser Dichte zu wahren, minimiert die Referenzarchitektur Übertragungsverluste, indem sie die Mittelspannungs-Transformationsstufen näher an die Reihendistribution verlagert, anstatt sich auf eine zentralisierte Niederspannungsverteilung zu verlassen.

Während Standard-Tier-III-Systeme auf konventionelle unterbrechungsfreie Stromversorgungsanlagen (USV) rein zur kurzfristigen Überbrückung bei Netzausfällen setzen, ermöglicht die Integration dedizierter Batterie-Energiespeichersysteme (BESS) eine aktive Lastglättung. Diese Funktion fängt die schnellen, transienten Leistungsschwankungen auf, die für die Trainingsphasen großer Sprachmodelle charakteristisch sind, und verhindert so Spannungseinbrüche im übergeordneten Versorgungsnetz.

Darüber hinaus arbeiten traditionelle Unternehmenseinrichtungen mit kleineren, stark variierenden Gesamtkapazitäten, die typischerweise zwischen 10 MW und 40 MW liegen, und verteilen den Strom über zentralisierte 480V- oder 400V-Systeme. Das Referenzdesign von Siemens adressiert diese Einschränkungen, indem es eine vordefinierte Gesamtanlagenarchitektur von 136 MW etabliert, die speziell auf native Flüssigkeitskühlungsschnittstellen und unmittelbare Sub-Verteilerblöcke ausgelegt ist.

Herausgegeben von Evgeny Churilov, Induportals Media - Unterstützt durch KI.

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