Mit zunehmender Dichte und Kapazität von KI-Implementierungen benötigen Rechenzentren eine schnellere und zuverlässigere Methode, um jede neue Rechengeneration in die tatsächliche physische Infrastruktur zu übertragen. Traditionelle Prozesse, die auf Dokumentation und isolierten Datenaustauschen zwischen Stromversorgungs-, Kühlungs-, Steuerungs- und Bereitstellungsteams basieren, können mit diesem Tempo nicht mehr mithalten.
Der digitale Zwilling von Vertiv SmartRun revolutioniert die Planung durch einen modellbasierten Ansatz. So können Infrastrukturen vor Baubeginn als einheitliches System entworfen, simuliert und validiert werden. Durch die Erfassung von Systemkonfigurationen und Abhängigkeiten in einer virtuellen Umgebung werden späte Planungsänderungen und Integrationsrisiken reduziert, das Vertrauen durch Simulationen gestärkt und die Zeit von der Planung bis zur Betriebsbereitschaft verkürzt. Gleichzeitig wird die Teamkoordination verbessert.
„KI-Infrastruktur lässt sich nicht mehr generationsweise planen“, so Scott Armul, Chief Product and Technology Officer bei Vertiv. „Um mehr Token pro Sekunde und Megawatt zu liefern, benötigen Kunden Stromversorgung, Kühlung, Steuerung und Bereitstellungsabläufe, die als ein einziges, voneinander abhängiges System konzipiert sind. Der digitale Zwilling Vertiv SmartRun hilft dabei, Vertivs Infrastruktur-Know-how in konfigurierbare, simulationsfähige Bausteine zu kodieren, die eine schnellere und zuverlässigere Planung von KI-Fabriken ermöglichen. Indem wir diesen Ansatz auf Vertiv™ OneCore Rubin DSX übertragen, unterstützt Vertiv Kunden dabei, zukünftige Rechenanforderungen in eine einsetzbare physische Infrastruktur zu übersetzen, bevor diese Anforderungen den vollen Umfang der Implementierung erreichen.“
Der digitale Zwilling Vertiv SmartRun stellt die erste Phase von Vertivs mehrstufiger Roadmap für KI-gestützte digitale Zwillinge in Fabriken dar. Digitale Zwillinge sollen die Lücke zwischen beschleunigter Computerinnovation und der Bereitschaft physischer Infrastruktur schließen und die Konstruktionsabsicht von der ersten Konfiguration und Simulation über die Bereitstellung, Inbetriebnahme und Lebenszyklussicherung bis hin zur zukünftigen Optimierung bewahren.
„KI-Fabriken erfordern eine umfassende gemeinsame Entwicklung des Technologie-Stacks zwischen Rechenleistung und physischer Infrastruktur“, sagte Vladimir Troy, Vice President AI Infrastructure bei NVIDIA.
„NVIDIA Omniverse DSX Blueprint unterstützt das Ökosystem beim Aufbau, der Simulation und der Optimierung digitaler Zwillinge von KI-Fabriken im Gigawatt-Maßstab mithilfe von OpenUSD, SimReady-Assets sowie Leistungs-, Wärme- und Betriebssimulationen. Die Integration von Vertiv SmartRun in diesen Workflow ermöglicht es Kunden, Infrastrukturoptionen frühzeitig zu evaluieren und sich auf mehrere Generationen beschleunigten Rechnens vorzubereiten.“
Auf der Computex Taipei 2026 wird Vertiv Vertiv™ SmartRun sowohl als physisches Infrastruktursystem als auch als konfigurierbaren digitalen Zwilling präsentieren. Dadurch können die Teilnehmer Konfigurationsszenarien erkunden und sehen, wie modellbasierte Designentscheidungen nachgelagerte Infrastrukturplanung, Koordination und Simulationsworkflows unterstützen können.
Das Demonstrationsmodell, das mithilfe der modellbasierten Systementwicklungsfunktionen von Dassault Systèmes auf der 3DEXPERIENCE-Plattform erstellt und mit NVIDIA Omniverse DSX-Workflows verbunden wurde, schafft eine gemeinsame digitale Grundlage für Konfiguration, Simulation, Validierung und zukünftige Optimierung entlang des gesamten Lebenszyklus der KI-Fabrikinfrastruktur. „Digitale Zwillinge ermöglichen es uns, komplexe Infrastruktursysteme intelligent abzubilden und dabei ihre Konfigurationsregeln, Abhängigkeiten und technischen Ziele zu berücksichtigen“, so Stéphane Sireau, Vice President der High-Tech-Industrie bei Dassault Systèmes.
„Auf der Computex demonstrieren Vertiv, Dassault und NVIDIA, wie sich die KI-Fabrikinfrastruktur von Vertiv von dokumentationsbasierten Design-Workflows zu einem industrialisierten, modellbasierten Systementwicklungsansatz weiterentwickelt, der auf Geschwindigkeit, Qualität und Systemleistung optimiert ist.“.
