Vertiv hat angekündigt, bei der Bereitstellung in Hochdichte-Rechenzentren von der traditionellen statischen Modellierung auf eine digitale Zwillingsplattform umzusteigen, um seine integrierte modulare Lösung Vertiv OneCore zu unterstützen. Das Unternehmen erklärte, die digitale Zwillingsplattform helfe Betreibern dabei, die Kapazitäten ihrer Rechenzentren effizient zu skalieren, während der Bedarf an KI-Training und -Inferenz wächst.
Mit der Zunahme von KI-Workloads sehen sich Betreiber häufig mit Bau- und Beschaffungsbeschränkungen konfrontiert, die den Projektfortschritt beeinträchtigen können. Vertiv weist darauf hin, dass der Übergang von statischer BIM (Building Information Modeling) zu einer dynamischen digitalen Umgebung erfolgt, die auf SimReady-Assets aufbaut und über eine Universal Scene Description (USD)-Exportfunktion verfügt. Das Unternehmen erklärt, dieser Ansatz könne Design- und Bauprozesse vereinfachen und die Abhängigkeit von sequenziellen Abläufen und lokaler Arbeitskraft vor Ort verringern.
Vertiv OneCore verwendet wiederverwendbare Bausteine, die Stromversorgung, Kühlung, Wärmeabfuhr, Overhead-Infrastruktur und Dienstleistungen in einem einzigen System integrieren. Im Vergleich zu traditionellen Bauverfahren können die werkseitig integrierten und getesteten Module die Arbeiten vor Ort und die Inbetriebnahmezeit reduzieren. Vertiv erwähnt außerdem, dass je nach Projektentwurf und -konfiguration der Platzbedarf und die Gesamtbetriebskosten (TCO) gesenkt werden könnten.
Vertiv und Hut 8 gaben bekannt, dass sie zusammenarbeiten, um die Vertiv OneCore-Infrastruktur in ausgewählte Rechenzentrumsprojekte zu integrieren. Die beiden Unternehmen erklärten, diese Zusammenarbeit kombiniere die modulare Infrastruktur von Vertiv mit der Energie- und digitalen Infrastrukturplattform von Hut 8, um die Bereitstellung von KI-Rechenzentren zu unterstützen. Vertiv erklärt, das System integriere elektrische und mechanische Elemente mit digitalen Modellen, sodass Betreiber ihre Infrastruktur standardisieren und gleichzeitig die Konfiguration an zukünftige Rechenanforderungen anpassen könnten.
