Cadence und HPE beschleunigen die Modernisierung von Rechenzentren mit digitalen Zwillingen
2026-06-30 17:17
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de.wedoany.com-Bericht: Cadence Design Systems gab am Montag bekannt, dass das Unternehmen seine Zusammenarbeit mit Hewlett Packard Enterprise (HPE) ausweitet, um mithilfe digitaler Zwillingstechnologie die Modernisierung von Rechenzentren zu beschleunigen.

<p>Schild vor dem Büro von Cadence Design Systems in San Jose, Kalifornien, USA, am 31. Januar 2020. Das Foto wurde am 31. Januar 2020 aufgenommen. Reuters/Stephen Nellis/Archivfoto</p>

Gemäß der Vereinbarung wird Cadence seine „Reality Digital Twin Platform“ mit den Modernisierungsdiensten und der Fachkompetenz von HPE für Rechenzentren integrieren. Die Zusammenarbeit ermöglicht es Kunden, die Planung, Optimierung und das Lebenszyklusmanagement für die nächste Generation von Künstlicher Intelligenz (KI) und Infrastruktur für Hochleistungsrechnen (HPC) zu verbessern. Darüber hinaus verbessert die Plattform nach der Standardisierung im KI-Modul-Rechenzentrum AI Mod POD von HPE die Gesamtbetriebskosten, beschleunigt die Bereitstellung und steigert die Betriebseffizienz.

Sherman Ikemoto, Group Director bei Cadence, sagte: „In Zusammenarbeit mit HPE möchten wir Kunden dabei helfen, komplexe Umgebungen mithilfe von KI, HPC und physikbasierter Simulation zu modellieren und zu optimieren, das Risiko zu reduzieren, die Energieeffizienz zu steigern und die Nachhaltigkeitsziele der Kunden zu unterstützen.“

Cadence, Nvidia und HPE werden gemeinsam skalierbare, energieeffiziente Blaupausen für Rechenzentren vom Edge bis zur Cloud bereitstellen. Diese Blaupausen helfen Kunden, Entscheidungsrisiken vor der physischen Bereitstellung zu reduzieren, eingeschränkte Kapazitäten freizusetzen und bei sich ändernden Anforderungen eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten.

Paul Nelson, Global Director (IT-Nachhaltigkeit und Rechenzentrumsdienste) bei HPE, sagte: „Durch die Vertiefung der Zusammenarbeit mit Cadence bringen wir unseren Kunden digitale Zwillinge auf Ingenieurniveau, die es ihnen ermöglichen, Kapazität, Energieeffizienz und Betriebsentscheidungen während des gesamten Lebenszyklus eines Rechenzentrums zu optimieren.“

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