NVIDIA promete hacer que el modelado 3D y la tecnología digital sean más accesibles para su centro de datos.
NVIDIA anunció actualizaciones de la tecnología Omniverse Cloud en su evento GTC hoy. ¿Aplicaciones para profesionales de centros de datos? Parte de lo que NVIDIA lanzó hoy parece prometedor para el mundo de los centros de datos. Solo Siemens y Siemens Energy parecen proporcionar soluciones centradas en el centro de datos a través de la plataforma Omniverse Cloud.
Las aplicaciones potenciales incluyen la creación de un gemelo digital de centros de datos existentes para pronosticar el impacto de PUE a medida que expande la huella de un centro de datos. Esta tecnología tendría una aplicación útil en la planificación de desastres y los modelos de recuperación de datos basados en las amenazas ambientales más probables para la infraestructura física del centro de datos. La planificación de riesgos sería mucho más precisa y, en un mundo perfecto, esto reduciría las primas de ciberseguridad en ciertos casos de uso.
En esencia, las actualizaciones y características actuales de Omniverse de Nvidia abren la plataforma a los desarrolladores. Esto incluye Omniverse Cloud, un IaaS para ejecutar aplicaciones de forma segura dentro de la plataforma. Durante una conferencia de prensa ayer, el vicepresidente de Desarrollo de Plataforma Ominverse de Nvidia, Richard Kerris, mencionó que Siemens Energy es un socio de software y prometió más detalles. Nuestros amigos de Siemen’s nos proporcionaron acceso a un seminario web sobre tecnología de gemelos digitales. En él, la firma de software detalló las formas en que los centros de datos pueden:
- Infraestructura de centro de datos gemelo
- Simular escenarios hipotéticos pre-construidos
- Acelere el proceso de diseño de múltiples indicadores clave de rendimiento (KPI)
Este vídeo ofrece una visión general de las simulaciones integradas en la oferta Universal Scene Description (USD) de NVIDIA Ominverse. Estamos viendo una tendencia aquí en que NVIDIA quiere que la tecnología de simulación esté fácilmente disponible y sea lo más plug-and-play posible para las empresas.
En Data Center Knowledge también vemos que la tecnología de gemelos digitales puede eliminar la necesidad de que los trabajadores eléctricos se arriesguen a sufrir lesiones, manteniendo y actualizando equipos eléctricos altamente peligrosos, como lo demuestra nuestra reciente cobertura de los incendios de centros de datos de Google y OVH. La implementación de la robótica para mantener los equipos del centro de datos obtendría un impulso del Omniverse de NVIDIA, basado en estudios de casos de otras verticales como las industrias automotriz y ferroviaria.
Admitimos que muchos de los anuncios de la empresa tienen un factor genial decidido, aprovechando el poder del 3D para simulaciones realistas, pero ¿hay algo aquí que cambie su vida como profesional del centro de datos hoy o en un futuro muy cercano? Quizás. Mejorar puE a través de la tecnología de gemelos digitales mediante la replicación de los sistemas de energía y refrigeración sería la oportunidad más accesible en función de lo que estamos viendo de Siemens Energy.
«La seguridad es la prioridad número uno en robótica», dijo el CEO de Nvidia, Jensen Huang, durante su discurso de apertura en el evento GTC 2022 de hoy. «Todo esto exige potencia de procesamiento».
Nosotros, en la industria de los centros de datos, sabemos lo que eso significa, más demanda de acceso al almacenamiento, la red y la computadora. A medida que más industrias adopten la IA y la tecnología de gemelos digitales, el espacio colo ya estrecho se volverá aún más difícil de adquirir. Lo que NVIDIA está haciendo con esta actualización de su plataforma Ominverse es hacer que el modelado y las simulaciones de IA sean más accesibles para las empresas.
Para ayudar con esto, NVIDIA presentó su sistema H100, llamando al «nuevo motor de la fábrica de IA» y ahora está disponible en NVIDIA LaunchPad. Los servicios en la nube H100 que se ejecutan en AWS, Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle comienzan el próximo año. Huang prometió a los sistemas soportar este salto en las necesidades de procesamiento con chips semiconductores como Grace Hopper, que está optimizado para el análisis de datos y los sistemas de recomendación, pero aplicable en la mayoría de los casos de uso de computación de alto rendimiento. Los sistemas para soportar los chips llegarán en la primera mitad de 2023.