AI 工厂,智造升级:全新 Omniverse Blueprint 推进 AI 工厂设计与仿真

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作者：微信文章
该蓝图可连接 Cadence、ETAP、施耐德电气和 Vertiv 等解决方案，让工程师能够利用数字孪生技术设计、测试和优化新一代智能制造数据中心。



AI 正成为主流，推动了对专门用于 AI 训练和推理的基础设施的 AI 工厂，以及智能生产的空前需求。

许多 AI 工厂将达到吉瓦级规模。建设一座吉瓦级 AI 工厂是一项非凡的工程和物流壮举，需要供应商、建筑师、承包商和工程师等数万名工作人员共同努力，建造、运输和组装近 50 亿个组件和超过 21 万英里的光纤电缆。

为帮助设计和优化这些 AI 工厂，NVIDIA 在 GTC 大会上发布了用于 AI 工厂设计和运营的 NVIDIA Omniverse Blueprint。

在 GTC 主题演讲中，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋展示了 NVIDIA 数据中心工程团队如何基于 Omniverse Blueprint 开发应用，以规划、优化和模拟一座吉瓦级 AI 工厂。通过连接 Cadence Reality 数字孪生平台和 ETAP 等领先的仿真工具，工程团队可以在施工开始前就测试和优化电力、冷却和网络。

▲ 借助数字孪生构建吉瓦级 AI 工厂

工程 AI 工厂：仿真优先的方法

用于 AI 工厂设计和运营的 NVIDIA Omniverse Blueprint 使用 OpenUSD 库，使开发人员能够聚合来自不同来源的 3D 数据，如建筑本身、NVIDIA 加速计算系统以及施耐德电气和 Vertiv 等供应商提供的电源或冷却单元。

通过统一数十亿组件的设计和仿真，该蓝图能够帮助工程师解决以下复杂挑战：

组件集成和空间优化 — 可统一 NVIDIA DGX SuperPOD™ 等系统 50 亿组件的设计和仿真。

冷却系统性能和效率 — 使用由 NVIDIA CUDA® 和 Omniverse™ 库加速的 Cadence Reality 数字孪生平台，模拟和评估 Vertiv 和施耐德电气的混合空气和液冷解决方案。

电力分配和可靠性 — 使用 ETAP 设计可扩展、冗余的电气系统，以模拟电力模块的效率和可靠性。

网络拓扑和逻辑 — 利用 NVIDIA Spectrum™-X 网络和 NVIDIA Air 平台微调高带宽基础设施。

借助 Omniverse 打破工程壁垒

AI 工厂建设中最大的挑战之一是电力、冷却和网络建设等不同团队各自分离，导致效率低下和潜在故障。

使用该蓝图，工程师现在可以：

在完整背景下协作 — 多个专业领域可以并行迭代，共享实时仿真，展示一个领域的变化如何影响另一个领域。

优化能源使用 — 实时仿真更新使团队能够为 AI 工作负载找到最高效的设计。

消除故障点 — 通过在部署前验证冗余配置，组织可以降低代价高昂的停机风险。

模拟真实条件 — 预测和测试不同 AI 工作负载将如何影响冷却、电力稳定性和网络拥塞。

通过跨领域整合实时仿真，该蓝图使工程团队能够探索各种配置，以模拟所有权成本并优化电力利用率。

实时仿真加速决策制定

在黄仁勋的演示中，工程师能够实时调整 AI 工厂配置，并立即看到影响。

例如，冷却布局的微小调整显著提高了效率，这一细节可能在纸面上被忽略。团队无需等待数小时获得仿真结果，而是可以在几秒钟内测试和改进策略。

一旦确定最佳设计，Omniverse 就能够简化与供应商和施工团队的沟通，确保建造的内容与模型完全匹配，直至最小的细节。

未来可期的 AI 工厂

AI 工作负载并非一成不变。下一波 AI 应用将进一步推动电力、冷却和网络建设需求。用于 AI 工厂设计和运营的 Omniverse Blueprint 通过以下方式确保 AI 工厂做好准备：

工作负载感知仿真 — 预测 AI 工作负载的变化将如何影响数据中心规模的电力和冷却。

故障场景测试 — 模拟电网故障、冷却泄漏和电力尖峰，以确保系统弹性。

可扩展升级 — 提前数年规划 AI 工厂扩展并估算基础设施需求。

在规划改造和升级时，用户可以轻松测试和模拟成本和停机时间，以打造面向未来的 AI 工厂。

对于 AI 工厂运营商来说，保持领先不仅关乎效率，还关乎防止可能导致每天损失数百万美元的基础设施故障。

对于一座吉瓦级 AI 工厂，每天的停机时间可能造成超过 1 亿美元的损失。通过提前解决基础设施挑战，该蓝图降低了风险并缩短了部署时间。

AI 工厂运营的代理式 AI 之路

NVIDIA 正在与 Vertech 和 Phaidra 等重要公司一起致力于蓝图的下一步发展，将其扩展到 AI 支持的运营中。

Vertech 正在与 NVIDIA 数据中心工程团队共同开发 NVIDIA 的先进 AI 工厂控制系统，该系统集成了 IT 和运营技术数据，以增强弹性和运营可见性。

Phaidra 正在与 NVIDIA 一同将强化学习 AI 智能体集成到 Omniverse 中。这些代理通过实时场景仿真优化热稳定性和能源效率，创建能够适应不断变化的硬件和环境条件的数字孪生。

AI 数据中心热潮

AI 正在重塑全球数据中心格局。随着 AI 驱动的数据中心升级预计将投资 1 万亿美元，数字孪生技术不再是可选项，而是必需品。

用于 AI 工厂设计和运营的 NVIDIA Omniverse Blueprint 有望帮助 NVIDIA 及其伙伴生态系统引领这一转型，帮助 AI 工厂运营商在不断发展的 AI 工作负载中保持领先地位，最大限度地减少停机时间并提高效率。

了解更多关于 NVIDIA Omniverse 的信息，请观看 GTC 主题演讲，注册参加 Cadence 的 GTC 会议以查看 Omniverse Blueprint 的实际应用，并阅读更多关于 AI 工厂的信息。

*与NVIDIA产品相关的图片或视频（完整或部分）的版权均归NVIDIA Corporation所有。

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