Rechenzentrumsbau Trane Technologies und Eaton kooperieren für effizientere KI-Rechenzentren

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Trane Technologies, ein Anbieter von Lösungen und Dienstleistungen rund um nachhaltige Klimalösungen, und Eaton haben ihre strategische Kooperation bekannt gegeben. Die Unternehmen haben ein Referenzdesign für KI-Rechenzentren entwickelt, das die Entwicklung und den Aufbau beschleunigen soll.

Durch die Integration moderner Wärmemanagement- und Elektrosystemarchitekturen soll der Aufbau von KI-Fabriken beschleunigt, die Effizienz gesteigert und Kosten gesenkt werden. Der neue gemeinsame Ansatz treibt die Konstruktion von leistungsstärkeren KI-Rechenzentren voran und soll die Energieeffizienz um bis zu 15 Prozent steigern, die Installationskosten um bis zu 30 Prozent sowie den Kupferverbrauch um bis zu 80 Prozent reduzieren.

Trane Technologies und Eaton stellen ein neuartiges Referenzdesign vor: Bisherige langsame, manuelle und isolierte Planungsprozesse sollen durch ein einheitliches, intelligentes System für Stromversorgung und Kühlung von Rechenzentren der nächsten Generation ersetzt werden.

Auch die Mittelspannungsarchitekturen für leistungsintensive KI-Rechenzentren wurden weiterentwickelt. So ließen sich Vorteile gegenüber herkömmlichen Niederspannungskonzepten erzielen: Während die Energieeffizienz um bis zu 15 Prozent steigt, sinkt der Kupferbedarf um bis zu 80 Prozent und die Installationskosten können um bis zu 30 Prozent reduziert werden. Gleichzeitig wird die Komplexität verringert und eine raschere Bereitstellung ermöglicht. Da sich die weltweite Rechenzentrumskapazität bis 2030 nahezu verdreifachen könnte, wobei, bietet das Referenzdesign einen ressourceneffizienten Ansatz zur Skalierung von Rechenzentrumsinfrastrukturen.

Mit Referenzdesign Entwicklungszyklen verkürzen

Das neue Referenzdesign ist sowohl in die Plattform Trane Continuum Rubin DSX als auch in Eaton Beam Rubin DSX integriert, die in Abstimmung mit den Nvidia-DSX-Plattformen entwickelt wurden. Die Technologie von Eaton unterstützt dabei die Stromverteilung für die Trane-Plattform. Indem die Expertise beider Unternehmen in abgestimmten Referenzdesigns gebündelt wird, können Rechenzentrumsbetreiber ihre Entwicklungszyklen verkürzen. Dies ist dank aufeinander abgestimmter thermischer und elektrischer Energiesysteme vom Stromnetz bis zum Chip („Grid-to-Chip“) möglich.

Der Ansatz bricht traditionell segmentierte Architekturen auf: Stromverteilungs- und Kühlungssteuerungssysteme können auf diese Weise Frühindikatoren austauschen, dynamischer auf Anforderungen reagieren und so die Leistung des Rechenzentrums steigern.

„Künstliche Intelligenz und High-Performance Computing verändern die Anforderungen an Rechenzentren grundlegend. Unsere Kunden benötigen Lösungen, die mit diesem Tempo Schritt halten können“, erklärt Mauro J. Atalla, Senior Vice President sowie Chief Technology and Sustainability Officer bei Trane Technologies. „Durch die Verbindung unserer Wärmemanagementlösungen mit den Energiemanagementsystemen von Eaton liefern wir ein abgestimmtes Design. Dieses hilft Kunden, Rollouts zu beschleunigen, die Effizienz zu steigern und künftige Skalierungen zukunftssicher zu planen.“

Standardisierung beschleunigt Aufbau von KI-Fabriken

„Wir setzen neue Branchenstandards für die Geschwindigkeit, mit der Rechenzentren bereitgestellt werden können, indem wir Referenzdesigns zu ganzheitlichen Systemen weiterentwickeln. Diese können von Teams standardisiert und wiederholbar eingesetzt werden. In Abstimmung mit der Nvidia-DSX-Plattform integrieren wir unsere Mittelspannungssysteme und Kühlungslösungen für den Serverraum mit der aktuellen Thermal-Management-Architektur von Trane, So können wir den Aufbau von KI-Fabriken weitreichend beschleunigen“, so Michael Regelski, Senior Vice President und Chief Technology Officer im Elektrobereich bei Eaton.

Das Referenzdesign von Eaton und Trane Technologies ist für die Integration mit dem Nvidia Omniverse DSX Blueprint für KI-Rechenzentren ausgelegt. Der kombinierte Ansatz schafft eine konsistentere und verlässlichere Methode zur Planung und Umsetzung der elektrischen, thermischen und digitalen Steuerungsinfrastruktur, die für KI-Umgebungen notwendig ist. Die abgestimmte Architektur vereinfache die Installation, minimiert Risiken bei der Inbetriebnahme und steigert die Gesamtleistung. Zudem sei sie so konzipiert, dass sie sich flexibel weiterentwickelt, sobald neuartige Flüssigkeitskühlungen und Gleichstromarchitekturen (DC) flächendeckend zum Einsatz kommen

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