ETAP і Schneider Electric представили перший у світі цифровий двійник, який імітує вимоги до живлення заводу AI від мережі до рівня чіпа за допомогою NVIDIA Omniverse

Цифровий двійник забезпечує покращене розуміння та контроль над електричними системами AI Factory і вимогами до живлення. Співпраця між продуктами інтегрує передову технологію Electrical Digital Twin ETAP із NVIDIA Omniverse™ Cloud API. Оператори можуть….

HVAC Intelligence: ETAP і Schneider Electric представили перший у світі цифровий двійник, який імітує вимоги до живлення заводу AI від мережі до рівня чіпа за допомогою NVIDIA Omniverse

Суть матеріалу

Schneider Electric, лідер у галузі цифрової трансформації управління енергією та автоматизації, і ETAP, галузевий і технологічний лідер у сфері проєктування та експлуатації енергетичних систем, представляють передовий цифровий двійник, який може точно проєктувати та імітувати потреби в електроенергії фабрик ШІ.

Використовуючи проєкт NVIDIA Omniverse™ для цифрових двійників AI-фабрики, Schneider Electric і ETAP дозволяють розробляти цифрові близнюки, які об’єднують численні входи для механічних, теплових, мережевих і електричних систем для імітації роботи фабрики AI.

Ключові деталі

Співпраця має на меті трансформувати дизайн і роботу AI Factory, забезпечуючи покращене розуміння та контроль над електричними системами та вимогами до живлення, створюючи можливість значного підвищення ефективності, надійності та стійкості.

Хоча базова візуалізація електричних систем була можливою раніше, інтеграція технологій ETAP і NVIDIA Omniverse дозволяє створити комплексний цифровий двійник фабрики штучного інтелекту, де плавно взаємодіють численні динаміки.

Складна технологія моделювання ETAP створить віртуальну копію електричної інфраструктури центру обробки даних і об’єднає її з даними енергосистеми в реальному часі, розширеною аналітикою та аналітикою.

Запит

Обговорімо ваш об’єкт

Опишіть задачу. Ми зв’яжемося з вами, уточнимо вихідні дані та запропонуємо наступний технічний крок.

ТОВ «СМ СІСТЕМС»044 232 19 32