Fábricas de IA acabam de ganhar um novo roteiro técnico: Schneider Electric e NVIDIA divulgaram blueprints validados que detalham como projetar, simular e operar data centers capazes de processar inteligência artificial em escala de gigawatt — reduzindo riscos, tempo de implantação e custo por megawatt gerado.
O ponto de partida dos novos blueprints é o design de referência NVIDIA Vera Rubin, criado para os racks NVL72. A solução eleva a alimentação para 480 VAC, permite loop térmico a 45 °C e organiza a sala de TI em clusters de GPU com redes centralizadas. Na prática, isso:
Todo o projeto foi testado com modelos ETAP e simulações CFD, garantindo aderência a requisitos críticos de fluxo de ar e distribuição energética.
A AVEVA, braço de software industrial da Schneider Electric, integrou sua suíte de engenharia ao NVIDIA Omniverse DSX. O resultado é um gêmeo digital que cobre todo o ciclo de vida da infraestrutura. Engenheiros podem validar cenários de carga, temperatura e falha antes de qualquer compra de hardware, reduzindo retrabalho e antecipando receita obtida por processamento de IA — o chamado “time-to-token”.
Simulações multidomínio contemplam distribuição de energia, dinâmica térmica e automação de controles. Segundo as empresas, o processo encurta ciclos de engenharia e aumenta a precisão da obra física.
Em paralelo, a Schneider Electric testou o modelo aberto NVIDIA Nemotron para criar um sistema de gestão de alarmes autônomo. Alimentado por dados de IoT em tempo real, o agente identifica causas-raiz e recomenda ações corretivas, diminuindo deslocamentos de técnicos e elevando a disponibilidade da instalação.
Com cargas de trabalho de IA explodindo — e a exigência de eficiência energética cada vez maior —, erros de projeto podem custar milhões. Os blueprints apresentados alinham arquitetura elétrica, resfriamento líquido e gêmeos digitais, oferecendo um caminho rápido para data centers que precisam escalar para 1 GW ou mais sem sacrificar margem operacional. Para provedores de nuvem, colocation e empresas que treinam modelos proprietários, o pacote reduz incertezas e ajuda a planejar CAPEX de forma mais previsível.
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Crédito da imagem: Overbr Fonte: Overbr
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