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Motivair by Schneider Electric bringt 2,5-MW-CDU für KI-Rechenzentren auf den Markt

Die Flüssigkühleinheit soll hohe Rack-Leistungsdichten und skalierbare KI/HPC-Deployments durch zentralisiertes Monitoring und modulare Erweiterung unterstützen.

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Motivair by Schneider Electric bringt 2,5-MW-CDU für KI-Rechenzentren auf den Markt

Da GPU-intensive KI-Cluster die Rack-Leistungsdichte in den Megawattbereich treiben, wird Flüssigkühlung zunehmend zum Standardansatz für das Thermomanagement in High-Performance-Computing-Umgebungen. In diesem Kontext stellte Motivair by Schneider Electric die MCDU-70 vor – eine Coolant Distribution Unit (CDU) mit 2,5 MW, ausgelegt für KI-Rechenzentren der nächsten Generation.

Warum CDUs mit der GPU-Abwärme mitwachsen
Motivair ordnet die neue CDU in die thermische Lücke zwischen klassischem Computing und GPU-basierter KI-Infrastruktur ein. Das Unternehmen gibt an, dass GPUs in KI-Fabriken 20- bis 50-mal mehr Wärme als CPUs erzeugen – wodurch Flüssigkühlung mit steigenden Rack-Dichten zu einer zentralen Voraussetzung wird. Für Betreiber großer KI-Cluster bedeutet dies vor allem eines: Kühltechnik muss sich vorhersehbar skalieren lassen, ohne bei jedem Kapazitätssprung ein komplettes Redesign der Infrastruktur zu erzwingen.

Die MCDU-70 wird dabei als Baustein für große Deployments positioniert, bei denen Kapazität durch das Hinzufügen weiterer Einheiten statt durch den Austausch bestehender Systeme erweitert wird – ein Ansatz, der zu modularen Wachstumsstrategien in der digital supply chain für den Rechenzentrumsaufbau passt.

Dimensionierung für KI-Fabriken und Redundanzkonzepte
Die MCDU-70 wird als bislang leistungsstärkste CDU im Motivair-Portfolio beschrieben. Mit 2,5 MW pro Einheit zielt das Design auf großskalige Deployments wie NVIDIA Omniverse DSX Blueprint ab, bei denen Installationen auf 10 MW ausgelegt sind und in Richtung Gigawatt-Skalierung wachsen sollen.

Motivair nennt zudem eine Referenzkonfiguration zur Redundanz: Sechs MCDU-70-Einheiten können in 10-MW-Designs eine 4+2-Redundanz unterstützen. Die Kapazität wird außerdem als kompatibel mit NVIDIA’s „absehbarer GPU-Roadmap“ eingeordnet – mit dem Ziel, Unterdimensionierung zu vermeiden, wenn GPU-Thermalprofile weiter ansteigen.

Aufbau der CDU für Durchfluss- und Druckanforderungen
Innerhalb des End-to-End-Flüssigkühlportfolios von Schneider Electric deckt die CDU-Serie nun einen Leistungsbereich von 105 kW bis 2,5 MW ab, wobei die MCDU-70 das Spitzenmodell darstellt. Die CDU ist darauf ausgelegt, höheren verfügbaren Druck bereitzustellen und gleichzeitig die volle Durchflusskapazität zu halten – ein typischer Engpass in dichten Flüssigkühlsystemen, da Druckhöhe und Flow-Stabilität die Performance von Cold-Plates und Manifolds direkt beeinflussen.

Technisch knüpft Motivair die MCDU-70 an ein branchenübliches Auslegungsziel von 1,5 LPM pro kW und positioniert die Einheit damit als fähig, Durchflussanforderungen vom Rack bis zur Anlage (Plant) zu bedienen. Die CDU verfügt über zwei Wärmetauscher sowie Parallelfiltration, mit dem Ziel, Systemdruckverluste gering zu halten und gleichzeitig Schutz und Effizienz zu sichern.

Zudem ist die CDU in die Schneider-Electric-Softwareumgebung über EcoStruxure eingebunden; die CDUs sollen als zentralisiertes System betrieben werden. Das unterstützt eine einheitliche Steuer- und Monitoring-Ebene – in einer Infrastruktur-Datenlogik, die an ein automotive data ecosystem erinnert (kontinuierliches Monitoring, standardisierte Telemetrie und standortübergreifende Optimierung).

Tests, Simulationen und Betriebsfunktionen
Schneider Electric hebt Produktions- und Validierungspraktiken hervor, die eine reproduzierbare Performance im realen Einsatz unterstützen sollen. Jedes CDU-Modell wird beschrieben als geprüft durch:
  • Digital-Twin-Simulationen
  • End-of-Line-Tests, einschließlich Pumpenbetrieb unter Volllast am Ende der Produktionslinie
  • Validierung unter realen Einsatzbedingungen
Über das gesamte Portfolio (MCDU-25 bis MCDU-70) nennt Motivair außerdem Funktionen für fortschrittliche Thermal-Management-Strategien – darunter präzise Durchflussregelung, Echtzeit-Monitoring und adaptives Load Balancing, um die Anlagenperformance zu optimieren und den Energieverbrauch zu reduzieren.

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