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Siemens erweitert KI-Rechenzentrums-Ökosystem
Siemens arbeitet mit Emerald AI, Fluence und PhysicsX zusammen, um die KI-Infrastruktur und die Energieintegration zu skalieren.
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Siemens erweitert sein Partner-Ökosystem für Rechenzentren, um der wachsenden Herausforderung zu begegnen, den Rechenbedarf für KI mit der verfügbaren Netzleistung in Einklang zu bringen. Die Initiative umfasst strategische Kooperationen mit Emerald AI, die Integration von Lösungen der Fluence Energy Inc. sowie eine Partnerschaft mit PhysicsX.
Überbrückung von Rechenbedarf und Netzengpässen
Da KI-Workloads rasant skalieren, wird der Ausbau von Rechenzentren zunehmend durch begrenzte Netzkapazitäten und lange Wartezeiten für Netzanschlüsse eingeschränkt.
Siemens adressiert dies durch die Konvergenz von IT und OT (Informationstechnik und Betriebstechnik). Dabei wird die digitale Orchestrierung von Arbeitslasten mit der physischen Energieinfrastruktur kombiniert, um flexiblere und reaktionsschnellere Systeme zu schaffen.
KI-gesteuerte Workload-Flexibilität mit Emerald AI
Durch die Investition in Emerald AI ermöglicht Siemens ein dynamisches Workload-Management, das es erlaubt, KI-Prozesse zu verschieben:
- Standortübergreifend: Zwischen verschiedenen Rechenzentren.
- Zeitlich flexibel: Je nach aktueller Netzauslastung.
Dieser Ansatz unterstützt:
- Die Glättung von Spitzenlasten im Stromverbrauch.
- Die Beschleunigung von Netzanschlüssen.
- Die Entlastung der bestehenden Energieinfrastruktur.
Energiespeicherung für schnellere Implementierung
Die Integration von Batteriespeicherlösungen der Fluence Energy Inc. bringt Flexibilität auf Netzebene für KI-Rechenzentren.
Die Hauptvorteile sind:
Die Integration von Batteriespeicherlösungen der Fluence Energy Inc. bringt Flexibilität auf Netzebene für KI-Rechenzentren.
Die Hauptvorteile sind:
- Schnellere Netzanbindung durch Load-Shaping (Lastformung).
- Bessere Vorhersehbarkeit für Genehmigungsverfahren durch Energieversorger.
- Vor-Ort-Notstromversorgung bei Ausfällen oder Kapazitätsengpässen.
- Schnelle Bereitstellung: Energiespeicher können in Monaten statt Jahren installiert werden.
Diese Funktionen machen auch Standorte mit begrenzter Stromkapazität zu tragfähigen Standorten für Rechenzentren.
KI-gestütztes Design und thermische Optimierung
Die Zusammenarbeit mit PhysicsX bringt physikbasierte KI-Modellierung in die Planung der Infrastruktur ein.
Mithilfe von KI, die auf Simulationsdaten trainiert wurde, können Ingenieure:
KI-gestütztes Design und thermische Optimierung
Die Zusammenarbeit mit PhysicsX bringt physikbasierte KI-Modellierung in die Planung der Infrastruktur ein.
Mithilfe von KI, die auf Simulationsdaten trainiert wurde, können Ingenieure:
- Thermisches Verhalten in Echtzeit vorhersagen.
- Simulationen in Sekunden statt Tagen durchführen.
- Stromverteilungssysteme optimieren.
- Eine vorausschauende Überwachung (Predictive Monitoring) aller Anlagen ermöglichen.
Beschleunigung der KI-Infrastruktur der nächsten Generation
Durch die Kombination von KI-Workload-Orchestrierung, netzintegrierten Energiesystemen und KI-gestütztem Infrastrukturdesign schafft Siemens ein flexibles Ökosystem. Dies hilft Betreibern:
Durch die Kombination von KI-Workload-Orchestrierung, netzintegrierten Energiesystemen und KI-gestütztem Infrastrukturdesign schafft Siemens ein flexibles Ökosystem. Dies hilft Betreibern:
- KI-Infrastruktur effizient zu skalieren.
- Die Zeit bis zum Netzanschluss zu verkürzen.
- Die Zuverlässigkeit in stromkritischen Umgebungen zu erhöhen.
- Die Zeit bis zur Umsatzgenerierung (Time-to-Revenue) zu beschleunigen.
Da die KI-Entwicklung weiterhin einen exponentiellen Bedarf treibt, positioniert dieser integrierte Ansatz Siemens als Partner für nachhaltiges und leistungsstarkes Wachstum im Bereich der Rechenzentren.
Herausgegeben von Evgeny Churilov, Herausgeber von Induportals - Angepasst von AI.
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