Siemens erweitert Partnernetzwerk für Rechenzentren
Da Künstliche Intelligenz (KI) eine beispiellose Nachfrage nach Rechenzentren-Kapazität antreibt, steht die Branche vor der wachsenden Herausforderung, die schnell expandierende Recheninfrastruktur mit der verfügbaren Stromversorgung in Einklang zu bringen. Um dies zu adressieren, erweitert Siemens Smart Infrastructure sein Rechenzentren-Ökosystem durch eine strategische Investition in und eine Partnerschaft mit Emerald AI, ergänzt durch die Integration von Fluence-Batteriespeicherlösungen sowie die Einbindung kollaborativer, physikbasierter KI-Modellierung mit PhysicsX.
Zusammen schaffen diese Kompetenzen Flexibilität über Rechenleistung, Energie- und Infrastruktursysteme hinweg und unterstützen Rechenzentrumsbetreiber dabei, schneller an das Stromnetz angebunden zu werden, effizient zu skalieren und in einer Welt mit begrenzten Energieressourcen zuverlässig zu agieren.
„KI-Infrastruktur zu skalieren, ist nicht nur eine Frage der Rechenleistung, sondern gleichermaßen eine Herausforderung im Rahmen von Energie und Infrastruktur“, sagt Ruth Gratzke, President von Siemens Smart Infrastructure U.S. „Angesichts der steigenden Nachfrage nach KI-Rechenleistung wird das Wachstum von Rechenzentren zunehmend durch begrenzte Netzkapazitäten und lange Netzanbindungszeiten eingeschränkt.
Dieses Hindernis zu überwinden, erfordert eine enge und komplexe Koordination zwischen digitaler Infrastruktur und Energiesektor. Siemens investiert aktiv in Schlüsseltechnologien und Partnerschaften, um das Ökosystem zu erweitern, das erforderlich ist, um KI verantwortungsvoll zu skalieren und zukunftsweisende Rechenzentreninfrastrukturen zu ermöglichen.“
Emerald AI ermöglicht es, dass KI-Arbeitslasten zeitlich und örtlich verlagert werden können, um sich an die Netzbedingungen anzupassen, wodurch die Nachfrage von Rechenzentren auf die verfügbare Stromversorgung dynamisch reagieren kann. Durch die Koordination, wann und wo KI-Workloads ausgeführt werden, in Kombination mit dem Einsatz lokal verfügbarer Energieressourcen, hilft dieser Ansatz, Lastspitzen auszugleichen, schnellere und größere Netzanschlüsse für Rechenzentren zu realisieren und die Belastung der begrenzten Energieinfrastruktur zu verringern.
Die strategische Investition in Emerald AI stärkt die Fähigkeit von Siemens, Flexibilität auf der Rechenebene zu schaffen. Zusammen mit dem Know-how von Siemens in Energieinfrastruktur und Betriebstechnologie ermöglicht dies eine echte IT/OT-Konvergenz zwischen KI-Workloads und Energiesystemen.
Ein wesentlicher Bestandteil dieses erweiterten Ökosystems ist die Integration der netzskalierbaren Energiespeicherlösungen von Fluence, die speziell entwickelt wurden, um zukünftige leistungsstarke KI-Rechenzentren zu unterstützen. Da Rechencluster in Größe und Leistungsdichte weiterwachsen, ermöglichen die Energiespeicherlösungen von Fluence Rechenzentren, ihre Netzanbindung zu beschleunigen. Dies geschieht, indem sie Lastprofile optimieren und Anfahr- und Abschaltgeschwindigkeiten koordinieren. Dadurch wird der Energiebedarf von KI besser vorhersehbar und für Energieversorger einfacher zu genehmigen.
So können auch Standorte mit begrenzter Stromversorgung zu geeigneten Rechenzentrumsstandorten werden und die Zeit bis zur Stromversorgung beschleunigt werden. Energiespeicher können somit innerhalb von Monaten statt erst nach jahrelangen Netzausbauten eingesetzt werden. Darüber hinaus können die Energiespeicherlösungen von Fluence steuerbare, vor Ort verfügbare Stromversorgung bereitstellen, wodurch Rechenzentren auch während Netzausbauphasen, Kapazitätsengpässen oder Stromausfällen betrieben werden können.
Durch die Sicherstellung konstanter Stromqualität und flexibler Skalierbarkeit unterstützt Fluence Rechenzentrumsbetreiber dabei, neue Kapazitäten schneller in Betrieb zu nehmen, während gleichzeitig die für geschäftskritische KI-Workloads erforderliche Zuverlässigkeit gewährleistet bleibt.
Zur weiteren Stärkung dieses Ökosystems arbeitet Siemens mit PhysicsX zusammen, um Physik-gestützte KI für die Entwicklung und den Betrieb von Stromverteilungssystemen in Rechenzentren anzuwenden. Mithilfe von KI-Modellen, die auf den multiphysikalischen Simulationsdaten von Siemens trainiert wurden, können Ingenieure das thermische Verhalten komplexer Stromschienensysteme in Echtzeit vorhersagen.
Dank PhysicsX lassen sich Simulationen, die früher mehrere Tage dauerten, nun in weniger als einer Sekunde durchführen. Dies ermöglicht schnellere Design-Iterationen, eine optimierte Infrastruktur für dynamische KI-Workloads sowie die Grundlage für die vorausschauende Überwachung ganzer Anlagen.
Das rasante Wachstum von KI wird weiterhin neue und oft hochdynamische Anforderungen an Stromnetze stellen. Große Trainings- und Inferenzcluster erzeugen schnell wechselnde Lasten, die die traditionelle Netzplanung und das Design von Rechenzentren zunehmend vor Herausforderungen stellen.
Infolgedessen müssen Betreiber neue Wege finden, diese Anforderungen zu bewältigen und gleichzeitig die für die KI-Infrastruktur erforderliche Leistung und Zuverlässigkeit gewährleisten. Das erweiterte Ökosystem von Siemens ist darauf ausgelegt, diese Herausforderung zu adressieren, indem es die Orchestrierung von KI-Workloads, netzintegrierter Energiesysteme und KI-optimierter physischer Infrastruktur vereint, um die zukünftige KI-Infrastruktur zu unterstützen.
