El sector de los centros de datos vive momentos de tensión. La demanda no para de crecer. En apenas un año, los requerimientos de potencia por rack pasaron de 12 kW a más de 125 kW. Y ya se preparan para llegar a racks con capacidad de 1 gigavatio en los próximos dos o tres años, impulsados por desarrollos como el Nvidia Rubin Ultra. A medida que la potencia sube, también lo hace la necesidad de refrigeración.
La refrigeración líquida ganó terreno, pero para funcionar necesita unidades de distribución que ocupan el lugar donde antes se instalaban los racks. Así, la fábrica de inteligencia artificial actual ya no se parece en nada a los centros de datos tradicionales.
Simular el funcionamiento de todos los componentes de un centro de datos moderno —comportamiento, consumo energético y refrigeración— se volvió imposible para cualquier persona. Mucho más cuando la carga de trabajo vinculada a la inteligencia artificial puede modificar el uso de energía de forma abrupta en cuestión de segundos.
Ahí es donde entran en juego la IA y los gemelos digitales.
Ya escribí sobre gemelos digitales, Nvidia Omniverse y la plataforma Cadence Reality Digital Twins, tanto en Forbes como en un informe técnico que coescribí junto al Dr. Jonathon Koomey. No tengo dudas de que este tipo de simuladores será indispensable en los centros de datos del futuro, sobre todo en las fábricas de inteligencia artificial.
Durante el evento Cadence Live del año pasado, Jensen Huang contó que Nvidia usa la plataforma Cadence Reality para simular sus propios centros de datos de supercomputación. A su vez, Cadence adoptó Nvidia Omniverse como espacio de colaboración para gemelos digitales.
(Nota: Cadence Design y Nvidia, como muchas empresas del sector de los semiconductores, son clientes de Cambrian-AI Research).
Una de las revelaciones más importantes de la reciente Cumbre de Infraestructura de IA, realizada en Sunnyvale, California, fue el contraste entre dos cifras clave. Por un lado, Cadence ya trabaja con cerca del 99 % de la industria de semiconductores en simulación e inteligencia artificial. Por el otro, solo el 20 % de los sistemas de centros de datos se simulan antes de ser construidos o mientras están en funcionamiento. Con la infraestructura adaptándose al avance de la IA, es casi seguro que ese número crecerá de forma notable en los próximos tres a cinco años.
Además, Cadence proyecta nuevas oportunidades en la simulación aplicada al descubrimiento de fármacos.
Durante la Cumbre, Nvidia y Cadence anunciaron el desarrollo de un modelo físico integral para simular un DGX SuperPOD con GPU GB200. Gracias a ese trabajo, la plataforma Cadence Reality DC incorporó más de 14.000 dispositivos —servidores, redes, almacenamiento, alimentación, refrigeración, entre otros— de más de 750 proveedores dentro de su biblioteca de diseños de referencia y flujos de trabajo.
Con esa base de datos, es posible simular con precisión el comportamiento operativo de los componentes refrigerados por aire y agua dentro de una fábrica de IA. El resultado: diseños más rápidos, menos riesgos y mayor eficiencia operativa para las instalaciones de gigavatios.
¿Que sigue?
La incorporación del soporte para DGX SuperPOD en Cadence Reality DC es una pieza clave dentro de un rompecabezas más amplio, aunque representa apenas el inicio de una capacidad mucho más completa. Esta se va a expandir hacia NVL72, Rubin y otras tecnologías incluidas en la hoja de ruta que da forma a las fábricas de inteligencia artificial.
En pocos años, los diseñadores van a mirar hacia atrás y se van a preguntar cómo fueron posibles los primeros centros de datos de IA sin contar con simulaciones rigurosas basadas en modelos físicos.
Nota publicado en Forbes US.
