FAQ : Reality DC Design

Fonctionnalités clés pour refroidir les data centers IT & AI

Qu’est-ce que la CFD ?

La CFD (Computational Fluid Dynamics, ou Dynamique des Fluides Computationnelle en français est une branche de la mécanique des fluides qui utilise des méthodes numériques et des algorithmes pour simuler et analyser le comportement des fluides (liquides et gaz) et des transferts de chaleur dans des systèmes complexes.

Dans le contexte des data centers, la CFD permet de modéliser les flux d’air, la distribution de la température, et d’identifier les points chauds ou les inefficacités dans le refroidissement, afin d’optimiser la conception et l’efficacité énergétique des infrastructures

Le Direct Liquid Cooling (DLC) est un moyen de refroidissement qui s’impose pour les baies IA dissipant 100 kW et plus. C’est une technologie de refroidissement avancée pour les data centers et les équipements informatiques haute performance (serveurs, GPU, supercalculateurs). Contrairement aux systèmes traditionnels (refroidissement par air), le DLC utilise un liquide caloporteur en contact direct avec les composants chauds (CPU, GPU, mémoire) pour évacuer la chaleur de manière plus efficace.
Reality DC Design représente le circuit hydraulique du DLC avec le module Flow Network disponible dans la version Pro.

Reality DC Design & Insight prend en compte plusieurs types de refroidissement :

  • Le refroidissement par air (climatisation classique, Free-cooling direct et indirect, évaporation …)
  • Le refroidissement par liquide : DLC (Direct Liquid Cooling) ou immersion

La chaleur fatale des data centers est l’énergie thermique perdue (issu des serveurs et équipements) lors de leur fonctionnement, souvent évacuée sans être réutilisée, alors qu’elle pourrait l’être pour chauffer des bâtiments ou alimenter des réseaux de chaleur.

Reality DC Design permet d’analyser en détail les flux de chaleur, tester différents scénarios de refroidissement (liquide, air, immersion, etc.), et optimiser la conception pour capturer et réutiliser la chaleur fatale plutôt que de la dissiper. La solution aide ainsi à identifier les meilleures configurations pour récupérer cette énergie (par exemple, via des échangeurs de chaleur, des pompes à chaleur ou des réseaux de chauffage urbain) et à évaluer l’impact de ces choix sur l’efficacité énergétique globale du data center. Pour cela, elle s’appuie sur son module Flow Network.

FAQ : Reality DC Insight

Faut-il être un expert pour utiliser les jumeaux numériques en exploitation ?

Pas du tout ! L’interface utilisateur de Reality DC Insight est très intuitive. Elle s’adresse aux non experts et elle est câblée pour mettre à disposition de l’utilisateur tous les résultats utiles pour sa prise de décision. En quelques clics, le logiciel agrège les données, calcule des KPIs, affiche des graphiques et tableaux de bord. Avec la technologie Omniverse de NVidia, l’utilisateur voit de manière hyperréaliste ses assets et les flux d’air comme s’il était en salle pour une compréhension rapide des phénomènes. Grâce à l’agent IA, il dispose d’une sélection des meilleurs scénarios pour installer un nouvel équipement afin de maintenir résilience et efficacité. La puissance des jumeaux numériques est à la portée de tous les acteurs du data center.

Le jumeau numérique Reality DC Insight simule :

  • les flux d’air dans la salle
  • la circulation du fluide de refroidissement pour le circuit DLC (Direct Liquid Cooling) du chip au chiller
  • l’impact d’une panne sur le refroidissement (pompe, armoire de clim, groupe froid etc.)
  • la chaîne électrique des points de livraison jusqu’aux serveurs
  • l’impact de la défaillance d’un élément de la chaîne électrique sur l’alimentation des serveurs
  • Le nombre de tokens/watt pour les applications IA
  • Le Capacity Planning en modélisant la salle dans le futur

La première étape est de construire le jumeau numérique à partir des données d’entrée dont on dispose : Visio, Excel, maquette BIM, export de sa CMDB, vue synoptique de la chaîne électrique etc. La qualité de la donnée est essentielle et constitue une étape clé pour la construction du jumeau numérique qui va ensuite vivre.

La Gestion Technique Centralisée (GTC) est un système de supervision et de contrôle qui permet de mesurer, remonter, visualiser et piloter en temps réel les équipements techniques critiques d’un data center. Les valeurs mesurées sont en général :

  • Température, humidité, pression différentielle (pour le refroidissement)
  • Consommation électrique (par baie, par serveur, PUE)
  • État des onduleurs (UPS), générateurs, et groupes froids

Pour les jumeaux numériques de data center, la GTC est un outil clé, car il fournit les données réelles nécessaires aux analyses CFD et à l’optimisation du refroidissement. Elles garantissent que la salle virtuelle se comporte comme la salle réelle.

Grâce à sa passerelle Gateway, les jumeaux numériques peuvent se nourrir des remontées de mesures temps réel (température, humidité, puissance électrique consommée). L’utilisateur peut :

  • afficher les mesures en salle
  • les comparer aux SLA (Service Level Agreement)
  • les utiliser comme données d’entrée pour réaliser ses simulations thermiques ou électriques.

D’une manière générale, la solution des jumeaux numériques Reality DC Insight peuvent s’interfacer avec n’importe quelle solution de votre écosystème avec une API Rest. Il peut donc échanger des données de manière bidirectionnelle avec

  • votre base de données interne
  • votre outil de ticketing
  • votre solution ITSM
  • un autre DCIM déjà en place etc.

Le jumeau numérique Reality DC Insight intègre un grand nombre de fonctionnalités d’un DCIM. Sa limitation est qu’il n’est pas un outil de gestion des alarmes et qu’il s’appuie sur des outils ITSM pour la gestion des bons de travaux. Sinon, en plus des fonctionnalités classiques des DCIM, il propose une solution unique d’ingénierie grâce à la simulation numérique complète des flux d’air (CFD) et du refroidissement par liquide (module Flow Network de la solution). Devant les défis du refroidissement de l’IA, ceci est devenu incontournable. Si vous disposez d’un DCIM, Reality DC Insight peut dialoguer avec celui-ci. Elle apporte la brique ingénierie indispensable pour améliorer la gestion opérationnelle et le Capacity Planning.

Toutes les infrastructures numériques, du micro-data center pour le Edge jusqu’à l’énorme usine pour l’IA trouvent un intérêt à avoir leur jumeau numérique. Les data centers modulaires, les data centers de colocation ou d’entreprise, les opérateurs télécom, les campus de data centers, sont de bons candidats pour utiliser cette technologie.

Quels secteurs utilisent les jumeaux numériques pour les centres de données ?

Aujourd’hui tous les secteurs de l’économie reposent sur des infrastructures de data centers. Les plus dépendants sont bien sûr les GAFAM. Que vous utilisiez le Cloud au travail, demandiez de l’aide à un outil d’IA, regardiez des films en streaming ou échangiez via les réseaux sociaux, ce sont des serveurs dans les data centers qui tournent. Dans toutes vos activités au quotidien, des data centers, conçus puis exploités au quotidien grâce aux jumeaux numériques de Cadence, accompagnent votre vie numérique.

Trop souvent encore, les entreprises travaillent en silos. Il y a très peu d’interactions entre les équipes IT qui déploient des projets et les responsables des infrastructures physiques (énergie, refroidissement) qui accueillent les serveurs. Le jumeau numérique apporte une solution end-to-end. Elle construit un pont entre les équipes qui collaborent autour d’un référentiel commun et prennent des décisions concertées. Ces décisions sont basées sur la physique pour appréhender le monde complexe des data centers. Elles permettent de faire des choix éclairés pour maintenir une bonne performance des data centers.

Oui, la puissance des jumeaux numériques proposés par Cadence est de permettre de répondre à des questions complexes : mon data center existant est-il en capacité d’accueillir des baies HPC ou IA ? Si oui, quel est l’impact ? Quel changement prévoir ? Utiliser un jumeau numérique comme Reality DC Insight, intégrant la modélisation des fonctions refroidissement et énergie, est un incontournable.

Le ROI de la solution repose sur plusiers piliers :

  • Améliorer la performance énergétique du data center, donc réduire les coûts liés au refroidissement
  • Remplir la salle IT au maximum de sa capacité, évitant de nouveaux investissements couteux
  • Maximiser le nombre de tokens/watt d’énergie consommé pour les IA factories
  • Augmenter la productivité des équipes

Une usine d’IA est un environnement spécialement conçu pour donner aux entreprises le moyen d’industrialiser l’intelligence artificielle. Cela permet d’accélérer le retour sur investissement en transformant les données en informations exploitables pour croître dans un monde complexe et axé sur les données.

Une usine IA se présente comme un grand hall avec des baies informatiques comportant des serveurs très puissants avec des GPUs et CPUs qui entrainent des modèles ou font de l’inférence : processus par lequel un modèle (comme un LLM) utilise ses connaissances acquises pendant l’entraînement pour produire une réponse, une prédiction ou une décision à partir de nouvelles données.