Gradeći jedan NVIDIA GB300 NVL72 NVIDIA je spojila 72 Blackwell Ultra GPU-a i 36 NVIDIA Grace™ CPU-a sa 2592 ARM Neoverse V2 jezgara u računarsku jedinicu u formi reka težine oko 1200 kg. Snaga ovog AI Reasoning „kompjutera“ je deklarisana na 1,1 exaFLOPS FP4 proračunavanja, što je za 50% više nego kod prethodnog modela NVIDIA GB200 NVL72. Za održavanje propisanih temperaturnih radnih uslova koristi se tečno hlađenje koje troše oko 120 kW. Ovako energetski zahtevan proizvod redefiniše rešenja napajanja, hlađenja i ožičenja unutar modernih data centara.
„Ulazimo u novu eru ubrzanog računarstva, u kojoj će integrisana inteligentna rešenja u oblasti napajanja, hlađenja i rada potpuno promeniti arhitekturu data centara“, rekao je Scott Wallace, Director of Data Center Engineering u kompaniji NVIDIA. „Sa svojim najnovijim referentnim dizajnom za upravljanje, Schneider Electric povezuje ključne infrastrukturne podatke sa NVIDIA Mission Control platformom, pružajući detaljno testiran plan koji omogućava digitalne blizance AI fabrika i daje operatorima mogućnost da optimizuju naprednu infrastrukturu za ubrzano računarstvo.“
Schneider Electric je za potrebe građenja klastera NVIDIA GB300 NVL72 platformi sa maksimalnom snagom od 142 kW po reku ponudio svoja referentna rešenja. Ona se baziraju na Schneider Electric softverskim alatima ETAP i EcoStruxure IT Design CFD modelima, koji omogućavaju korišćenje digitalnih blizanaca za simulaciju različitih scenarija napajanja i hlađenja.
U saopštenju koje je Schneider Electric dao povodom ovog rešenja oni otkrivaju neke tehničke detalje dizajna rešenja: „Ovaj inovativni referentni dizajn za upravljanje povezuje edge uređaje i kontrolne sisteme objekta radi upravljanja energijom i hlađenjem u NVIDIA GB300 NVL72 i GB200 NVL72 okruženjima, koristeći NVIDIA Mission Control. Zahvaljujući „plug-and-play“ arhitekturi zasnovanoj na MQTT protokolu, omogućava (se) povezivanje operativne tehnologije (OT) i informacionih sistema (IT).“ Po njihovom tvrđenju na ovaj način se optimizuju performanse i naglašava se interoperabilnost softvera za upravljanje objektom i AI infrastrukturom.
