データセンターライブラリのご紹介

基準システムの設計や、校正済みのベンダー製コンポーネントが、データセンターチームがいかに迅速に業務を進め、より確信を持って設計・開発を行えるようになるかをご覧ください。

AIワークロードにより、ラック密度、消費電力、熱的複雑性がかつてないほど高まる中、データセンターチームは、新たな冷却技術を評価し、リスクを低減し、これまで以上に迅速にインフラを構築するというプレッシャーに直面しています。

本日、モデロンはModelon Impact限定で提供される新ソリューション「Data Center Library」を発表しました。このソリューションは、エンジニアが冷却プラントからラックに至るまでのデータセンター冷却システム全体を設計、シミュレーション、最適化することを支援します。

ハイパースケーラー、コロケーションプロバイダー、エンジニアリング企業、および冷却機器メーカー向けに構築された「Data Center Library」は、設定可能なモデル、監視制御、校正済みのベンダー機器モデル、およびリファレンスアーキテクチャを提供します。これらを活用することで、チームは設計プロセスの早い段階で、より適切かつ迅速な意思決定を行うことができるほか、運用最適化やデジタルツインの実現に向けた道筋を築くことができます。

データセンターの冷却が複雑化している理由

従来のデータセンターの冷却手法は、比較的予測可能なコンピューティング負荷と低いラック密度を想定して開発されました。

AIインフラストラクチャが、この状況を一変させつつあります。

今日のエンジニアリングチームは、ますます複雑化する以下の課題を検討しなければなりません：

• 空気冷却、液体冷却、ハイブリッド冷却、あるいは二相冷却のどれを採用すべきか？
• 変化するAIワークロードの下で、冷却設備はどのように機能するか？
• 設計案ごとのエネルギーと水のトレードオフはどのようなものか？
• 監視制御戦略は、効率性と回復力にどのような影響を与えるか？
• 機器の発注や導入前に、どのように意思決定を検証すればよいか？

こうした意思決定は、スプレッドシートや孤立したサブシステムツール、あるいは開発の最終段階でのテストに依存することが多すぎます。それらは、冷却システム全体が相互に連携したシステムとしてどのように機能するかについて、限られた知見しか提供しません。「Data Center Library」は、そのギャップを埋めるために構築されました。

データセンターの冷却に対するシステムレベルのアプローチ

「データセンター・ライブラリ」を利用することで、チームは単一のシミュレーション環境内で、熱、流体、制御の各領域にわたる冷却システムをモデル化し、評価することができます。

個々のコンポーネントを個別に分析するのではなく、エンジニアは、現実的な稼働条件下で、施設側のインフラ、配分システム、ラックレベルの冷却、および制御がどのように相互作用するかを把握することができます。

このライブラリには以下が含まれます：

• 冷却プラントモデル
• 配分システム
• 冷却剤分配ユニット (CDU)
• インロー型CDU
• コンピュータールーム用エアハンドラー（CRAH）
• チラーおよび冷却塔

• ポンプおよび熱交換器
• 空冷式、液冷式、およびハイブリッド冷却式ラックモデル
• 監視制御システム
• PUEモニタリング機能
• 参照用システムアーキテクチャ

その結果、物理的な導入前に、システムの挙動をより包括的に把握することが可能になります。

冷却アーキテクチャの早期評価

新しいAIデータセンターの設計であれ、技術アップグレードの評価であれ、チームは資本を投じる前に、さまざまな冷却戦略を比較検討することができます。

「データセンター・ライブラリ」を活用することで、エンジニアは以下のことが可能になります：

• 空気冷却、液体冷却、ハイブリッド冷却、二相冷却の各アプローチを比較する
• 施設およびラックサイドの設計におけるトレードオフを評価する
• 運転設定値を最適化する
• エネルギーおよび水消費量を評価する
• 変動する負荷や環境条件下での過渡挙動を調査する
• 試運転前に制御戦略を検証する

評価プロセスを早期に実施することで、組織はコストのかかる再設計を削減し、インフラの過剰構築を回避し、重要な投資決定に対する確信を高めることができます。

再利用可能なモデルとリファレンスデザインでエンジニアリング検討を加速

エンジニアリングチームは、プロジェクトごとに解析を一から作り直さざるを得ないことが多く、有意義な評価を開始する前にモデルの構築に貴重な時間を費やしています。「データセンター・ライブラリ」は、再利用可能なコンポーネント、構成可能なアーキテクチャ、および組み込みのエンジニアリング知識を通じて、ワークフローの標準化と加速を支援します。

チームは以下を活用できます：

• 事前設定済みのリファレンスデザイン
• 再利用可能なワークフローと設定可能なシステムテンプレート
• ベンダー校正済みの機器モデル
• ASHRAE W1～W4の温度クラスに対応
• 統合された監視制御の事例

これにより、エンジニアはモデル構築に費やす時間を削減し、設計案の評価やパフォーマンスの最適化により多くの時間を割くことができます。

チームは以下を活用できます：

• 事前設定済みのリファレンスデザイン
• 再利用可能なワークフローと設定可能なシステムテンプレート
• ベンダー校正済みの機器モデル
• ASHRAE W1～W4の温度クラスに対応
• 統合された監視制御の事例

これにより、エンジニアはモデル構築に費やす時間を削減し、設計案の評価やパフォーマンスの最適化により多くの時間を割くことができます。

設計シミュレーションからデジタルツインの基盤へ

シミュレーションの価値は、試運転で終わるものではありません。設計段階で使用されたのと同じ物理ベースのモデルは、将来のデジタルツイン構想の基盤として活用できます。システムモデルと運用データを組み合わせることで、組織は施設のパフォーマンスについてより深い洞察を得たり、変更を実施する前に評価したり、ワークロードの変化に応じて冷却運用を継続的に最適化したりすることが可能になります。これにより、設計の検証から長期的な運用効率の向上へと、自然な道筋が生まれます。

AI対応のエンジニアリングワークフロー向けに構築

Modelon Impactでのみ利用可能な「データセンターライブラリ」は、Modelonのクラウドネイティブなシミュレーション環境とAI支援型エンジニアリング機能の恩恵を受けています。分散したチームは、共有ワークスペースでコラボレーションを行い、シミュレーション研究を拡張し、設計および運用両方のユースケースにおける生産性向上を目的として設計されたAI支援型ワークフローを活用して、モデル開発を加速させることができます。

データセンター冷却イノベーションの新たな基盤

業界が高密度コンピューティング、高度な液体冷却技術、そしてますます複雑化するインフラへと移行する中、エンジニアリングチームにはコンポーネントレベルの分析以上のものが必要です。冷却チェーン全体がどのように動作するかをシステムレベルで理解することが求められています。

「Data Center Library」は、構成可能なコンポーネント、リファレンスアーキテクチャ、監視制御、再利用可能なワークフローを単一のシミュレーション環境に統合し、組織がより優れた冷却システムを設計し、効率を向上させ、リスクを低減し、次世代のAIインフラストラクチャに備えることを支援します。

「Data Center Library」の実際の動作をご覧になりませんか？デモを予約して、システムレベルのシミュレーションが、お客様の次のデータセンタープロジェクトをどのように加速させるかをご確認ください。