Concept de baies de serveurs AI avec de discrets accents de flux énergétiques

Technologie fondamentale KiWi / AI-EDC

Système d’exploitation énergétique pour centres de données AI

Reliez l’analyse de l’offre et de la demande, l’appariement des renouvelables, la collaboration du stockage et les enregistrements traçables grâce à l’architecture de données énergétiques AI-EDC, pour soutenir la planification énergétique et les décisions opérationnelles des centres de données AI.

Illustration conceptuelle · Ni installation appartenant à KiWi ni site client réel

Cadre technique × Validation des applications

AI-EDC signifie AI Energy Data Center. Le cadre technique existant et les éléments probants du commerce de détail ou les simulations n’établissent pas une capacité de production pour les centres de données AI. Cette page présente une orientation d’application et de validation sur le terrain.

01 / AI-EDC

Des questions énergétiques aux décisions éclairées

La charge de calcul n’est qu’un point de départ. L’approvisionnement, les installations, les contrats et les enregistrements nécessitent une perspective énergétique commune.

Concept de serveurs haute densité et de tuyauteries de refroidissement liquide
Illustration conceptuelle · Ni installation appartenant à KiWi ni site client réel

01Disponibilité électrique et capacité

Problème
Les besoins d’extension peuvent dépasser la capacité disponible.
Données
Puissance souscrite, conditions de raccordement, pointes historiques.
Aide à la décision
Comparer les scénarios de capacité et les contraintes d’extension.

02Fiabilité et risque

Problème
Les informations sur les conditions de secours et les événements d’alimentation sont fragmentées.
Données
Événements d’alimentation, état des UPS et historiques de maintenance.
Aide à la décision
Faire ressortir les signaux de risque pour évaluation par les équipes des sites.

03Charge de calcul variable

Problème
L’évolution des charges de travail modifie la demande d’électricité.
Données
Synthèses de charge de travail GPU, compteurs et plannings de tâches.
Aide à la décision
Prévoir des plages de charge et suggérer des plannings.

04Visibilité sur le refroidissement et les installations

Problème
Les consommations de l’IT et des installations peuvent être difficiles à rapprocher.
Données
Énergie de refroidissement, températures et compteurs des installations.
Aide à la décision
Identifier les relations et les lacunes de données sans piloter directement les équipements.

05Alignement temporel des renouvelables

Problème
La production renouvelable et la demande peuvent ne pas coïncider.
Données
Courbes d’approvisionnement, profils de charge et conditions contractuelles.
Aide à la décision
Comparer l’alignement temporel et les écarts potentiels.

06Traçabilité des coûts et des enregistrements

Problème
Les tarifs, les règlements et les justificatifs de décision sont dispersés.
Données
Tarifs, contrats, règlements et versions des données.
Aide à la décision
Comparer les scénarios de coûts avec des justificatifs traçables.

Les GPU, le refroidissement et les UPS constituent un contexte de données et d’exploitation, et non une affirmation de pilotage direct par KiWi.

02 / AI-EDC

Six couches. Une perspective énergétique.

L’abstraction technique AI-EDC existante s’étend vers la validation pour les centres de données AI. Des entrées, des processus et des sorties explicites relient chaque couche.

AI-EDC / 01

Équipements et collecte en périphérie

Entrées
Compteurs, capteurs et état des équipements.
Processus
Échantillonner, mettre en mémoire tampon et vérifier la qualité sur des équipements périphériques compatibles.
Sorties
Mesures avec source et horodatage.

Flux de données

Intégration et analyse autorisées des données, et non déplacement physique d’électricité.

Flux physique d’électricité

Déterminé par le réseau, les équipements et les contrats applicables ; les liens illustrés ne constituent pas un engagement de livraison.

Pilotage conditionnel

Nécessite des équipements compatibles, des autorisations, une intégration et une validation sur le terrain ; l’aide à la décision reste la fonction par défaut.

La collaboration cloud / périphérie dépend de la compatibilité, des autorisations, de l’intégration et de la validation sur le terrain. L’application aux centres de données AI ne doit pas être interprétée comme un déploiement en production établi.

03 / AI-EDC

Une boucle de planification de 15 minutes reliant données et décisions

  1. 01 →

    Données

    Aligner les données de consommation, d’approvisionnement, d’état et de contrats.

  2. 02 →

    Prévision et appariement

    Comparer les prévisions de charge, les fenêtres d’approvisionnement et les contraintes.

  3. 03 →

    Dispatching et échanges

    Fournir une aide à la décision de planification / d’échanges aux équipes ou systèmes autorisés.

  4. 04 →

    Justificatifs et tableau de bord

    Conserver les sources, les versions des décisions et les retours d’exécution.

Concept de campus de centre de données AI, d’enceintes de stockage et de raccordement au réseau
Illustration conceptuelle · Ni installation appartenant à KiWi ni site client réel

15 minutes désigne une granularité de planification / de données, et non une garantie de précision des prévisions, de temps de réponse du pilotage, de dispatching physique autonome ou de fiabilité. « Dispatching et échanges » signifie aide à la décision, sauf si un système compatible et autorisé a été validé sur le terrain pour le pilotage dans le périmètre du projet.

04 / Interface conceptuelle / données de démonstration

Réunissez le contexte énergétique dans une seule vue

Scénarios synthétiques : ni données clients en direct, ni installations réelles, ni offres de prix, ni économies vérifiées. La puissance est exprimée en MW ; l’énergie par intervalle en MWh. Les horaires correspondent à l’heure locale d’une journée de démonstration.

Interface conceptuelle / données de démonstration
Charge13MW
Renouvelables7MW
Approvisionnement du réseau6MW
Décharge du stockage0MW
SOC initial70%
SOC final70%

Courbes de charge et de renouvelables (MW)

— Charge— Renouvelables
Courbes de charge et de renouvelables d’une journée de démonstration, de 08:00 à 18:00, sur une échelle commune de 0–20 MW. Le tableau fournit les valeurs exactes.0510152008:0010:0012:0014:0016:0018:00

Bilan énergétique de l’intervalle

13 MW = 7 + 6 + 0 MW / 12:00–12:15

Charge = renouvelables + réseau + décharge du stockage. Capacité de stockage de démonstration : 10 MWh ; rendement de décharge : 95%. Baisse du SOC = décharge en MW × 0.25 h ÷ 0.95 ÷ 10 MWh × 100. Chaque intervalle est un scénario indépendant, et non un engagement de dispatching continu.

Données des courbes et état par intervalle
HeureCharge (MW)Renouvelables (MW)Approvisionnement du réseau (MW)Décharge du stockage (MW)
08:00122100
10:0012.557.50
12:0013760
14:0013670
16:0012.538.51
18:00121101

Scénarios synthétiques : ni données clients en direct, ni installations réelles, ni offres de prix, ni économies vérifiées. La puissance est exprimée en MW ; l’énergie par intervalle en MWh. Les horaires correspondent à l’heure locale d’une journée de démonstration.

05 / AI-EDC

Quatre axes de valeur. Aucune promesse de performance présumée.

Concept de pôle de données énergétiques reliant production, stockage et charges
Illustration conceptuelle · Ni installation appartenant à KiWi ni site client réel
01

Visibilité complète

Aligner les données IT, des installations et d’approvisionnement pour identifier les lacunes et les dépendances.

02

Coordination de l’approvisionnement / du stockage

Comparer l’approvisionnement, les contraintes de stockage et les fenêtres de charge pour une planification conditionnelle de la coordination.

03

Évaluation des coûts / risques

Comparer des scénarios de coûts et de risques vérifiables avec des hypothèses et des contraintes contractuelles explicites.

04

Enregistrements traçables

Conserver les sources, les versions et les justificatifs de décision pour préparer les dossiers, sans garantie de certification ni de conformité des rapports.

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