シュナイダー・エレクトリックと AMD、AI ファクトリー展開の青写真を発表
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シュナイダー・エレクトリックとAMDは、高密度AIインフラの導入や既存データセンターの改修を支援する共通設計ブループリントを発表した。
AI深層分析を開く2026年8月4日 02:03
AI深層分析
キーポイント
高密度AI対応プラットフォームの発表
両社はAMDのHeliosラックスケールプラットフォームを基盤とした設計を共同開発し、最大246kWの電力密度や10.4MWのIT容量に対応可能であることを発表した。
運用リスク低減のためのシミュレーションツール
シュナイダー・エレクトリックのETAPおよびEcoStruxure IT Design CFDシミュレーションツールを活用し、電力密度や熱要件、運用複雑性を管理する手法を提供する。
4つのインフラ領域を網羅した設計
この設計は施設用電源、施設用冷却装置、ITスペース、ライフサイクルソフトウェアの4つの主要なインフラ領域をカバーしている。
計画プロセスの短縮とリスク低減
電力、冷却、ITインフラの構成方法を定義することで、計画プロセスが短縮され、信頼性とスケーラビリティが高まる。
AI インフラ運用の転換点
計算リソースの確保から、電力・冷却・ネットワーク・運用を統合する複雑なシステムへの移行が進んでいる。
重要な引用
Operators must manage significantly higher power densities, thermal requirements and operational complexity while reducing deployment risk
The design is built around AMD's Helios rackscale platform and can support AI racks with power densities of up to 246kW
"These capabilities help organizations build reliable, scalable AI factories faster with greater confidence, reduced risk and less complexity," Bunger added.
"The AMD Helios reference design bridges the gap between advanced AI compute platforms, energy tech and real-world data center implementation through a jointly developed and validated blueprint."
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高密度AIインフラの構築における物理的制約と運用リスクを解決するための実用的なアプローチが示された。業界全体で求められる標準化への第一歩となる可能性がある。
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シュナイダー・エレクトリックと AMD は木曜日、高密度 AI インフラの導入を目指すデータセンター事業者向けの設計指針を発表しました。
この設計は AMD の Helios ラックスケールプラットフォームを中核に据えており、最大 246kW の電力密度を持つ AI ラックや、IT 容量が最大 10.4MW に達するモジュール型マルチクラスター環境に対応しています。
両社は、この設計指針が新規の AI ファクトリー導入を検討する事業者や、既存データセンターでの高密度 AI インフラの改修を計画する事業者にとって有用であると述べています。
シュナイダー・エレクトリックの Rob Bunger 氏(データセンターソリューションアーキテクチャ担当グローバルディレクター)は、AI ワークロードの増加がデータセンターインフラを「前例のない限界」に押しやっていると指摘し、「事業者は、導入リスクを低減しつつ、大幅に高まった電力密度と熱要件、そして運用上の複雑さを管理する必要があります」と AI Business に語りました。
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これらの課題への対応を支援するため、本設計ではシュナイダー・エレクトリックの ETAP および EcoStruxure IT Design CFD シミュレーションツールを活用し、事業者がインフラのパフォーマンスを検証・予測・管理できるようにしています。
この設計は、施設電力、施設冷却、IT 空間、ライフサイクルソフトウェアの 4 つのインフラ領域を網羅しています。
データセンターの物理インフラのパフォーマンスをモデル化することで、両社はこのブループリントが電力、冷却、IT インフラの構成方法を定義し、計画プロセスを短縮できると説明しています。
「これらの機能により、組織は信頼性が高く、スケーラブルな AI ファクトリを、リスクと複雑さを低減しながら、より高い自信を持って迅速に構築できます」とバンガー氏は付け加えました。
この設計には、電力・冷却・IT インフラ全体におけるリアルタイムモニタリングと分析、AI 駆動の予測保全、システムレベルの最適化も含まれています。
AI インフラの導入はエンジニアリング上の課題
この設計ブループリントの発表は、AI インフラ AI infrastructure の導入が、単に計算リソースの確保から、電力・冷却・ネットワーク・運用全体をまたぐ複雑なシステムの統合へとシフトしている時期と重なっています。
「AMD Helios 参照設計は、共同で開発され検証されたブループリントを通じて、高度な AI 計算プラットフォーム、エネルギー技術、そして実際のデータセンター実装の間のギャップを埋めます」とバンガー氏は述べています。「電力へのアクセスが依然として業界における主要な制約となっている一方で、エンジニアリングに裏打ちされた参照設計により、組織は計画から導入へ、より高い自信と効率性、信頼性を備えて迅速に移行できるようになります。」
この設計は、モジュール式のスケーリングに対応しており、新規施設での展開では最大10.4MWのIT容量を持つAIクラスターを、既存施設の高密度なAIワークロードにも対応できるインフラとしてサポートします。
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このリファレンス設計は、米国での展開向けにANSI規格への適合が確認されており、将来的には国際電気標準会議(IEC)の規格にも対応するよう枠組みを拡張する計画です。
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Schneider Electric and AMD on Thursday released a jointly developed design they say could act as a blueprint for data center operators deploying high-density AI infrastructure.
The design is built around AMD’s Helios rackscaleplatform and can support AI racks with power densities of up to 246kW and modular, multi-cluster environments with up to 10.4MW of IT capacity.
The companies said the reference can be used by operators looking to deploy new AI factories and by those retrofitting high-density AI infrastructure in existing data centers.
Rob Bunger, global director of data center solution architecture at Schneider Electric, said the design comes as mounting AI workloads are pushing data center infrastructure to “unprecedented limits.”
“Operators must manage significantly higher power densities, thermal requirements and operational complexity while reducing deployment risk,” he told AI Business.
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To help address these challenges, the design uses Schneider Electric’s ETAP and EcoStruxure IT Design CFD simulation tools to enable operators to test, predict and manage infrastructure performance.
The design covers four areas of infrastructure: facility power, facility cooling, IT space and lifecycle software.
By modeling data center physical infrastructure performance, the companies said the blueprint helps shorten planning processes by defining how power, cooling, and IT infrastructure should be organized.
“These capabilities help organizations build reliable, scalable AI factories faster with greater confidence, reduced risk and less complexity,” Bunger added.
The design also includes real-time monitoring and analytics, AI-driven predictive maintenance and system-level optimization across power, cooling and IT infrastructure.
AI Infrastructure Deployment as an Engineering Challenge
The release of the design blueprint comes as AI infrastructure deployment is shifting from securing compute capacity to integrating complex systems across an entire operation spanning power, cooling, networking and operations.
“The AMD Helios reference design bridges the gap between advanced AI compute platforms, energy tech and real-world data center implementation through a jointly developed and validated blueprint,” Bunger said. “While access to power remains a major industry constraint, engineering-backed reference designs enable organizations to move from planning to deployment faster with greater confidence, efficiency and reliability.”
The design is intended to support modular scaling, with AI clusters of up to 10.4MW of IT capacity for greenfield deployments and infrastructure capable of supporting high-density AI workloads in existing facilities.
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The reference design has been validated to ANSI standards for U.S. deployments, with plans to extend the framework to support International Electrotechnical Commission standards for global implementations.
About the Author
Contributing Writer
Scarlett Evans is a freelance writer with a focus on emerging technologies and the minerals industry. Previously, she served as assistant editor at IoT World Today, where she specialized in robotics and smart city technologies. Scarlett also has a background in the mining and resources sector, with experience at Mine Australia, Mine Technology and Power Technology. She joined Informa in April 2022 before transitioning to freelance work.
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