Nvidia et Emerald AI annoncent conjointement le développement d'usines d'IA à puissance configurable

NVIDIA (輝達) et Emerald AI ont annoncé conjointement leur collaboration avec des entreprises énergétiques telles que AES, Constellation, Invenergy, NextEra Energy, Nscale Energy & Power et Vistra pour développer une nouvelle génération d’usines d’IA. Cette coopération vise à transformer les centres de calcul à grande échelle en réseaux électriques flexibles grâce à une architecture innovante intégrant matériel et logiciel, afin d’accélérer la connexion au réseau et de renforcer la fiabilité du système électrique.

L’architecture de référence DSX optimise l’efficacité de la gestion énergétique

La nouvelle usine d’intelligence artificielle intégrera la conception de référence DSX AI Factory de NVIDIA Vera Rubin, combinée à la bibliothèque logicielle DSX Flex, spécialement développée pour l’intégration aux réseaux électriques. Pour surmonter les défis liés aux délais prolongés de raccordement traditionnels, cette architecture permet à l’usine, lors de sa phase initiale, d’utiliser des installations de production d’énergie et de stockage en tant que sources hybrides transitoires. Par la suite, ces sources d’énergie peuvent être réintégrées de manière flexible au réseau pour soutenir l’ensemble du système électrique. Ce mode opératoire accélère non seulement la mise en service des capacités de calcul d’intelligence artificielle, mais crée également une valeur multiple pour les clients et les communautés locales.

De plus, l’architecture de référence DSX supporte également des configurations flexibles sans nécessiter d’installations énergétiques associées, permettant une interconnexion plus efficace des réseaux. Le CEO de NVIDIA, Jensen Huang, a souligné que l’usine d’IA doit être considérée comme un moteur intégré pour faire avancer l’époque, intégrant énergie, calcul, réseau et refroidissement dans une conception cohérente et collaborative.

La plateforme Emerald AI Conductor offre une flexibilité dans la gestion de l’énergie

Dans cette architecture, la plateforme Conductor développée par Emerald AI joue un rôle clé de coordination. Elle intègre la flexibilité de calcul avec des ressources sur site telles que la production d’énergie, les batteries de stockage et autres ressources derrière le compteur (Behind-the-meter). Elle peut répondre précisément aux besoins de gestion du réseau tout en garantissant la qualité de service (QoS) pour les locataires d’IA.

Varun Sivaram, PDG d’Emerald AI, a déclaré qu’il ne faut pas considérer l’usine d’IA comme une charge électrique isolée. Grâce au système DSX Flex, le centre de calcul peut produire des modèles de données de grande valeur et des tokens tout en apportant une capacité d’atténuation lors des pics de pression sur le réseau. Ce mécanisme de gestion flexible réduit efficacement la nécessité de grandes expansions du réseau électrique pour répondre aux pics de demande, allégeant ainsi le coût global des infrastructures.

Construire des usines d’IA renforçant le réseau électrique

Les systèmes électriques actuels sont conçus pour répondre aux pics de demande, mais la majorité du temps, ils restent sous-utilisés. Les usines d’IA à distribution flexible peuvent optimiser la conception des infrastructures, utiliser efficacement les actifs existants, et construire de nouvelles installations de production d’énergie si nécessaire. Cela permet de libérer jusqu’à 100 gigawatts de capacité du système électrique américain. Pendant les périodes de faible pression sur le réseau, ces usines peuvent également s’ajuster de manière flexible, évitant ainsi de recourir à des expansions massives du réseau pour garantir sa fiabilité.

De nombreux projets d’IA de plusieurs gigawatts se tournent vers une intégration de la production et du stockage d’énergie, car les cycles de construction traditionnels ne suivent pas le rythme des investissements en IA. Cependant, isoler définitivement les installations de production et de stockage du réseau présente aussi des inconvénients : cela entraîne une sous-utilisation des capacités, augmente le coût à long terme par token d’IA, et limite le soutien des ressources énergétiques à la fiabilité du réseau.

Face à la longueur des délais de raccordement actuels, l’équipe de collaboration propose une solution consistant à construire conjointement des installations de production et de stockage avec l’usine d’IA. Dans un premier temps, ces ressources sur site peuvent servir de sources transitoires pour accélérer la mise en service de l’usine ; une fois raccordées officiellement, elles deviennent des actifs flexibles pouvant alimenter le réseau. Ce mode hybride permet de résoudre le problème de la lenteur des processus d’interconnexion traditionnels et de libérer une capacité électrique potentielle.

Jim Burke, président-directeur général de Vistra, a déclaré que le réseau électrique américain est conçu pour faire face à des scénarios de forte consommation, mais que ces pics ne représentent qu’une petite partie de l’année. Une usine d’IA capable d’ajuster sa consommation en fonction de l’état du réseau constitue une solution plus rapide, surtout si elle est équipée d’installations de cogénération, permettant une meilleure utilisation des infrastructures existantes. Cela accélère le déploiement, tout en permettant de continuer à développer des infrastructures à long terme.

Au cours de l’année écoulée, Emerald AI et NVIDIA ont réalisé des tests de flexibilité électrique dans cinq centres de données commerciaux à travers le monde. Selon le plan, DSX Flex sera déployé à l’échelle commerciale d’ici la fin 2026 au centre de recherche NVIDIA d’usine d’IA en Virginie, qui deviendra également l’un des premiers sites à adopter l’infrastructure Vera Rubin. Les deux parties prévoient de continuer à promouvoir cette conception de référence, afin d’accélérer la construction d’infrastructures d’IA à grande échelle, d’ouvrir de nouvelles voies technologiques pour les installations de production d’énergie, et de stimuler l’économie régionale tout en consolidant leur position technologique dans le secteur de l’énergie.