シュナイダーエレクトリック、人工知能（AI）活用のためのデータセンターの最適化について、業界初となるブループリント（青写真）を発表

※本リリースは9月14 日に米国マサチューセッツ州ボストンにて発表されたプレスリリースの抄訳です。

● データセンターは、人工知能（AI）によるディスラプションの時代において、進化するニーズに対応するため、物理インフラ設計の適応が必要に

エネルギーマネージメントおよびオートメーションにおけるデジタルトランスフォーメーションのリーダーであるシュナイダーエレクトリックは、人工知能（AI）によってもたらされるのワークロードのシフトをサポートするデータセンターの、新たな物理インフラ設計の課題に対処するために業界初のガイドを本日発表し、AIに最適化されたデータセンター設計のための基礎となるゴールデンルールを設定しました。

「AIがもたらすディスラプション： データセンター設計の課題とガイダンス（リンク）」と題されたこの画期的な文書は、業界に貴重な知見を提供しするもので、データセンター内でAIを最大限に活用しようとする組織にとって、包括的な青写真として機能します。これには、今後、高密度のAIクラスターをサポートするための新たなテクノロジーに関する将来的な展望が含まれます。

人工知能（AI）によるディスラプションは、データセンターの設計と運用に大きな変化と課題をもたらしています。AIアプリケーションの普及が進み、ヘルスケアや金融、製造、輸送、エンターテインメントまで幅広い産業分野に影響を与えるようになったため、処理能力に対する需要も高まっています。データセンターは、AIドリブンなアプリケーションがもたらす高いレベルの電力ニーズに効果的に対応するために適応する必要があります。

データセンター設計の未来を拓く
AIのワークロードは、2028年までに年平均成長率（CAGR）26～36％で増加すると予測されており、これは既存および新規のデータセンターにおける電力需要の増加につながります。このエネルギー需要予測に対応するために、今回発行されたブループリントとしてのホワイトペーパーには、重要検討事項がいくつか概説されており、電力、冷却、ラック、ソフトウェア・ツールという、4つの物理的インフラにおけるカテゴリーをとりあげています。ホワイトペーパー110はこちら（リンク）からダウンロードできます。

AIが産業を再形成し、競争力を再定義する時代において、シュナイダーエレクトリックのこの最新のホワイトペーパーは、企業がAIをサポートすることができるだけではなく、AIに完全に最適化されたデータセンターを設計する事業者のための道を切り開きます。このホワイトペーパーでは、革新的なコンセプトとベストプラクティスを紹介し、データセンターインフラの進化におけるフロントランナーとしてシュナイダーエレクトリックを位置づけています。

シュナイダーエレクトリックのセキュアパワー部門およびデータセンター事業担当エグゼクティブバイスプレジデント、Pankaj Sharmaによるコメント：
「AIが進化を続ける中、データセンターの設計と管理には独特の要求が生じています。これらの課題に対処するためには、新規および既存のデータセンター、両方に影響を与えるAIワークロードについて、いくつかの重要な特性と傾向を考慮する必要があります。加えて、AIアプリケーション、特にトレーニングクラスターは、計算集約度が高く、GPUや専用のAIアクセラレーターのための大量の処理能力を必要とします。このため、データセンターの電力と冷却インフラには大きな負担がかかります。また、エネルギーコストが上昇し、環境負荷への懸念が高まる中、データセンターは、運用コストとカーボンフットプリントを削減するために、高効率の電源や冷却システム、再生可能電源など、エネルギー効率の高いハードウェアに注力する必要があります。」

データセンターでAIを最大限に活用しようとする企業のためのこの新しいブループリント（青写真）は、顧客から好意的に支持されています。

ヒューレット・パッカード・エンタープライズの人工知能担当最高製品責任者、Evan Sparks氏によるコメント：
「AI市場は急速に成長しており、私たちは、AIが企業にとって、より早く成果を引き出し、生産性を大幅に向上させるための基本的なテクノロジーになると考えています。AIがデータセンターにおける主要なワークロードになるにつれて、企業はAIに付随する問題を解決するためのフルスタックの設計について意識的に考え始める必要があります。すでにAIコンピュート・アクセラレータに対する大規模な需要が見られますが、適切なレベルのファブリックやストレージとのバランスをとり、このスケールを実現するには、適切に設計されたソフトウェアプラットフォームが必要になります。これに対処するため、企業は機械学習に特化したソフトウェア開発やデータ管理ソフトウェアなど、データの使用状況を可視化し、展開前にデータの安全性と信頼性を確保するソリューションに注目すべきでしょう。持続可能なコンピューティングを実現するために設計されたエンドツーエンドのデータセンターソリューションを実装いただくことで、私たちはお客様がAIの設計と導入を成功させ、責任を持ってAIを活用する環境を支援できます。」

AIの可能性を最大限に引き出す
シュナイダーエレクトリックが発行した、AIのために最適化されたデータセンターのガイドは、AIとデータセンターのインフラとの重要な接点を探っており、以下のような重要トピックを取り上げています。

・電力、冷却、ラック、ソフトウェア管理における物理インフラの課題となる4つの主要なAIの特性と傾向に関するガイダンス
・ AIトレーニングサーバーのラックあたりの超高電力密度を評価し、サポートするための推奨事項
・ AIワークロードの増大する熱設計消費電力（TDP）をサポートするために、空冷から液冷への移行を成功させるためのガイダンス
・ 大量の電力、冷却マニホールド、配管、および多数のネットワークケーブルを必要とするAIサーバーをより適切に収容するためのラック仕様に関する提案
・ データセンターの運用や資産管理において、データセンターインフラ管理（DCIM）ソフトウェアや、電力管理システム（EPMS）、ビル管理システム（BMS）ソフトウェアでデジタルツインを作成するためのガイダンス
・ AIの進化に対応するための新技術と設計手法の将来展望

シュナイダーエレクトリックのAIデータセンターソリューションと専門知識の詳細については、シュナイダーエレクトリックのWebサイトをご覧ください。
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Schneider Electricについて
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