ケイデンス製品で構築したデータセンターのデジタルツインを、NVIDIA Omniverseとの連携で拡張

新製品の開発・CX（カスタマーエクスペリエンス）の向上・業務の効率化に向け、あらゆる業界で企業がシミュレーションを活用し始めています。シミュレーション活用を進める上で鍵となるのが、産業用資産・製造過程・環境のモデルやシミュレーションを相互に繋ぐデジタルツインです。

NVIDIA社のSupercomputing 2022（SC22）では、来場者に向けてNVIDIA Omniverseが特別に紹介されました。この開発用オープンプラットフォームでは、産業・科学向け用途のデジタルツイン同士を大規模に接続し、設計・構築・運用・最適化を企業が共同で行うことができます。今回のデモにて弊社のDataCenter Design SoftwareおよびDataCenter Insight Platformが紹介され、データセンターのデジタルツイン構築をサポートする上で果たした重要な役割をご覧いただきました。

※ 当日のデモ はこちらからご覧いただけます

本ソフトウェアを用いることで、データセンターのデジタルツイン構築やNVIDIA Omniverseとの連携を行うことができます。このデジタルツインを活用して、実際のデータセンターを構築する前に、高性能なデータセンターの計画・試験・検証をさまざまな視点から行うことが可能です。作成した3Dモデルをリアルタイムの実測データに接続すると、現実世界における機械力学・熱力学・流体力学などの複数の物理現象を精度よく再現でき、データセンターの設計と運用を最適化することができます。NVIDIA社では、最新のAI向けスーパーコンピュータのモデル作成で過去に本ソフトウェアを使用しており、それ以来、NVIDIA Omniverseの環境における同ソフトウェアの活用を推進しています。本ソフトウェアで熱流体解析（CFD）による物理学ベースのシミュレーションを利用でき、熱と冷却の複雑なモデルを作成することができます。

データセンター向けの弊社ソフトウェアは、冷却に関する設計変更のシミュレーションや「What-If分析」を行うことが可能です。また、データセンターの温度プロファイル・データセンター内の冷却に関するグラフや見える化した画像・冷却設備の性能・その他のパラメータを確認、取得する際は、1つのデジタルモデル内ですべて完結できます。例えば、NVIDIA Omniverseのユーザは、重要性の高いITインフラの温度、データセンターの冷却性能、機械・構造設計のパラメータを同一モデル上で確認できます。また、NVIDIA Modulusでトレーニングさせたサロゲートモデルを使用して、ほぼリアルタイムの「What-If分析」を実現することも可能です。これにより、複雑な熱や冷却の変化をシミュレーションや結果の確認をすぐに行うことができます。

データセンターのモデル構築が完了後すると、センサ・制御システム・測定データをOmniverse内のデジタルツインに接続し、運用状況をリアルタイムでモニタリングできるようになります。エンジニアは、ピーク電力や冷却システム故障といったよく想定される脅威をシミュレーションした後、ソフトウェアやコンポーネントを実際に実装する前段階でレイアウトを最適化することが可能です。

USD（Universal Scene Description）に基づいた開発用オープンプラットフォームであるNVIDIA Omniverseは、3Dやシミュレーションソフトウェアといった広範なエコシステムと連携させることが可能です。このプラットフォームに、ケイデンスのDataCenter Design SoftwareおよびDataCenter Insight Platformが新しく連携できるようになったのは大変喜ばしいことです。この連携により、データセンターの設計・構築・運用に携わる方々は、アクセラレーテッドコンピューティング（特定の計算処理をCPUからGPU・FPGAなどに渡して全体的な処理速度を上げる仕組み）・シミュレーション・運用管理向けのデジタルツインをリアルタイムのモニタリングやAIと掛け合わせて活用し、データセンター施設の設計・実装・継続的な運用を今まで以上に効率化できるようになります。

弊社ブログ「Digital Twins: Six Steps to Address Data Center Thermal Challenges（英語）」では、デジタルツインの活用例やメリットをご覧いただけます。
データセンター関連のブログ（日本語）はこちらからご覧いただけます。

この記事に関するお問合せは、cdsj_info@cadence.com までお願いいたします。

Translator: Erika Esashi
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