KI für smarte Rechenzentren

Die Lösung optimiert die Workload-Planung basierend auf Geschäftsanforderungen, Netzprognosen und Energiekosten in Echtzeit und priorisiert sie. Concept Astro nutzt dafür Agentic AI, um Entscheidungen über Zeit, Ort und Priorität der Ausführung autonom zu treffen, während digitale Zwillinge im Hintergrund Workloads simulieren und deren Energiebedarf sowie Bearbeitungsdauer akkurat vorhersagen.

Die Automatisierung der Abläufe sorgt dafür, dass rechenintensive Aufgaben genau dann starten, wenn Stromverfügbarkeit, Kosten und Emissionsziele optimal zusammenkommen. Über ein intuitives Dashboard und rollenbasierte Berichte erhalten Rechenzentrumsbetreiber einen umfassenden Einblick in ihre Infrastruktur. Nutzer können wahlweise Empfehlungen manuell auswählen oder die Ausführung von Workloads innerhalb vordefinierter Parameter vollständig automatisieren lassen. Concept Astro baut dabei auf der Dell AIOps Monitoring Suite auf.

Kooperation mit Scripps Institution of Oceanography

In Kooperation mit Scripps Institution of Oceanography an der University of California in San Diego hat Dell Technologies Concept Astro in einem Pilotprojekt unter realen Bedingungen getestet. Dabei wurden die Aufnahmen der zahlreichen Tauchgänge – bis zu 400 im Jahr – mit ihren jeweils rund 350 GB an Unterwasserbildern verarbeitet, um hochauflösende 3D‑Modelle der Korallenriffe zu erstellen. Durch die intelligente Planung der Zeitfenster für die energieintensiven Workloads konnten die Forscher die Betriebskosten um 20 Prozent und die CO2‑Emissionen um knapp ein Drittel senken, ohne dass ihre Arbeit beeinträchtigt wurde. Zudem verdoppelte sich die Verarbeitungsleistung durch den Einsatz der Dell AI Factory with NVIDIA.