DataMesh 推出 AI 算力中心智慧營運方案，結合 NVIDIA Omniverse DSX Blueprint 工作流程

DataMesh 宣布推出面向 AI 算力中心的智慧營運方案。方案以 FactVerse 營運數位孿生為基礎，連結機房、高密度機櫃、供配電與冷卻系統、警報及維護紀錄，協助設施團隊調查現場狀態、評估變更，並將經過核准的決策落實到現場作業。面向新一代 AI Factory，DataMesh 將設施脈絡帶入與 NVIDIA Omniverse DSX Blueprint for AI Factory Digital Twins 相銜接的 OpenUSD、SimReady 資產及模擬工作流程。

AI 算力中心帶來新的設施營運挑戰

AI 運算需求集中在高密度機櫃中。一次機櫃或設備調整，可能同時影響供電容量、氣冷與液冷系統、設備相依關係及服務連續性。即使機房有安裝空間，供電路徑、冷卻液供應與周邊熱環境仍須經過工程審查。隨著硬體世代與運算負載變化，這些關係也需要持續更新。

相關資料分散在 DCIM、BMS、電力監控、電表、感測器、資產台帳和維護平台中。Data Fusion Services 對齊各系統的紀錄，FactVerse 整理機房、機櫃、配電路徑、冷卻區域與設備關係。FactVerse AI Agent 可依據這些資訊輔助調查警報、準備維護優先順序。工程人員核准後，Inspector 或既有維護系統記錄巡檢、工單與處理結果。

在現場變更前驗證容量與冷卻方案

針對明確的工程專案，DataMesh 可結合現有設施資料與熱流體分析，比較機櫃負載、冷熱通道、配置及選定的冷卻能力下降情境。工程人員檢視機櫃進風狀態、熱餘裕、模型輸入與現場量測依據，再決定方案是否進入變更核准流程。

NVIDIA Omniverse DSX Blueprint 為開發者提供以 OpenUSD 為基礎的 AI Factory 數位孿生參考架構，涵蓋 SimReady 資產，以及電力和熱環境模擬工作流程。FactVerse 與其 Omniverse 工作流程可將設施資產、營運關係和現場資料帶入視覺化及模擬場景，讓設計階段建立的數位資產逐步支援投運後的設施決策。具體模型、現場校準與驗收範圍由專案界定。

從一座機房、一項決策開始

方案涵蓋容量與配置規劃、警報調查、預測性維護，以及在受控虛擬設施中準備人員作業流程和選定的機器人任務。團隊可以先選定一座機房、經過確認的資產與資料基準，以及一項實際的營運決策。

DataMesh 此前已為國際電信業者的多座海外資料中心交付數位孿生系統，涵蓋跨站點資產管理、能源計算、巡檢維修與營運視覺化。AI 輔助分析及專案型熱環境、容量與機器人任務研究，將依現場準備程度與工程要求逐步擴展。

了解 DataMesh 資料中心營運方案及資料中心產業應用。NVIDIA Omniverse DSX Blueprint 官方文件介紹了參考架構與開發工作流程。