Jacobs führt digitalen Zwilling im NVIDIA-F&E-Werk ein

Schlüsselbotschaften

• Jacobs hat einen dreijährigen SaaS-Vertrag zur Installation seines Data Center Digital Twin auf dem führenden KI-F&E-Campus von NVIDIA in den Vereinigten Staaten gesichert.
• Der Zwilling läuft auf NVIDIA Omniverse-Bibliotheken und verbindet CAD-Modelle, OT-Datenströme und Live-Sensordaten zu einer einzigen, Echtzeit-Betriebsumgebung.
• Kernanwendungsfälle umfassen dynamisches Power-Load-Balancing, Energie-Forecasting, Erkennung von Flüssig-Kühlmittel-Lecks, vorausschauende Wartung und Operator-Training.
• Jacobs positioniert die Plattform als intelligentes Betriebssystem, bei dem KI-Agenten kontinuierlich aus Anlagendaten lernen, um eigenständig Optimierungen vorzuschlagen und umzusetzen.
• Der Einsatz baut auf früheren Jacobs-Projekten für Hochleistungs-Computing-Standorte wie Hut 8 und den SINES DC Campus auf.

Überblick über die Jacobs-NVIDIA-Partnerschaft

Projektumfang

Jacobs wird einen Full-Stack-Digital-Twin für eine der anspruchsvollsten KI-Forschungseinrichtungen von NVIDIA bereitstellen. Die Zusammenarbeit ist als dreijähriger Software-as-a-Service (SaaS)-Vertrag strukturiert, wobei Jacobs für die Plattform-Einführung, Integration und fortlaufende Unterstützung verantwortlich ist.

Technische Grundlagen

• Omniverse-basierte Engine – Durch die Nutzung von NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken erzeugt der Zwilling in Echtzeit ein fotorealistisches, physikalisch exaktes Abbild des Rechenzentrums.
• Data-Fusion-Layer – Engineering-BIM-Modelle, SCADA/OT-Telemetrie und hochfrequente Sensorsignale (bis zu 10 kHz) werden in einem einheitlichen Daten-Graphen zusammengeführt.
• Edge-to-Cloud-Konnektivität – Kritische Kennzahlen (Leistung, Temperatur, Luftfeuchtigkeit) werden über 5 Gbps-sichere Verbindungen in die Cloud gestreamt, was nahezu sofortige Analysen ermöglicht.

Kernfunktionen

Predictive & Simulations-gesteuerte Anwendungsfälle

1. Dynamisches Power-Load-Balancing – Der Zwilling kann Rechen-Workloads innerhalb von Millisekunden zwischen Racks umverteilen, Spitzenlasten glätten und Überlastungen verhindern.
2. Energie-Forecasting – Machine-Learning-Modelle prognostizieren den stündlichen Stromverbrauch mit einem mittleren absoluten prozentualen Fehler (MAPE) von 2,8 %.
3. Erkennung von Flüssig-Kühlmittel-Lecks – Integrierte Durchfluss-Meter-Analysen kennzeichnen Anomalien innerhalb von 30 Sekunden, deutlich schneller als herkömmliche Druckabfall-Alarme.
4. Predictive Maintenance – Degradationskurven von Komponenten (z. B. UPS-Batteriezustand) werden täglich aktualisiert und verlängern Wartungsintervalle um bis zu 18 %.
5. Operator-Training – Immersive VR-Szenarien ermöglichen dem Personal das Üben von Not-Shutdowns ohne Risiko für die reale Hardware.

Auf dem Weg zu einem intelligenten Betriebssystem

Über ein reines visuelles Abbild hinaus entwickelt Jacobs die Plattform zu einem KI-basierten Betriebssystem für „AI-Factories“ weiter. Kontinuierlich lernende Agenten verarbeiten multimodale Daten (Thermalkarten, Leistungsgraphen, Workload-Queues) und erzeugen eigenständig Optimierungsmaßnahmen – etwa Anpassungen der Kaltwasser-Durchflussraten oder Drosselung von GPU-Taktraten –, um das Ziel-Power Usage Effectiveness (PUE) ≤ 1,12 zu halten.

Strategischer Kontext

Die Auswahl von Jacobs stärkt das wachsende Portfolio im Hochleistungs-Computing-Infrastrukturbereich:

• Hut 8 – Bereitstellung von 1,2 MW KI-optimierter Rechenleistung mit kundenspezifischen Flüssig-Kühlkreisläufen.
• SINES DC Campus – Planung eines 2,5 MW-hyperskalierbaren Rechenzentrums mit modularer Stromarchitektur.

Beide Projekte zeigten Jacobs’ Fähigkeit, modernste Kühlung, Stromverteilung und KI-zentriertes Design zu integrieren – Kompetenzen, die nun am NVIDIA-F&E-Campus Anwendung finden.

Fazit

Der dreijährige SaaS-Rollout von Jacobs eines Omniverse-basierten Data-Center-Digital-Twin wird dem KI-Forschungszentrum von NVIDIA bislang unerreichte Transparenz und Kontrolle über Leistung, Kühlung und betriebliche Abläufe verschaffen. Durch die Verbindung von Echtzeit-3-D-Visualisierung mit KI-gesteuerter Analyse verspricht die Lösung messbare Effizienzgewinne – bis zu 3 % Reduktion des PUE und schnellere Fehl­erkennung – und dient zugleich als Trainingsplattform für das Personal. Die Partnerschaft stellt einen bedeutenden Schritt zu vollständig autonomen, KI-gesteuerten Rechenzentren dar und setzt einen neuen Branchenmaßstab.