データセンター
AIはデータセンター設計のルールを一新しました。演算密度の向上、エネルギー需要の増加、そして進化するインフラ要件に対応するためには、新たなエンジニアリングアプローチが求められています。
LTTSでは、エネルギーやインフラからコンピューティング、インテリジェンスに至るまで、AIデータスタック全体を設計し、電力、冷却、シリコン、ソフトウェアが一体となった統合システムとして機能するようにしています。
AI対応インフラの未来はここから始まります。LTTSは、電力網からチップに至るまで、その構築に取り組んでいます。
LTTS Data Center Services - From the Chip to the Grid!
AIは従来のデータセンターの枠を超えた
AIによる1回のクエリで消費される電力は、ウェブ検索の約10倍に達し、ワークロードの負荷はますます高まる一方です。 世界のデータセンターの電力需要は、2024年の415 TWhから2030年までに約945 TWhへと2倍以上に増加すると予測されています（IEA）。予測可能で中程度の密度のワークロード向けに設計されたインフラは、AIの需要を満たすために単純にスケールアップすることはできません。
4つの要因が同時に重なり合っており、もはや各分野ごとに個別に解決することは不可能です：
ボトルネックとなる電力
従来の施設では10～25 MWの電力を消費していたのに対し、ハイパースケールAIセンターでは100 MWを超えることもある（IEA）。現在、エネルギーの供給状況、配電体制、および耐障害性は、データセンターの設計において、単なる付随的な要素としてではなく、設計そのものを左右する要素となっている。
冷却は業務上不可欠である
データセンターのエネルギー消費量のほぼ半分は冷却に費やされています。ラック密度が高まるにつれ、ダイレクト・トゥ・チップ冷却や液浸冷却は、もはやオプションではなく、不可欠なものとなっています。
コンピューティングがラックスケールへ移行
パフォーマンスは現在、シリコン、サーバー、ネットワーク、ストレージ、ファームウェアといった各要素を横断して、ラックレベルで設計されています。単に「箱」として購入し、そのまま導入するだけではありません。
業務が自律化する
この規模と複雑さにおいては、事後対応型で手動による、複数のベンダーにまたがる運用はもはや維持不可能です。データセンターは、状況を監視し、予測し、自律的に対応しなければなりません。
AIデータセンターを単一のインテリジェントシステムとして構築する
統合エンジニアリング・パートナーとして、LTTSは「エネルギー」「インフラストラクチャ」「コンピューティング」「インテリジェンス」という4つの重要な層を、1つの統一されたエンジニアリング・アプローチに統合しています。これが、AIデータセンターにおける「エンジニアリング・インテリジェンス」の意味するところです。つまり、物理的なインフラストラクチャと、それを支えるソフトウェアを、1つの連携したシステムとして設計することです。
エネルギー
送電網や開閉装置からバックアップ電源、ラックに至るまで、耐障害性が高く効率的な電力システムを構築し、高密度AIワークロードに信頼性の高い電力を確保します。
インフラ
高度な空冷・水冷、HVAC、ビル管理、およびセキュリティシステムを活用し、高密度AIワークロードに対応するインテリジェントな冷却および施設インフラを設計する。
演算
GPUを最優先としたラック、ボード、電源、ファームウェア、およびシリコン設計を通じてAIのパフォーマンスを最適化し、次世代のAIワークロード向けに設計されたコンピューティング環境を実現します。
知性
AIを活用した可観測性、デジタルツイン、そして障害が発生する前に予兆を検知する当社のAIネイティブDCIMプラットフォーム「DataMind」により、自律運用を実現します。
あらゆるレイヤーにわたるエンジニアリング能力
4つの引き継ぎではなく、1つのチェーンとして設計されています。
グリッド → 電力 → 冷却 → 演算 → インテリジェンス
強靭なAIインフラの構築
- 発電・送電
- 中圧・低圧開閉装置
- 静的転送スイッチング
- UPSおよび非常用電源
- 蓄電池システム（BESS）
- 再生可能エネルギーおよびマイクログリッドの統合
- デジタル変電所
- 配電の最適化
高密度AI向けに最適化
- 空冷および水冷
- CFD熱解析
- HVAC
- ビル管理・自動化
- SCADA／BMSの統合
- 防火・防災
- 物理的・サイバーセキュリティ
- 持続可能性および脱炭素化エンジニアリング
AIのパフォーマンスを追求して設計
- GPUを最優先としたカスタムラックおよびサーバー設計
- 高速基板設計
- BMC/IPMI/Redfishファームウェア
- 数百万ゲート規模のシリコンおよびチップセット設計
- シリコン製造前・製造後の検証
- ラック全体の統合および認証
大規模な自律運用
- AIネイティブのDCIMプラットフォーム
- AIOpsおよび可観測性
- デジタルツイン
- 予知保全
- エネルギーおよびワークロードの最適化
- 24時間365日のマネージド運用
- サイバーセキュリティ運用
- IT／OTの統合
DataMind
DataMindは、LTTSが提供するAIネイティブのDCIMプラットフォームであり、オープンプロトコルを通じてマルチベンダーのデータセンター運用を統合します。5つのAIエージェントが連携して、48～72時間前に障害を予測し、単なるダッシュボード表示にとどまらず、先を見越した自律的な運用を実現します。
LTTS Data Center Services - From the Chip to the Grid!
AIインフラを構築する企業向けに設計された
ハイパースケーラーから大企業に至るまで、私たちはAI導入のあらゆる段階においてAIインフラを構築しています。
ハイパースケーラーとコロケーション
マルチベンダー環境において、新規AI工場の設計・運用、高密度化改修、およびAIを活用した運用管理を行う
データセンター向けOEM／ODM
カスタムラックおよびサーバーの設計、基板・ファームウェアのエンジニアリング、半導体検証、ライフサイクル維持を通じて、製品イノベーションを加速します
企業
企業のデータセンターを近代化し、BFSI、通信、製造、エネルギー、公共部門の各分野にプライベートAIインフラストラクチャを展開する
そしてその先へ：当社は、電力・エネルギー開発企業から、半導体、ネットワーク、システムインテグレーションのパートナーに至るまで、AIエコシステム全体を支援しています。
開発拠点
AIインフラの構築、近代化、運用を問わず、LTTSはデータセンターのライフサイクル全体にわたるフルスタックエンジニアリングを提供します。
私たちの活動
エンジニアは、新規建設の施設および高密度AI施設向けに、電源、冷却、ラック、制御システムを統合したシステムを設計しました。
結果
グリッド・トゥ・チップ設計
私たちの活動
マルチベンダー環境全体において、AIによる可観測性と予知保全を活用し、24時間365日体制のエンジニアリング・インテリジェンス主導の運用を実現します。
結果
99.9%の可用性
私たちの活動
CFDに基づく熱設計の見直しと、業務への影響を最小限に抑えた段階的な移行により、AIワークロード向けの電源および冷却システムをレトロフィットします。
結果
AI対応、業務への影響を最小限に抑える
私たちの活動
DataMindの5つのエージェントからなるAIメッシュを導入し、異常を検知し、48～72時間前に障害を予測し、是正措置を自動化します。
結果
反応するのではなく、予測する
私たちの活動
熱性能の最適化、BESSおよび再生可能エネルギーを活用したマイクログリッドの統合、ならびにカーボン・トラッキング。
結果
PUEと運用コストの削減
私たちの活動
次世代AIプロセッサ向けに、GPUファーストのラックおよびサーバー、ボード、ファームウェアソリューションを設計し、シリコン製造前および製造後の検証を行う。
結果
「グリッド・トゥ・チップ」に関する専門知識