假设正在运行一个数据中心 ，使用数字数据机架中充满了CPU、孪生存储和网络 ，管理所有这些都是可持为Web服务和数据库实例而设计的
。随着ChatGPT的中心出现，突然需要计划支持消耗4-16倍于当前可以处理的使用数字数据功率的服务器
。长期以来，孪生数据中心所有者一直使用计算流体动力学软件来模拟其气流和冷却要求，管理但现在这些设备已经过时了。可持这些设备可以对固定场景进行建模 ，中心但很难处理当今的使用数字数据动态需求
。建站模板操作人员需要的孪生是一个可以对各种硬件场景和工作负载的起伏进行建模的工具。他们需要一个数字孪生 。管理

这就是可持 Future Facilities 的用武之地，每个设施都有一个数据中心数字孪生
，中心具体到特定数据中心中的哪些服务器和哪些GPU可能与哪些冷水机组一起考虑 。

Future Facilities于2022年被Cadence Design收购，其电子冷却分析和能源性能优化可以帮助数据中心建立一个全面的数字孪生 。使用孪生模型 ，源码下载数据中心所有者和运营商可以为设备选择和放置建立无限的选项，从而使之能够在考虑到内部限制和不断变化的硬件内容的情况下优化潜在的服务收入。更令人震惊的是 ，孪生模型可以模拟随时间变化的工作负载的影响，并随着工作负载的起伏考虑不断变化的能耗和冷却需求
。

该企业的高防服务器产品使用基于物理的3D数字孪生 ，使领先的技术企业能够在数据中心设计、运营和生命周期管理方面做出明智的商业决策
，并减少碳足迹。

任何数据中心的性能都是容量利用率、风险管理和能源效率的复杂组合  。由于去中心化
 ，数据中心的性能不仅会在其整个运营生命周期中发生变化
，而且还会引入新的云计算风险和不确定性，并且不可避免地会下降 。

数据中心数字孪生是一个基于科学的平台 ，可以量化过去 、现在以及未来任何时间点的吞吐量。业务需求改变了数据中心的动态 ，这些需求和变化是随机的，但都会影响性能。因此，有必要在实际实施之前预测这些变化的亿华云影响。数字孪生为操作人员提供了所需的可视性，以预测硬件和工作负载动态随时间的影响。

孪生的运行和灵活性的关键是数字生态系统库的创建和使用
，描述了每种类型的数据中心组件的物理原理。想要更多GPU吗?对其进行建模 。想要更快的网络吗?对其进行建模 。源码库当与IT设备和数据中心设计的详细描述相结合时
，这些库就像乐高积木一样  ，可以准确地对场景进行建模 。

虽然设计数据中心并选择其所包含的IT基础设施可能需要数月的时间 ，但数据中心所有者和运营商需要规划可能持续数百个月的运营 ，因为频繁的增量运营和设备变更需要重新校准和建模电力、冷却和工作负载流。所有这些变化都可以在数字孪生模型上进行建模，帮助业主/运营商制定成功的运营计划，并确保持续盈利。

仔细想想 ，很难想象没有数字孪生就能完成这项工作。