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解决人工智能数据中心的电力挑战

发布于：2024-07-18 编辑：匿名来源：网络

国际能源署（IEA）的数据显示，数据中心每年的用电量约占全球总用电量的2%，约为太瓦时。

如今，加密货币和人工智能/机器学习 (AI/ML) 等能源密集型应用正在兴起，这些技术通常需要部署大量高性能图形处理单元 (GPU)。

因此，数据中心功耗将持续上升。

　　人工智能应用扩展的速度令人震惊。

ChatGPT上线仅5天，用户数就达到1万，2个月内突破1亿。

这一增速远远超过 TikTok 和 Instagram。

GPT-4 训练包含超过 1.7 万亿个参数和 13 万亿个令牌，总共使用 25,000 个 NVIDIA AGPU，每台服务器消耗约 6.5 kW。

据 OpenAI 称，GPT-4 的训练需要数天时间，消耗约 50 GWh 的能源，成本达 1 亿美元。

　　在当前环境下很难准确估计未来的功耗，其中部署用于支持人工智能的GPU消耗了大部分功耗。

国际能源署保守预测，到2020年，数据中心能耗将至少达到TWh，甚至可能超过1TWh。

　　人工智能数据中心的架构演进　　早期的数据中心将电网电压集中转换为12V，然后通过总线将电力传输到服务器，然后通过逻辑电平转换器将电压转换为3.3/5V。

然而，电力需求不断增加，这种供电方式的电力损耗变得不可接受。

因此，母线电压提高到48V，电流降低到原来的1/4，损耗降低到原来的1/16。

　　当前的处理器电压已进一步降低，从 3.3V 降至 1V 以下的亚伏水平。

这时就需要使用多个功率相对较大的电压轨。

这又产生了两级电压转换方案。

该解决方案使用DC-DC转换器作为中间母线转换器（IBC），首先将48V电压转换为12V本地母线电压，然后将其转换为所需的低电压。

　　图1：典型服务器电源架构——中间总线　　人工智能数据中心需要高效节能的电源转换　　功耗带来双重挑战，不仅造成能源浪费和运营成本增加，还会产生大量的热量，进而占用更多的空间并消耗更多的成本。

运营超大规模人工智能数据中心时，机架功率要求为千瓦。

将电网电力转换为 GPU 使用的电压的能效约为 88%，这意味着会产生约 15 kW 的废热，需要通过液冷进行高效冷却。

　　在服务器电源设计中，能效和功率密度是两个重要的概念，并且它们是相辅相成的。

我们必须尽可能高效地将电网的能量转化为有用的电力并减少损失。

为此，电源拓扑不断发展，业界不断开发同步整流等技术，并在整流器中使用 MOSFET 来取代有损耗的二极管。

　　改进拓扑只是成功的一半。

解决人工智能数据中心的电力挑战

为了优化能源效率，还需要使所有组件尽可能高效，尤其是对转换过程至关重要的 MOSFET。

　　MOSFET不是无损耗器件，在导通和开关过程中也会产生损耗。

随着服务器电源工作频率不断提高、尺寸不断缩小，开关损耗成为优化的重点。

　　高效PowerTrench？ MOSFET　　ON Semi的中低压T10 PowerTrench？ MOSFET采用新型屏蔽栅沟槽技术，降低了开关损耗和传导损耗，从而显着降低了其Qg，RDS(ON)也降至1mOhm以下。

先进的软恢复体二极管可缓解振铃、过冲和噪声问题，同时降低 Qrr 损耗，为快速开关应用找到性能和恢复时间之间的平衡。

　　与早期器件相比，这些新型 MOSFET 可将开关损耗降低高达 50%，将传导损耗降低 30% 以上。

　　图2：PowerTrench的优势？ T10 MOSFET　　ON Semiconductor 的新型 40V 和 80V T10 PowerTrench 器件具有出色的 RDS(on) 性能。

NTMFWS1D5N08X（80 V、1.43 mΩ、5 mm x 6 mm SO8-FL 封装）和 NTTFSSCH1D3N04XL（40 V、1.3 mΩ、3.3?? mm x 3.3 mm 源极向下双热封装）具有出色的品质因数 (FOM)，并且非常适合人工智能数据中心电源装置 (PSU) 和中间总线转换器应用。

T10 PowerTrenchMOSFET 符合超过 97.5% 的严格 Open Rack V3 能效标准。

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