AI人工智能崛起:高性能MOSFET如何重塑能效架构

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本文将聚焦AI对数据中心架构的影响,以及这些变化对服务器和机架技术的意义。具体而言,我们将探讨转向48V架构如何提升数据中心能效,以及高性能硅基MOSFET如何应用于服务器、机架及相关设备以支持这一架构演进。

 

数据中心与电力

 

当前数据中心约占全球总用电量的2%,但到2030年可能攀升至7%。直观来看,届时全球数据中心的整体用电量将与当今印度全国的电力消耗规模相当。

 

AI需求的激增是推动这一预测的主因。大多数AI工作负载在GPU上运行效率更高,而运行AI工作负载的GPU功耗也显著增加。二者共同产生的废热大幅上升,需要更庞大的冷却系统,进而导致电力消耗进一步增加。

 

要满足数据中心行业预期的电力需求,全球需要巨额投资建设大量新发电厂。这也解释了为何提升数据中心能效变得前所未有的紧迫。

 

数据中心电力架构演进

 

行业提升能效的关键举措之一是从12V中间总线电压转向48V供电架构。

 

单个机架通常容纳四台及以上服务器。当前配置CPU的服务器机架功耗约为3-5kW,而满载高性能GPU和AI加速器的机架功耗可达10-100kW甚至更高。

由此带来的影响显而易见:在电压恒定的情况下,电流增加导致电阻上升(P=I²R),造成传输损耗加剧。恰与此对应,数据中心的电流预计将持续陡增。

因此,采用更高电压成为减少传输损耗、提升电力传输效率的必然选择。数据中心向48V架构的转型已于数年前启动。

 

当交流电进入机架后,会经过多次交直流转换和降压:先降至48V,再到12V或6V,最终调整为满足各类处理器(CPU/GPU/TPU)所需的精确电压(通常约1VDC)。优化这一过程的每个环节对最小化能量损耗至关重要,而这正是高性能MOSFET大显身手之处。

 

MOSFET的关键作用

 

MOSFET是实现高效电能转换的核心元件,贯穿从208-277VAC输入到最终1V以下的整个降压过程,涉及机架至电路板再到芯片的各级供电网络。其在AC/DC转换环节同样不可或缺。

 

MOSFET广泛应用于供电系统及多个机架/服务器子系统,包括:

 

· 开关电源(SMPS)

· 电源单元(PSU)

· 中间总线转换器(IBC)

· 负载点转换器(POL)

· 电池备份单元(BBU)

 

电力设计惯例要求MOSFET的耐压值高于标称电压,因此48V中间总线需采用25-650V MOSFET。电网电力进入数据中心后首先通过SMPS(通常为效率>97%的钛金级),这类高效能设备已成为行业标配。

 

电源单元(PSU)

 

典型机架电源层配备6个PSU。MOSFET在PSU中用于:

 

· 功率因数校正(PFC)

· 隔离式DC/DC转换器原/副边

· 替代DC输出ORing电路中的二极管

人工智能图1

 

650V MOSFET(如英飞凌CoolMOS™超结MOSFET或CoolSiC™碳化硅MOSFET)用于PFC和DC/DC原边。LLC是DC/DC转换最常用拓扑,其副边同步整流FET(全桥整流)和输出ORing MOSFET通常采用80V器件。英飞凌80V OptiMOS™ 6凭借超低导通电阻显著提升系统效率。

 

除极致能效外,PSU设计还追求高功率密度和热管理能力,这要求器件高度紧凑。

 

中间总线转换器(IBC)

 

每个机架包含大量计算机托盘和交换托盘。IBC需将48V电源转换为机架内各子系统所需的多级电压:

 

· 首级转换器采用多颗MOSFET将48V高效降至12V/9.6V/8V/6V/4.8V等中间电压

· 二级POL转换器(GPU板载)通常采用25V MOSFET,根据处理器需求降至1V左右

 

当前AI加速模块功率已超750W(0.75V核心电压下电流达1000A)。当主板搭载8个此类模块时,功率等级与热管理面临严峻挑战。

IBC配置需考虑:

 

· 散热方案(风冷/液冷)

· 质量与可靠性平衡(实现目标MTBF)

· GPU功率提升带来的功率密度需求

· 总拥有成本(TCO)约束下的能效优化

 

通常80V MOSFET适用于原边,15-60V MOSFET适合副边。英飞凌OptiMOS™系列凭借超低导通电阻和优异品质因数,特别适合高频开关应用。

电池备份与热插拔

 

每个服务器机架的BBU都需MOSFET支持,电池管理系统和内部DC/DC转换器通常采用80V/100V MOSFET。

人工智能图2

 

MOSFET在热插拔子系统中的保护作用同样关键。数据中心需实时更换故障板卡或升级硬件,100V MOSFET(如英飞凌OptiMOS™ 5 Linear FET 2)为此提供可靠保护。

 

封装技术演进

 

随着应用需求日益严苛,器件封装对性能的影响不容忽视。MOSFET导通电阻(RDS(on))由硅芯片电阻(Rsi)和封装电阻(Rpack)构成。随着硅工艺进步,Rsi持续降低,使得Rpack在总电阻中的占比日益显著。

人工智能图3

 

英飞凌在封装领域保持领先,多款MOSFET采用PQFN封装(支持单/双面冷却),兼具超低RDS(on)特性。先进封装还能:

 

· 降低寄生电感,提升开关性能(对高开关频率的AI服务器至关重要)

· 提高额定电流能力,应对系统功率持续增长的需求

 

总结

数据中心的能源使用模式使能效提升成为刚需。电力管理已成为与数据处理同等重要的工程挑战。

能效优化必须从分立元件贯穿至系统级。数据中心规模决定了即使微瓦级的节能,通过规模化复制也能产生显著效益——MOSFET的选择同样举足轻重。

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