電力正在成為威脅人工智能(AI)進步的最新瓶頸,而人工智能迅猛增長的算力背后,攀升的能源占用也正在大量擠占正常的社會用能需求···
電力正在成為威脅人工智能(AI)進步的最新瓶頸,而人工智能迅猛增長的算力背后,攀升的能源占用也正在大量擠占正常的社會用能需求。業(yè)界預(yù)測,到2030年全球人工智能行業(yè)預(yù)計將會消耗全球電力的3.5%,人工智能的電力消耗將持續(xù)快速增長。以美國的數(shù)據(jù)中心為例,到2030年可能會消耗高達9%的全美發(fā)電量,大致相當(dāng)于40座中等規(guī)模核電廠的年發(fā)電量。
如此規(guī)模的用電量,如果能降低哪怕0.1%的能耗都是一個巨大的數(shù)字。為了幫助解決迫在眉睫的電力壓力,全球業(yè)界都在產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈積極探索所有可能,其中功率半導(dǎo)體企業(yè)是其中的關(guān)鍵力量。例如安森美(onsemi)開發(fā)了一系列新的硅溝槽功率MOSFET和碳化硅(SiC) MOSFET。其Si和SiC MOSFET的組合可以將困擾數(shù)據(jù)中心電源的功率損耗減少多達1%,僅僅用于數(shù)據(jù)中心,每年可以節(jié)省高達10太瓦時(TWh)的電力。而且可以使其在更小的面積內(nèi)具有更高的效率和更好的熱性能。
電動汽車的“成功范本”,碳化硅即將成為數(shù)據(jù)中心的“救贖”
雖然碳化硅在功率半導(dǎo)體中是一種相對較新的材料,但它正在取代硅成為高壓功率開關(guān)的黃金標(biāo)準(zhǔn)。盡管目前看來成本較高,但在電池組和電機之間的電動汽車牽引逆變器中已經(jīng)發(fā)揮著關(guān)鍵作用:SiC功率MOSFET總體上損失的功率較小,并且可以以更快的速度切換,這有助于節(jié)省空間并降低系統(tǒng)成本。
現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心為訓(xùn)練和運行人工智能而消耗驚人電力,碳化硅必將在減少損耗和提高能效方面發(fā)揮作用。2022 年,這些龐大的服務(wù)器集群消耗了全球總電力的 2%,即約 460 TWh。但科技巨頭和初創(chuàng)公司渴望獲得更多的動力,以便在人工智能競賽中保持相關(guān)性,國際能源署估計到 2025 年至少需要650 TWh的電源供應(yīng)。
傳統(tǒng)的 CPU 每個都需要大約 300 W,用于數(shù)據(jù)中心高壓配電的 AC-DC 電源為多達 10個此類芯片供電,總功率一般達 3,000 W。最新的 AI 加速器,例如 NVIDIA 的 Hopper GPU,功耗更高,目前每個加速器需要高達 700 W,到 2025 年,其 Blackwell GPU 的額定功耗為 1,000 W 或更高。
到本世紀(jì)末,消耗 2 kW 或更高功率的單個數(shù)據(jù)中心 GPU將可能成為一種“司空見慣”的配置。這種 AI 芯片正在將數(shù)據(jù)中心的電力需求提高 3 倍或更多。僅一個機架服務(wù)器消耗的功率就上升到 90 kW,甚至高達 120 kW,高于目前的 15 到 30 kW 的水平。
當(dāng)電力從電網(wǎng)進入數(shù)據(jù)中心時,它會被多次轉(zhuǎn)換,然后被服務(wù)器核心的 CPU、GPU 和/或 AI 芯片使用。電源單元是電力運行的第一個部件之一,它將用于高壓配電的交流電轉(zhuǎn)換為電壓較低的穩(wěn)壓直流電,適用于服務(wù)器及其內(nèi)部的電路板(見圖)。
多年來,為服務(wù)器和 PCB 供電的標(biāo)準(zhǔn)直流電壓為 12 V。電源將交流電源從電網(wǎng)集中轉(zhuǎn)換,并將其通過總線傳輸?shù)椒?wù)器,在那里它被轉(zhuǎn)換為可用于處理器內(nèi)核的電壓。然而,隨著電力需求的增加,這種方法造成的損耗開始失控。因此,技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者正在升級到 48 V,以將所需的電流減少到原來的1/4,因為歐姆定律規(guī)定功率等于電流乘以電壓(P = I × V)。
由于 CPU、GPU 和其他現(xiàn)代芯片內(nèi)部的處理器內(nèi)核使用的電壓已降至不到一伏特,因此需要幾個不同的電壓軌,這些電壓軌可以在相對較高的功率下運行。解決方案是添加另一個 DC-DC 轉(zhuǎn)換器級(稱為中間總線轉(zhuǎn)換器),將來自電源的 48 V 電壓轉(zhuǎn)換為 12 V 本地總線電壓,然后可以通過電壓調(diào)節(jié)模塊更有效地轉(zhuǎn)換為處理器內(nèi)核所需電壓,從而橋接供電網(wǎng)絡(luò)的“最后一英寸”。
每次將電力從一種形式轉(zhuǎn)換為另一種形式時,都會浪費一定程度的電力,從而導(dǎo)致必須仔細管理的熱量。在“超大規(guī)模”數(shù)據(jù)中心的情況下,世界上的亞馬遜、谷歌和微軟需要 120 kW 的機架功率來運行 AI 服務(wù)器核心的 CPU、GPU 和其他硅芯片。然而,大約 12%的電力在進入 GPU 之前最終被浪費掉,產(chǎn)生 15 kW 的熱量,在許多情況下,必須用水或其他形式的液體冷卻來消散。為了盡可能多地消除數(shù)據(jù)中心電源的低效率,全球半導(dǎo)體公司正在投資從更先進的電源拓撲到同步整流等新方法的所有方面。
而位于數(shù)據(jù)中心開關(guān)電源(SMPS)核心的MOSFET是其中的關(guān)鍵,為了不斷突破系統(tǒng)效率和功率密度的極限,這些功率器件必須盡可能高效。幾十年來,硅一直處于電力電子領(lǐng)域的前沿,而安森美最新的 650V EliteSiC MOSFET 將 SiC 引入數(shù)據(jù)中心,卓越的開關(guān)性能和更低的寄生電容,使其在繼電動汽車領(lǐng)域大放異彩后在數(shù)據(jù)中心配電方面再成為能力擔(dān)當(dāng)。
以T10 PowerTrench與EliteSiC賦能數(shù)據(jù)中心高效率電源
最近,安森美推出最新一代T10 PowerTrench系列和EliteSiC 650V MOSFET的強大組合為數(shù)據(jù)中心應(yīng)用提供了一種完整解決方案,該方案以在更小的封裝尺寸下提供了卓越的能效和卓越的熱性能著稱。
通過使用T10PowerTrench系列和EliteSiC 650V解決方案,數(shù)據(jù)中心能夠減少約1%的電力損耗。如果在全球的數(shù)據(jù)中心實施這一解決方案,每年可以減少約10太瓦時的能源消耗,相當(dāng)于節(jié)省4.29億噸煤炭的發(fā)電量,也相當(dāng)于每年為近百萬戶家庭提供全年的用電量。
EliteSiC 650V MOSFET提供了卓越的開關(guān)性能和更低的寄生電容,可在數(shù)據(jù)中心和儲能系統(tǒng)中實現(xiàn)更高的效率。與上一代產(chǎn)品相比,新一代碳化硅MOSFET的柵極電荷減半,并且將儲存在輸出電容中的能量(Eoss)與輸出電荷(Qoss)減少44%,從而將導(dǎo)通損耗降至最低。
與超級結(jié)(SJ)MOSFET相比,它們在關(guān)斷時沒有拖尾電流,在高溫下性能優(yōu)越,能顯著降低關(guān)斷損耗。此外,與硅相比,熱量管理效率更高,這有助于進一步限制開關(guān)損耗。這使得客戶能夠在提高工作頻率的同時減小系統(tǒng)元件的尺寸,從而全面降低系統(tǒng)成本。
而T10 PowerTrench系列專為處理對DC-DC功率轉(zhuǎn)換級至關(guān)重要的大電流而設(shè)計,以緊湊的封裝尺寸提供了更高的功率密度和卓越的熱性能。這是通過屏蔽柵極溝槽設(shè)計實現(xiàn)的,該設(shè)計具有超低柵極電荷和小于1毫歐的導(dǎo)通電阻RDS(on)。此外,軟恢復(fù)體二極管和較低的Qrr有效地減少了振鈴、過沖和電氣噪聲,從而確保了在壓力下的最佳性能、可靠性和穩(wěn)健性。T10 PowerTrench 系列還符合汽車應(yīng)用所需的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。
這些芯片在溝道中還具有更高的電子遷移率,溝道是柵極下方的空間,將電子從源極發(fā)送到開關(guān)的漏極。因此,它們的導(dǎo)通和關(guān)斷速度明顯快于IGBT或其他硅功率FET,從而控制了開關(guān)過程中可能增加的功率損耗。SiC 不僅在功率處理方面表現(xiàn)出色,而且還具有更高的導(dǎo)熱性,可實現(xiàn)更高效的冷卻。這些 FET 也可以在更高的工作溫度下安全運行。
T10 PowerTrench 系列硅 MOSFET 專為處理高電流(對 DC-DC 功率轉(zhuǎn)換級至關(guān)重要)而設(shè)計,在非常緊湊的尺寸中提供更高的功率密度和卓越的散熱性能。這些改進主要歸功于功率FET的底層“屏蔽柵極溝槽”結(jié)構(gòu),使其柵極電荷最小,并將導(dǎo)通電阻(RDS(on))降至1 mΩ以下。軟恢復(fù)體二極管限制了反向恢復(fù)電荷(QRR),從而最大限度地減少了振鈴和噪聲,同時降低了過沖的風(fēng)險。這有助于最大限度地提高設(shè)備的性能、可靠性和穩(wěn)健性。
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原文標(biāo)題:以極致能效破解人工智能背后的“能源危機”
文章出處:【微信號:onsemi-china,微信公眾號:安森美】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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