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應對人工智能數據中心的電力挑戰

發(fā)布時(shí)間:2024-06-24 來(lái)源:安森美 責任編輯:lina

【導讀】國際能源署 (IEA) 的數據表明,2022 年數據中心的耗電量約占全球總用電量的 2%,達到 460 TWh 左右。如今,加密貨幣和人工智能/機器學(xué)習 (AI/ML) 等高耗能應用方興未艾,而這些技術(shù)中通常需要部署大量的高性能圖形處理單元 (GPU)。因此,數據中心耗電量仍將不斷攀升。


國際能源署 (IEA) 的數據表明,2022 年數據中心的耗電量約占全球總用電量的 2%,達到 460 TWh 左右。如今,加密貨幣和人工智能/機器學(xué)習 (AI/ML) 等高耗能應用方興未艾,而這些技術(shù)中通常需要部署大量的高性能圖形處理單元 (GPU)。因此,數據中心耗電量仍將不斷攀升。


人工智能應用的擴展速度令人震驚。ChatGPT 上線(xiàn)僅 5 天,用戶(hù)數量就達到了 100 萬(wàn),并在 2 個(gè)月內突破了 1 億,這一增長(cháng)速度遠超于 TikTok 和 Instagram。GPT-4 訓練包含超過(guò) 1.7 萬(wàn)億參數和 13 萬(wàn)億 token,總共使用了 2.5 萬(wàn)個(gè) NVIDIA A100 GPU,每臺服務(wù)器的功耗約為 6.5 kW。據 OpenAI 稱(chēng),GPT-4 的訓練耗時(shí) 100 天,消耗能源約 50 GWh,耗資 1 億美元。


在當前環(huán)境中,我們很難準確估計未來(lái)耗電情況,其中為支持人工智能而部署的 GPU 消耗了大部分電力。國際能源署保守預測,到 2026 年,數據中心的耗電量將至少達到 650 TWh,甚至可能超過(guò) 1,000 TWh。


人工智能數據中心的架構演變


早期數據中心將電網(wǎng)電壓集中轉換為 12V,然后通過(guò)總線(xiàn)將電力傳輸至服務(wù)器,再通過(guò)邏輯電平轉換器將電壓轉換為 3.3/5V。然而功率需求不斷提升,這種供電方法的電能損耗變得不可接受。因此,母線(xiàn)電壓被提高到 48V,電流減小到原來(lái)的 1/4,損耗降低到了原來(lái)的 1/16。


而目前處理器電壓進(jìn)一步降低,從 3.3V 降到了低于 1V 的亞伏特級別,此時(shí)就需要使用多條功率相對較高的電壓軌。這進(jìn)而催生了兩級電壓轉換方案。該方案使用 DC-DC 轉換器作為中間總線(xiàn)轉換器 (IBC),先將 48V 電壓轉換為 12V 的局部總線(xiàn)電壓,然后再將此轉換為所需的低電壓。


應對人工智能數據中心的電力挑戰

圖 1:典型服務(wù)器電源架構 – 中間總線(xiàn)


人工智能數據中心需要高能效電源轉換


功率損耗帶來(lái)了雙重挑戰,不僅會(huì )造成能源浪費、增加運營(yíng)成本,而且會(huì )產(chǎn)生大量熱量,進(jìn)而需占用更大空間、消耗更多成本。運營(yíng)超大規模人工智能數據中心時(shí),機架功率需求為 120 kW。將電網(wǎng)電力轉換為 GPU 所用電壓的能效約為 88%,這意味著(zhù)會(huì )產(chǎn)生大約 15 kW 廢熱,并需要通過(guò)液冷技術(shù)進(jìn)行有效散熱。


在服務(wù)器電源設計中,能效和功率密度是兩個(gè)重要概念,二者相輔相成。我們必須盡可能高效地將來(lái)自電網(wǎng)的能量轉換為有用功率,減少損耗。為此,電源拓撲不斷演變,業(yè)界開(kāi)發(fā)了同步整流等技術(shù),并在整流器中采用 MOSFET 取代了損耗較大的二極管。

改進(jìn)拓撲結構只成功了一半。為了優(yōu)化能效,還必須盡可能提高所有元器件的能效,尤其是對轉換過(guò)程至關(guān)重要的 MOSFET。


MOSFET 并非無(wú)損耗器件,在導通和開(kāi)關(guān)過(guò)程中也會(huì )產(chǎn)生損耗。隨著(zhù)服務(wù)器電源不斷提高運行頻率以縮小尺寸,開(kāi)關(guān)損耗成為了優(yōu)化的重點(diǎn)。


高效 PowerTrench? MOSFET


安森美 (onsemi) 的中低壓 T10 PowerTrench?MOSFET 采用了新型屏蔽柵極溝槽技術(shù),降低了開(kāi)關(guān)損耗和導通損耗,并進(jìn)而顯著(zhù)降低了其 Qg,RDS(ON) 也降至 1mOhm 以下。其中的先進(jìn)軟恢復體二極管緩解了振鈴、過(guò)沖和噪聲問(wèn)題,同時(shí)降低了 Qrr 損耗,為快速開(kāi)關(guān)應用找到了性能與恢復時(shí)間的平衡點(diǎn)。


與早期器件相比,這些新型 MOSFET 可使開(kāi)關(guān)損耗降低高達 50%,并使導通損耗降低 30% 以上。


應對人工智能數據中心的電力挑戰

圖 2:PowerTrench? T10 MOSFET 的優(yōu)勢


安森美新型 40V和 80V T10 PowerTrench 器件的 RDS(on) 表現出色。NTMFWS1D5N08X(80 V、1.43 mΩ、5 mm x 6 mm SO8-FL 封裝)和 NTTFSSCH1D3N04XL(40 V、1.3 mΩ、3.3 mm x 3.3 mm 源極向下雙散熱封裝)具有優(yōu)異的品質(zhì)因數 (FOM),是人工智能數據中心電源供應器(PSU) 和中間總線(xiàn)轉換器應用的理想選擇。T10 PowerTrenchMOSFET 符合嚴格的 Open Rack V3 能效標準,即能效達到 97.5% 以上。


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