Обзор блоков питания серверов AI Data Center

По мере быстрого развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) центры обработки данных ИИ становятся основной инфраструктурой глобальной вычислительной мощности. Этим центрам обработки данных необходимо обрабатывать огромные объемы данных и сложные модели искусственного интеллекта, что предъявляет чрезвычайно высокие требования к энергосистемам. Блоки питания серверов центров обработки данных с искусственным интеллектом должны не только обеспечивать стабильное и надежное питание, но также должны быть высокоэффективными, энергосберегающими и компактными, чтобы соответствовать уникальным требованиям рабочих нагрузок искусственного интеллекта.

1. Требования к высокой эффективности и энергосбережению.
Серверы центров обработки данных с искусственным интеллектом выполняют множество параллельных вычислительных задач, что приводит к огромным потребностям в электроэнергии. Чтобы снизить эксплуатационные расходы и выбросы углекислого газа, энергетические системы должны быть высокоэффективными. Передовые технологии управления питанием, такие как динамическое регулирование напряжения и активная коррекция коэффициента мощности (PFC), используются для максимального использования энергии.

2. Стабильность и надежность
В приложениях искусственного интеллекта любая нестабильность или перебои в электропитании могут привести к потере данных или ошибкам вычислений. Поэтому системы электропитания серверов центров обработки данных с искусственным интеллектом разработаны с использованием многоуровневого резервирования и механизмов восстановления после сбоев, чтобы обеспечить непрерывное электропитание при любых обстоятельствах.

3. Модульность и масштабируемость
Центры обработки данных искусственного интеллекта часто имеют высокодинамичные вычислительные потребности, и энергосистемы должны иметь возможность гибко масштабироваться для удовлетворения этих требований. Модульная конструкция электропитания позволяет центрам обработки данных регулировать мощность электропитания в режиме реального времени, оптимизируя первоначальные инвестиции и обеспечивая при необходимости быструю модернизацию.

4.Интеграция возобновляемых источников энергии
Стремясь к устойчивому развитию, все больше центров обработки данных искусственного интеллекта интегрируют возобновляемые источники энергии, такие как солнечная и ветровая энергия. Это требует, чтобы энергосистемы разумно переключались между различными источниками энергии и поддерживали стабильную работу при различных входных нагрузках.

Источники питания для серверов центров обработки данных с искусственным интеллектом и силовые полупроводники нового поколения

При разработке источников питания серверов центров обработки данных искусственного интеллекта решающую роль играют нитрид галлия (GaN) и карбид кремния (SiC), представляющие следующее поколение силовых полупроводников.

- Скорость и эффективность преобразования энергии:Системы питания, в которых используются устройства GaN и SiC, обеспечивают скорость преобразования энергии в три раза быстрее, чем традиционные источники питания на основе кремния. Повышенная скорость преобразования приводит к меньшим потерям энергии, что значительно повышает общую эффективность энергосистемы.

- Оптимизация размера и эффективности:По сравнению с традиционными источниками питания на основе кремния, источники питания GaN и SiC вдвое меньше. Этот компактный дизайн не только экономит пространство, но и увеличивает удельную мощность, позволяя центрам обработки данных искусственного интеллекта размещать больше вычислительной мощности в ограниченном пространстве.

- Высокочастотные и высокотемпературные применения:Устройства на основе GaN и SiC могут стабильно работать в высокочастотных и высокотемпературных средах, что значительно снижает требования к охлаждению, обеспечивая при этом надежность в условиях высоких нагрузок. Это особенно важно для центров обработки данных искусственного интеллекта, которым требуется длительная и высокоинтенсивная работа.

Адаптивность и проблемы электронных компонентов

Поскольку технологии GaN и SiC все более широко используются в источниках питания серверов центров обработки данных искусственного интеллекта, электронные компоненты должны быстро адаптироваться к этим изменениям.

- Поддержка высоких частот:Поскольку устройства на основе GaN и SiC работают на более высоких частотах, электронные компоненты, особенно катушки индуктивности и конденсаторы, должны демонстрировать превосходные высокочастотные характеристики, чтобы обеспечить стабильность и эффективность энергосистемы.

- Конденсаторы с низким ESR: Конденсаторыв энергосистемах необходимо иметь низкое эквивалентное последовательное сопротивление (ESR), чтобы минимизировать потери энергии на высоких частотах. Благодаря своим выдающимся низким характеристикам ESR, конденсаторы Snap-in идеально подходят для этого применения.

- Устойчивость к высоким температурам:С широким распространением силовых полупроводников в условиях высоких температур электронные компоненты должны иметь возможность стабильно работать в таких условиях в течение длительного времени. Это предъявляет более высокие требования к используемым материалам и упаковке комплектующих.

- Компактный дизайн и высокая плотность мощности:Компоненты должны обеспечивать более высокую плотность мощности в ограниченном пространстве, сохраняя при этом хорошие тепловые характеристики. Это создает серьезные проблемы для производителей компонентов, но также открывает возможности для инноваций.

Заключение

Блоки питания серверов центров обработки данных с искусственным интеллектом претерпевают трансформацию благодаря использованию силовых полупроводников на основе нитрида галлия и карбида кремния. Чтобы удовлетворить спрос на более эффективные и компактные источники питания,электронные компонентыдолжен обеспечивать поддержку более высоких частот, лучшее управление температурным режимом и меньшие потери энергии. Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает развиваться, эта область будет быстро развиваться, предоставляя больше возможностей и проблем производителям компонентов и разработчикам систем электропитания.