（本文編譯自Semiconductor Engineering）

為了提高電源效率，目前的高性能計算(HPC)和人工智能(AI)數據中心使用的電源架構即將迎來重大變革。雖然芯片的電壓保持不變，但通向這些芯片的電壓將會更高，以適應更長的傳輸距離。

這一變化對DC/DC轉換器具有廣泛影響。現(xiàn)有架構將交流電輸送至每個機架，將其轉換為直流電，然后通過兩級降壓將電壓降至所需的芯片電壓。新方法以電動汽車(EV)市場已建立的協(xié)議為藍本，將交流電轉換移至樓宇邊緣或一排機架的末端，并為該排所有機架提供高于當前使用的直流電壓。其結果是降低電流、減少損耗并減少銅材用量。

這一變革的背景是數據中心正面臨持續(xù)增長且看不到盡頭的能源需求。Ansys（現(xiàn)已并入新思科技）電子和半導體業(yè)務部總監(jiān)Rich Goldman表示：“人工智能、GPU和數據中心所驅動的電力需求正在極大地改變人們處理事務的方式。人們正將數據中心建在靠近能源產地的地方?！?/p>

每個機架目前都配備交流電

目前的數據中心電源配置將交流電分配到所有機架。每個機架底部的托盤包含一個電源單元(PSU)，用于將交流電轉換為標稱的48V直流電。某些系統(tǒng)會根據需要采用54V直流供電，以便將電池充電至48V。

Amkor Technology計算產品營銷總監(jiān)John Dinh表示：“電源被轉換為直流電，之后還需經過多次轉換，才能達到高性能芯片可用的電壓?！?/p>

48V電壓為所有上層服務器以及架頂式(ToR)交換機供電。在每塊電路板上，電壓分兩級降壓，最終由驅動MOS(DrMOS)芯片為受電芯片提供電壓?！暗谝患売幸粋€電源模塊，將48V降至12V，有時甚至降至6V，”Dinh解釋道，“第二級，會有一個額外的控制器和DrMOS芯片，進一步將電壓降至1V、3V、0.8V或芯片所需的任何電壓?！?/p>

圖1：當前高級數據中心電源架構。

由于不同芯片的電源電壓要求可能不同，因此第二級電路需多次重復配置。DrMOS芯片除了提供必要的電壓外，還必須提供足夠的電流。每個DrMOS芯片都有電流限制，因此可能需要將多個芯片并聯(lián)在一起，才能在同一條電源線上達到規(guī)定的電流值。

例如，英偉達在其Grace/Hopper和Grace/Blackwell主板上就有很多這樣的芯片?！暗诙壥褂昧舜罅緿rMOS芯片，”Dinh表示，“GH200為Grace使用了19個DrMOS芯片，為Hopper使用了56個DrMOS芯片；而GB200為Grace使用了19個DrMOS芯片，為Blackwell使用了130個DrMOS芯片?！?/p>

這體現(xiàn)了現(xiàn)有架構面臨的挑戰(zhàn)?！八麄儽仨毟淖兗軜?，”他表示“現(xiàn)在不再只是在GPU周圍填充更多DrMOS了，這種方式是不可持續(xù)的?！?/p>

這與最近幾代DRAM的變革理念類似，目前的每個內存模塊都自帶PMIC，這絕非偶然。Rambus內存接口芯片產品營銷副總裁John Eble表示：“這種理念就像數據中心的做法一樣。我們?yōu)橛秒娊K端（此處指內存）提供更高的電壓和更低的電流，然后通過一個電源管理IC來接收這些電壓，再生成所有必要的電壓?！?/p>

并非首次升壓

數據中心的電源架構只有一個目的——接收輸送的交流電，并盡可能多地將電力輸送到芯片和其他組件。這關系到電源效率，但這種效率是相對的。早期，數據中心機架采用12V直流供電，但隨著機架功率超過15kW，行業(yè)逐漸轉向48V。

當時的理由與下一組擬議的變更相同。由于功率是以VI計算的，因此在給定功率的情況下，電壓的增加會導致電流成比例地減少。而電流的大小對數據中心有多方面的影響。

首先，電流決定了連接電源所需導線的規(guī)格。目前的配置預計每個機架需要約200公斤的銅，以支持人工智能和其他計算密集型工作負載所需的巨大功率。通過降低電流，數據中心可以使用更少的銅線進行布線，這是一項不小的投資。

其次，影響在于特定導線對交流電和直流電的載流能力差異。趨膚效應意味著，對于交流電，大部分電流在導線表面附近流動，而流經導線內部的電流較少。

“在系統(tǒng)層面，使用相同數量的銅材傳輸交流電和直流電時，直流電可以輸送更高的功率，”Dinh表示。僅此一項就能通過現(xiàn)有線路提供更多電力。

此外，減少交流電也意味著，相同的電流可以通過更細的導線傳輸 —— 利用導線的全部截面，而非僅表面邊緣，這同樣能減少銅材的使用。

最后，傳導損耗與電流的平方成正比。這意味著降低電流可以減少損耗，從而提高效率。在盡可能長的布線距離內保持較高電壓，意味著在盡可能靠近芯片的位置再進行降壓。這既節(jié)省了電力，又能保持較高的電源完整性。

新型數據中心電源配置

目前所提出的電源架構將PSU移到數據中心的邊緣區(qū)域，或至少將其部署在獨立的機架中。這類機架有時被稱為“旁置機架”，通常設置在一排機架的末端。

“下一代機架式計算引入了集中式電源架構，”Dinh解釋道，“電源將擁有專屬機架，不再僅僅是機架底部的一個托盤。在這種架構中，數千伏的交流電在數據中心邊緣區(qū)域轉換為直流電，輸出電壓為800伏直流電，并將輸送到機房或成排的機架。”

這就省去了目前為每個機架供電的交流電。取而代之的是，機架接收高直流電壓，然后在靠近負載的電路板上，通過多階段降壓將其降至芯片所需的電壓。

圖2：新型數據中心電源架構。

這種配置被稱為高壓直流輸電(HVDC)，它借鑒了電動汽車充電器的部分技術?！暗靡嬗陔妱悠嚦潆娂夹g，這種裝置成本更低，部署也更便捷，”Dinh指出，“數據中心向高壓直流輸電的過渡，恰好與電動汽車充電基礎設施的發(fā)展相吻合?！?/p>

800V并非不可逾越的門檻，有些人認為400V是更可行的數字。但英偉達已經公開表示，其Kyber機架架構（預計將于2027年上市）將采用800V配置，和一個側邊機架來容納電源和冷卻基礎設施。

當然，這將導致每棟建筑或每排機架都需要進行一次交直流轉換，而不是每個機架都要單獨轉換。在現(xiàn)有配置下，如果一個電源發(fā)生故障，只會影響一個機架的運行。如果新的電源發(fā)生故障，則會影響更多機架的運行?！敖M件數量減少可能會造成單點故障。為了解決這個問題，必須配備冗余系統(tǒng)，”Dinh補充道。

FET和電源完整性

目前的方案意味著，負責將電源設備輸出電壓降壓的半導體必須能夠支持50V以上的電壓。這與即將到來的800V電壓相差甚遠，后者需要高壓半導體的支持。這將增加對SiC晶體管的需求，因為SiC晶體管在承受高壓方面的表現(xiàn)遠優(yōu)于硅基晶體管和GaN晶體管。實際上，電動汽車領域現(xiàn)有的部分設計可經過改造沿用，從而降低轉型難度。

Ansys產品營銷總監(jiān)Marc Swinnen表示：“我們看到功率器件的需求激增。功率場效應晶體管(FET)應用極為普遍。由于需要切換的功率規(guī)模極大，必須使用FET。”

對于此類芯片來說，對電源完整性驗證的需求變得更加迫切，因為設計參數的微小變化都可能會產生很大的影響。

“有一些專門設計用于詳細分析功率晶體管的工具，”Swinnen表示，“這些工具使用二維網格劃分，因為晶體管承載的功率非常大，其導通電阻（RDSon）是最重要的參數。必須精準計算導通電阻，并準確識別電壓降的具體位置，以避免出現(xiàn)熱點，如避免在拐角處或其他位置出現(xiàn)過多的電壓降，從而導致局部發(fā)熱。這與傳統(tǒng)僅基于電阻-電容（RC）模型的電源完整性分析截然不同?！?/p>

溫度在這里扮演著重要的角色，因為它可以激發(fā)正反饋回路?！肮β释菧囟鹊拈g接體現(xiàn)，”Swinnen表示，“當人們說‘我擔心功率問題’時，實際上是擔心設備會過熱。而這里存在一個反饋機制：芯片的功耗取決于其溫度，溫度越高的芯片功耗越大，反過來，更大的功耗又會導致芯片溫度進一步升高。這是一個先有雞還是先有蛋的循環(huán)問題?！?/p>

并非所有數據中心都采用這種架構

鑒于目前運營的數據中心數量眾多，將它們全部轉換為這種新架構的成本過高，這既不切實際，也沒有必要。只有極少數工作負載需要這種架構提供的超大功率。事實上，這一變革的必要性，源于對未來人工智能工作負載所需功率的預估。除人工智能和高性能計算之外的其他應用程序，可繼續(xù)在現(xiàn)有基礎架構上運行。

與此同時，電力輸送基礎設施（電氣和機械）制造商正加緊支持該新架構。英偉達的承諾消除了部分風險，預計幾年內即可完成部署。