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[導讀]眾所周知,數(shù)據(jù)中心是地球上的一個耗電大戶。最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,我國數(shù)據(jù)中心每年用電量占到全社會用電量的1.8%。隨著高性能計算及AI技術的廣泛應用,數(shù)據(jù)中心耗電量還在迅猛增長。為了提升算力效率,降低能耗,數(shù)

眾所周知,數(shù)據(jù)中心是地球上的一個耗電大戶。最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,我國數(shù)據(jù)中心每年用電量占到全社會用電量的1.8%。隨著高性能計算及AI技術的廣泛應用,數(shù)據(jù)中心耗電量還在迅猛增長。為了提升算力效率,降低能耗,數(shù)據(jù)中心母線電壓已經開始從12V向48V轉變,48V成為主流指日可待,這對傳統(tǒng)的供電方式帶來了多方面挑戰(zhàn)。

最近,2019開放數(shù)據(jù)中心峰會(ODCC)在京召開,如何降低數(shù)據(jù)中心能耗,發(fā)展綠色數(shù)據(jù)中心也是大會的一個熱點探討項目。

 

數(shù)據(jù)中心母線電壓從12V向48V轉變,供電挑戰(zhàn)怎么破?

 

作為領先的電源供應商,Vicor參加了此次峰會,并在現(xiàn)場展示了為當今最具挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)中心電源問題提供的各種解決方案。Vicor的技術專家也向行業(yè)媒體詳細介紹了這些電源方案的特色與優(yōu)勢。

 

 

數(shù)據(jù)中心母線電壓從12V向48V轉變,供電挑戰(zhàn)怎么破?

 

 

首先,服務器機架電源需求隨高級人工智能運算的加入而急劇增加,HPC/AI的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)中心母線電壓轉向48V,另外,AI處理器的電流更大,為其供電的PDN損耗也隨之增大。為此Vicor 開發(fā)了可降低配電損耗并提高效率的 48V 解決方案。

數(shù)據(jù)中心母線電壓從12V向48V轉變,供電挑戰(zhàn)怎么破?

以AI處理器電路板的電源設計為例,由于AI芯片需要大電流,客戶希望為其AI GPU和ASIC提供500A、1V以下的嚴格穩(wěn)壓供電,這就導致了PDN配電損耗,降低了電源效率。

Vicor公司創(chuàng)新地解決了這板上最后一英寸的問題——通過在封裝產品上提供橫向及縱向分比式電源,解決了這一極為艱巨的復雜難題。

 

數(shù)據(jù)中心母線電壓從12V向48V轉變,供電挑戰(zhàn)怎么破?

相比傳統(tǒng)的供電方式,Vicor的橫向供電采用了電流倍增器,讓PoP( Power-on-Package)實現(xiàn)高密度、高效率和低噪聲,其典型的PDN電阻可降至50μΩ。而進一步采用垂直供電的合封電源技術中,典型PDN電阻為10μΩ,當為XPU供電的電流為1000A時,可以大大降低PDN損耗。

此外,Vicor 還展示其雙向 48V 至 12V 及穩(wěn)壓 48V 至 12V 模塊的最新產品,包括新一代普及型 NBM2317 固定比率轉換器和 DCM3717 穩(wěn)壓轉換器(采用 37x17 毫米封裝,支持高達 900W 的功率)等。這些模塊有助于電源系統(tǒng)結合 48V 和 12V,為降壓或升壓轉換實現(xiàn)最高密度及效率。特別是,當數(shù)據(jù)中心在原有12V母線架構內想引入AI處理器時可以方便地添加,Vicor的模塊電壓提供了12V與48V總線的靈活橋接。

 

數(shù)據(jù)中心母線電壓從12V向48V轉變,供電挑戰(zhàn)怎么破?

另外,服務器機架電源轉換需求不斷增加,傳統(tǒng)的風冷技術正在向液冷發(fā)展。為了應對這些挑戰(zhàn), Vicor 展示了用于 AC 轉換的 PowerTablet。

 

數(shù)據(jù)中心母線電壓從12V向48V轉變,供電挑戰(zhàn)怎么破?

Vicor 的平板電源RFM 是一款三相 AC-DC 轉換器模塊,大小和蘋果iPad相當。能夠在 9.4 x 5.9 x 0.6 英寸(24 x 15 x 1.5 厘米)的平板電源配置中輸出 10kW 的穩(wěn)壓 48VDC 電壓。RFM 針對冗余工作集成濾波及內建故障保護功能,可提供功率因數(shù)校正的穩(wěn)壓隔離式 DC 輸出。RFM 可通過配置,支持全球范圍200 至 480VAC 的三相 AC 電源。

 

數(shù)據(jù)中心母線電壓從12V向48V轉變,供電挑戰(zhàn)怎么破?

RFM 纖薄的平板電源設計可實現(xiàn)極高的功率密度及熱管理靈活性。RFM 平板電源封裝可為高功率服務器機架的高級散熱(包括液冷散熱)提供良好的散熱管理,充分滿足要求嚴苛的高性能計算以及人工智能推斷與學習應用的需求。

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