EN
Schnelllinks
Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz und der Big-Data-Technologien übernehmen KI-Server als rechenintensive Geräte kritische Aufgaben in Bereichen wie Cloud-Computing, Deep Learning, autonomes Fahren und intelligente Roboter. Die Leistung und Stabilität von KI-Servern hängt weitgehend von der Konstruktion ihrer Stromversorgungssysteme ab. Da die Anforderungen an die Rechenleistung stetig steigen, stoßen herkömmliche Stromarchitekturen zunehmend an ihre Grenzen, was effiziente und stabile Energieversorgung betrifft. Dadurch gewinnen fortschrittliche Stromarchitekturen wie die 48-V-Verteilnetz-Speisung, mehrphasige Buck-Wandlung und digitale Regelung als Mainstream-Lösungen immer mehr an Bedeutung.
1- Wichtige Stromarchitekturen von KI-Servern
1.1 Zentralisierte Stromarchitektur
Traditionelle zentralisierte Stromversorgungen verwenden eine einzelne Stromversorgungseinheit (PSU), um Wechselstrom in 12-V-Gleichstrom umzuwandeln, der anschließend über die Hauptplatine an verschiedene Lasten verteilt wird. Sie zeichnen sich durch ein ausgereiftes Design, niedrige Kosten und einfaches einheitliches Management aus. Doch mit steigender Rechenleistung von KI-Servern werden ihre Nachteile offensichtlich: Der lange 12-V-Übertragungsweg führt zu einem erheblichen Anstieg der Leitungsverluste (I²R); die Spannungsregelbandbreite ist begrenzt, was die dynamische Ansprechgeschwindigkeit beeinträchtigt; sie können schnellen Laständerungen im Nanosekundenbereich bei CPU/GPU nur schwer folgen; die Systemredundanz ist gering, und ein Ausfall eines einzelnen Strommoduls kann zum Absturz des gesamten Systems führen, was die Zuverlässigkeit mindert.
1.2 Verteilte Stromarchitektur (DPA)
Die verteilte Leistungsarchitektur hat sich zu einer bevorzugten Lösung für große KI-Server entwickelt. Ihr Kern besteht in der Verwendung eines 48-V-Zwischenstrom-Busnetzteils. Netzteile liefern 48 V Gleichstrom und nutzen dabei die Eigenschaften einer hohen Übertragungsspannung und eines niedrigen Übertragungsstroms, um Energieverluste in den Verteilungswegen signifikant zu reduzieren. In der Nähe von zentralen Lasten wie CPUs und GPUs werden Point-of-Load-Wandler (POL) eingesetzt, um 48 V direkt in die benötigten Niederspannungen (z. B. 0,8 V–1,8 V) umzuwandeln, wodurch eine lokalisierte und präzise Stromversorgung erreicht wird, die Geschwindigkeit der transienten Antwort sowie die Spannungsregelgenauigkeit erheblich verbessert.
48-V-Verteilte Leistungsarchitektur (Bildquelle: Internet)
1.3 Mehrphasen-Buck-Wandlungsarchitektur
Es ist die spezifische Implementierungslösung für POL, um extrem leistungsstarke Lasten (wie CPUs / GPUs) zu versorgen. Durch abwechselndes Betreiben mehrerer paralleler synchroner Buck-Schaltungen zur Stromversorgung eines einzelnen Prozessors beinhalten seine Vorteile: Reduzierung der Strombelastung und der thermischen Verluste pro Phase nach Stromteilung; effektive Glättung der Ausgangsstrommengen durch mehrphasige Ver
1.4 Digitale Energieübertragungsarchitektur
Durch den Ersatz einiger analoger Schaltungen durch digitale Signalprozessoren (DSPs) oder Mikrocontroller (MCUs) wird ein intelligentes Strommanagement erreicht. Es ermöglicht nicht nur komplexere und flexiblere Steuerungsalgorithmen zur Optimierung von dynamischer Reaktion und Energieeffizienz, sondern unterstützt auch die Echtzeitüberwachung, Parameteranpassungen, Fehlerprognosen und Fernverwaltung (z. B. basierend auf PMBus/I2C-Protokollen) über Software. Fortschrittliche Designs verwenden häufig einen hybriden Modus aus digitaler Steuerung und analoger Schnellreaktion, um Intelligenz und Geschwindigkeit auszugleichen.
1.5 Modulare Stromversorgung
Weit verbreitet in KI-Servern auf Ebene von Rechenzentren. Standardisierte Strommodule (wie CRPS) unterstützen Hot-Swap, N+1-Redundanz und Online-Wartung, wodurch eine äußerst hohe Verfügbarkeit der Geschäftsvorgänge sichergestellt wird. Ihre intelligenten Funktionen ermöglichen eine dynamische Anpassung der Anzahl aktivierter Module basierend auf Lastbedingungen, vermeiden ineffizienten Betrieb bei geringer Last und verbessern die Gesamtenergieeffizienz von Rechenzentren erheblich.
2- Herausforderungen, die die Entwicklung der Stromversorgungsarchitektur von KI-Servern für Drosseln mit sich bringt
Innovationen in der Stromarchitektur von KI-Servern haben strengere Leistungsanforderungen an Drosseln gestellt und treiben die Drosseltechnologie voran, damit sie mit den Fortschritten in der Leistungsentwicklung Schritt hält. Drosselprodukte müssen folgende Anforderungen erfüllen.
① Niedriger Gleichstromwiderstand: Die aktuellen Anforderungen an Hochleistungs-AI-Server haben sich deutlich erhöht und erfordern Induktivitäten mit hoher Stromtragfähigkeit und hervorragender Wärmeableitung. Wenn Induktivitäten große Ströme führen, entsteht Wärme. Eine schlechte Wärmeableitung kann zu einer Leistungsminderung oder sogar zum Ausfall des Induktormaterials führen und somit die Stabilität der Stromversorgung beeinträchtigen. Daher ist eine Niedrig-DC-Widerstand-(DCR-)Auslegung zu einem entscheidenden Parameter für Induktivitäten geworden, die effektiv Energieverluste und Temperaturanstieg reduziert und es der Induktivität ermöglicht, in Hochstromanwendungen eine herausragende Zuverlässigkeit zu zeigen.
② Hochfrequent, geringe Verluste: Moderne Stromversorgungen für KI-Server erfordern Wirkungsgrade von 97 % oder sogar 99 %, wobei induktive Transformatoren einen erheblichen Teil der Verluste im System verursachen. Da die Frequenzen der Leistungsumsetzung weiter ansteigen, müssen Induktivitäten Hochfrequenzleistung und hohe Effizienz miteinander vereinbaren und Wirbelstrom- sowie Hystereseverluste minimieren. Die durch hochfrequente Ströme verursachten erhöhten Verluste erfordern eine kontinuierliche Optimierung von Materialien und Aufbau der Induktivitäten, um den Anforderungen eines breiten Frequenzbereichs und hoher Effizienz gerecht zu werden.
③ Miniaturisierung und flaches Design: KI-Server verfügen über begrenzten internen Platz, weshalb die Baugröße der Drosseln weiter verringert werden muss, ohne die Leistung einzuschränken. Miniaturisierung und flache Bauformen sind zukünftige Trends bei der Drosselentwicklung. Durch den Einsatz hochdichter magnetischer Kernmaterialien sowie fortschrittlicher Spritzgusstechniken können Drosseln nicht nur verkleinert, sondern auch leichter gestaltet werden, was eine hochdichte Bestückung ermöglicht und wertvollen Platz auf der Leiterplatte einspart. Zudem müssen diese Konstruktionen mechanische Festigkeit und thermische Leistung ausgewogen vereinen, um eine Leistungsverschlechterung in komplexen Umgebungen zu verhindern.
④ Hohe Zuverlässigkeit: KI-Server arbeiten typischerweise unter weiten Temperaturbereichen und langfristigen Dauerlastbedingungen. Die Drosseln müssen daher über eine gute Temperaturanpassungsfähigkeit und zuverlässige Stabilität verfügen, um den Auswirkungen hoher Temperaturen und Umwelteinflüssen wirksam standzuhalten und einen kontinuierlichen, stabilen Betrieb der Geräte sicherzustellen.
⑤ EMV-Leistung: Die magnetische Abschirmstruktur kann die Schädigung benachbarter Bauteile oder Signalleitungen durch elektromagnetische Störungen effektiv unterdrücken und gewährleistet eine präzise Verarbeitung schwacher Signale durch den Server. Induktivitäten mit hoher EMI-Performance können die elektromagnetische Umweltbelastung reduzieren und die Störfestigkeit des Gesamtsystems verbessern.
⑥ Geräuscharmes Design: Aufgrund steigender Anforderungen an die Geräuschunterdrückung von Servern rückt auch das Brummen von Drosseln verstärkt in den Fokus. Das durch Vibrationen der Drossel selbst erzeugte Brummgeräusch beeinträchtigt die Umgebung im Rechenzentrum sowie die Benutzererfahrung. Insbesondere in Serverräumen großer Cloud-Rechenzentren ist die Bedeutung eines geräuscharmen Designs nicht zu unterschätzen. Die vergossene Drosseltechnologie und die Anpassung der Resonanzfrequenz bieten wirksame Lösungen zur Reduzierung von Brummgeräuschen und verbessern damit signifikant die Umweltverträglichkeit von Servernetzteilen.
Zusammenfassend stehen Induktivitäten bei Stromversorgungssystemen für KI-Server vor mehreren Herausforderungen, darunter hoher Strom, geringe Baugröße, hohe Frequenz, starke Störfestigkeit, breite Temperaturanpassungsfähigkeit und geringes Rauschen. Um die strengen Anforderungen im Rahmen neuer Entwicklungen zu erfüllen, ist eine kontinuierliche Weiterentwicklung durch Materialinnovationen, strukturelle Optimierung und Verbesserungen in den Fertigungsverfahren erforderlich.
3- Anwendung und Auswahlempfehlungen für Induktivitäten in Stromversorgungen für KI-Server
Induktivitäten in Stromversorgungen für KI-Server übernehmen mehrere Funktionen wie Filterung, Drosselung, Spannungs- und Stromstabilisierung sowie Geräuschunterdrückung. Angesichts der hohen Leistungs- und Zuverlässigkeitsanforderungen von KI-Servern im Kontext neuer Trends ist die Auswahl der geeigneten Induktivität entscheidend. Codaca hat sich auf hochzuverlässige Induktorkomponenten konzentriert und mehrere leistungsstarke Induktorprodukte für KI-Server und verwandte intelligente Geräte eingeführt, die verschiedene Kategorien abdecken, wie z. B. Leistungsinduktoren mit extrem hohem Strom, kompakte Hochstrom-Leistungsinduktoren und formgepresste Niedriginduktivitäts-Hochstrominduktoren.
Unter ihnen, das compact High Current Power Induktionsreihe CSBA verwendet den von Codaca selbst entwickelten magnetischen Pulverkernwerkstoff, der äußerst geringe Kernverluste, hervorragende weiche Sättigungsstrom-Eigenschaften sowie hochfrequente niedrige Verlustwerte aufweist. Das schlanke Design spart Einbauraum und eignet sich somit für Anforderungen an hochdichte Bestückung. Mit einem Betriebstemperaturbereich von -55 ℃ bis +170 ℃ ist es für Hochtemperatur-Anwendungsumgebungen geeignet. Die Induktoren der CSBA-Serie erfüllen die Leistungsanforderungen von GaN-Netzteilen hinsichtlich hochfrequenter niedriger Verluste, hoher Leistungsdichte und breitem Temperaturbereich und werden häufig in Kernmodulen wie DC-DC-Wandlern und Schaltnetzteilen eingesetzt.
Die geformte Induktivitäten der CSHN-Serie , die speziell für KI-Anwendungen entwickelt wurden, verwenden eine geformte Struktur mit extrem geringem Brummgeräusch. Sie zeichnen sich durch sehr niedrige Induktivität, äußerst geringen Gleichstromwiderstand, hervorragende weiche Sättigungseigenschaften und hohe Stromtragfähigkeit aus. Die Produkte nutzen ein schlankes Design, um die Anforderungen an Miniaturisierung und hochdichte Verpackung für KI-Chips und Leistungsmodule zu erfüllen. Der Betriebstemperaturbereich liegt zwischen -40 ℃ und +125 ℃ und erfüllt die strengen Anforderungen intelligenter Rechengeräte.
Bei der Auswahl von Bauteilen müssen Ingenieure die Lasteigenschaften, den Strom, die Abmessungen, die Betriebsfrequenz und die Kühlbedingungen des KI-Servers berücksichtigen, um das am besten geeignete Induktormodell auszuwählen. Beispielsweise wäre in kompakten Server-Gehäusen mit begrenztem Platzangebot die CSBA-Serie kompakter Hochstrom-Leistungsinduktoren eine ideale Wahl. Um die Anforderungen von KI-Anwendungen an niedrige Induktivität, hohen Strom und kleine Bauform zu erfüllen, eignet sich die KI-geformte Induktivität CSHN-Serie kann ausgewählt werden. Die richtige Auswahl leistungsstarker Induktoren kann die Energieumwandlungseffizienz und die Systemstabilität von AI-Servern maximieren.