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Le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) stimule une croissance exponentielle du marché des serveurs d'IA. Selon IDC et l'évaluation du développement de la puissance de calcul d'IA en Chine publiée par Inspur Information pour 2025, le marché mondial des serveurs d'IA a atteint 125,1 milliards de dollars en 2024 et devrait croître pour atteindre 158,7 milliards de dollars en 2025.
1. Exigences clés pour les bobines dans les serveurs d'IA
Les serveurs d'IA imposent des exigences nettement plus élevées en termes de performances, de densité de puissance et d'efficacité énergétique par rapport aux serveurs traditionnels, influençant directement les spécifications des bobines.
Tout d'abord, les serveurs d'intelligence artificielle utilisent des GPU haute performance ou des accélérateurs d'IA dédiés qui fonctionnent sous des conditions de courant élevé, nécessitant des inductances présentant un courant de saturation élevé. Un courant de saturation insuffisant peut entraîner une surchauffe, une défaillance fonctionnelle ou des dommages permanents, compromettant l'intégrité du système.
En second lieu, afin de maximiser la puissance dans l'espace limité des centres de données, les serveurs d'IA nécessitent des inductances de dimensions compactes et présentant une faible résistance continue (DCR) afin de minimiser les pertes thermiques et améliorer l'efficacité.
Troisièmement, une efficacité élevée de conversion d'énergie est essentielle pour réduire les coûts énergétiques opérationnels. Les inductances doivent donc offrir des performances élevées en hautes fréquences, afin de s'aligner avec les convertisseurs DC-DC modernes fonctionnant à haute fréquence.
Enfin, lors d'opérations prolongées sous charge élevée, la stabilité thermique et la fiabilité à long terme constituent des exigences indispensables pour les inductances utilisées dans les environnements de serveurs d'intelligence artificielle.
2. Applications des Inducteurs dans les Serveurs d'Intelligence Artificielle
Les inductances jouent un rôle essentiel dans plusieurs modules centraux des serveurs d'intelligence artificielle, assurant des fonctions clés telles que le stockage d'énergie, le filtrage, la suppression des parasites et la régulation de tension.
2.1 Gestion de l'énergie (convertisseurs CC-CC, circuits VR)
Des composants critiques tels que les GPU, CPU et accélérateurs d'IA nécessitent une livraison d'énergie hautement stable et efficace. Les convertisseurs CC-CC haute performance utilisent des inductances pour maintenir la stabilité de la tension.
Dans les convertisseurs abaisseurs, les valeurs typiques d'inductance varient entre 0,1 et 0,68 μH, fonctionnant avec des courants d'environ 60A, des courants de saturation compris entre 60 et 120A, et des boîtiers inférieurs à 12mm. Ces composants atténuent les fluctuations de tension et garantissent un fonctionnement fiable du serveur.
2.2 Filtrage des signaux et suppression des parasites
Les bobines d'inductance en mode commun, les perles en ferrite et les inductances différentielles suppriment les parasites haute fréquence dans la conversion CA-CC et les lignes de signal, améliorant ainsi l'intégrité des signaux et les performances CEM.
3. Facteurs critiques pour le choix des inductances
Le choix des inductances appropriées est essentiel pour obtenir une efficacité optimale, des performances thermiques élevées et une grande fiabilité dans les conceptions d'alimentation pour serveurs d'intelligence artificielle.
3.1 Valeur de l'inductance
Détermine la capacité de stockage d'énergie et la suppression des courants ondulatoires. Une inductance plus faible (souvent inférieure à 1 μH) est typique des convertisseurs POL (Point-of-Load) à courant élevé et à haute fréquence.
3.2 Courant de saturation
Les inductances doivent éviter la saturation du noyau sous des courants de charge élevés des GPU/CPU. Des matériaux possédant une densité de flux de saturation élevée et une stabilité thermique (par exemple, les ferrites ou les poudres d'alliage) sont essentiels.
3.3 Résistance continue (DCR)
Une faible DCR réduit les pertes par conduction, cruciales pour un fonctionnement écoénergétique. Les inductances moulées offrent souvent le meilleur équilibre entre faible DCR et densité de puissance élevée.
3.4 Fréquence de fonctionnement
Les convertisseurs CC-CC à haute fréquence exigent des inductances présentant de faibles pertes dans le noyau et des techniques d'enroulement optimisées pour maintenir l'efficacité dans des conditions de commutation rapides.
4. Types d'inductances recommandés pour les serveurs d'intelligence artificielle
4.1 Inductances de puissance à fort courant
Conçues pour la distribution d'énergie vers les UC/UCG, ces inductances offrent un courant de saturation élevé, une faible élévation thermique et des performances stables sous charge continue.
4.2 Inductances moulées
La construction encapsulée réduit les interférences électromagnétiques et améliore la fiabilité, tout en offrant une densité de puissance élevée et une excellente suppression du bruit.
4.3 Inductances TLVR
Les régulateurs de tension à inductance transversale améliorent la réponse transitoire, réduisent la capacité de sortie et augmentent l'efficacité dans les applications basse tension à fort courant.
5. Permettre la prochaine génération de serveurs d'intelligence artificielle grâce à des composants magnétiques avancés
Les inductances jouent un rôle fondamental dans l'intégrité de l'alimentation et la qualité du signal des serveurs d'intelligence artificielle. Avec l'augmentation constante des exigences en matière de densité de puissance et d'efficacité, les composants magnétiques haute performance sont indispensables.
En tant que fournisseur leader de solutions magnétiques, Codaca propose une large gamme de séries d'inductances adaptées aux serveurs d'intelligence artificielle, notamment :
◾ Série TCAB : inductances de mode commun pour alimentations AC-DC ;
◾ CSBA /Série CSBX : inductances compactes, à saturation élevée et à fort courant ;
◾ CSAB /CSEB /CSEC /CSHB /CSHN série : inductances moulées à faibles pertes ;
◾ CSFED série : inductances TLVR pour une régulation de tension à réponse rapide.
En comprenant les paramètres clés des inductances et en appliquant des stratégies adaptées, les ingénieurs peuvent améliorer considérablement les performances et l'efficacité énergétique des systèmes pilotés par l'intelligence artificielle.