EN
Gyorslinkek
A mesterséges intelligencia és a nagy adatok technológiáinak gyors fejlődésével az AI-szerverek, mint számításigényes eszközök, kritikus feladatokat látnak el olyan területeken, mint a felhőalapú számítástechnika, a mélytanulás, az autonóm vezetés és az intelligens robotok. Az AI-szerverek teljesítménye és stabilitása nagyban függ tápegyszerkezetük tervezésétől. A számítási igények folyamatos növekedésével a hagyományos tápellátási architektúrák egyre inkább nehezen képesek megfelelni az hatékony és stabil energiaellátás iránti igényeknek, így fokozatosan előtérbe kerültek a fejlett tápellátási architektúrák, mint például a 48 V-os elosztott tápellátás, a többfázisú buck-átalakítás és a digitális szabályozás, mint fővonalas megoldások.
1- Az AI-szerverek fő tápellátási architektúrái
1.1 Központosított tápellátási architektúra
A hagyományos központosított tápegységek egyetlen tápegységet (PSU) használnak az AC feszültség 12 V-os DC feszültséggé alakítására, amelyet ezután az alaplap különböző terhelései kapnak. Ezeknek a megoldásoknak érett tervezése, alacsony költsége és egyszerű központosított kezelése van. Azonban ahogy az AI-szerverek számítási teljesítménye nő, hátrányaik is nyilvánvalóvá válnak: a hosszú 12 V-os átviteli út jelentősen megnöveli a vezetési veszteséget (I²R); a feszültségszabályozási sávszélesség korlátozott, ami befolyásolja a dinamikus válaszsebességet; nehézkesan kezelik a CPU/GPU nanoszekundumos szintű drasztikus terhelésingadozásait; a rendszer redundanciája gyenge, egyetlen tápegység meghibásodása pedig az egész rendszer összeomlásához vezethet, így megbízhatóságuk alacsony.
1.2 Elosztott tápfelügyeleti architektúra (DPA)
Az elosztott teljesítményarchitektúra az elsődleges választássá vált a nagy méretű AI szerverek esetében. Lényege a 48 V-os központi sín tápegység alkalmazása. A tápegységek 48 V-os egyenfeszültséget állítanak elő, kihasználva a magas átviteli feszültség és alacsony átviteli áram jellemzőit, így jelentősen csökkentve az energia veszteséget az elosztási utakon. A CPU-k és GPU-khoz hasonló magterhelések közelében terhelésponthoz közeli konverterek (POL) kerülnek beépítésre, amelyek közvetlenül 48 V-ról alakítják át a szükséges alacsony feszültségeket (pl. 0,8 V–1,8 V), ezzel helyi és finomhangolt tápellátást biztosítva, ami jelentősen növeli a tranziens válaszsebességet és a feszültségszabályozás pontosságát.
48 V-os elosztott teljesítményarchitektúra (Kép forrása: Internet)
1.3 Többfázisú buck konverziós architektúra
Ez a POL specifikus megvalósítási megoldása nagyon magas teljesítményigényű terhelések (például CPU-k/GPU-k) táplálására. Több párhuzamos szinkron buck áramkör váltakozó működtetésével biztosítja az egyetlen processzor számára a teljesítményt, előnyei közé tartozik: az áramerősség-terhelés és a hőveszteség csökkentése fázisonként az áramelosztás után; a kimeneti áramlökés hatékony simítása többfázisú fáziskövető működéssel, csökkentve így a decoupling kondenzátoroktól való függőséget; valamint a fázisok számának dinamikus be- és kikapcsolása a processzor teljesítményfelhasználása alapján a kis terhelés alatti hatásfok optimalizálása érdekében.
1.4 Digitális teljesítményvezérlési architektúra
Az analóg áramkörök egy részének digitális jelprocesszorok (DSP-k) vagy mikrovezérlők (MCU-k) helyettesítésével eléri az intelligens energiagazdálkodást. Ez nemcsak összetettebb és rugalmasabb szabályozási algoritmusok alkalmazását teszi lehetővé a dinamikus válasz és az energiahatékonyság optimalizálása érdekében, hanem támogatja a valós idejű figyelést, paraméterbeállításokat, hibaelőrejelzést és távoli kezelést (például PMBus/I2C protokollok alapján) szoftveres úton is. A fejlett tervek gyakran digitális kezelés + analóg gyorsválasz hibrid módját alkalmazzák, így ötvözve az intelligenciát és a sebességet.
1.5 Moduláris tápegység
Széles körben használják adatközpont szintű AI-szerverekben. A szabványosított tápegység-modulok (például CRPS) támogatják a melegcsere, N+1 redundancia és az online karbantartás lehetőségét, így biztosítva az üzleti műveletek rendkívül magas rendelkezésre állását. Az intelligens funkcióik lehetővé teszik a bekapcsolt modulok számának dinamikus szabályozását a terhelési körülmények alapján, elkerülve az alacsony terhelés melletti hatékonytalan működést, és jelentősen javítva az adatközpontok teljes energiatakarékosságát.
2- Az induktorokra gyakorolt kihívások az AI-szerver tápegység-architektúrájának fejlődése miatt
Az AI-szerverek tápellátási architektúrájában bekövetkezett innováció szigorúbb teljesítménnyel szembeni követelményeket támaszt az induktorokkal szemben, így az induktor technológia lépést kell tartson a tápfelügyeleti tervezéssel. Az induktor termékeknek az alábbi igényeket kell kielégíteniük.
① Alacsony DC-ellenállás: A nagy teljesítményű AI-szerverek jelenlegi igényei jelentősen megnőttek, ami miatt az induktivitásoknak erős áramvezető képességgel és kiváló hőkezelési teljesítménnyel kell rendelkezniük. Amikor az induktivitások nagy áramot vezetnek, hőt termelnek. A rossz hőelvezetés teljesítménycsökkenést vagy akár az induktivitás anyagának meghibásodását is okozhatja, így befolyásolva a tápegység stabilitását. Ezért az alacsony egyenáramú ellenállás (DCR) tervezés az induktivitások számára kritikus paraméterré vált, hatékonyan csökkentve az energia-veszteséget és a hőmérséklet-emelkedést, lehetővé téve az induktivitás kiváló megbízhatóságát nagyáramú alkalmazásokban.
② Magas frekvencia, alacsony veszteség: A modern AI-kiszolgálók tápegységei olyan hatásfokot igényelnek, mint 97% vagy akár 99%, ahol az induktív transzformátorok jelentős részét képezik a rendszer veszteségeinek. Ahogy a teljesítményátalakítási frekvenciák tovább növekednek, az induktivitásoknak egyensúlyt kell teremteniük a magas frekvenciás teljesítmény és a magas hatásfok között, minimalizálva az örvényáram- és hiszterézisveszteségeket. A magas frekvenciájú áramok által okozott növekedett veszteségek folyamatos anyag- és szerkezetoptimalizálást igényelnek az induktivitásoknál, hogy kielégítsék a széles frekvenciatartomány és magas hatásfok követelményeit.
③ Miniatürizálás és vékony profilú kialakítás: Az AI szerverek belső tere korlátozott, így az induktorok méretét további csökkenteni kell a teljesítmény megtartása mellett. A miniatürizálás és a vékony profilú kialakítás az induktorfejlesztés jövőbeli irányvonala. A nagy sűrűségű mágneses maganyagok és a fejlett öntött formázási technikák alkalmazásával az induktorok mérete és súlya is csökkenthető, ami elősegíti a nagy sűrűségű elhelyezést, és hatékonyan takarít meg értékes nyomtatott áramköri lap (PCB) teret. Ezek a kialakításoknak egyidejűleg ki kell egyensúlyozniuk a mechanikai szilárdságot és a hőteljesítményt, hogy megakadályozzák a teljesítménycsökkenést összetett környezetekben.
④ Magas megbízhatóság: Az AI szerverek jellemzően széles hőmérséklet-tartományban és hosszú ideig tartó folyamatos terhelés mellett működnek. Az induktoroktól jó hőmérséklet-alkalmazkodó képességet és megbízható stabilitást várnak el, amelyek hatékonyan ellenállnak a magas hőmérséklet és a környezeti változások hatásainak, biztosítva ezzel a berendezés folyamatos és stabil működését.
⑤ EMI teljesítmény: A mágneses árnyékoló szerkezet hatékonyan csökkentheti az elektromágneses zavarok káros hatását a közeli alkatrészekre vagy jelvezetékekre, biztosítva a szerver gyenge jelek pontos feldolgozását. A magas EMI-teljesítményű tekercsek csökkenthetik az elektromágneses környezeti szennyezést, és növelhetik az egész rendszer zavartűrő képességét.
⑥ Alacsony zajszintű kialakítás: A szerverek zajszintjére vonatkozó növekvő igények miatt az indukciók zümmögése is egyre nagyobb figyelem középpontjába került. Az induktor saját rezgéséből származó zümmögő hang negatívan befolyásolja az adatközpont környezetét és a felhasználói élményt. Különösen nagy léptékű felhőalapú adatközpontok szervertermében nem hagyható figyelmen kívül az alacsony zajszintű tervezés fontossága. Az öntött induktoros technológia és a rezonanciafrekvencia-beállítás hatékony megoldást nyújt a zümmögő zaj csökkentésére, jelentősen javítva a szerver tápegységeinek környezethez való alkalmazkodó képességét.
Összefoglalva az induktivitások több kihívással is szembesülnek az AI szerverek tápegységeiben, mint például nagy áram, kis méret, magas frekvencia, erős interferencia-ellenállás, széles hőmérséklet-tartományban való alkalmazkodás és alacsony zajszint. Az új trendek alatt fellépő szigorú alkalmazási követelmények teljesítéséhez folyamatos fejlődésre van szükség az anyaginnováció, a szerkezeti optimalizálás és a technológiai folyamatok fejlesztése terén.
3 - Ajánlások az induktivitások alkalmazásához és kiválasztásához AI szerverek tápegységeiben
Az induktivitások az AI szerverek tápegységeiben több funkciót is ellátnak, mint szűrés, fojtás, feszültség- és áramstabilizálás, valamint zajszelepesség. Az új trendek alatt az AI szerverek előírta magas teljesítményre és megbízhatóságra tekintettel az alkalmas induktivitás kiválasztása kiemelkedően fontos. Codaca kiemelten nagy megbízhatóságú tekercselési megoldásokra koncentrál, és több olyan nagy teljesítményű induktivitású terméket is piacra dobott, amelyek AI-szerverekhez és kapcsolódó intelligens eszközökhöz használhatók, lefedve különféle kategóriákat, mint például szupernagy áramterhelésű teljesítménytekercsek, kompakt nagyáramú teljesítménytekercsek, valamint formázott alacsony induktivitású, nagyáramú tekercsek.
Ezek közül kompakt magas áramos hajlítótranszformátor CSBA sorozat a Codaca saját fejlesztésű mágneses porból készült mágneses maganyagát alkalmazza, amely rendkívül alacsony magveszteséggel, kitűnő lágy telítődési áramjellemzőkkel és nagyfrekvenciás, alacsony veszteségű tulajdonságokkal rendelkezik. Vékony kialakítása takarékos a telepítési helyigénnyel, így alkalmas nagy sűrűségű elhelyezési igényekre. Működési hőmérséklet-tartománya -55 ℃-tól +170 ℃-ig terjed, így alkalmazkodik a magas hőmérsékletű munkakörnyezethez. A CSBA sorozatú tekercsek kielégítik a GaN-tápegységek tekercseire támasztott követelményeket, mint a nagyfrekvenciás, alacsony veszteségű működés, nagy teljesítménysűrűség és széles hőmérsékleti tartomány, és széles körben használatosak olyan alapvető modulokban, mint a DC-DC átalakítók és kapcsolószabályozók.
A a CSHN sorozatú formázott induktivitások , amelyeket kifejezetten AI-alkalmazásokra terveztek, formázott felépítést alkalmaznak rendkívül alacsony zümmögő zajjal. Rendelkeznek ultraalacsony induktivitással, extrém alacsony egyenáramú ellenállással, kitűnő lágy telítődési jellemzőkkel és nagy áramteherbírással. A termékek vékony kialakítást használnak, hogy megfeleljenek az AI-chipek és teljesítménymodulok miniatürizálási és nagy sűrűségű csomagolási igényeinek. A működési hőmérséklet-tartomány -40 ℃ és +125 ℃ között van, így eleget tesz az intelligens számítógépes eszközök szigorú követelményeinek.
Az alkatrészek kiválasztásakor a mérnököknek figyelembe kell venniük az AI-szerver terhelési jellemzőit, áramát, méretét, működési frekvenciáját és hűtési feltételeit, hogy a legmegfelelőbb induktor-modellt válasszák ki. Például kompakt szerverházakban, ahol korlátozott a hely, a CSBA sorozatú kompakt, nagyáramú teljesítményinduktorok lennének ideális választás. Az AI-alkalmazások alacsony induktivitás, nagy áram és kis méret iránti igényének kielégítése érdekében a AI formázott induktor CSHN sorozat kiválasztható. A megfelelő nagy teljesítményű induktorkomponensek kiválasztása maximalizálhatja az AI-kiszolgálók teljesítményátalakítási hatékonyságát és rendszerstabilitását.