人工知能やビッグデータ技術の急速な発展に伴い、AIサーバーはクラウドコンピューティング、ディープラーニング、自動運転、知能ロボットなどの分野で重要な処理を行う計算集約型デバイスとして機能しています。AIサーバーの性能と安定性は、その電源システムの設計に大きく依存しています。計算能力の要求が高まるにつれて、従来の電源アーキテクチャでは効率的かつ安定した電力供給のニーズに対応しきれなくなってきており、48V分散電源、多相Buck変換、デジタル制御などの高度な電源アーキテクチャが主流のソリューションとして登場しつつあります。
1- AIサーバーの主な電源アーキテクチャ
1.1 集中型電源アーキテクチャ
従来の集中型電源は、単一の電源装置（PSU）を使用して交流電力を12V直流電力に変換し、マザーボードを通じてさまざまな負荷に分配します。成熟した設計、低コスト、一元管理が容易という利点があります。しかし、AIサーバーの演算能力が向上するにつれて、その欠点が明らかになってきました。長距離の12V伝送経路により導通損失（I²R）が大幅に増加します。電圧調整帯域が制限されており、動的応答速度に影響を与えます。CPU／GPUのナノ秒レベルでの急激な負荷変動に対応することが困難です。システムの冗長性が低く、単一の電源モジュールの故障によってシステム全体がクラッシュする可能性があり、信頼性に欠けます。
1.2 分散型電源アーキテクチャ (DPA)
分散電源アーキテクチャは、大規模AIサーバーにおける最優先選択肢となっています。その中心には48Vの中間バス電源の使用があります。電源装置（PSU）は48Vの直流を出力し、伝送電圧が高く、伝送電流が低いという特性を活かして、電力分配経路におけるエネルギー損失を大幅に低減します。CPUやGPUなどのコア負荷の近くでは、ポスト・オブ・ロードコンバータ（POL）を配置し、48Vを必要とされる低電圧（例：0.8V～1.8V）に直接変換することで、局所的かつ精密な電力供給を実現しています。これにより、過渡応答速度および電圧制御精度が大きく向上します。
48V 分散電源アーキテクチャ（画像出典：インターネット）
1.3 マルチフェーズバック変換アーキテクチャ
これは、POLで極めて高電力の負荷（CPU／GPUなど）に電力を供給するための特定の実装ソリューションです。複数の並列同期式バック回路を交互に動作させ、単一のプロセッサに電力を供給することで、その利点として以下が挙げられます：電流分割後の各フェーズにおける電流応力および熱損失の低減、多相インターリーブ動作による出力電流リップルの効果的な平滑化によりデカップリングコンデンサへの依存度を低下、プロセッサの消費電力に応じて動作フェーズ数を動的に有効／無効化することで軽負荷時効率を最適化。
1.4 デジタル電源制御アーキテクチャ
アナログ回路の一部をデジタル信号プロセッサ（DSP）やマイクロコントローラ（MCU）に置き換えることで、知的な電源管理を実現しています。これにより、動的応答やエネルギー効率を最適化するためのより複雑で柔軟な制御アルゴリズムを可能にするだけでなく、ソフトウェアを通じてリアルタイム監視、パラメータ調整、障害予測、リモート管理（PMBus／I2Cプロトコルに基づくものなど）もサポートします。先進的な設計では、知能性と速度のバランスを取るために、デジタル制御＋アナログ高速応答のハイブリッド方式を採用していることが一般的です。
1.5 モジュール式電源
データセンター級AIサーバーで広く使用されています。標準化された電源モジュール（例：CRPS）はホットスワップ、N+1冗長構成、およびオンラインメンテナンスをサポートし、ビジネス運用の極めて高い可用性を確保します。これらのインテリジェント機能により、負荷状況に応じて動作中のモジュール数を動的に調整でき、軽負荷時の非効率な運転を回避し、データセンター全体のエネルギー効率を大幅に向上させます。
aIサーバー電源アーキテクチャの進化が誘導子に課す課題
AIサーバーの電源アーキテクチャにおける革新は、誘導子に対してより厳格な性能要件を課しており、電源設計の進歩に誘導子技術が追随するよう促しています。誘導子製品は以下の要求を満たす必要があります。
① 低DC抵抗： 高性能AIサーバーに対する現在の要求は著しく高まり、インダクタには大きな電流を流す能力と優れた熱管理性能が求められるようになっています。インダクタに大電流が流れるとき、発熱が生じます。放熱が不十分な場合、インダクタ材料の性能低下や故障につながり、電源の安定性に影響を及ぼします。したがって、低直流抵抗（DCR）設計はインダクタにとって重要なパラメータとなっており、これによりエネルギー損失と発熱を効果的に低減し、高電流アプリケーションにおいてインダクタが優れた信頼性を発揮できるようになります。
② 高周波、低損失： 現代のAIサーバー電源は、効率が97％以上、あるいは99％に達することが要求されており、インダクタ変圧器はシステム内の損失の大きな部分を占めています。電力変換周波数がさらに高くなるにつれて、インダクタは高周波特性と高効率の両立が求められ、渦電流損やヒステリシス損を最小限に抑える必要があります。高周波電流によって引き起こされる損失の増加に対応するため、広帯域周波数範囲および高効率の要件を満たすために、インダクタの材料および構造の継続的な最適化が不可欠です。
③ 小型化および薄型設計： AIサーバーは内部スペースが限られているため、性能を維持しつつインダクタのサイズをさらに小さくする必要があります。小型化および薄型設計は、今後のインダクタ開発におけるトレンドです。高密度磁性コア材料と先進的な成形技術を活用することで、インダクタを小型化・軽量化し、高密度実装を可能にし、貴重なPCBスペースを効果的に節約できます。また、これらの設計では、複雑な環境下で性能が低下しないよう、機械的強度と熱性能の両立も必要です。
④ 高い信頼性： AIサーバーは通常、広い温度範囲内で長期間連続負荷運転を行います。そのため、インダクタには優れた温度適応性と信頼性の高い安定性が求められ、高温や環境変化の影響に対して効果的に耐え、装置の継続的かつ安定した動作を確保できる必要があります。
⑤ EMI性能： 磁気シールド構造により、周辺の部品や信号線に対する電磁干渉の損傷を効果的に抑制でき、サーバーによる微弱信号の正確な処理を保証します。高EMI性能インダクタは、電磁環境汚染を低減し、システム全体の耐干渉性能を向上させます。
⑥ 低騒音設計: サーバーのノイズ制御に対する要求が高まる中で、インダクタのブザー音も注目されています。インダクタ自体の振動によって発生するブザー音は、データセンターの環境やユーザーエクスペリエンスに影響を与えます。特に大規模クラウドデータセンターのサーバールームでは、低ノイズ設計の重要性は無視できません。成形インダクタ技術および共振周波数の調整は、ブザー音の低減に対して有効な解決策を提供し、サーバー電源の環境適応性を大幅に向上させます。
要約すると、インダクタはAIサーバ電源システムにおいて、高電流、小型化、高周波、強力な干渉防止、広い温度適応範囲、低ノイズといった複数の課題に直面しています。新たなトレンドにおける厳しい使用条件を満たすためには、材料の革新、構造の最適化、プロセスのアップグレードを通じた継続的な進歩が不可欠です。
3- AIサーバ電源におけるインダクタの応用および選定に関する推奨事項
AIサーバ電源に使用されるインダクタは、フィルタリング、チョークコイル、電圧・電流の安定化、ノイズ抑制など、複数の機能を担っています。新たなトレンドにおけるAIサーバの高性能性および高信頼性要求を満たすためには、適切なインダクタを選定することが極めて重要です。 コダカ 高信頼性のインダクタソリューションに注力しており、AIサーバーおよび関連するスマートデバイス向けに、超高電流電源インダクタ、小型高電流電源インダクタ、成形低インダクタンス大電流インダクタなど、さまざまなカテゴリーの高性能インダクタ製品を複数発表しています。
その中でも、 コンパクト高出力インダクタ CSBA シリーズ codacaが独自開発した磁性粉末コア材料を採用しており、極めて低いコア損失、優れたソフト飽和電流特性、および高周波低損失特性を備えています。スリム設計により実装スペースを節約でき、高密度実装要件に対応可能です。動作温度範囲は-55℃～+170℃で、高温環境下での使用にも適しています。CSBAシリーズインダクタは、GaN電源が求める高周波低損失、高出力密度、広い温度範囲というインダクタ性能要件を満たしており、DC-DCコンバータやスイッチングレギュレータなどのコアモジュールに広く使用されています。
The cSHNシリーズの一体成型インダクタ aIアプリケーション向けに特別に設計されたこれらの製品は、超低振動音を特徴とする一体成型構造を採用しています。超低インダクタンス、極めて低い直流抵抗、優れたソフトサチュレーション特性、および高電流耐量を備えています。また、製品はスリム設計を採用しており、AIチップや電源モジュールにおける小型化および高密度実装の要求に対応します。動作温度範囲は-40℃から+125℃までで、知能計算装置の厳しい要件を満たしています。
部品選定を行う際、エンジニアはAIサーバーの負荷特性、電流、サイズ、動作周波数、冷却条件などを考慮し、最も適したインダクタモデルを選択する必要があります。例えば、スペースが限られたコンパクトなサーバーケースでは、 コンパクト高電流電源インダクタCSBAシリーズ が理想的な選択肢となります。AIアプリケーションにおける低インダクタンス、高電流、小型化の要求を満たすために、 AI用一体成型インダクタCSHNシリーズ 選択可能。高性能インダクタ製品を適切にマッチングすることで、AIサーバーの電力変換効率とシステム安定性を最大化できます。
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