인공지능 워크로드의 폭발적 성장은 서버 전원 시스템 설계 요구사항을 근본적으로 재정의하였다. GPU, CPU 및 전용 인공지능 가속기(xPU)는 점점 더 많은 트랜지스터를 단일 패키지에 집적하면서, 이들 장치에 공급되는 온보드 전압이 소켓당 수백 와트에서 심지어 수천 와트 수준으로 증가하였다. 이를 따라가기 위해 이러한 프로세서에 전력을 공급하는 전압 조정 모듈(VRM) 및 로드 근처 전력 변환기(PoL)는 서버 역사상 어느 때보다 높은 전류 밀도와 더 빠른 과도 응답 속도를 향해 발전하고 있다.
이러한 전력 단계 각각의 핵심에는 보기에는 단순해 보이는 부품인 전력 인덕터가 자리 잡고 있다. 이 인덕터는 단순한 일반 부품이 결코 아니며, 오히려 인공지능 서버 전력 아키텍처에서 핵심적인 성능 촉진 요소이자, 부적절하게 선정될 경우 주요 병목 현상의 원인이 되기도 한다. 본 기사에서는 인공지능 서버 전력 공급 방식이 어떻게 진화하고 있는지, 이러한 진화가 인덕터에 어떤 요구 사항을 제시하는지, 설계자가 선정 과정에서 특히 신중히 고려해야 할 주요 파라미터는 무엇인지, 그리고 CODACA사의 CSBA 및 CSHN 시리즈와 같은 특수 목적 인덕터 제품군이 실무에서 이러한 요구 사항을 어떻게 충족시키는지를 살펴본다.
기존 서버 전력 구조는 네 가지 병행되는 추세를 중심으로 재편되고 있다.
◾고전압 직류 분배 차세대 인공지능 서버 랙 중 다수는 기존 12V 분배 방식 대신 48V 직류 버스바를 채택함으로써, 전력을 기판 수준에서 강하하기 이전에 백플레인 전체에서 발생하는 I²R 손실을 줄이고 있다.
◾분산형 로드 근처 전력 변환 단일 중앙 집중식 컨버터 대신 이제 전력은 각 프로세서 근처에서 여러 개의 PoL 단계를 통해 조절되며, 각 단계는 자체 인덕터 뱅크를 갖는다.
◾디지털 제어 빠른 피드백 루프를 갖춘 디지털 PWM 컨트롤러를 사용하면 컨버터가 GPU 워크로드의 특징인 급격한 부하 변화에 대응할 수 있다.
◾지능형 전력 관리 원격 측정 데이터 기반 전력 단계는 실시간 부하 조건에 따라 위상 수와 스위칭 동작을 동적으로 조정한다.
모든 구조적 변경은 인덕터에 대한 새로운 성능 요구사항을 창출하므로, 인덕터 선택은 사후 고려사항이 아니라 주요 설계 결정 요소가 된다. AI 서버 전력 공급에서 인덕터가 중요한 이유.
전력 인덕터는 칩 전력 공급 체인의 전단부에 위치하여 궁극적으로 AI 연산을 수행하는 실리콘에 안정적이고 저잡음 전류를 공급한다. 이들은 AI 서버 전력 경로 전반에 걸쳐 동시에 여러 기능을 수행한다.
◾ 에너지 저장 및 전압 조절 gPU, CPU 및 가속기 카드에 전력을 공급하는 강하(buck), 다중 위상(multiphase), TLVR 컨버터 토폴로지에서
◾ 물결 매끄럽게 하기 고속 스위칭 DC-DC 단계가 민감한 디지털 논리를 불안정하게 할 수 있는 잡음이 많은 파형이 아니라 깨끗하고 안정적인 출력 전류를 제공하도록 한다.
◾ 신호 필터링 및 잡음 억제 공통 모드 콘과 차동 모드 인덕터가 커패시터와 함께 작동하여 주요 AC-DC 단계에서 고주파 리플을 제거하고 고속 신호 무결성을 보호하는 곳.
인덕터는 AI 서버의 거의 모든 전력 변환 단계—랙 수준의 AC-DC 프론트 엔드부터 프로세서의 1V 미만 코어 레일에 이르기까지—에 등장하므로, 그 전기적·열적 특성은 전체 시스템 효율성, 안정성 및 신뢰성에 지대한 영향을 미친다.
기존 서버에 사용되는 인덕터와 비교해 AI 서버 인덕터는 더 엄격하고 상호 연결된 일련의 요구사항을 충족해야 한다.
2.1 고전류 동작을 위한 낮은 직류 저항(DCR) 최신 AI 가속기의 전류 소비량이 급격히 증가함에 따라, 인덕터는 저항 손실을 최소화하면서 해당 전류를 안정적으로 흘려야 한다. 높은 DCR은 바로 I²R 발열 증가로 이어지며, 이 열을 효과적으로 관리하지 못할 경우 자기 재료가 열화되거나 인덕터가 완전히 고장나서 전원 레일의 안정성이 위협받을 수 있다. 따라서 낮은 DCR 구조는 선택 사양이 아니라 기본 설계 조건으로 간주된다.
2.2 코어 손실이 낮은 고주파 동작. AI 서버 전원 공급 장치는 보통 99%에 육박하는 변환 효율을 요구한다. 스위칭 주파수가 상승하면서 더 많은 전력을 작은 폼팩터 내에서 처리하려 할 때, 자기 재료와 코일 기하학적 구조가 고주파 동작에 특화되어 최적화되지 않으면 코어 손실과 권선 손실이 동시에 증가한다.
2.3 성능 저하 없이 소형화. AI 서버 내 보드 공간은 매우 제한적이며, 기생 인덕턴스를 최소화하기 위해 전력 단계를 프로세서에 최대한 가깝게 배치해야 한다. 이는 인덕터 설계자들을 고밀도 자기 재료 및 몰딩 방식의 일체형 구조로 이끌고 있는데, 이러한 구조는 설치 면적과 높이를 줄이면서도 전류 처리 능력을 유지한다—이는 고밀도 표면 실장 방식에서 매우 중요한 요소이다.
◾ 지속적인 높은 신뢰성. AI 서버는 사실상 24시간 내내 높은 활용률로 작동한다. 따라서 이 환경에서 사용되는 인덕터는 장기간 연속적인 열적·전기적 스트레스 하에서도 안정적인 전기적 성능을 유지해야 한다.
◾ 강력한 EMI 억제 성능. 자기적으로 차폐된 구조는 자속을 부품 자체 내부로 한정시켜 방사 간섭을 줄이고, 주변 시스템이 전자기 호환성 요구 사항을 충족하도록 돕는다—보드 수준의 전력 밀도가 증가함에 따라 점차 더 중요한 고려 사항이 되고 있다.
AI 서버 및 고성능 컴퓨팅 보드용 후보 인덕터를 선정할 때 엔지니어는 일반적으로 포화 전류, 직류 저항(DCR), 온도 상승 전류라는 세 가지 주요 전기적 파라미터에 집중하며, 이는 신뢰성 및 간섭 관련 폭넓은 기준군에 의해 뒷받침된다.
GPU 워크로드는 급격한 부하 과도 현기로 유명하며, 부하 단계에서의 전류 변화율(di/dt)은 약 100 A/µs 수준에 달할 수 있다. 이러한 과도 현상 하에서 인덕터 코어가 포화되면 인덕턴스가 급격히 감소하고, 컨버터 제어 루프가 정제를 잃게 되어 시스템 안정성이 위협받을 수 있다. 따라서 AI 서버 전력 단계의 인덕터 선택 시, 정격 정속 전류뿐 아니라 포화 전류 여유량이 핵심적인 선정 기준이 된다.
DCR은 구리 손실의 주요 원인이며, 이는 곧 전체 컨버터 효율성에도 직접적인 영향을 미칩니다. 효율성과의 이러한 직접적 연관성 때문에 엔지니어들은 기존의 둥근 와이어 구조 대신 평면 와이어 권선 방식으로 제작된 인덕터를 점차 선호하고 있습니다. 동일한 크기에서 평면 와이어 설계는 둥근 와이어 설계에 비해 DCR을 30% 이상 낮출 수 있으며, 이는 바로 전력 손실 감소와 더 낮은 작동 온도로 이어집니다.
AI 서버는 종종 24시간 내내 고부하 상태로 가동되므로 열 여유는 선택 사항이 아닙니다. 인덕터의 정격 온도 상승 전류가 회로의 최대 지속 작동 전류를 초과하도록 선정해야 하며, 최악의 주변 환경 및 공기 흐름 조건에서도 충분한 설계 여유를 확보해야 합니다.
AI 서버의 VRM 스위칭 주파수는 기존 설계에서 약 300 kHz에서 1–3 MHz 범위 및 그 이상으로 이동하였다. 이로 인해 필요한 인덕턴스 값—즉, 인덕터의 물리적 크기—가 크게 감소한다. 그러나 AI 서버에서 흔히 볼 수 있는 대전류·고전력 밀도 환경에서는 스위칭 주파수 증가가 권선의 고주파 손실과 코어 손실 모두를 높이므로, 고주파 이점은 고주파 손실이 낮도록 특별히 설계된 자기 재료와 함께 적용되어야 한다.
이 네 가지 주요 파라미터 외에도 엔지니어는 자기 차폐 구조, 장기 신뢰성 데이터, 제한된 평면 면적 내에서 달성 가능한 전력 밀도 등을 종합 평가 요소로 고려한다. 실무상 적절한 인덕터는 각 AI 서버 전원 레일의 특정 부하 프로파일, 전류 크기, 스위칭 주파수, 열 환경에 정확히 부합하도록 설계된 제품을 선택하는 데 달려 있다.
AI 서버 전력 체인의 각 단계는 서로 다른 인덕터 구조 기술을 요구한다:
◾ 고전류 전력 인덕터 gPU, CPU 및 가속기 카드 전력 공급의 핵심 부품으로, 강한 포화 전류 성능, 온도 상승을 최소화하면서 지속적인 고전류 처리 능력, 유리한 고주파 손실 특성, 페라이트 또는 금속 합금 분말과 같은 저손실 자기 재료를 우선시한다.
◾ 몰딩 전원 초크 자성 분말을 사용한 압축 성형 공정을 통해 코일과 코어를 완전히 일체화함으로써 누설 자속을 줄이고 포화 전류 특성을 개선한다. 이 구조는 일반 감김 인덕터에 비해 보통 더 높은 전력 밀도와 강력한 EMI 억제 성능을 제공하므로, 기판 공간이 제한된 고전력 DC-DC 컨버터 및 CPU/GPU 전력 레일에 매우 적합하다.
◾ TLVR(Trans-Inductor Voltage Regulator) 인덕터 다중 위상 컨버터 설계를 단순화하고 PCB 상의 부품 수를 줄이기 위해 결합된 이중 권선 구조를 사용한다. AI 가속기에서 흔히 볼 수 있는 저전압·고전류·빠른 과도 응답 특성을 갖는 레일에 대해 TLVR 설계는 과도 응답을 개선하고 출력 리플을 줄이며 필요한 출력 커패시턴스를 낮출 수 있다—이는 시스템 차원에서 비용과 공간을 실질적으로 절감하는 효과를 가져온다.
CODACA는 위에서 설명한 요구 사항을 정확히 반영해 인덕터 포트폴리오를 구축하였으며, AI 서버 및 관련 지능형 컴퓨팅 장비에 필요한 대전류·고포화·고주파-저손실·소형 평면 크기 등의 조건을 충족하기 위해 자체 개발한 자기 합금 분말 코어 소재와 몰딩 방식의 일체형 제조 공정을 도입하였다. 두 가지 시리즈가 이러한 설계 원칙이 AI 전원 레일용 실제 부품으로 어떻게 구현되는지를 보여준다.
The CSBA 시리즈 cODACA가 자체 개발한 합금 분말 자기 코어 소재를 기반으로 제작되었으며, 보드 공간과 고주파 효율성 모두가 매우 중요한 응용 분야를 대상으로 한다.
The CSBA 시리즈 핵심 손실이 매우 낮은 독자적 합금 분말 코어, 과도 부하 조건에서도 안정적인 성능을 제공하는 소프트 포화 전류 특성, 고주파에서의 낮은 손실로 갈륨 나이트라이드(GaN) 기반 전력 솔루션에 적합하다. 낮은 코어 손실과 뛰어난 고주파 성능을 동시에 갖춘 CSBA 시리즈는 현대 AI 서버 VRM 단계에서 일반적으로 사용되는 높은 주파수로 작동하는 DC-DC 컨버터 및 스위칭 레귤레이터에 실용적으로 적용 가능하며, 특히 GaN 기반 전력 설계에 적합하다.
5.2 CSHN 시리즈 력 질식 aI 가속기용
The CSHN 시리즈 aI 프로세서 다이 바로 인접한 초저전압·고전류 레일용 몰딩 파워 초크이다. CSHN 시리즈 인덕턴스 범위는 56~82 nH이며, 대표적인 부품 기준으로 약 0.19 mΩ까지 낮을 수 있습니다. 초저인덕턴스 값, 극도로 낮은 DCR, 소형 몰딩 폼팩터 내에서 높은 전류 용량을 갖춘 CSHN 시리즈는 AI 칩 파워 모듈의 소형화 및 고밀도 실장 요구 사항에 정확히 부합하며, 확장된 작동 온도 범위는 지능형 컴퓨팅 하드웨어에서 흔히 발생하는 지속적인 열 부하를 지원합니다.
5.3 응용 분야에 맞는 인덕터 선택
AI 서버 파워 레일을 설계하는 엔지니어에게 실용적인 핵심 요점은 인덕터 선택을 일반적인 ‘고전류 인덕터’ 검색이 아니라 특정 레일의 전기적·열적 특성에서 출발해야 한다는 점입니다.
◾공간이 매우 제한되되 전류 및 주파수 요구 사항은 여전히 높은 섀시 또는 보드 위치에서는 CSHN과 같은 소형 고전류 인덕터 제품군을 고려해야 합니다. CSBA 시리즈 는 강력한 후보 재료이다.
◾AI 칩에 직접 전력을 공급하는 초저전압, 저인덕턴스, 대전류 레일의 경우, 면적과 DCR을 최소화하는 것이 가장 중요하므로, 다음과 같은 몰딩 칩 인덕터가 요구 사항에 더 잘 부합합니다. CSHN 시리즈 요구 사항에 더 잘 부합합니다.
◾멀티페이즈, 고속 트랜스리언트 GPU 코어 레일의 경우 TLVR 기반 인덕터 기존 싱글 와인딩 인덕터가 따라잡을 수 없는, 트랜스리언트 응답 및 출력 커패시터 수 측면에서 시스템 차원의 이점을 제공할 수 있습니다.
AI 서버 전력 공급은 이제 확실히 고전압 배전, 분산형 포인트오브로드 변환, 그리고 수 백 킬로헤르츠에서 수 메가헤르츠에 이르는 고주파 스위칭 주파수로 전환하고 있으며, 이 모든 것이 지속적인 고부하 운전 조건 하에서 이루어지고 있습니다. 이러한 조합은 전력 인덕터에 대해 낮은 DCR, 높은 포화 전류, 낮은 고주파 손실, 소형 크기, 강력한 EMI 차폐, 장기 신뢰성이라는 여러 가지 요구를 동시에 제기합니다.
각 전력 레일에 적합한 인덕터 패밀리와 그 패밀리 내에서 적절한 모델을 선택하는 것은 더 이상 단순한 BOM 결정이 아니라, AI 서버의 전력 변환 효율과 전체 시스템 안정성을 개선하는 중요한 수단이다. CODACA의 CSBA 및 CSHN 시리즈와 같이 목적에 맞게 설계된 제품군—그리고 이들이 대표하는 고전류, 몰딩형, TLVR 인덕터 기술 전반—은 AI 컴퓨팅이 계속 확장됨에 따라 자기소자 공급업체가 이러한 요구사항에 어떻게 대응하고 있는지를 보여준다.
자세한 전기 사양, 치수 도면, 샘플 요청은 CODACA 공식 웹사이트를 방문하세요 ：https://www.codaca.com.cn/.
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