ອິນດັກເຕີ້ໃນເຊີເວີ້ AI: ຄວາມຕ້ອງການຫຼັກ, ການນຳໃຊ້, ແລະ ເງື່ອນໄຂໃນການເລືອກ

ການພັດທະນາຢ່າງໄວວາຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ກໍາລັງສົ່ງເສີມການຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງກ້າວກະໂດດໃນຕະຫຼາດເຊີເວີ AI. ຕາມການລາຍງານຂອງ IDC ແລະ ການປະເມີນຜົນພັດທະນາພະລັງງານຄອມພິວເຕີ AI ຂອງຈີນປີ 2025 ໂດຍ Inspur Information, ຕະຫຼາດເຊີເວີ AI ໂລກໄດ້ບັນລຸມູນຄ່າ 125.1 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນປີ 2024 ແລະ ຄາດວ່າຈະຂະຫຍາຍຕົວເຖິງ 158.7 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນປີ 2025.

1. ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຂດໄຟຟ້າໃນເຊີເວີ AI

ເຊີເວີ AI ມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ສູງຂຶ້ນຫຼາຍໃນດ້ານປະສິດທິພາບ, ຄວາມໜາແໜ້ນຂອງພະລັງງານ, ແລະ ປະສິດທິຜົນດ້ານພະລັງງານ ເມື່ອທຽບກັບເຊີເວີທົ່ວໄປ, ສົ່ງຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ສະເພາະຂອງຂດໄຟຟ້າ.

ທຳອິດ, ເຊີເວີ AI ໃຊ້ GPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ ຫຼື ອຸປະກອນເສີມ AI ທີ່ອອກແບບມາເພື່ອເຮັດວຽກໃນສະພາບການໄຟຟ້າສູງ, ສະນັ້ນຈຶ່ງຕ້ອງການອິນດັກເຕີທີ່ມີຄ່າແຮງໄຟຟ້າສູງສຸດທີ່ສາມາດຮັບໄດ້. ຖ້າຄ່າແຮງໄຟຟ້າສູງສຸດທີ່ອິນດັກເຕີສາມາດຮັບໄດ້ບໍ່ພຽງພໍ ອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການຮ້ອນເກີນໄປ, ຄວາມຜິດພາດໃນການດຳເນີນງານ, ຫຼື ຄວາມເສຍຫາຍຖາວອນ ເຊິ່ງສົ່ງຜົນຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບ.

ສອງ, ເພື່ອໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກພະລັງງານໃຫ້ໄດ້ສູງສຸດພາຍໃນພື້ນທີ່ສູນຂໍ້ມູນທີ່ຈຳກັດ, ເຊີເວີ AI ຕ້ອງການອິນດັກເຕີທີ່ມີຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຄວາມຕ້ານທານໄຟຟ້າຕ່ຳ (DCR) ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍຄວາມຮ້ອນ ແລະ ພັດທະນາປະສິດທິພາບ.

ສາມ, ປະສິດທິພາບໃນການປ່ຽນແປງພະລັງງານທີ່ສູງແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານພະລັງງານໃນການດຳເນີນງານ. ສະນັ້ນ, ອິນດັກເຕີຈຶ່ງຕ້ອງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການປະຕິບັດງານທີ່ດີເລີດໃນຄວາມຖີ່ສູງເພື່ອສອດຄ່ອງກັບຕົວປ່ຽນໄຟຟ້າ DC-DC ທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງໃນຍຸກທັນສະໄໝ.

ສຸດທ້າຍ, ໃນເງື່ອນໄຂການດຳເນີນງານທີ່ມີພະລັງງານສູງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຄວາມສະຖຽນລະພາບດ້ານຄວາມຮ້ອນ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການໃຊ້ງານໄລຍະຍາວແມ່ນເປັນສິ່ງທີ່ບໍ່ສາມາດຍົກເວັ້ນໄດ້ສຳລັບອິນດັກເຕີທີ່ໃຊ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງເຊີເວີ AI.

2. ການໃຊ້ ຂອງອິນດັກເຕີໃນເຊີເວີ AI

ອິນດັກໂທເຊີມີບົດບາດສຳຄັນໃນຫຼາຍໆໂມດູນພື້ນຖານຂອງເຊີເວີ AI, ດຳເນີນການຫນ້າທີ່ພື້ນຖານລວມທັງການເກັບຮັກສາພະລັງງານ, ການກັ້ນ, ການດັບສຽງ, ແລະ ການຄວບຄຸມກຳລັງໄຟຟ້າ.

2.1 ການຄຸ້ມຄອງພະລັງງານ (ຕົວປ່ຽນ DC-DC, ເສັ້ນທາງ VR)

ອົງປະກອບສຳຄັນເຊັ່ນ GPUs, CPUs, ແລະ AI accelerators ຕ້ອງການການສະໜອງພະລັງງານທີ່ສະຖຽນແລະມີປະສິດທິພາບສູງ. ຕົວປ່ຽນ DC-DC ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໃຊ້ອິນດັກໂທເຊີເພື່ອຮັກສາຄວາມສະຖຽນຂອງກຳລັງໄຟຟ້າ.
ໃນຕົວປ່ຽນ buck, ຄ່າຄວາມອິນດັກໂທທົ່ວໄປແມ່ນຢູ່ໃນຂອບເຂດ 0.1–0.68 μH, ດຳເນີນການທີ່ກຳລັງໄຟຟ້າປະມານ 60A, ກັບກຳລັງໄຟຟ້າສູງສຸດລະຫວ່າງ 60–120A, ແລະ ກ່ອງພາຍໃນທີ່ນ້ອຍກວ່າ 12mm. ອົງປະກອບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍປັບກຳລັງໄຟຟ້າໃຫ້ກົມກຽວ ແລະ ຮັບປະກັນການດຳເນີນງານຂອງເຊີເວີທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.

2.2 ການກັ້ນສັນຍານ ແລະ ການດັບສຽງລົບກວນ

ໂມງສາຍສາມັນ, ເມັດເຟີໄຣ (ferrite beads), ແລະ ອິນດັກໂທແບບຄວາມແຕກຕ່າງດັບສຽງຄວາມຖີ່ສູງໃນການປ່ຽນແປງ AC-DC ແລະ ເສັ້ນທາງສັນຍານ, ພ້ອມທັງປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງສັນຍານ ແລະ ປະສິດທິພາບ EMI.

3. ປັດໃຈສຳຄັນສຳລັບການເລືອກອິນດັກໂທ

ການເລືອກອິນດັກໂຕຣທີ່ເໝາະສົມແມ່ນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍເພື່ອບັນລຸປະສິດທິພາບ, ຄວາມຮ້ອນ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອຖືໄດ້ໃນການອອກແບບພະລັງງານເຊີເວີ AI

3.1 ຄ່າອິນດັກແທນ

ກຳນົດຄວາມສາມາດໃນການເກັບຮັກສາພະລັງງານ ແລະ ການຄວບຄຸມກະແສໄຟຟ້າ. ອິນດັກແທນຕ່ຳ (ມັກຈະຕ່ຳກວ່າ 1μH) ມັກຖືກໃຊ້ໃນຕົວປ່ຽນແປງ POL (Point-of-Load) ທີ່ມີກະແສສູງ ແລະ ຄວາມຖີ່ສູງ.

3.2 ກະແສສັນຍານຕັນ (Saturation Current)

ອິນດັກໂຕຣຕ້ອງຫຼີກລ່ຽງການສັນຍານຕັນຂອງຫົວໃຈໃຕ້ກະແສໄຟຟ້າ GPU/CPU ສູງ. ວັດຖຸດິບທີ່ມີຄວາມແໜ້ນສູງໃນການສັນຍານຕັນ ແລະ ຄວາມສົມດຸນທາງຄວາມຮ້ອນ (ເຊັ່ນ: ferrite ຫຼື ຜົງອາລູມິນຽມ) ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ.

3.3 ຄວາມຕ້ານທາງ DC (DCR)

DCR ຕ່ຳຈະຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍພະລັງງານ, ສຳຄັນຫຼາຍຕໍ່ການດຳເນີນງານທີ່ປະຢັດພະລັງງານ. ອິນດັກໂຕຣທີ່ຂຶ້ນຮູບມັກຈະມີຄວາມສົມດຸນທີ່ດີທີ່ສຸດລະຫວ່າງ DCR ຕ່ຳ ແລະ ຄວາມໜາແໜ້ນຂອງພະລັງງານສູງ.

3.4 ຄວາມຖີ່ໃນການດຳເນີນງານ

ຕົວປ່ຽນແປງ DC-DC ທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງຕ້ອງການອິນດັກໂຕຣທີ່ມີການສູນເສຍຫົວໃຈຕ່ຳ ແລະ ເທັກນິກໃນການພັນລວງທີ່ຖືກປັບປຸງເພື່ອຮັກສາປະສິດທິພາບໃນເງື່ອນໄຂການສະວິດຊິ່ງໄວ.

4. ປະເພດອິນດັກໂຕຣທີ່ແນະນຳສຳລັບເຊີເວີ AI

4.1 ລວງໂຫວດໄຟຟ້າປະເພດ High-Current Power

ອອກແບບມາສຳລັບການສົ່ງພະລັງງານໄປຫາ CPUs/GPUs, ສະບວນການນີ້ໃຫ້ກະແສໄຟຟ້າສູງສຸດ, ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄວາມຮ້ອນຕ່ຳ, ແລະປະຕິບັດການຢ່າງເຄົາລົບໃນສະພາບການໂຫຼດສູງຕໍ່ເນື່ອງ.

4.2 ລວງໂຫວດທີ່ຖືກຂຶ້ນຮູບ

ການສ້າງທີ່ຖືກຫຸ້ມຫໍ່ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນ EMI ແລະ ພັດທະນາຄວາມສາມາດເຊື່ອຖືໄດ້, ສະເໜີຄວາມໜາແໜ້ນຂອງພະລັງງານສູງ ແລະ ການຄວບຄຸມສຽງລົບກວນທີ່ດີເລີດ.

4.3 ລວງໂຫວດ TLVR

ຕົວປັບຄວາມດັນໄຟຟ້າ Trans-Inductor ຊ່ວຍປັບປຸງການຕອບສະໜອງຂອງໄຟຟ້າ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສາມາດຂອງໄຟຟ້າຜົນຕອບ, ແລະ ຍົກສູງປະສິດທິພາບໃນການນຳໃຊ້ໄຟຟ້າຕ່ຳແລະກະແສໄຟຟ້າສູງ.

5. ການເປີດໃຊ້ເຊີເວີ AI ລຸ້ນຕໍ່ໄປດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີ Magnetics ຂັ້ນສູງ

ລວງໂຫວດມີບົດບາດພື້ນຖານໃນຄວາມຄົບຖ້ວນຂອງພະລັງງານ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງສັນຍານໃນເຊີເວີ AI. ດ້ວຍຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂື້ນສຳລັບຄວາມໜາແໜ້ນຂອງພະລັງງານ ແລະ ປະສິດທິພາບ, ການນຳໃຊ້ອຸປະກອນ Magnetics ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ.

ເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແກ້ໄຂບັນຫາດ້ານ magnetic ທີ່ເປັນຜູ້ນຳ ໂຄດາກາ ສະເໜີຊຸດຂອງລວງໂຫວດຫຼາຍຊຸດທີ່ຖືກອອກແບບສະເພາະສຳລັບເຊີເວີ AI, ລວມມີ:
◾ ຊຸດ TCAB : ໂຊກໂມງຄອມໂມດ ສໍາລັບແຫຼ່ງຈ່າຍພະລັງງານ AC-DC;
◾ CSBA /ຊຸດ CSBX : ຕົວກັກເກັບປະຈຸໄຟຟ້າຂະຫນາດນ້ອຍ, ການສັ່ນສະເທືອນສູງ, ປະຈຸໄຟຟ້າສູງ;
◾ CSAB /CSEB /CSEC /CSHB /CSHN ຊຸດ: ຕົວກັກເກັບປະຈຸໄຟຟ້າຂຶ້ນຮູບທີ່ມີການສູນເສຍຕ່ໍາ;
◾ CSFED ຊຸດ: ຕົວກັກເກັບປະຈຸໄຟຟ້າ TLVR ສໍາລັບການປັບຄວາມດັນໄຟຟ້າຕອບສະຫນອງໄວ.

ດ້ວຍການເຂົ້າໃຈຄຸນຄ່າຕົ້ນຕໍຂອງຕົວກັກເກັບປະຈຸໄຟຟ້າ ແລະ ກົນໄກການນໍາໃຊ້ຢ່າງເຫມາະສົມ, ວິສະວະກອນສາມາດປັບປຸງການປະຕິບັດງານ ແລະ ປະສິດທິພາບການນໍາໃຊ້ພະລັງງານຂອງລະບົບຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.