EN
Быстрые ссылки
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта и больших данных, серверы ИИ, как устройства с высокой вычислительной нагрузкой, выполняют критически важные задачи в таких областях, как облачные вычисления, глубокое обучение, автономное вождение и интеллектуальные роботы. Производительность и стабильность серверов ИИ в значительной степени зависят от конструкции их систем электропитания. По мере постоянного роста требований к вычислительной мощности традиционные архитектуры питания постепенно утрачивают способность удовлетворять потребности в эффективном и стабильном электроснабжении, что приводит к постепенному появлению передовых архитектур питания, таких как распределённое питание 48 В, многофазные понижающие преобразователи и цифровое управление, которые становятся основными решениями.
1- Основные архитектуры питания серверов ИИ
1.1 Централизованная архитектура питания
Традиционные централизованные источники питания используют один блок питания (БП) для преобразования переменного тока в постоянный ток 12 В, который затем распределяется между различными нагрузками через материнскую плату. Они обладают отработанной конструкцией, низкой стоимостью и просты в унифицированном управлении. Однако по мере увеличения вычислительной мощности серверов ИИ их недостатки становятся очевидными: длинный путь передачи 12 В приводит к значительному росту потерь на проводимость (I²R); полоса регулирования напряжения ограничена, что влияет на скорость динамического отклика; сложно справиться с резкими изменениями нагрузки на уровне наносекунд со стороны ЦП/ГП; система обладает низкой избыточностью, и выход из строя одного модуля питания может привести к аварийному останову всей системы, что снижает надёжность.
1.2 Архитектура распределённого питания (DPA)
Архитектура распределённого питания стала предпочтительным выбором для крупных серверов ИИ. Её основой является использование промежуточной шины питания 48 В. Блоки питания (PSU) выдают постоянное напряжение 48 В, используя преимущества высокого передаваемого напряжения и низкого тока, что значительно снижает потери энергии в цепях распределения. Рядом с основными нагрузками, такими как процессоры и графические процессоры, размещаются преобразователи Point-of-Load (POL), которые непосредственно понижают напряжение с 48 В до требуемых низких значений (например, 0,8–1,8 В), обеспечивая локализованное и точное электропитание, что значительно повышает скорость переходного отклика и точность регулирования напряжения.
48 В Распределённая архитектура питания (источник изображения: Интернет)
1.3 Архитектура многофазного понижающего преобразования
Это специфическое реализационное решение для подачи питания от POL на экстремально высокомощные нагрузки (например, процессоры/графические процессоры). За счёт попеременной работы нескольких параллельных синхронных понижающих преобразователей, питающих один процессор, достигаются следующие преимущества: снижение токовой нагрузки и тепловых потерь на каждой фазе после разделения тока; эффективное сглаживание пульсаций выходного тока за счёт многофазной чередующейся работы, что уменьшает зависимость от декуплирующих конденсаторов; а также динамическое включение/выключение количества фаз в зависимости от энергопотребления процессора для оптимизации эффективности при малой нагрузке.
1.4 Архитектура цифрового управления питанием
Заменяя некоторые аналоговые схемы цифровыми сигнальными процессорами (DSP) или микроконтроллерами (MCU), достигается интеллектуальное управление питанием. Это позволяет использовать более сложные и гибкие алгоритмы управления для оптимизации динамического отклика и энергоэффективности, а также поддерживает мониторинг в реальном времени, настройку параметров, прогнозирование неисправностей и удаленное управление (например, на основе протоколов PMBus/I2C) посредством программного обеспечения. В передовых разработках зачастую применяется гибридный режим цифрового управления + аналогового быстрого отклика, что обеспечивает баланс между интеллектуальностью и скоростью.
1.5 Модульный источник питания
Широко используется в серверах искусственного интеллекта уровня центров обработки данных. Стандартизированные модули питания (например, CRPS) поддерживают горячую замену, избыточность N+1 и онлайн-обслуживание, обеспечивая чрезвычайно высокую доступность бизнес-операций. Их интеллектуальные функции позволяют динамически регулировать количество активных модулей в зависимости от нагрузки, избегая неэффективной работы при малой нагрузке и значительно повышая общую энергоэффективность центров обработки данных.
2- Вызовы, возникающие для дросселей в связи с эволюцией архитектуры питания серверов ИИ
Инновации в архитектуре питания серверов ИИ предъявили более строгие требования к характеристикам дросселей, стимулируя развитие технологии дросселей в ногу с достижениями в конструкции источников питания. Продукция дросселей должна соответствовать следующим требованиям.
① Низкое сопротивление постоянному току: Современные требования к высокопроизводительным серверам ИИ значительно возросли, что требует от дросселей обладания высокой токовой нагрузкой и отличными характеристиками теплового управления. При прохождении больших токов через дроссели выделяется тепло. Недостаточное рассеивание тепла может привести к ухудшению характеристик или даже выходу из строя материала дросселя, что влияет на стабильность источника питания. Поэтому конструкция с низким сопротивлением постоянному току (DCR) стала ключевым параметром для дросселей, позволяя эффективно снижать потери энергии и нагрев, обеспечивая высокую надёжность дросселя в условиях высоких токов.
② Высокая частота, низкие потери: Современные блоки питания для серверов на базе ИИ требуют уровня эффективности 97% или даже 99%, при этом трансформаторы-индуктивности составляют значительную часть потерь в системе. По мере дальнейшего роста частот преобразования энергии индуктивности должны обеспечивать баланс между высокочастотными характеристиками и высокой эффективностью, минимизируя потери от вихревых токов и гистерезиса. Увеличение потерь, вызванное высокочастотными токами, требует постоянной оптимизации материалов и конструкций индуктивностей для соответствия требованиям по широкому диапазону частот и высокой эффективности.
③ Миниатюризация и тонкий профиль: В серверах на базе ИИ ограниченное внутреннее пространство, что требует дальнейшего уменьшения размеров дросселей при сохранении их производительности. Миниатюризация и тонкий профиль являются перспективными направлениями в разработке дросселей. Благодаря использованию магнитных материалов с высокой плотностью и передовых технологий формования можно уменьшить размеры дросселей, одновременно снизив их вес, что облегчает монтаж с высокой плотностью и эффективно экономит ценное место на печатной плате. Кроме того, такие конструкции должны обеспечивать баланс между механической прочностью и тепловой производительностью, чтобы предотвратить снижение эксплуатационных характеристик в сложных условиях.
④ Высокая надежность: Серверы на базе ИИ обычно работают в широком диапазоне температур и при длительных непрерывных нагрузках. Дроссели должны обладать хорошей температурной адаптацией и надежной стабильностью, а также быть способными эффективно противостоять воздействию высоких температур и изменений окружающей среды для обеспечения непрерывной и стабильной работы оборудования.
⑤ EMI Производительность: Магнитная экранирующая структура может эффективно подавлять повреждение, вызванное электромагнитными помехами, в отношении близлежащих компонентов или сигнальных линий, обеспечивая точную обработку слабых сигналов сервером. Дроссели с высокими показателями ЭМП могут уменьшить загрязнение электромагнитной среды и повысить общую устойчивость системы к помехам.
⑥ Конструкция с низким уровнем шума: По мере роста требований к шумоподавлению серверов, внимание также уделяется жужжащему звуку дросселей. Жужжащий шум, возникающий из-за вибрации самого дросселя, влияет на условия в центре обработки данных и пользовательский опыт. Особенно в серверных помещениях крупномасштабных облачных центров обработки данных важность конструкции с низким уровнем шума не может быть недооценена. Технология литых дросселей и настройка резонансной частоты обеспечивают эффективные решения для снижения жужжащего шума, значительно улучшая адаптацию источников питания серверов к окружающей среде.
В целом, дроссели сталкиваются с множеством вызовов в системах питания серверов ИИ, включая высокий ток, малые размеры, высокую частоту, сильную устойчивость к помехам, широкую температурную адаптацию и низкий уровень шума. Для соответствия жестким требованиям применения в новых тенденциях необходимо постоянное совершенствование за счет инноваций в материалах, оптимизации конструкции и модернизации производственных процессов.
3- Применение и рекомендации по выбору дросселей для источников питания серверов ИИ
Дроссели в источниках питания серверов ИИ выполняют несколько функций, таких как фильтрация, дросселирование, стабилизация напряжения и тока, а также подавление шумов. Учитывая требования высокой производительности и надежности серверов ИИ в новых тенденциях, правильный выбор дросселя имеет решающее значение. Codaca специализируется на решениях с высокой надежностью катушек индуктивности и запустила несколько высокопроизводительных продуктов катушек индуктивности для серверов ИИ и связанных с ними интеллектуальных устройств, охватывающих различные категории, такие как сверхмощные силовые индукторы, компактные мощные силовые индукторы и формованные индукторы с низкой индуктивностью и высоким током.
Среди них, компактный высокоамперный силовой индуктор серии CSBA использует собственный магнитный порошковый материал магнитопровода Codaca, отличающийся чрезвычайно низкими потерями в сердечнике, отличными характеристиками мягкого насыщения по току и свойствами низких потерь на высоких частотах. Его компактная конструкция экономит место для установки, что делает его подходящим для требований к плотному монтажу. Диапазон рабочих температур от -55 ℃ до +170 ℃ позволяет адаптироваться к условиям работы при высоких температурах. Индукторы серии CSBA соответствуют требованиям к характеристикам индукторов для источников питания GaN с низкими потерями на высоких частотах, высокой плотностью мощности и широким диапазоном температур и широко используются в основных модулях, таких как преобразователи постоянного тока и импульсные регуляторы.
Компания формованные катушки индуктивности серии CSHN , разработанные специально для приложений ИИ, имеют формованную структуру с чрезвычайно низким уровнем жужжащего шума. Они обладают сверхнизкой индуктивностью, предельно малым сопротивлением постоянному току, отличными характеристиками мягкой насыщенности и высокой способностью к пропусканию тока. Продукты выполнены по тонкому дизайну, чтобы соответствовать требованиям миниатюризации и высокой плотности упаковки для чипов ИИ и силовых модулей. Диапазон рабочих температур составляет от -40 °С до +125 °С, что отвечает строгим требованиям интеллектуальных вычислительных устройств.
При выборе компонентов инженеры должны учитывать характеристики нагрузки, ток, размеры, рабочую частоту и условия охлаждения сервера ИИ, чтобы подобрать наиболее подходящую модель катушки индуктивности. Например, в компактных корпусах серверов с ограниченным местом серия Компактных катушек индуктивности высокого тока CSBA станет идеальным выбором. Чтобы соответствовать требованиям приложений ИИ к низкой индуктивности, высокому току и малым габаритам, Формованные катушки индуктивности для ИИ серии CSHN можно выбрать. Правильный подбор высокопроизводительных продуктов-индукторов может максимизировать эффективность преобразования энергии и стабильность системы серверов ИИ.