Технологія живлення серверів штучного інтелекту продовжує розвиватися, що стимулює попит на високопродуктивні котушки індуктивності

Зі швидким розвитком технологій штучного інтелекту та великих даних, сервери ШІ, як пристрої, що інтенсивно використовують обчислення, виконують критичні завдання в таких галузях, як хмарні обчислення, глибоке навчання, автономне керування та інтелектуальні роботи. Продуктивність і стабільність серверів ШІ значною мірою залежать від конструкції їхніх енергосистем. Оскільки вимоги до потужності постійно зростають, традиційні архітектури живлення поступово втрачають здатність задовольняти потреби у ефективному та стабільному електроживленні, що призводить до поступового появи передових архітектур живлення, таких як розподілена система живлення 48 В, багатофазне понижувальне перетворення та цифрове керування, як основних рішень.

1- Основні архітектури живлення серверів ШІ

1.1 Централізована архітектура живлення

Традиційні централізовані джерела живлення використовують один блок живлення (PSU) для перетворення змінного струму на постійний струм 12 В, який потім розподіляється між різними навантаженнями через материнську плату. Вони мають відпрацьовану конструкцію, низьку вартість і просте централізоване управління. Однак із зростанням обчислювальної потужності серверів штучного інтелекту їхні недоліки стають очевидними: довгий шлях передачі 12 В призводить до значного зростання втрат на провідність (I²R); смуга регулювання напруги обмежена, що впливає на швидкість динамічної відповіді; важко впоратися з різкими змінами навантаження на рівні наносекунд у CPU/GPU; система має погану надійність резервування, і вихід з ладу одного модуля живлення може призвести до аварійного завершення роботи всієї системи, що свідчить про низьку надійність.

1.2 Розподілена архітектура живлення (DPA)

Архітектура розподіленої потужності стала переважним вибором для великих серверів штучного інтелекту. Її основою є використання 48-вольтової проміжної шини живлення. Блоки живлення (PSU) видаватимуть постійний струм 48 В, використовуючи характеристики високої напруги передачі та низького передаваного струму, щоб значно зменшити втрати енергії на шляхах розподілу. Поблизу ключових навантажень, таких як процесори та графічні процесори, розміщуються перетворювачі живлення біля навантаження (POL), які безпосередньо перетворюють 48 В на необхідні низькі напруги (наприклад, 0,8–1,8 В), забезпечуючи локалізоване та точне електроживлення, що значно підвищує швидкість реакції на перехідні процеси та точність регулювання напруги.

48 В Розподілена архітектура живлення (джерело зображення: Інтернет)

1.3 Архітектура багатофазного понижувального перетворення

Це конкретний рішення для живлення від POL надзвичайно потужних навантажень (наприклад, CPU/GPU). Шляхом поперемінного управління кількома паралельними синхронними понижувальними ланцюгами, що живлять один процесор, його переваги включають: зменшення струмового навантаження та теплових втрат на фазу після розподілу струму; ефективне згладжування пульсацій вихідного струму за рахунок багатофазної чергової роботи, що зменшує залежність від декуплюючих конденсаторів; а також динамічне ввімкнення/вимкнення кількості фаз залежно від споживання потужності процесором для оптимізації ефективності при малих навантаженнях.

1.4 Цифрова архітектура керування живленням

Шляхом заміни деяких аналогових схем цифровими процесорами сигналів (DSP) або мікроконтролерами (MCU) досягається інтелектуальне управління енергоспоживанням. Це дозволяє використовувати складніші та гнучкіші алгоритми керування для оптимізації динамічної відповіді й енергоефективності, а також підтримує режим моніторингу в реальному часі, коригування параметрів, прогнозування несправностей і віддалене керування (наприклад, на основі протоколів PMBus/I2C) за допомогою програмного забезпечення. У передових розробках часто застосовується гібридний режим цифрового управління та аналогової швидкої відгуку, що забезпечує баланс між інтелектуальністю й швидкодією.

1.5 Модульне джерело живлення

Широко використовується у серверах штучного інтелекту рівня центру обробки даних. Стандартизовані модулі живлення (наприклад, CRPS) підтримують гарячу заміну, резервування N+1 та онлайн-обслуговування, забезпечуючи надзвичайно високу доступність бізнес-операцій. Їх інтелектуальні функції дозволяють динамічно регулювати кількість активних модулів залежно від навантаження, уникнути неефективної роботи при малих навантаженнях і значно підвищити загальну енергоефективність центрів обробки даних.

2- Виклики, пов'язані з еволюцією архітектури живлення серверів штучного інтелекту для дроселів

Інновації в архітектурі живлення серверів штучного інтелекту поставили жорсткіші вимоги до продуктивності дроселів, спонукаючи технології дроселів йти в ногу з досягненнями конструювання систем живлення. Продукти-дроселі мають відповідати таким вимогам.

① Низький опір постійному струму: Сучасні вимоги до серверів штучного інтелекту високопродуктивних систем значно зросли, що вимагає від дроселів високої стійкості до проходження струму та чудових показників теплового управління. Коли через дроселі проходять великі струми, вони нагріваються. Погане відведення тепла може призвести до погіршення робочих характеристик або навіть виходу з ладу матеріалу дроселя, що впливає на стабільність живлення. Тому конструкція з низьким опором постійному струму (DCR) стала ключовим параметром для дроселів, ефективно зменшуючи втрати енергії та нагрівання, завдяки чому дросель демонструє високу надійність у застосунках з великим струмом.

② Висока частота, низькі втрати: Сучасні джерела живлення для серверів штучного інтелекту вимагають рівнів ефективності 97% або навіть 99%, при цьому індуктивні трансформатори становлять значну частину втрат у системі. Оскільки частоти перетворення потужності продовжують зростати, індуктивності мають забезпечувати баланс між високочастотними характеристиками та високою ефективністю, мінімізуючи вихрові струми та втрати на гістерезис. Збільшені втрати, спричинені високочастотними струмами, потребують постійної оптимізації матеріалів та конструкцій індуктивностей, щоб відповідати вимогам широкого діапазону частот і високої ефективності.

③ Мініатюризація та тонкий дизайн: Сервери штучного інтелекту мають обмежений внутрішній простір, що вимагає додаткового зменшення розміру котушок індуктивності без втрати продуктивності. Мініатюризація та тонкий профіль є майбутніми тенденціями у розробці котушок індуктивності. Використання матеріалів магнітопроводів з високою густиной та сучасних технологій формування дозволяє зробити котушки меншими за розміром і одночасно зменшити їхню вагу, що полегшує високощільність монтажу та ефективно економить цінне місце на друкованій платі. Крім того, такі конструкції повинні забезпечувати баланс між механічною міцністю та тепловими характеристиками, щоб запобігти погіршенню продуктивності в складних умовах експлуатації.

④ Висока надійність: Сервери штучного інтелекту зазвичай працюють в умовах широкого температурного діапазону та тривалого навантаження. Котушки індуктивності повинні мати добру адаптацію до температурних умов і надійну стабільність, здатні ефективно протистояти впливу високих температур та змін у зовнішньому середовищі, забезпечуючи безперервну та стабільну роботу обладнання.

5 ЕМІ Продуктивність: Магнітна екрануюча структура може ефективно запобігати пошкодженню, спричиненому електромагнітними перешкодами для сусідніх компонентів або ліній сигналів, забезпечуючи точну обробку слабких сигналів сервером. Індуктивності з високими показниками ЕМІ можуть зменшити електромагнітне забруднення навколишнього середовища та підвищити загальну перешкодостійкість системи.

6 Конструкція з низьким рівнем шуму: Зі зростанням вимог до контролю шуму серверів, увага також приділяється дзижчанню котушок індуктивності. Шум, що виникає через вібрацію самої котушки індуктивності, впливає на середовище центру обробки даних та сприйняття користувачем. Особливо в серверних приміщеннях великомасштабних хмарних центрів обробки даних важливість конструкції з низьким рівнем шуму не може бути проігнорована. Технологія литих котушок індуктивності та регулювання резонансної частоти забезпечують ефективні рішення для зменшення дзижчання, значно покращуючи адаптацію блоків живлення серверів до навколишнього середовища.

У підсумку, індуктивності стикаються з кількома викликами в системах живлення серверів штучного інтелекту, включаючи високий струм, малі розміри, високу частоту, сильну перешкодостійкість, широку адаптацію до температур та низький рівень шумів. Щоб відповідати жорстким вимогам застосування за нових тенденцій, необхідний постійний прогрес завдяки інноваціям у матеріалах, оптимізації конструкції та оновленню технологічних процесів.

3- Застосування та рекомендації щодо вибору індуктивностей для джерел живлення серверів штучного інтелекту

Індуктивності в джерелах живлення серверів штучного інтелекту виконують кілька функцій, таких як фільтрація, дроселювання, стабілізація напруги та струму, а також пригнічення шумів. Для високопродуктивних і високонадійних вимог серверів штучного інтелекту за нових тенденцій правильний вибір індуктивності має вирішальне значення. Codaca зосереджена на рішеннях індуктивності з високою надійністю та запустила кілька високопродуктивних індуктивних продуктів для серверів штучного інтелекту та пов'язаних інтелектуальних пристроїв, охоплюючи різні категорії, такі як індуктивності надзвичайно високого струму, компактні індуктивності високого струму та формовані низькоіндуктивні індуктивності з високим струмом.

Серед них, компактний високоточовий індуктор потужності серії CSBA використовує саморозвинений магнітний порошок Codaca як матеріал магнітопроводу, що характеризується надзвичайно низькими втратами в осерді, чудовими характеристиками м'якого насичення струму та властивостями низьких втрат на високих частотах. Його компактна конструкція економить монтажний простір, що робить його придатним для вимог щільного монтажу. Діапазон робочих температур від -55℃ до +170℃ дозволяє адаптуватися до умов роботи при високих температурах. Індуктивності серії CSBA відповідають вимогам продуктивності індуктивностей для GaN-джерел живлення з високою частотою, низькими втратами, високою потужністю та широким діапазоном температур і широко використовуються в ключових модулях, таких як перетворювачі DC-DC та імпульсні стабілізатори.

The індуктивності формовані серії CSHN , розроблені спеціально для застосувань штучного інтелекту, мають формовану структуру з ультра низьким рівнем дзижчання. Вони характеризуються ультра низькою індуктивністю, екстремально низьким опором постійному струму, відмінними характеристиками м’якого насичення та високою струмовою навантажувальною здатністю. Вироби мають стрункий дизайн, що задовольняє вимоги до мініатюризації та високощільної упаковки для чіпів штучного інтелекту та силових модулів. Діапазон робочих температур становить від -40℃ до +125℃, що відповідає суворим вимогам інтелектуальних обчислювальних пристроїв.

При виборі компонентів інженерам слід враховувати характеристики навантаження, струм, розмір, робочу частоту та умови охолодження сервера штучного інтелекту, щоб обрати найбільш підходящу модель індуктивності. Наприклад, у компактних корпусах серверів із обмеженим простором, Серія CSBA компактних потужних індуктивностей з високим струмом стане ідеальним вибором. Щоб відповідати вимогам застосувань штучного інтелекту щодо низької індуктивності, високого струму та малих розмірів, Формовані індуктивності для ШІ серії CSHN можна вибрати. Правильний підбір індуктивних компонентів високого струму може максимально підвищити ефективність перетворення потужності та стабільність системи серверів штучного інтелекту.