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Power Electronics 文章

以 48V 为 AI 处理器供电,向正确方向迈进

前沿 AI 工厂正朝着 1GW 算力迈进,其使用的 GPU 数量可达 25 万乃至更多。未来 AI 工厂的总用电量中,GPU 的消耗占比预计将达到 50%。为这些系统供电,最佳方式是什么?目前业界标准是采用多相方案,但细究之下,该方案存在过多不容忽视的缺陷。与分比式电源架构相比,多相方案表现如何?

Data center image

By Maury Wood, VP Strategic Marketing

随着 AI 处理器对功率水平的要求不断攀升,供电效率正成为 AI 基础设施面临的关键挑战。本文探讨了在下一代 AI 数据中心中,相较于传统的 6V 多相供电方案,48V 分比式电源架构如何显著降低能量损耗,减少运营成本并提升可扩展性。

在一定的抽象层面上,现代 AI 处理器无非是每秒与其他 AI 系统处理器(通常是 CPU)、网络处理器和存储设备交换数万亿字节的数据,每秒执行数千万亿次并行向量运算,并全年无休、昼夜不停地持续耗散两三千瓦的热量。从这个角度看,AI 处理器堪称世界上最昂贵的电加热器。事实上,单个当代 AI GPU 加上高带宽内存(HBM)加速器所持续散发的热量,就等同于一台沙龙级吹风机。AI 电源系统工程师正专注于高效供给所需电能,同时减少因向这些庞大计算引擎输送足够功率而产生的热损耗。继供电网络(PDN)从 12V 转向更高效的 48V 之后,数据中心机架供电近期向 800V DC 的转变正获得越来越多的关注,被视为 AI 基础设施行业的下一步变革。然而,负载点处稳压器在电流密度和电流增益方面存在的挑战,正导致整个行业走向错误的方向。这种从高效的 48V PDN 向 6V 和 2V PDN 的倒退,将带来巨大且不必要的热功率损耗。

以一款先进的 AI 处理器(图 1)为例,其热设计功耗(TDP)为 3kW,在 0.6VDD 下需要 5000A 的热设计电流(TDC)。请注意,AI 处理器可能拥有数十个供电轨,各有不同的电压和电流输送需求,因此本文中的建模为清晰起见进行了简化。该示例 AI 处理器基于小芯片设计,假设封装尺寸约为 55mm×74mm,即约 4070mm²。由此可得,封装级(通常为 CoWoS 或 EMIB)功率密度约为 740mW/mm²,电流密度约为 1.23A/mm²,这印证了这些处理器如同强劲加热器,需要采用直触芯片式液冷技术,以保障多年持续可靠运行。

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图 1:先进的 AI 处理器示例,CoWoS 小芯片封装尺寸为 55mm×74mm,面积为 4070mm²。

业界标准的供电架构提案:正走向错误方向

传统的标准负载点(PoL)AI 处理器供电架构,无论是横向放置(LPD)还是垂直放置(VPD),均采用交错式脉宽调制(PWM)跨电感稳压器(TLVR),通常由数十个垂直放置的电源模块按顺序以“多相输出”方式协同工作。多个多相稳压器(VR)组合起来,以满足各供电轨(多个逻辑核心轨、HBM 存储轨、物理层 SerDes 轨、输入输出轨等)的电流需求,包括持续电流和峰值电流。在该电源架构中,数字多相控制器必须在处理器电压纹波容差范围内实现各相之间的模拟电压平均,并管理数十个 PoL 多相电源模块之间的精确输出均流。

6V multiphase powertrain showing transformation then regulation stages and the voltage averaging characteristic image

图 2:6V 多相功率链,展示先变压后稳压的级联结构以及电压平均特性。

多相架构的一个关键技术特征是,其功率链结构先进行变压,再进行稳压。在输入电压为 48V 的 AI 加速卡场景中,功率链的第一级将 48V 变换为 12V(4:1 定比转换),而近来更常见的 是将 48V 变换为 6V(8:1 定比转换)。第二级为多相 TLVR 降压稳压器,将 6V 调节至低于 1V 的电平,例如针对处理器核心轨的 0.6V(10:1 降压)。初始变换级通常称为中间母线转换器(IBC),连接各级的母线通常称为中间母线。由于当前最先进的 AI 处理器对输入电流的要求极高(本文分析中使用的 0.6V 下 TDC 为 5kA),流经 6V 中间母线的电流达到 500A。假设该横向中间母线上 PCB 电源平面和接地平面的集总电阻为 200 微欧(µΩ),则每张 AI 加速卡的 I²R 热损耗为 50W,而一个机架内通常包含数十张此类加速卡。

未来 AI 数据中心的提案架构基于 800V 配电,并将依赖独立的电源侧柜,创建一条中间母线(目前提案为 6V),通向计算机柜的处理器托盘,再馈送给多相 VR。这种电源架构存在巨大的中间母线 PCB 热损耗,因为 PDN 阻抗远高于 200µΩ,因此需要采用镀银铜母线液冷技术,同时面临严峻的金属成本和采购挑战。

Current industry-standard 6V multiphase power architecture with high intermediate bus power and scalability constraints image

图 3:当前业界标准的 6V 多相电源架构,存在高中间母线功率和可扩展性受限的问题。

向正确方向迈进:具备电流倍增功能的 48V 分比式电源架构

多相 TLVR 稳压方案的高性能替代方案是 48V 分比式电源架构(FPA™),其在负载点采用电流倍增技术。该电源架构将 48V 从 AI 加速器输入电源连接器一直延伸至 AI 处理器,与 6V 多相 VR 及中间母线电源架构相比,大幅降低了 AI 计算托盘和 AI 工厂中的热损耗。

FPA 同样采用两个 DC-DC 转换器级,但其架构顺序为先稳压后变压,与传统多相 VR 功率链架构的先变压后稳压顺序相反。稳压级由升降压或降压 DC-DC 转换器实现。变压级由电流倍增器实现,其将经稳压的 48V 分比式母线电压除以 K 因子(本例中 K = 48),从而得到 1V 的标称 AI 处理器供电轨。K 因子的倒数即为变压级的电流增益。

电流倍增器具备多项独特且创新的高性能特性,包括:

  • 理想的 DC-DC 变换器特性,无内部储能
  • 高电流增益(> 40)和高电流密度(持续电流 > 3A/mm²,峰值电流 > 6A/mm²)
  • 低输出阻抗
  • 高带宽,增强瞬态响应敏捷性
  • 一流的瞬态响应能力(8.6A/µs),压摆率为 400ns
  • 低 EMI,得益于零电压开关(ZVS)和零电流开关(ZCS)技术,具有纯净的噪声频谱
  • 低输出电压纹波
  • 模块热阻低于 0.15°C/W
  • 模块高度为 1.5mm

向正确方向迈进的 48V FPA 直抵负载点,在中间母线 / 分比式母线上的热耗散是 6V 多相 VR 电源架构的 1/64,是新兴的 2V 集成稳压器(IVR)方案的 1/576。

以所述 3kW TDP 和 5kA TDC 的先进 AI 处理器为例,假设中间母线 / 分比式母线上 PCB 电源平面和接地平面的集总电阻为 200µΩ,则 48V FPA 在分比式母线上的热耗散约为 780mW,而 6V 多相方案在中间母线上的热耗散约为 50W。

Industry standard multiphase VPD versus Factorized Power Architecture VPD illustrates the 64 times higher intermediate bus thermal dissipation compared to 48V FPA VPD image

图 4:业界标准多相 VPD 与分比式电源架构 VPD 的对比,显示 6V 多相方案中间母线热耗散比 48V FPA VPD 高出 64 倍。两种方案均假设母线电阻为 200mΩ。图中所示为简化模型。

AI 工厂层面:48V 直抵负载点与 6V 直抵负载点的综合节能与成本节约分析

归纳要点:6V 多相电源架构的热耗散比 48V 分比式电源架构高出 64 倍。虽然 800V 配电至 AI 电源侧柜的做法可减少热损耗,但多相 VR 电源架构所采用的 6V PDN 却使中间母线热损耗增加了 64 倍。显然,在降低 AI 工厂能耗这一紧迫的行业诉求与社会期望面前,6V 多相 AI 处理器电源架构正朝着错误的方向前进。

归根结底,成本决定一切

Intermediate bus thermal power reduction – Vicor 48V FPA versus 12V multiphase, 6V multiphase, and 2V integrated voltage regulation image

图 5:中间母线热功率降幅——Vicor 48V FPA 与 12V 多相、6V 多相和 2V 集成稳压方案的对比。

前沿 AI 工厂正朝着 1GW 算力迈进,其使用的 GPU 数量可达 25 万乃至更多。未来 AI 工厂的总用电量中,GPU 的消耗占比预计将达到 50%。对于 25 万台 GPU(按每台 GPU 3kW TDP 的型号处理器计算),6V 多相稳压器中间母线的总热损耗约为 12.5MW(兆瓦),而对应的 48V 分比式母线总热损耗约为 195kW(千瓦)。这 64 倍的降幅相当于每年节约约 12.3MW 的电能,即约 108GWh(吉瓦时)。再次强调,这些处理器全年 365 天、每天 24 小时不间断运行。按公用事业级电力批发价格每 1GWh 约 45000 美元计算,每年减少 109GWh 的能耗相当于节省约 490 万美元的运营支出(OPEX)。按四年折旧期计算,累计运营支出节省接近 2000 万美元。

综上所述,在 1GW AI 工厂中,每年可节省 500 万美元的电力运营支出,加上每台 GPU 因采用 48V 直抵负载点方案相较于 6V 多相电源架构减少 55W 热损耗,这些数据充分表明,基于 48V 的分比式电源架构在性能、运营成本和节能方面,正引领未来 AI 基础设施走向正确的方向。

FPA™ 是 Vicor 公司的注册商标。

本文最初由  Power Electronics 发布。

Maury Wood 现任 Vicor 战略市场营销部副总裁。在加入 Vicor 之前,Maury 曾在各种光纤测试与半导体公司担任过高级职务,包括 EXFO、AFL、博通、恩智浦、模拟器件以及赛普拉斯等。他毕业于密歇根大学,获电子工程学士学位,并在美国东北大学、巴布森学院和麻省理工学院完成了研究生学业。Maury 喜欢攀岩、野外滑雪、山地骑行以及爵士贝斯演奏。

Maury Wood

Maury Wood,战略营销总监

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