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人工智能（AI）在消费和商业市场中的快速普及，正推动着高性能计算和网络领域迎来前所未有的投资热潮。随着AI模型规模不断扩大并在各类应用中广泛普及，对计算power 的需求power 攀升。 为满足这一需求，预计异构处理单元（XPU）的power 将从目前的1–1.5千瓦攀升至2030年的5千瓦以上[1]。power 激增，正推动着从电网到核心对更高密度、更高效power 解决方案的需求。
支持AI规模化的新兴power
数据中心内415-480 VAC的分配导致了复杂的电力转换。power 转换为power 支持电池备份，随后再转换回交流电进行进一步分配。 但随着AI系统规模扩大，这种能量损耗带来的成本已难以承受。行业的一个关键关注点是高压直流（HVDC）配电，它既能减少传导损耗，又能减少大型集群中的转换阶段数量。
目前提出的主要解决方案包括 ±400 V（Mt. Diablo）或 800 V（Kyber）直流power 。HVDC 解决方案的第一阶段仍将依赖 415-480 VAC 配电系统配合侧挂式power ，从而减少部分power 损耗。此方案的power 阶段比现有系统更少，并通过向相邻计算机架输送 HVDC 来降低传导损耗。 然而，为了进一步减少power 阶段，数据中心将把高压直流电（HVDC）分布到整个集群中。通过在计算机架的系统托盘内实施800V直流-直流（DC-DC）转换，减少母线导通损耗，将实现额外的节能效果。
这种部署将需要在密度和效率方面实现显著提升。 过去几个月，超大规模数据中心运营商明确提出了对更高power 、power 、密度和可扩展性的普遍需求 [2]，而供应商也相应提出了转换器拓扑方案及相关考量以满足这些需求 [3]。
这标志着实质性的进展，且解决方案的关键性能目标已触手可及。这些新一代power 架构的优势包括：
- 高转换比——要将高压直流（HVDC）配电电压转换为极低的XPU核心电压，同时尽可能减少转换级数，就需要较大的降压比（>1000:1）。基于宽禁带半导体（如氮化镓（GaN））的解决方案，由于其击穿电压更高，且与基于硅的解决方案相比，导通损耗和开关损耗更低，因此能够实现更高的转换比。
- 与当前power （PSU）设计相比，密度显著提升——power 的增加并未带来power 可用空间的相应增加。计算机和网络架构对物理距离提出了限制，因此需要更紧凑power 。得益于其卓越的开关特性，氮化镓（GaN）power 能够支持更高频率的运行，从而允许使用更小的储能组件，例如电容器、电感器或变压器。
- 大规模应用下的极高效率——数据power 激增意味着每个环节的power 都会直接转化为能源成本。因此，必须在不牺牲效率的前提下实现高转换比和高密度。氮化镓（GaN）器件具备最佳的性能指标——包括更低的单位导通电阻、极小的开关电荷以及更优的高频性能指标（FOM）——从而在给定的转换比和密度下实现最高效率。
氮化镓如何推动数据中心创新
数据中心市场不仅要求卓越的性能，还要求出色的质量和可靠性。 业界日益形成共识，认为Power 是数据中心高压直流（HVDC）解决方案的关键使能技术。
格罗方德（GlobalFoundries）正在开发氮化镓平台以支持这一转型，包括高压（650V）和中压（200V及以下）器件。这些平台将提供业界领先的性能指标，并具备超大规模云服务商在部署大规模人工智能时所需的可靠性和坚固性。
高压直流（HVDC）架构的扩展机遇
展望解决方案的广泛部署，目前仍存在若干重要机遇，每一项都为推动拓扑结构选择和设备优化领域的下一波创新提供了空间：
- 制定明确的安全与隔离要求：迄今为止，关于安全与隔离的讨论仅停留在宏观层面，但高压直流（HVDC）架构将需要隔离措施。若通过间距（沿面距离和气隙）来满足安全与隔离要求，可能会对功率密度造成显著影响；而通过机械手段（如 conformal coating 或灌封）来满足要求，则可能降低热性能——这两种方法都会增加系统在现场的维护难度。 在材料、机械结构和系统架构方面，找到恰当的平衡点将带来巨大的创新机遇。
- 为扩展下一代数据中心定义电磁干扰（EMI）和电磁兼容性（EMC）要求：鉴于数据中心需要符合严格的电磁干扰（EMI）和电磁兼容性（EMC）标准，业界必须确定何种拓扑结构能够满足这些要求。 若扩展高压直流（HVDC）解决方案需采用笨重的滤波器组件，这可能导致无法达到密度目标，进而迫使选择替代拓扑结构。关键在于这些要求必须能够扩展至多吉瓦级数据中心，以确保集群间的互操作性，否则兼容性和性能将面临风险。
- 趋向于最佳降压比和系统级power 策略：行业将趋向于16倍或64倍的降压比，还是随着HVDC换流器进入系统机箱，系统设计师会围绕不同的电压等级来优化power ？ 如果解决方案是基于系统级优化进行定制，这很可能导致既需要稳压HVDC换流器，也需要非稳压固定倍数换流器，而这两类换流器对瞬态响应的要求截然不同。这些权衡将在未来影响从机架输入到XPU的整体系统设计。
打造可扩展、高效且可持续的数据中心
随着这些解决方案的不断演进和成熟，GF 将与客户通力合作，优化器件开发，将驱动器和传感器功能与power 集成，并实现power 与其他组件的异构集成。
令人鼓舞的是，在探讨换流器可行性的同时，业界参与者也在积极推动开放标准的制定，例如“开放计算项目”（Open Compute Project）Power ，该项目将为可扩展且互操作的高压直流（HVDC）架构提供发展路线图。
采用高压直流（HVDC）架构，使运营商和原始设备制造商（OEM）能够将效率提升直接转化为XPU和网络集群的性能——在保持相同能耗水平的同时，提供更高的每秒浮点运算次数（FLOPs），同时减少能量损耗、降低运营成本、提高机架级密度，并通过更高效的power 推进可持续发展目标。要在大规模环境中满足这些严苛的要求，必须优先确保解决方案具备互操作性，并持续创造长期的生态系统价值。
注意事项。
[1]据称未来的人工智能处理器power 将高达15,360power 巨大的power 将需要采用先进的浸没式和嵌入式冷却技术 | Tom’s Hardware
[2] 资产份额 – NVDAM
[3]踏上800V总线之旅：Power 及其驱动芯片 | 《电子设计》
作者：蒂姆·纳特
