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AI高能耗和難散熱問題如何突破?

向欣電子 ? 2025-05-27 14:19 ? 次閱讀
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隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用,從智能手機自動駕駛汽車,從智能家居工業(yè)自動化,AI供電芯片的需求量正呈爆炸式增長。它不僅為AI系統(tǒng)提供穩(wěn)定的電力供應(yīng),確保系統(tǒng)的正常運行,而且還肩負著節(jié)能減排、降低能耗的重任。然而隨著算力需求的提升,AI設(shè)備的能耗、散熱等問題凸顯,這無疑給AI供電芯片帶來了新的挑戰(zhàn),如何實現(xiàn)高效率、低功耗、持續(xù)穩(wěn)定的供電成為了業(yè)界關(guān)注的焦點。

能耗“突飛猛進”:算力比拼加速,能耗日益攀升

算力核心設(shè)備由傳統(tǒng)的CPUGPU的轉(zhuǎn)移,不僅提升了計算效率,更使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和深度學習模型得以實現(xiàn)。然而,高性能往往伴隨著高能耗。在追求更快計算速度的同時,GPU的能耗也在不斷上升,給數(shù)據(jù)中心和服務(wù)器帶來了巨大的能源壓力。荷蘭數(shù)據(jù)科學家Alex de Vries在專注能源研究的學術(shù)期刊《Joule》上發(fā)表的一項研究顯示,按照當前趨勢,到2027年,整個人工智能行業(yè)每年將消耗85至134太瓦時的電力(1太瓦時=10億千瓦時)。

散熱“力不從心”:高性能AI芯片的燙手難題

高性能的AI芯片在運行過程中會產(chǎn)生大量熱量,如果不能及時有效地散熱,不僅會影響設(shè)備的穩(wěn)定運行,還可能縮短其使用壽命,制約AI算力的進一步增長。未來,單顆高性能AI芯片的熱設(shè)計功耗將突破1000W,達到了傳統(tǒng)風冷散熱的極限。因此,各大公司紛紛投入研發(fā),探索更有效的散熱解決方案,例如行業(yè)巨頭們正在推進的液冷技術(shù)等。

可靠性“搖擺不定”:大模型訓練,AI芯片一損俱損

AI應(yīng)用對芯片的性能與可靠性要求非常高。為了完成一個大模型的訓練任務(wù),通常需要幾千張甚至幾萬張計算卡進行級聯(lián),提供充足的算力。如果有一張卡出了問題,那么整個大模型的訓練都會受到影響。如何定位到失效的板卡也是非常費時費力的工作,嚴重影響訓練的效率。

MPS AI電源解決方案的四大突破,助力化解上述難題

MPS深耕計算領(lǐng)域多年,從筆記本、臺式機到自動計算平臺,再到數(shù)據(jù)中心服務(wù)器,與各大平臺都有緊密的合作。隨著傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心通過集成AI技術(shù)來實現(xiàn)智能化升級,MPS也在快速迭代電源方案,為行業(yè)和客戶提供高品質(zhì)、可靠的AI電源解決方案,適用于AI 推理卡、訓練卡、邊緣計算設(shè)備、超算服務(wù)器等各類應(yīng)用場景。

8a27ddfe-3ac2-11f0-986f-92fbcf53809c.png圖1:MPS AI硬件電源解決方案

8a3e4972-3ac2-11f0-986f-92fbcf53809c.png圖2:MPS典型AI電源應(yīng)用

突破一:體量更緊湊、功率密度更高、配電損耗更低

MPS的AI電源方案采用創(chuàng)新設(shè)計,體量更緊湊,配電損耗更低,使數(shù)據(jù)中心在給定機柜范圍內(nèi)的計算能力得以提升。

相比競爭對手的方案,MPS的功率轉(zhuǎn)換技術(shù)在主板上占用的空間更小,這樣所有處理器能更緊密地結(jié)合為一體,在更小的空間內(nèi)實現(xiàn)更強的計算能力。下圖是MPS新型開放式框架電源模塊Intelli-Module的3D概念圖,展現(xiàn)了高度集成的數(shù)字多相電源模塊。

8a51ad64-3ac2-11f0-986f-92fbcf53809c.png圖3:高度集成的Intelli-Module

MPS 專注改善數(shù)據(jù)中心的功率密度,因為數(shù)據(jù)中心面臨著人工智能等新計算應(yīng)用的更大功率需求。以創(chuàng)新手段提升功率密度意味著減小配電損耗,從而降低數(shù)據(jù)中心的總運營成本、單次計算輸出的總成本以及碳排放。而機柜數(shù)量減少后,數(shù)據(jù)中心的物理占用空間也能最大限度地縮減。

130A、兩相、非隔離式降壓電源模塊MPC22167-130是MPS Intelli-Module系列的最新產(chǎn)品,它將 DrMOS、電感和其他無源元件集成到單個封裝中,不僅占位面積小,功率密度還提高了2.5 倍。而且,它允許將多相穩(wěn)壓器(VR)放置在更靠近處理器的位置,從而減少了配電網(wǎng)絡(luò) (PDN) 的損耗(見圖4)。

8a68442a-3ac2-11f0-986f-92fbcf53809c.png圖4: Intelli-Module 與 DrMOS 的占板面積比較

多個 MPC22167-130 器件可與第一級電源模塊配合使用,以支持端到端的電源解決方案,同時能夠滿足AI 處理器的高功率要求。下圖展示了采用 MPC22167-130 實現(xiàn)的參考設(shè)計示例。

8aaff572-3ac2-11f0-986f-92fbcf53809c.png圖5:具有 48V 輸入和 0.8V 輸出的 2000A OAM 外形規(guī)格參考設(shè)計

該參考設(shè)計可應(yīng)用于OAM 形態(tài)的 AI 處理器,它采用 MPC22167-130 支持 2000A 的最大輸出電流 (IOUT),其中第二級方案的設(shè)計采用了MPC22167-130 與 數(shù)字16 相控制器MP2891的組合方案。

突破二:電源轉(zhuǎn)換效率更高、頂部散熱設(shè)計兼容液冷

為了解決高功率密度電源模塊中的散熱問題,MPS多管齊下:一方面優(yōu)化內(nèi)部結(jié)構(gòu)和器件設(shè)計,提升電源轉(zhuǎn)換效率,降低功耗,同時減少熱量產(chǎn)生,確保設(shè)備穩(wěn)定運行;另一方面,將模塊做成頂部散熱,方便散熱器的設(shè)計;不僅如此,器件還能兼容液冷的應(yīng)用,借助液冷增強服務(wù)器散熱效果,從而進一步發(fā)揮電源的極致性能,使單機柜功率大幅提升。

8adea84a-3ac2-11f0-986f-92fbcf53809c.png圖6:MPS磁芯設(shè)計對電源模塊效率的影響

突破三:嚴密的仿真計算、嚴格的出廠測試

AI芯片批量的一致性和可靠性是非常重要的,沒有多年的經(jīng)驗積累和嚴格的市場檢驗,是磨礪不出好的AI電源的。MPS在設(shè)計階段,會通過仿真和理論計算,確定所有器件的工作條件,從而選取合適的電子器件。采用高電流等級、高耐壓的電子器件,內(nèi)部電感為MPS專利設(shè)計,飽和電流高。而在研發(fā)階段,MPS則采用不同批次的模塊產(chǎn)品進行可靠性實驗,出廠前會逐項測試模塊電氣性能及參數(shù),最后還會進行老化測試及前后參數(shù)對比分析。

8afb9504-3ac2-11f0-986f-92fbcf53809c.png圖7: MP2891 和MPC22167-130 的 SIMPLIS 模型

8b1f09bc-3ac2-11f0-986f-92fbcf53809c.png圖8:SIMPLIS 仿真與實驗室測量的比較,誤差僅為 5mV

突破四:實用的仿真工具、專業(yè)的技術(shù)支持、靈活的供應(yīng)鏈管理

MPS能夠提供很多好用的前期評估工具,如PDN仿真工具、仿真模型、靈活的GUI等,在前期和后期都能協(xié)助客戶更方便地進行方案測試,確保精準落地。

8b4485a2-3ac2-11f0-986f-92fbcf53809c.png圖9:由 MPS 支持的用戶測試可視化界面(GUI)

同時,MPS的工程師也將全程提供專業(yè)的技術(shù)支持,幫助客戶及時解決實際應(yīng)用中遇到的難題。另外,MPS采用供應(yīng)鏈multi-source管理,提高供應(yīng)鏈的靈活性和自主性,優(yōu)化生產(chǎn)工藝,以保證充足的產(chǎn)能,支撐AI對芯片大規(guī)模用量的需求。

MPS 電源方案,助力每一個人工智能(AI)硬件系統(tǒng)!

MPS 的AI電源解決方案提高了數(shù)據(jù)中心的計算能力,創(chuàng)新型電源架構(gòu)方法增大了每個機柜的功率密度,減小了服務(wù)器的配電損耗,在提升AI算力的同時有效降低能耗,從而助力節(jié)省能源和降低運行成本。另外,兼容液冷應(yīng)用的設(shè)計、芯片的一致性與可靠性保障、便捷好用的仿真工具、專業(yè)及時的技術(shù)支持、靈活自主的供應(yīng)鏈等眾多優(yōu)勢,也能夠讓客戶在設(shè)計方案時更省時、更安心!


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