AI处理器垂直供电电源

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在大型数据中心训练越来越大的人工智能模型，需要日益强大的计算能力，并且要将多达 10 万个处理器集群到一台虚拟机中。这将在三个层面带来挑战：

• 为现代处理器供电，使其能承受更高的负载电流和强烈的瞬时负载变化。预计，在本十年内，每个处理器的安培数将达到 10,000 安培，这与当今的需求相比是数量级的增长。

• 为人工智能服务器机架供电，其功率将超过 1 兆瓦。这意味着机架功率将在现有水平上再增长一个数量级。

• 为整个千兆瓦级的数据中心供电，这需要不同的基础设施以及在数据中心内分配电力的新颖方式。此外，随着数据中心成为电力的大量消耗者，电力缓冲、负载曲线以及辅助电网服务的配置将成为必要。

这是人工智能供电（从电网到核心）的三种可能场景。

人工智能模型训练对数据中心电力系统带来的挑战，随着 AI 模型规模持续扩大，数据中心需要整合海量处理器，这使得电力供应在处理器供电、服务器机架供电、数据中心整体供电三个层面都面临升级需求，包括应对更高的电流、更大的功率规模，以及构建适配的电力基础设施、电力缓冲机制等，AI 发展对电力系统从硬件到整体架构具有全方位技术挑战。

上图为传统的处理器横向供电，和AI处理器垂直供电的差异及演化，传统处理器供电方式由48V母线电压由单相IBC电源降压到10到15V的中间母线电压，即4:1变换器，再由横向供电方式，由12V转为0.75V供给处理器。

由于电流的增加，AI处理器场景，由48V母线电压通过单相或者双相的8:1的IBC变换器由48V转到6V左右，即5到7.5V范围，再由垂直供电电源由6V转为0.75V 。

这里垂直供电电源，即由集成芯片和电感组成的多相BUCK电路。

采用分立功率级和独立电感器的横向供电方式会占用过多空间，且在如此巨大的电流水平下，供电网络的损耗问题也使其效率低下。因此，电力将通过主板向处理器背面的垂直供电方式提供。

注：素材来源于英飞凌技术文档。

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