人工智能正以前所未有的速度融入我们的职业和个人生活。通过简化软件开发、应对复杂的分析挑战以及自动化日常文档处理，AI已不再仅仅是一种工具;它从根本上改变了我们创造和解决问题的方式。

这些新一代AI服务器带来的代价，在很大程度上源于对电力需求的指数级增长。电力消耗的核心是图形处理器(GPU)，它由数十亿个微观晶体管压缩在硅基板上制成，特征尺寸小至20埃(约等于DNA分子双螺旋的宽度)。激活这数十亿个处理单元所需的功率，与其计算能力的提升速度一样快。表1展示了使用英伟达(Nvidia)公布的截至2028年路线图的一个示例。

表1

英伟达Vera Rubin架构通常在单个服务器主板上配备两个Rubin GPU。它们与一个Vera CPU配对，组成所谓的Vera Rubin超级芯片。除了超级芯片之外，每块主板还需为各种其他元件提供高达12千瓦的电力。一个标准的英伟达Vera Rubin NVL72服务器机架通常包含18块服务器主板，因此每个机架的总需求为216千瓦。

等到Feynman发布时，这一数字至少翻倍，而1兆瓦的机架也将在不远的将来成为现实。

在机架内输送电力

在机架内分配216千瓦的电力并非易事。目前，机架采用带中性线的三相415伏交流电供电，以便机架内的每个电源单元可分别由240伏交流电供电。在内部，每个电源单元将240伏交流电转换为400伏直流电，然后进一步转换为48伏直流电，同时提供安全隔离。所有这些都位于数据服务器机架内的电源托盘中。然后，48伏直流电被分配到每个服务器托盘，在那里电子继续被处理降压至低于1伏直流电。

Blackwell代服务器主板需要高达3千瓦的功率。这意味着从机架电源流向服务器主板的电流为62.5安培。然而，对于功率为12千瓦的Rubin系统，电流增加到250安培，这对于通过常用连接器和母线来处理是相当困难的。现在，对于Feynman代，这个数字再增加两倍，电流量将变得不切实际，难以通过连接器输送到主板。

不可避免的解决方案涉及提高输送至服务器主板和机架内分配的电压。普遍的看法是，这种新电压将是800伏或±400伏。无论哪种情况，对于典型的Vera Rubin服务器主板，流向主板的电流都减少到15安培。

图1展示了三种不同的电力输送架构。±400伏或800伏的配电电压来自一个被称为“侧车”的单独指定电源机架。在下方两种情况下，高压直流电直接通过母线输送到服务器主板，然后在主板上转换为6伏直流电或12伏直流电。这两种电压分别被不同的服务器制造商所规划。图1顶部显示的最后一种情况保留了更传统的配置，即800伏被转换为48伏直流电。

图1

这种方法有两种情形：第一种是保留传统的48伏配电电源架，利用电源更高功率密度的优势，但需要在整个机架中使用更粗的电力母线。第二种方法是在每个服务器主板本地使用一个紧凑的800伏转48伏转换器，但这会占用处理器所需的宝贵面积。总体而言，这些48伏方法保留了服务器主板上传统硬件的使用，从而在服务器机架设计向更高功率水平演进时，简化了过渡过程。

服务器主板被视为宝贵的“不动产”，因此电力输送需要在保持极高转换效率的同时，占用尽可能少的空间。服务器板卡上的任何电源转换器不仅需要占据最少空间，而且需要极薄，以适应紧凑的板间间距以及将在整个主板上部署的激进热管理系统(见表1)。

一种展现最高效率、最高功率密度和最薄外形的解决方案是ISOP转换器(输入串联，输出并联)[3,4]。基本的ISOP配置如图2所示，它采用低压器件，以串联堆叠的方式构成LLC转换器，其输出端并联连接。一个工作于800伏的ISOP可以使用8个模块来实现，这些模块采用额定电压为150伏的氮化镓场效应晶体管(GaN FET)[5]，而不是两级转换器中会使用的额定电压为650伏的器件。

图2

与高压器件相比，低压器件具有更低的导通损耗和更高的有效工作占空比，从而减少了纹波电流损耗。此外，当LLC模块采用交错方式工作时，更多的模块数量有助于实现更好的热分布和更低的输出纹波电流。在ISOP配置中使用更多模块还有EMI方面的优势，因为高dv/dt转换的电压降低了，如图3所示。

图3

图4是一个6千瓦ISOP转换器的示例，其输入电压为800伏直流电，非稳压输出电压为12.5伏直流电。满载转换效率为97%，整个转换器占地面积小于5000平方毫米，厚度仅为8毫米。类似的ISOP方法也可以产生一个薄型、小巧且高效的800伏转6伏板载转换器。

图4

在服务器主板上选择分配12伏还是6伏电压，是配电损耗和转换损耗之间的一个具有挑战性的权衡。在12伏电压下，使用相同数量的铜布线时，主板上的损耗要小四倍。6伏总线可以更容易、更高效地通过单级转换降至低于1伏的电平，尤其是考虑到专为低压转换设计的最新一代GaN晶体管，但整个主板上更高的损耗可能会抵消这一优势。

取代AI服务器中的老化mosfet：

功率MOSFET作为电源转换中的关键元件已有近50年历史，而GaN晶体管的大规模生产也已超过16年[6]。GaN器件有望比硅MOSFET小得多且效率更高，然而，直到最近，这一愿景仅对额定电压在100伏至650伏之间的器件成为现实。

宜普电源转换公司(Efficient Power Conversion)在GaN技术方面的最新进展，催生了全新一代的GaN晶体管，在尺寸、效率和速度方面，对于额定电压低至15伏及以下的器件，其性能均优于硅MOSFET。表2即为证据。在该表中，展示了从150伏到15伏的基准GaN器件，并与采用相同或某些情况下更大尺寸封装的基准MOSFET进行了比较。

表2

对于诸如功耗高、空间敏感的AI服务器等应用，实在没有理由选择老化的硅MOSFET而非最新一代的GaN器件。此外，GaN仍然是一项相对年轻的技术，未来几年将会有许多改进，这只会使GaN与硅之间的差距进一步扩大。

结论

本文介绍了人工智能带来的服务器电源架构的转变，并解释了GaN FET如何提供解决方案以满足日益增长的功率密度需求。一个使用低压GaN FET、功率为6千瓦、将800伏转换为12.5伏的输入串联输出并联转换器，其功率密度超过1.2瓦/平方毫米，满载效率达97%，文中以此作为GaN FET能力的示例。具有极低导通电阻和栅极电荷的新型低压器件，进一步为GaN FET打开了大门，使其成为负载点转换中新的首选器件。